O que são agentes de IA?

Agentes de IA são aplicativos baseados em inteligência artificial que tomam decisões e executam tarefas de modo independente, com o mínimo de supervisão humana. Com o suporte de modelos avançados, esses agentes podem decidir um curso de ação e empregar várias ferramentas de software para executá-lo. A capacidade de raciocinar, planejar e agir permite que os agentes lidem com uma ampla variedade de situações que, de outro modo, seriam impraticáveis ou impossíveis de automatizar com regras e lógicas predefinidas.

Essa tecnologia está transformando muitas comodidades modernas – de assistentes virtuais simples, que respondem aos usuários com respostas prontas, a veículos autônomos que circulam pelo trânsito. Com as recentes inovações na IA generativa, os agentes da atualidade adotam funções ainda mais desafiadoras e dinâmicas com maior expertise. Vários agentes de IA também podem trabalhar juntos e atuar de modo coordenado com muitos usuários.

Todos os agentes atuam em uma escala móvel de flexibilidade. Agentes de IA baseados em regras, sem memória ou com memória limitada, representam as formas mais rígidas, executando tarefas com base em condições predefinidas. Os agentes de IA mais autônomos podem resolver problemas irregulares e em várias etapas, e encontrar soluções eficazes, bem como corrigir os próprios erros e se adaptar a novas informações.

Essas habilidades avançadas permitem que os agentes de IA automatizem funções de negócios complexas, o que expande o escopo de seus casos de uso potenciais. Por meio de sistemas multiagente, as equipes de agentes de IA colaboram em diferentes departamentos e organizações. As empresas também podem criar seus próprios agentes de IA para executar seus processos de negócios e alcançar objetivos exclusivos.

Como os agentes de IA funcionam?

Embora variem em complexidade, os agentes inteligentes são desenvolvidos com base em quatro padrões centrais de design, que os tornam capazes de se adaptar a diferentes cenários. Vamos analisar esses recursos centrais de IA agêntica separadamente e acompanhar como um agente avançado os utiliza para processar um complexo pedido de procurement.

Criação de um plano

Com o objetivo de identificar as etapas necessárias para concluir as tarefas atribuídas, os agentes de IA usam modelos de IA altamente avançados e em larga escala, conhecidos como frontier models (modelos de IA de ponta), que permitem aos agentes ajustar seu curso de ação e criar workflows em vez de seguir estritamente os caminhos predefinidos.

Exemplo: o usuário pede ao agente de IA para escolher o fornecedor que melhor corresponda às prioridades da empresa, como relação custo-benefício. Em resposta, o agente de IA cria um workflow agêntico personalizado para encontrar o melhor fornecedor. As etapas incluem pesquisar os critérios de seleção da empresa, identificar os fornecedores qualificados, e solicitar e avaliar propostas para fazer uma recomendação.

Uso de ferramentas de software

Os agentes de IA combinam diferentes recursos para executar seus planos. Ferramentas comuns permitem que coletem e analisem dados, realizem cálculos e criem e executem novos códigos. As APIs (interfaces de programação de aplicativo) simplificam a comunicação com outros softwares para que os agentes possam executar tarefas nos sistemas de negócios. Os grandes modelos de linguagem (LLMs), um tipo de IA generativa que interpreta e cria códigos de computador e textos em linguagem natural, também permitem que os agentes se comuniquem de modo conversacional com os usuários. Essa interação intuitiva ajuda os usuários a revisar o trabalho dos agentes facilmente.

Exemplo: o agente de IA usa ferramentas de pesquisa de documentos e da web para procurar informações dos fornecedores espalhadas em e-mails da empresa, arquivos PDF, bancos de dados e sites. Ferramentas de codificação e cálculos ajudam o agente a comparar e escolher entre diferentes cotações de fornecedores e condições de pagamento. Em minutos, o agente gera um relatório detalhado recomendando um fornecedor.

Reflexão sobre o próprio desempenho

Usando LLMs como mecanismos de raciocínio, os agentes de IA melhoram o próprio desempenho, avaliando e corrigindo repetidamente os resultados gerados. Sistemas multiagente avaliam o desempenho destes por meio de mecanismos de feedback. A ampla memória desses sistemas também permite que os agentes armazenem dados de cenários passados, criando uma rica base de conhecimento para superar novos obstáculos. Este processo de reflexão permite que os agentes solucionem problemas à medida que surgem e identifiquem padrões para previsões futuras – sem a necessidade de programação adicional.

Exemplo: ao avaliar os próprios resultados, o agente de IA melhora a qualidade e a precisão das escolhas de procurement. O agente também pode incorporar mais fatores ao processo decisório, como a sustentabilidade ambiental.

Colaboração com membros da equipe e outros agentes

Em vez de um único agente que faz tudo, uma rede de agentes especializados em funções específicas pode trabalhar em conjunto em sistemas multiagente. Essa colaboração agêntica permite que a equipe de agentes resolva problemas complexos com mais eficiência. Os agentes de IA também podem trabalhar em conjunto com diferentes usuários, conforme necessário, solicitando informações ou confirmação antes de continuar.

Exemplo: antes de enviar um pedido, o agente solicita ao usuário que revise o workflow agêntico e aprove a seleção final. Para lidar com pedidos mais complexos, o agente de IA de procurement pode ser substituído por vários agentes especializados, como um agente encarregado de compras ou um agente de gestão de contratos. Este formato multiagente ajuda a automatizar workflows mais complexos, especialmente quando incorporado aos sistemas de dados e aplicativos unificados da empresa.

Quais são os benefícios dos agentes de IA?

Equipados com raciocínio diferenciado e recursos de aprendizagem, os agentes autônomos de IA oferecem níveis mais profundos de especialização quando comparados com outras soluções padrão. Essa funcionalidade aprimorada oferece muitos benefícios para as empresas à medida que elas crescem. Quando integrados aos workflows de negócios, os agentes inteligentes podem:

• Aumentar a produtividade
  As ferramentas de IA agêntica economizam tempo das equipes, assumindo as decisões constantes necessárias para a conclusão de tarefas complexas sem intervenção humana intensa, impulsionando a eficiência geral.
• Melhorar a precisão
  Os agentes de IA podem avaliar seus próprios resultados, identificando lacunas de informação e corrigindo erros. Desse modo, eles mantêm altos níveis de precisão e aceleram vários processos.
• Expandir a disponibilidade
  Os agentes podem continuar trabalhando nos bastidores – da conclusão de tarefas dos projetos em andamento à resolução de problemas dos clientes – além do horário comercial habitual.
• Reduzir as responsabilidades operacionais da equipe
  Por meio de workflows agênticos adaptáveis, os agentes de IA liberam as equipes das pesadas cargas de trabalho operacionais, permitindo que elas se concentrem em iniciativas estratégicas e na inovação.
• Diminuir os custos
  A automação por agentes de IA pode reduzir consideravelmente as despesas operacionais, eliminando ineficiências e dispendiosos erros de processos manuais e da colaboração interfuncional.
• Eliminar silos
  Uma rede de agentes colaborativos interconectados pode reduzir os obstáculos comuns impostos por processos complexos, otimizando a coleta de dados e os workflows em diferentes departamentos.
• Criar aplicativos especializadosAs organizações podem criar equipes de agentes sob medida para executar funções específicas de acordo com suas necessidades, treinando agentes em workflows e dados internos para automatizar processos de negócios personalizados.
• Dimensionar para suprir as necessidades em constante mudançaOs agentes de IA podem se adaptar facilmente ao aumento do volume de tarefas, permitindo que as empresas expandam e, ao mesmo tempo, aumentem a agilidade operacional e a eficiência de custos.
• Promover decisões baseadas em dadosPor meio da análise de dados, os agentes de IA podem identificar padrões em conjuntos de dados complexos e sugerir insights potenciais sobre resultados futuros, capacitando as empresas em seus processos decisórios.

Que tipos de agentes de IA existem?

Há agentes de IA de diferentes tipos que variam em complexidade – do simples ao sofisticado. Ao combiná-los, as organizações podem criar sistemas multiagente personalizados para atender às suas necessidades específicas. Apresentamos seis tipos de agentes de IA e como eles funcionam melhor em diferentes cenários:

Agentes reativos

Agentes de IA reativos seguem sistemas clássicos baseados em regras. Também conhecidos como agentes reflexivos, eles iniciam a ação seguindo os prompts dos usuários, sempre cumprindo regras predefinidas. Esta abordagem funciona melhor para tarefas repetitivas. Por exemplo, um agente de IA reativo pode usar um chatbot para processar solicitações comuns, como redefinir uma senha com base em palavras-chave ou frases de conversas.

Os agentes reativos geralmente carecem de memória substancial, o que os torna mais adequados para cenários limitados e de curto prazo. O lado positivo é que os agentes reativos de IA requerem baixa manutenção, exigindo o mínimo de programação para funcionar.

Agentes proativos

Muito mais ágeis do que os agentes reativos, os agentes de IA proativos usam algoritmos preditivos para gerar funções mais diferenciadas. Esses modelos identificam padrões, preveem resultados prováveis e escolhem o melhor curso de ação sem intervenção humana. Eles podem monitorar sistemas complexos, como cadeias de suprimentos, identificando problemas e recomendando soluções de modo proativo.

Agentes híbridos

Como o nome sugere, os sistemas híbridos combinam a eficiência de sistemas de agentes reativos com o discernimento diferenciado dos agentes de IA proativos. Essa combinação oferece o melhor dos dois mundos. Eles podem reagir com eficiência a cenários rotineiros seguindo regras predefinidas. Também podem observar e responder a situações mais complexas.

Agentes baseados em utilidade

Agentes de IA baseados em utilidade têm como foco encontrar a melhor sequência possível para alcançar o resultado desejado. Eles avaliam cada curso de ação possível com base nas métricas de satisfação dos usuários e escolhem a opção com a melhor pontuação. Esse tipo de agente é a força motriz por trás de sistemas de navegação veicular, robótica e operações no mercado financeiro.

Agentes de aprendizagem

Agentes de IA de aprendizagem podem refinar o próprio desempenho com base em experiências anteriores. Eles usam geradores de problemas que criam cenários de teste para experimentar novas estratégias, coletar dados e avaliar os resultados. Os agentes de IA de aprendizagem também rastreiam o feedback e o comportamento dos usuários para aprimorar a abordagem, melhorando a sutileza e a precisão ao longo do tempo. Os agentes de IA de aprendizagem atuais ajudam a criar assistentes virtuais sofisticados que se adaptam às necessidades dos usuários.

Agentes colaborativos

Agentes colaborativos de IA descrevem uma rede de sistemas de IA agêntica que trabalham juntos para concluir tarefas complexas em todos os silos organizacionais. Eles podem criar workflows personalizados e delegar tarefas a outras entidades, incluindo pessoas e outros agentes de IA.

Como os agentes de IA são usados?

Os agentes de IA se adaptam prontamente a diversos casos de uso. Alguns têm funções específicas, atuando como assistentes especializados para departamentos específicos. Outros atendem a necessidades aplicáveis a várias linhas de negócios, como um agente que resolve disputas de transações, sejam originárias da equipe de atendimento ao cliente, de contas a pagar ou da cadeia de suprimentos. Eles trabalham em conjunto para resolver tarefas em toda a empresa. Os agentes podem ser ativados por interações com os usuários ou automaticamente por eventos comerciais. Embora seus potenciais casos de uso sejam ilimitados, aqui estão alguns exemplos de como os agentes de IA podem atender a diferentes necessidades operacionais:

Serviços financeiros

• Simplificar a gestão do fluxo de caixa automatizando tarefas como geração de relatórios contábeis, cobrança, faturamento, recebimentos e registros fiscais e de compliance
• Automatizar a documentação, o processamento e a recuperação de dados contábeis em tempo real, reduzindo a necessidade de entradas manuais
• Identificar disputas de faturas, oferecer recomendações com base em fontes de conhecimento internas e automatizar os processos de resolução
• Usar funções analíticas preditivas para gerar insights sobre as decisões de alocação de orçamento, crédito, oportunidades de receita e gestão de riscos

Recursos humanos

• Simplificar o processo de contratação gerando descrições de cargos e requisições de vagas, fazendo a triagem de candidatos e automatizando os processos de integração
• Processar as solicitações de folga dos colaboradores, consultando saldos de férias e políticas que deverão ser cumpridas, determinar se os pré-requisitos foram atendidos e enviá-las para aprovação da gerência
• Enriquecer as habilidades dos colaboradores por meio da criação de planos de aprendizagem personalizados e busca ativa de cursos de treinamento relevantes em fontes internas e externas

TI e desenvolvimento

• Fortalecer a segurança identificando e mitigando proativamente ameaças, além de reduzir vulnerabilidades dos sistemas
• Simplificar os workflows de desenvolvimento, incluindo revisão de código, testes automatizados e processos contínuos de integração/implementação

Marketing e comércio

• Analisar os dados dos consumidores para prever atividades, rastrear preferências e personalizar o engajamento
• Monitorar as tendências de mercado e fornecer recomendações personalizadas proativamente para aproveitar potenciais oportunidades de crescimento
• Otimizar o engajamento do público monitorando conteúdo promocional em tempo real, identificando anúncios de baixo desempenho, e projetando e executando testes A/B proativamente

Procurement

• Pesquisar e recomendar fornecedores para propostas específicas e desenvolver estratégias de negociação, revisando o trabalho anterior e as tendências do setor
• Automatizar a integração de fornecedores, os pedidos de compra e o faturamento
• Prever atrasos na execução dos pedidos, recomendar fornecedores alternativos que atendam aos requisitos e cronogramas do projeto e redirecionar a produção para minimizar disrupções

Vendas e serviços

• Detectar disputas, validar problemas, e selecionar e executar soluções de maneira proativa, reduzindo expressivamente os tempos de espera
• Classificar solicitações de clientes e tickets de serviço, encaminhá-los às equipes certas e recomendar resoluções para aprovação pelo assistente de atendimento ao cliente
• Gerar insights de clientes específicos para identificar e recomendar oportunidades de vendas
• Enriquecer a base de conhecimento da equipe analisando novos casos encerrados e produzindo artigos que resumem os principais problemas e soluções

Cadeia de suprimentos

• Prever a demanda em tempo real, avaliando o estoque e a logística de entrega para fazer recomendações proativas
• Ajustar as entregas para minimizar disrupções, escolhendo rotas alternativas que atendam às metas específicas da empresa, como custos de transporte e pegadas ambientais mais baixos
• Incrementar o controle de qualidade simplificando o processo de inspeção e identificando erros na produção, no transporte e no armazenamento
• Solucionar falhas na produção encomendando peças de reparo, solicitando serviços de manutenção e redirecionando a produção para equipamentos alternativos

Qual é a melhor maneira de implementar agentes de IA no local de trabalho?

As possíveis aplicações de agentes autônomos de IA são muito amplas. No entanto, para atingir todo esse potencial, os agentes funcionam melhor com integração e coordenação criteriosas. Considere estas melhores práticas abaixo antes de incorporar sistemas de agentes de IA.

• Siga os princípios éticos de IA
  Em última análise, os seres humanos são responsáveis por criar agentes de IA éticos, mantendo os mais altos padrões de justiça, transparência, responsabilidade e privacidade. Para tanto, os procedimentos de IA responsável devem seguir a abordagem de design HITL (humanos no loop), na qual as pessoas monitoram todas as etapas de desenvolvimento e uso. Os dados usados para o treinamento dos agentes devem ser analisados cuidadosamente para mitigar possíveis vieses e discriminações.
• Enfatize a supervisão humana
  Pessoas especializadas ainda devem ter a autoridade final sobre o processo decisório relacionado aos agentes de IA. Elas devem estabelecer o nível de autonomia dos agentes e exigir aprovação final antes que os agentes realizem tarefas sensíveis. Os especialistas humanos também podem solucionar problemas revisando workflows agênticos quanto a erros de lógica ou falta de dados essenciais.
• Prepare dados internosO desempenho dos agentes de IA depende, em grande parte, de uma sólida base de dados de negócios de qualidade. Os agentes precisam acessar um ecossistema de dados completo e rico em contexto para fundamentar suas decisões e ações. Para tirar o máximo proveito da IA agêntica, os usuários podem investir em soluções de gestão que unificam e governam dados em todos os sistemas da empresa.
• Promova a mentalidade colaborativa
  Os agentes de IA só funcionarão bem se a equipe souber usar a autonomia agêntica com eficiência. As equipes devem avaliar cuidadosamente onde a automação por agentes de IA pode mitigar obstáculos operacionais para facilitar as responsabilidades no trabalho.
• Ofereça suporte ao treinamento contínuo
  À medida que a tecnologia dos agentes de IA evolui, as organizações devem priorizar o treinamento contínuo. Sessões educativas regulares podem ajudar as equipes a se manterem atualizadas sobre as inovações, aplicativos e melhores práticas mais recentes.
• Meça e avalie
  As organizações devem avaliar regularmente a eficiência e a produtividade geral de seus agentes de IA. O processo de avaliação deve incluir o monitoramento do feedback de colaboradores e clientes. Avaliações regulares oferecem insights sobre áreas passíveis de aprimoramentos e otimização.

Qual é a diferença entre agentes e copilotos de IA?

À primeira vista, os agentes de IA parecem se sobrepor a uma tecnologia popular baseada em IA – os copilotos de IA. Muitas vezes integrados a aplicativos de trabalho cotidianos, os copilotos de IA são assistentes virtuais pessoais impulsionados por IA que trabalham com os usuários para dar suporte à realização de tarefas de negócios usando dados e computação. No entanto, em termos práticos, ambas as ferramentas exercem funções e suprem necessidades operacionais distintas. Quando combinadas em sistemas multiagente, as habilidades podem se complementar, estimulando a colaboração e a tomada de decisões perspicazes. Veja como copilotos de IA e agentes de IA podem trabalhar juntos para superar desafios e impulsionar a produtividade em toda a empresa:

• Interação e personalização intuitivas
  Com o suporte da IA conversacional, os copilotos de IA atuam como interfaces intuitivas em prol da colaboração entre agentes de IA e usuários. A expressão natural humana permite aos usuários gerenciar agentes diretamente por meio de copilotos de IA incorporados nos principais aplicativos de negócios da empresa. Os copilotos também oferecem plataformas guiadas low-code ou no-code para desenvolver e dimensionar agentes inteligentes personalizados. Eles fornecem workflows guiados para definir as ferramentas, fontes de dados e regras que o agente precisa executar.
• Parceria colaborativa
  Profundamente integrados aos dados e às operações de negócios, copilotos e agentes de IA trabalham juntos para concluir tarefas. Os copilotos de IA podem atuar como orquestradores, decidindo quais agentes são necessários para atender às solicitações dos usuários. Incorporados em diferentes aplicativos departamentais, copilotos de IA também conectam agentes em redes colaborativas para que eles trabalhem juntos em vez de isoladamente.
• Funcionalidade dinâmica
  Algumas tarefas se beneficiam da automação total, enquanto outras precisam de envolvimento humano passo a passo. Trabalhando juntos em harmonia, copilotos de IA e agentes de IA servem a ambos os cenários. Os copilotos de IA oferecem assistência em tempo real enquanto os usuários trabalham – obtendo e resumindo informações, respondendo a perguntas comerciais, produzindo insights para a tomada de decisões e recomendando soluções. Os agentes de IA atendem a essas duas necessidades. Eles podem colaborar estreitamente com os usuários para reunir mais informações ou aprovar ações que afetam os processos de negócios. Também podem operar de maneira autônoma como entidades independentes, resolvendo problemas nos bastidores sem precisar constantemente de entradas.

Perguntas frequentes