O que são agentes de IA?

Agentes de IA são sistemas autónomos inteligentes que podem planear, executar tarefas e tomar decisões em nome dos seres humanos. Interpretam a intenção dos pedidos dentro do contexto, aprendem com dados históricos e adaptam-se dinamicamente a condições em mudança em tempo real.

Quando integrados num ecossistema empresarial, os agentes de IA orquestram múltiplas ferramentas e sistemas, e até colaboram com outros agentes para completar fluxos de trabalho complexos e com múltiplas etapas.

Tipos de agentes de IA

Existem cinco principais tipos de agentes de IA empresarial:

1. Agentes reflexos simples funcionam com uma lógica “se-isso-então-aquilo”. Por outras palavras, se perceberem uma mudança, respondem.
2. Agentes reflexos baseados em modelo são semelhantes aos agentes reflexos simples no sentido em que reagem a mudanças, mas diferem por manterem uma memória (um modelo) do ambiente que observam. Esta memória permite-lhes reagir para além dos estímulos diretos.
3. Agentes baseados em objetivos utilizam algoritmos de pesquisa ou de planeamento para avaliar possíveis ações, prever resultados e escolher a sequência ótima de ações para alcançar o objetivo pretendido.
4. Agentes baseados em utilidade agem com base em quão bem uma decisão alcança o resultado desejado. Utilidade representa uma medida numérica de desejabilidade, por isso estes agentes procuram maximizar o desempenho enquanto equilibram compromissos.
5. Agentes de aprendizagem melhoram continuamente o seu desempenho ao observar os resultados de uma ação e avaliar se esses resultados foram bons ou maus.

As empresas também podem combinar vários agentes de IA em sistemas multiagente para gerir fluxos de trabalho complexos.

Por exemplo, um agente reflexo simples num sistema de AVAC pode ativar o arrefecimento quando as temperaturas aumentam. Se combinado com um agente reflexo baseado em modelo, o sistema lembra-se de que certas divisões aquecem mais rapidamente com a luz solar e ajusta as prioridades de arrefecimento em conformidade.

Exemplos de casos de uso de agentes de IA nas empresas

Os agentes de IA já estão a ter impactos em toda a empresa, para além dos simples ganhos de produtividade. Os Agentes Joule da SAP exemplificam esta transformação.

Os Agentes Joule são sistemas de agentes de IA empresarial que podem integrar-se em várias funções de negócio para ajudar as equipas a acelerar fluxos de trabalho complexos e com múltiplos passos, e a alcançar valor empresarial em grande escala. Os produtos de dados da SAP harmonizam dados díspares entre silos, permitindo que os Agentes Joule forneçam informações e recomendações baseadas no contexto completo de uma empresa. Independentemente da singularidade dos seus processos, os Agentes Joule podem ser personalizados para garantir conformidade, segurança e compatibilidade com os sistemas existentes.

Aqui estão alguns dos principais casos de utilização empresarial onde os Agentes Joule fazem a maior diferença.

Agentes de IA em finanças e contabilidade

As equipas financeiras e os contabilistas de contratos procuram acelerar os pagamentos e fechar processos mais rapidamente. No entanto, faturas incorretas e pagamentos em falta são questões demoradas que exigem intervenção manual.

O Agente de Resolução de Litígios da Joule automatiza o processo de resolução de disputas ao analisar os detalhes das faturas e contratos, sinalizando discrepâncias ou incompatibilidades. Faz isto de forma proativa em vez de reativa, aconselhando as equipas financeiras sobre como proceder com uma nota de crédito gerada.

Outros casos de utilização de agentes de IA em finanças incluem:

• Previsão de pagamentos em atraso para avaliar o comportamento de pagamento dos clientes, permitindo antecipar atrasos, possibilitar uma abordagem proativa e reforçar o capital de giro.
• Correspondência automática de pagamentos para agilizar o processo lento e manual de associar pagamentos a faturas em aberto, reduzindo o prazo médio de recebimento.
• Resolução de fecho financeiro que analisa ciclos de encerramento históricos, sinaliza anomalias e orienta as equipas para a resolução antes que estas se transformem em atrasos a nível organizacional.

Estas capacidades permitem que as equipas financeiras sejam mais eficientes e passem de abordagens reativas para proativas, especialmente na gestão de pagamentos recebidos ou em atraso.

Agentes de IA na cadeia de abastecimento e compras

As operações de compras são complexas, exigem muitos dados e são sensíveis ao tempo. As equipas que gerem cadeias de abastecimento devem tomar decisões rapidamente para acompanhar as mudanças nas condições de negócio e mitigar as interrupções na cadeia de abastecimento.

O Agente de Aquisição da Joule pode ajudar. Identifica oportunidades de aquisição, avalia fornecedores e inicia pedidos de proposta (RFP) de forma autónoma, agilizando os ciclos de compras e melhorando a eficiência de custos.

Isto ajuda a manter as empresas relevantes e competitivas. Outros casos de utilização de agentes de IA na cadeia de abastecimento e nas compras incluem:

• Processamento automático de faturas para reduzir o esforço da introdução manual de dados de faturas. Estes agentes de IA extraem, validam e identificam discrepâncias rapidamente.
• Análise do tempo de entrega para detetar e corrigir dados imprecisos de tempo de entrega, prevenindo ruturas de stock e atrasos.
• Deteção de defeitos através da análise de dados de imagem para identificar rapidamente e com precisão erros e impulsionar a melhoria da qualidade do produto.

Agentes de IA em recursos humanos

Os gestores estão a utilizar agentes de IA empresarial para capacitar as suas equipas. O Agente de Desempenho e Objetivos, em particular, automatiza a recolha de dados para garantir que as lideranças tenham informações relevantes sobre cada colaborador.

Como estes agentes de IA compreendem o contexto dos dados empresariais, conseguem gerar pontos de discussão personalizados para reuniões individuais, alinhar os objetivos dos colaboradores com os objetivos da empresa e fornecer feedback construtivo.

Outros casos de utilização de agentes de IA em RH incluem:

• Geração de descrições de funções para poupar tempo aos recrutadores, redigindo descrições de funções de alta qualidade através de geração de linguagem natural. Também assinala formulações vagas ou tendenciosas que podem afastar potenciais candidatos.
• Triagem de candidatos para permitir a avaliação de currículos em grande escala. Destaca os melhores candidatos de uma forma que também reduz o preconceito inconsciente.
• Preparação para entrevistas para capacitar gestores com perguntas de entrevista adaptadas à função e concebidas para revelar o verdadeiro potencial de uma pessoa candidata.

Agentes de IA na indústria transformadora

Os agentes de IA permitem que as fábricas sejam mais produtivas ao antecipar e mitigar atrasos. Agente Supervisor de Chão de Fábrica da Joule, por exemplo, auxilia os supervisores identificando primeiro potenciais perturbações e depois recomendando ajustes ao cronograma para as resolver. Ao fornecer visibilidade sobre a gravidade destes problemas e as dependências envolvidas, estes agentes previnem proativamente paragens não planeadas e aumentam a eficiência operacional global.

Os agentes de IA fornecem contingências em caso de estrangulamentos e atrasos, permitindo que as operações se ajustem de forma dinâmica. Outros casos de utilização de agentes de IA que apoiam isto são:

• Manutenção preditiva Agentes de IA utilizam dados de sensores para determinar quando o equipamento precisa de manutenção ou se peças precisam ser substituídas—antes que falhem.
• O controlo de qualidade ajuda a melhorar a consistência e a reduzir o desperdício, identificando defeitos. Com técnicas de aprendizagem automática, os processos podem ajustar-se autonomamente para manter os padrões de fabrico.

Agentes de IA em marketing e comércio

As equipas de marketing utilizam agentes de IA para priorizar leads de alta qualidade, personalizar as interações com os clientes e impulsionar as conversões. Ao automatizar estas tarefas básicas, os profissionais de marketing podem concentrar-se nos aspetos do seu trabalho que exigem um toque humano.

Por exemplo, agentes de IA podem analisar sinais de intenção, como o histórico de compras, para identificar potenciais clientes prontos para comprar. Depois, podem solicitar que os profissionais de marketing ou as equipas de contas entrem em contacto com estes leads através de campanhas personalizadas ou de uma abordagem direta, conectando-se com eles quando o seu nível de interesse está mais elevado.

A complementar isto está o Agente de Otimização de Catálogo, que atualiza continuamente os preços e as entradas de produtos. Reestrutura dinamicamente o conteúdo para se alinhar com as mudanças na intenção de pesquisa, a fim de melhorar a classificação nos resultados dos motores de busca.

A colaboração entre agentes de IA empresariais e humanos pode resultar em resultados impactantes. Outros casos de utilização de agentes de IA em marketing incluem:

• Segmentação de clientes que agrupa dinamicamente os clientes com base no comportamento, preferências e intenção, permitindo campanhas mais direcionadas e eficazes.
• Recomendações de produtos que analisam interações em tempo real para sugerir produtos relevantes, aumentando as taxas de conversão e a satisfação dos clientes.
• Geração de conteúdo para criar descrições de produtos, textos de campanhas e mensagens promocionais adaptadas a segmentos de público e objetivos de SEO.

Agentes de IA em TI e governação

Os agentes de IA apoiam cada vez mais as equipas de TI na defesa contra ameaças e na manutenção da conformidade, automatizando tarefas de conformidade, monitorizando a saúde dos sistemas e aplicando políticas.

Os casos de utilização de agentes de IA em TI incluem:

• Aplicação de políticas para monitorizar a atividade dos utilizadores e as configurações do sistema, garantindo a conformidade com regulamentos internos e externos.
• Governação de dados para manter a integridade dos dados, detetando inconsistências, aplicando normas e gerindo controlos de acesso.
• Monitorização de segurança para identificar padrões invulgares no comportamento do sistema, ajudando as equipas de TI a responder a potenciais ameaças antes que estas se agravem.

Agentes de IA no apoio ao cliente

Os clientes esperam um apoio rápido e personalizado. Os agentes de IA ajudam as equipas de serviço a responder a estas exigências de forma eficiente e em grande escala.

O Agente de Compras, por exemplo, fornece aos novos clientes detalhes sobre os produtos, opções comparáveis e assistência na encomenda. Para clientes existentes, o Agente de Perguntas e Respostas também está disponível para avaliar a intenção de uma consulta e fornecer respostas precisas.

As capacidades destes agentes de IA reduzem os tempos de resposta, melhoram a satisfação dos clientes e libertam os agentes humanos para tratar de pedidos mais complexos. Outros casos de utilização que demonstram isto incluem:

• Triagem e encaminhamento de pedidos para classificar automaticamente os pedidos de suporte recebidos e encaminhá-los para a equipa adequada com base na urgência, no tema e no sentimento.
• Resumir casos de serviço: para condensar longos tópicos de serviço em resumos concisos, melhorando as transferências e reduzindo o tempo de resolução.
• Assistência ao agente que fornece sugestões em tempo real, próximas melhores ações e recursos de conhecimento durante interações ao vivo.

Orientação prática: integração de IA agente

A implementação de soluções com agentes de IA requer uma abordagem estratégica que apoie os objetivos empresariais e tenha o compromisso das partes interessadas em toda a organização.

Para começar, identifique casos de utilização em que agentes de IA possam proporcionar valor mensurável. Estes normalmente incluem processos repetitivos, propensos a erros e que consomem muito tempo, como o processamento de faturas ou a resolução de disputas. Os fluxos de trabalho que são intensivos em dados, complexos, interfuncionais ou críticos para a conformidade também podem ser simplificados.

De seguida, avalie a sua preparação de dados. Os agentes de IA empresariais dependem de dados de alta qualidade e harmonizados, pelo que é essencial avaliar a infraestrutura atual quanto ao acesso em tempo real, capacidades de integração e padrões de governação. A cloud de dados e as ferramentas de análise da SAP podem ajudar a preparar a integração bem-sucedida da IA, estabelecendo uma única fonte de verdade.

Lance um projeto-piloto focado num caso de uso gerível, como a resolução de litígios. Defina métricas de sucesso claras e quantificáveis, como tempo poupado, erros reduzidos ou clientes satisfeitos. Defina uma linha de base e monitorize o desempenho de perto para validar o impacto.

Envolver as partes interessadas ao longo de todo o processo de implementação é fundamental. A integração da IA é inerentemente transversal, por isso envolva líderes empresariais, equipas de TI e utilizadores finais desde o início. Transmita claramente os benefícios da IA agente e aborde as preocupações relacionadas com a gestão da mudança, privacidade de dados e impacto nos empregos.

As organizações que implementaram a IA nos seus fluxos de trabalho registaram aumentos significativos na produtividade e reduções nos custos operacionais. Para não falar nas taxas mais elevadas de satisfação dos clientes. Para manter o valor comercial da IA ao longo do tempo, é fundamental criar ciclos de feedback para melhorias contínuas.

À medida que os agentes de IA aprendem com novos dados, as suas perceções podem, cada vez mais, informar outros casos de utilização que respondam às necessidades únicas de uma organização.

Lance as bases para a transformação empresarial

À medida que os agentes de IA empresariais amadurecem, tornam-se parceiros digitais que potenciam o julgamento humano de formas que aceleram a inovação. As organizações que dão hoje o passo de integrar a IA estarão preparadas para a próxima era de desempenho revolucionário—uma era em que se tomam melhores decisões mais rapidamente, os processos são mais eficientes e os resultados estão mais ao alcance.

Perguntas frequentes