O que são agentes de IA?

Os agentes de IA são aplicações baseadas em inteligência artificialque tomam decisões e executam tarefas de forma independente, com supervisão humana mínima. Apoiados por modelos avançados, os agentes podem decidir um curso de ação e utilizar várias ferramentas de software para executar. A sua capacidade de raciocinar, planear e agir permite que os agentes enfrentem uma vasta gama de situações que, de outra forma, seriam impraticáveis ou impossíveis de automatizar com regras e lógica pré-configuradas.

Esta tecnologia está a transformar muitas comodidades modernas — desde simples assistentes virtuais que respondem aos utilizadores com respostas pré-definidas até veículos autónomos que navegam pelo trânsito. Com as recentes inovações em IA generativa, os agentes de hoje assumem papéis ainda mais desafiantes e dinâmicos, com maior especialização. Vários agentes de IA podem também trabalhar em conjunto e coordenar-se com muitos utilizadores.

Todos os agentes atuam numa escala móvel de flexibilidade. Agentes de IA baseados em regras, com memória inexistente ou limitada, representam as formas mais rígidas, executando tarefas com base em condições pré-definidas. Os agentes de IA mais autónomos conseguem lidar com problemas irregulares e de múltiplas etapas, encontrando soluções eficazes. Também conseguem autocorrigir erros e adaptar-se a novas informações.

Estas capacidades avançadas permitem que agentes de IA automatizem funções empresariais complexas, tornando os seus casos de utilização muito abrangentes. Através de sistemas multiagente, equipas de agentes de IA colaboram entre diferentes departamentos e organizações. As empresas também podem criar os seus próprios agentes para satisfazer os seus processos de negócio e objetivos específicos.

Como funcionam os agentes de IA?

Embora variem em complexidade, os agentes inteligentes são construídos seguindo quatro padrões de design fundamentais que lhes permitem adaptar-se a diversos cenários. Vamos analisar estas capacidades centrais de IA agente e acompanhar como um agente avançado as utiliza para resolver uma encomenda de aquisição complexa.

Desenhe um plano

Para identificar os passos necessários para concluir as tarefas atribuídas, os agentes de IA utilizam modelos de IA altamente avançados e de grande escala, chamados modelos de fronteira. Isto permite que os agentes ajustem o seu curso de ação e criem novos fluxos de trabalho, em vez de seguirem estritamente caminhos predefinidos.

Exemplo: A pessoa utilizadora pede ao agente de IA para escolher um fornecedor externo que melhor corresponda às prioridades da empresa, como a rentabilidade. Em resposta, o agente de IA cria um fluxo de trabalho agente personalizado para encontrar o melhor fornecedor. Os passos incluem pesquisar os critérios de seleção da empresa, identificar fornecedores qualificados e solicitar e avaliar propostas para fazer uma recomendação.

Utilize ferramentas de software

Os agentes de IA combinam diferentes ferramentas para executar os seus planos. As ferramentas comuns permitem que os agentes recolham e analisem dados, efetuem cálculos e criem e executem novo código. As interfaces de programação de aplicações (APIs) simplificam a comunicação com outros softwares, permitindo que os agentes realizem tarefas dentro dos sistemas empresariais. Grandes modelos de linguagem (LLMs)—um tipo de IA generativa que interpreta e cria código informático e texto em linguagem natural—também permitem que os agentes comuniquem de forma conversacional com os utilizadores. Esta interação intuitiva ajuda os utilizadores a rever facilmente o trabalho dos agentes.

Exemplo: A agente de IA utiliza ferramentas de pesquisa de documentos e na web para analisar informações de fornecedores dispersas por e-mails da empresa, ficheiros PDF, bases de dados e sites. As ferramentas de codificação e calculadora ajudam o agente a comparar e escolher entre diferentes cotações de fornecedores e condições de pagamento. Em poucos minutos, o agente gera um relatório escrito detalhado recomendando um fornecedor externo.

Refletir sobre o desempenho

Ao utilizar LLMs como motores de raciocínio, os agentes de IA melhoram o seu desempenho ao autoavaliarem-se e corrigirem repetidamente o seu próprio output. Os sistemas multiagente avaliam o seu desempenho através de mecanismos de feedback. A sua ampla memória também permite que os agentes armazenem dados de cenários passados, construindo uma base de conhecimento rica para enfrentar novos obstáculos. Este processo de reflexão permite que os agentes resolvam problemas à medida que surgem e identifiquem padrões para previsões futuras—tudo isto sem programação adicional.

Exemplo: Ao autoavaliar os resultados, o agente de IA melhora a qualidade e a precisão da sua seleção de compras. O agente pode também incorporar mais fatores de decisão, como a sustentabilidade ambiental.

Colabore com membros da equipa 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. Esta colaboração agente permite que a equipa de agentes resolva problemas complexos de forma mais eficaz. Os agentes de IA também podem coordenar com diferentes utilizadores quando necessário, pedindo informações ou confirmação antes de prosseguir.

Exemplo: Antes de submeter uma encomenda, o agente solicita ao utilizador que reveja o fluxo de trabalho do agente e aprove a seleção final. Para lidar com encomendas mais complexas, o agente de IA de compras pode ser substituído por vários agentes especializados, como um agente de assistente de compras ou um agente de gestor de contratos. Este formato multiagente ajuda a automatizar fluxos de trabalho mais complexos, especialmente quando integrado nos sistemas e aplicações de dados unificados da empresa.

Quais são os benefícios dos agentes de IA?

Equipados com capacidades de raciocínio e aprendizagem sofisticadas, os agentes autónomos de IA oferecem níveis mais profundos de especialização quando comparados com outras soluções padrão. Esta funcionalidade aumentada oferece muitos benefícios para as empresas à medida que crescem. Quando integrados nos fluxos de trabalho empresariais, os agentes inteligentes podem:

• Aumente a produtividade
  As ferramentas de IA agente poupam tempo às equipas ao assumirem as decisões constantes necessárias para tarefas complexas, sem grande intervenção humana, aumentando assim a eficiência global.
• Melhore a precisãoOs agentes de IA podem autoexaminar os seus resultados, identificar lacunas de informação e corrigir erros. Isto permite que os agentes mantenham níveis elevados de precisão enquanto aceleram vários processos.
• Expanda a disponibilidadeOs agentes podem continuar a trabalhar nos bastidores, desde a conclusão de tarefas para projetos em curso até à resolução de questões de clientes para além do horário de expediente habitual.
• Libertar as responsabilidades da equipaAtravés de fluxos de trabalho agentes adaptáveis, agentes de IA libertam as equipas de cargas operacionais pesadas, permitindo-lhes assim focar-se em investimentos estratégicos e inovação.
• Poupe nos custosA automação com agentes de IA pode reduzir drasticamente as despesas operacionais, eliminando as ineficiências dispendiosas e os erros dos processos manuais e da colaboração entre diferentes funções.
• Quebre os silosUma rede de agentes colaborativos interligados pode reduzir os obstáculos comuns de processos complexos ao simplificar a recolha de dados e os fluxos de trabalho entre diferentes departamentos.
• Criar aplicações especializadasAs organizações podem criar equipas de agentes personalizados para desempenhar funções únicas às suas necessidades, treinando agentes com dados internos e fluxos de trabalho para automatizar processos empresariais personalizados.
• Adapte-se às necessidades em mudançaOs agentes de IA podem adaptar-se facilmente ao aumento do volume de tarefas, permitindo que as empresas cresçam enquanto melhoram a sua agilidade operacional e eficiência de custos.
• Promova a tomada de decisões baseada em dadosAtravés da análise de dados, os agentes de IA podem identificar padrões em conjuntos de dados complexos e sugerir potenciais insights sobre resultados futuros, capacitando as empresas no seu processo de tomada de decisões.

Que tipos de agentes de IA existem?

Os agentes de IA existem em diferentes tipos que variam em complexidade, desde os mais simples até aos mais sofisticados. Ao combiná-los, as organizações podem criar sistemas multiagente personalizados para satisfazer as suas necessidades específicas. Aqui estão seis tipos de agentes de IA e como funcionam melhor em diferentes cenários:

Agentes reativos

Os agentes de IA reativos seguem sistemas clássicos baseados em regras. Também conhecidos como agentes reflexos, entram em ação após os comandos dos utilizadores, seguindo sempre regras pré-definidas. Esta abordagem funciona melhor para tarefas repetitivas. Por exemplo, um agente de IA reativa pode utilizar um chatbot para processar pedidos comuns, como redefinir uma palavra-passe, a partir de palavras-chave ou frases conversacionais.

Os agentes reativos geralmente não possuem memória substancial, o que os torna mais adequados para cenários limitados e de curto prazo. Por outro lado positivo, os agentes de IA reativos revelam ser de baixa manutenção, necessitando de programação mínima para funcionar.

Agentes proativos

Muito mais ágeis do que os agentes reativos, os agentes de IA proativos utilizam algoritmos preditivos para desempenhar funções mais subtis. Estes modelos identificam padrões, preveem resultados prováveis e escolhem o melhor curso de ação sem intervenção humana. Estes agentes podem monitorizar sistemas complexos, como cadeias de abastecimento, identificando proativamente problemas e recomendando soluções.

Agentes híbridos

Como o nome sugere, os sistemas híbridos combinam a eficiência dos sistemas agentes reativos com a discernimento subtil dos agentes de IA proativos. A combinação oferece o melhor de ambos os mundos. Podem reagir de forma eficiente a cenários rotineiros seguindo regras pré-definidas. Também podem observar e responder a situações mais subtis.

Agentes baseados em utilidade

Agentes de IA baseados em utilidade concentram-se em encontrar a melhor sequência possível para alcançar o resultado desejado. Avaliam cada possível curso de ação com base em métricas de satisfação dos utilizadores e, em seguida, selecionam a opção com as melhores classificações. Os agentes baseados em utilidade são a força motriz por detrás dos sistemas de navegação automóvel, da robótica e da negociação financeira.

Agentes de aprendizagem

Os agentes de IA que aprendem podem aperfeiçoar o seu desempenho com base em experiências anteriores. Eles utilizam geradores de problemas que criam cenários de teste para experimentar novas estratégias, recolher dados e avaliar os resultados. Os agentes de IA que aprendem também acompanham o feedback e o comportamento dos utilizadores para aperfeiçoar a melhor abordagem, melhorando a nuance 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 utilizadores.

Agentes colaborativos

Agentes de IA colaborativos descrevem uma rede de sistemas de IA agentes que coordenam entre si para realizar tarefas complexas através de silos organizacionais. Podem criar fluxos de trabalho personalizados e delegar tarefas a outras entidades, incluindo pessoas e outros agentes de IA.

Como utiliza agentes de IA?

Os agentes de IA adaptam-se facilmente a diversos casos de utilização. Alguns agentes são específicos para determinadas funções, servindo como assistentes especializados para departamentos individuais. Outros satisfazem necessidades aplicáveis a várias áreas de negócio—como um agente a resolver disputas de transações, independentemente de terem origem nas equipas de serviço ao cliente, contas a pagar ou cadeia de abastecimento. Em conjunto, trabalham para resolver tarefas em toda a empresa. Os agentes podem ser ativados por interações do utilizador ou automaticamente por eventos de negócio. Embora os seus potenciais casos de utilização sejam ilimitados, eis como os agentes de IA podem responder a diferentes necessidades operacionais:

Serviços financeiros

• Simplifique a gestão do fluxo de caixa automatizando relatórios de contabilidade, faturação, emissão de faturas, recibos e registos fiscais e de conformidade
• Automatize a documentação, o processamento e a recuperação de dados contabilísticos em tempo real, reduzindo a necessidade de introdução manual
• Assinale disputas de faturas, ofereça recomendações com base em fontes de conhecimento internas e automatize os processos de resolução
• Utilize análises preditivas para criar informações valiosas para a tomada de decisões sobre alocação de orçamentos, decisões de crédito, oportunidades de receita e gestão de riscos

Recursos humanos

• Simplifique o processo de recrutamento gerando requisições e descrições de cargos, selecionando candidatos e automatizando os processos de integração
• Processar pedidos de ausência de colaboradores consultando saldos de férias e conformidade com a política, determinar se os pré-requisitos estão cumpridos e submeter para aprovação da gestão
• Enriqueça as competências dos colaboradores criando planos de aprendizagem individualizados, pesquisando em fontes internas e externas por cursos de formação relevantes

TI e desenvolvimento

• Reforce a segurança detetando e mitigando proativamente potenciais ameaças, reduzindo as vulnerabilidades do sistema
• Otimize os fluxos de trabalho de desenvolvimento, incluindo revisão de código, testes automatizados e integração/entrega contínua

Marketing e comércio

• Analise os dados dos consumidores para prever a atividade, acompanhar as preferências e personalizar o envolvimento
• Monitorize as tendências de mercado e forneça recomendações personalizadas e proativas para potenciais oportunidades de crescimento
• Otimize o envolvimento do público ao acompanhar o conteúdo promocional em tempo real, identificar anúncios com baixo desempenho e conceber e executar proativamente testes A/B

Compras

• Investigue e recomende fornecedores para propostas específicas, depois desenvolva estratégias de negociação analisando trabalhos anteriores e tendências do setor
• Automatize a integração de fornecedores, as ordens de compra e a faturação
• Preveja atrasos no cumprimento, recomende fornecedores alternativos que se adequem aos requisitos e prazos do projeto, e redirecione a produção para minimizar interrupções

Vendas e apoio ao cliente

• Detecte proativamente disputas, valide questões e selecione e execute soluções, reduzindo drasticamente os tempos de espera
• Classifique os pedidos dos clientes e os tickets de serviço, encaminhe-os para as equipas certas e recomende resoluções para aprovação pelo representante de atendimento ao cliente
• Produza informações personalizadas sobre clientes para identificar e recomendar oportunidades de vendas
• Enriqueça a base de conhecimento da equipa analisando casos encerrados recentes e produzindo artigos que resumam as principais questões e soluções

Cadeia logística

• Preveja a procura em tempo real, avaliando o stock e a logística de entregas para fazer recomendações proativas
• Ajuste as entregas para minimizar interrupções, escolhendo rotas alternativas que cumpram objetivos específicos da empresa, como a redução dos custos de transporte e da pegada ambiental
• Melhore o controlo de qualidade simplificando o processo de inspeção, identificando erros na fabricação, transporte e armazenamento
• Resolva interrupções na produção encomendando peças de reparação, solicitando serviços de manutenção e redirecionando a produção para equipamentos alternativos

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

As potenciais aplicações de agentes autónomos de IA são vastas. Para alcançarem todo o seu potencial, no entanto, os agentes funcionam melhor com uma integração e coordenação cuidadosas. Considere estas melhores práticas antes de incorporar sistemas de IA de agentes.

• Siga os princípios éticos da IA
  Os seres humanos são, em última análise, responsáveis por criar agentes de IA ética, mantendo os mais elevados padrões de justiça, transparência, responsabilidade e privacidade. Para alcançar este objetivo, os procedimentos de IA responsável devem seguir um processo de conceção com o ser humano no circuito (HITL), em que as pessoas monitorizam todas as fases do desenvolvimento e da utilização. Os dados utilizados para o treino do agente devem ser cuidadosamente analisados para mitigar potenciais enviesamentos e discriminação.
• Enfatizar a supervisão humana
  Especialistas devem continuar a ter a autoridade final sobre o processo de tomada de decisões da IA agente. Devem estabelecer o nível de autonomia dos agentes e exigir aprovação final antes de os agentes concluírem tarefas sensíveis. Especialistas humanos também podem resolver problemas ao analisar fluxos de trabalho agentes para detetar erros lógicos ou dados essenciais em falta.
• Preparar dados internosO desempenho dos agentes de IA depende em grande parte de uma base sólida de dados empresariais de qualidade. Os agentes precisam de acesso a um ecossistema de dados completo e rico em contexto para fundamentar as suas decisões e ações. Para tirar o máximo partido da IA agente, os utilizadores podem investir em soluções de gestão que unificam e governam os dados em todos os seus sistemas.
• Promova uma mentalidade colaborativa
  Os agentes de IA só funcionam se os membros da equipa souberem utilizar a autonomia agente de forma eficaz. As equipas devem considerar cuidadosamente onde a automação por agentes de IA pode aliviar obstáculos operacionais para facilitar as responsabilidades de trabalho.
• Apoiar a formação contínua
  À medida que a tecnologia de agentes de IA evolui, as organizações devem dar prioridade à formação contínua. Sessões educativas regulares podem ajudar as equipas a manterem-se atualizadas sobre as mais recentes inovações, aplicações e melhores práticas.
• Medir e avaliar
  As organizações devem avaliar regularmente a eficiência e produtividade geral dos seus agentes de IA. O processo de revisão deve incluir o acompanhamento do feedback tanto dos colaboradores como dos clientes. Avaliações regulares podem fornecer informações sobre possíveis áreas de melhoria e otimização.

Qual é a diferença entre agentes de IA e copilotos de IA?

À primeira vista, os agentes de IA parecem sobrepor-se a uma tecnologia popular baseada em IA—copilotos de IA. Frequentemente integrados em aplicações de trabalho do dia a dia, os copilotos de IA são assistentes virtuais pessoais de IA que trabalham ao lado dos utilizadores para apoiar as suas tarefas profissionais, utilizando dados e computação. Em termos práticos, no entanto, ambas as ferramentas cumprem funções e necessidades operacionais diferentes. Quando combinadas em sistemas multiagente, as suas competências podem complementar-se mutuamente, promovendo uma tomada de decisões perspicaz e a colaboração. Eis como copilotos e agentes podem trabalhar em conjunto para resolver desafios e aumentar a produtividade em toda a empresa:

• Interação intuitiva e personalização
  Apoiado por IA conversacional, os copilotos funcionam como interfaces intuitivas para que agentes de IA e utilizadores colaborem. Os utilizadores podem gerir agentes com expressão humana natural, tudo diretamente através de copilotos integrados nas suas principais aplicações empresariais. Os copilotos também oferecem plataformas orientadas de low-code ou no-code para criar e expandir agentes inteligentes personalizados. Eles fornecem fluxos de trabalho orientados para definir as ferramentas, fontes de dados e regras de que o agente necessita para atuar.
• Parceria colaborativa
  Profundamente integrados nos dados e operações empresariais, copilotos e agentes de IA trabalham em conjunto para concluir tarefas. Os copilotos podem atuar como orquestradores de agentes, decidindo quais agentes são necessários para satisfazer os pedidos dos utilizadores. Integrados em diferentes aplicações departamentais, os copilotos também ligam agentes em redes colaborativas, permitindo que trabalhem em conjunto em vez de isoladamente.
• Funcionalidade dinâmica
  Algumas tarefas beneficiam de automação total, enquanto outras necessitam de envolvimento humano passo a passo. Trabalhando em harmonia, copilotos e agentes de IA servem ambos os cenários. Os copilotos oferecem assistência em tempo real enquanto as pessoas trabalham—procurando e resumindo informações, respondendo a questões empresariais, produzindo insights para a tomada de decisões e recomendando soluções. Os agentes atendem a ambas as necessidades. Podem colaborar de perto com os utilizadores para recolher mais informações ou aprovar ações que afetam os processos de negócio. Também podem funcionar de forma autónoma como entidades independentes, resolvendo problemas em segundo plano sem necessitar de intervenção constante.

Perguntas frequentes