Qual abordagem de IA é ideal para você: aplicativos LLM, agentes ou copilotos?

O trem da moda da IA ​​generativa não parece estar diminuindo, com a adoção organizacional aumentando de 33% em 2023 para 78% até o final de 2024.

Na verdade, as empresas maiores estão liderando o caminho na adoção do GenAI, com o mercado global de IA projetado para crescer anualmente em 36.6% entre 2024 e 2030.

No entanto, o crescimento da GenAI não segue um caminho linear. As organizações estão utilizando diferentes abordagens de IA, dependendo de seus casos de uso específicos.

Isso levou a três abordagens proeminentes: aplicações de LLM, agentes de IA e copilotos de IA. Os debates sobre qual é melhor, um agente de IA versus um copiloto de IA ou um LLM versus um agente de IA, meio que perdem o foco.

A reais a questão é: qual funciona melhor para você?

Neste artigo, examinaremos essas três soluções de IA mais populares, comparando seus recursos, casos de uso e considerações para ajudar a determinar a opção mais adequada às suas necessidades.

Agente de IA vs. Copiloto vs. Aplicativos de LLM: uma visão geral

A IA, ou IA generativa para ser mais específico, está assumindo diferentes formas, cada uma projetada para funções específicas. As três a seguir são as mais populares e, em termos mais simples, aqui está o que elas fazem:

• Os aplicativos Large Language Model (LLM) geram respostas baseadas em texto,
• Os copilotos de IA auxiliam os usuários em tempo real,
• Agentes de IA operam de forma autônoma para concluir tarefas.

Não tem certeza de qual solução é a certa para você? Veja como agentes de IA, copilotos de IA e aplicativos de LLM se comparam entre si em termos de fatores-chave (seguido por uma análise mais aprofundada dos principais recursos, casos de uso e prós e contras de cada um):

Agora vamos explorar cada abordagem de IA em detalhes:

O que é um agente de IA?

Agentes de IA operam com alto grau de autonomia, executando tarefas com mínima ou nenhuma supervisão humana. Eles analisam dados, tomam decisões e executam ações com base em regras predefinidas ou comportamentos aprendidos.

O diferencial entre agentes de IA e copilotos de IA é que, enquanto os copilotos de IA auxiliam os usuários em tempo real e dão suporte à tomada de decisões, os agentes de IA são projetados para funcionar de forma independente, lidando sozinhos com fluxos de trabalho complexos e processos de várias etapas.

Saiba mais: O que são agentes de IA? O guia empresarial definitivo | Astera

Características principais

• Execução Autônoma de Tarefas:Os agentes de IA podem operar com intervenção mínima do usuário, automatizando tarefas repetitivas e baseadas em decisões.
• Consciência de Contexto:Esses sistemas processam dados históricos e em tempo real para tomar decisões informadas.
• Gerenciamento de fluxo de trabalho em várias etapas:Os agentes de IA lidam com tarefas sequenciais e dependentes, garantindo eficiência.
• Integração com Sistemas Empresariais:Os agentes de IA podem se conectar com ferramentas empresariais, bancos de dados e APIs para otimizar as operações.
• Aprendizagem Adaptativa:Alguns agentes de IA melhoram com o tempo analisando o desempenho passado e refinando seus processos de tomada de decisão.

Prós e Contras

Agentes de IA são uma ótima opção para organizações que buscam automatizar fluxos de trabalho estruturados e tomadas de decisão. No entanto, sua eficácia depende de objetivos bem definidos e monitoramento contínuo para garantir o desempenho ideal.

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O que é um copiloto de IA?

Pense nos copilotos de IA como seus assistentes interativos, aumentando a produtividade ao trabalhar com os usuários em tempo real. Eles são projetados para auxiliar na tomada de decisões, otimizar tarefas como pesquisa e análise e reduzir a carga cognitiva sem assumir o controle total.

O diferencial dos copilotos de IA em relação aos agentes de IA é que, diferentemente dos agentes de IA, que operam de forma autônoma, os copilotos exigem intervenção humana e fornecem recomendações contextuais, orientação ou automação de tarefas com base nas ações do usuário.

Características principais

• Assistência em tempo real: Os copilotos de IA sugerem ações, fornecem insights e automatizam pequenas tarefas enquanto os usuários trabalham. Por exemplo, o Microsoft Copilot ajuda os usuários a redigir e-mails, resumir reuniões e gerar relatórios nos aplicativos do Microsoft 365.
• Consciência de Contexto: Essas ferramentas analisam o comportamento do usuário e o histórico de tarefas para fornecer recomendações relevantes. No desenvolvimento de software, o GitHub Copilot sugere conclusões de código com base em linhas de código anteriores.
• Aprendizagem Interativa: Muitos copilotos refinam suas respostas com base no feedback dos usuários e em interações anteriores. A inteligência artificial Gemini do Google, por exemplo, adapta as respostas no Google Docs e no Gmail com base nos padrões de uso.
• Integração Eficiente: Funciona em aplicativos de software, como ambientes de codificação, sistemas de CRM ou editores de documentos. O Salesforce Einstein Copilot, por exemplo, auxilia as equipes de vendas sugerindo acompanhamentos e analisando as interações com os clientes.
• Automação Guiada: Automatiza partes de um fluxo de trabalho, mantendo o controle dos usuários. Na análise de dados, a IA do Tableau auxilia nas visualizações, recomendando gráficos e insights com base em padrões de conjuntos de dados.

Prós e Contras

Copilotos de IA são úteis em ambientes onde o julgamento humano é crucial, mas tarefas repetitivas impactam a produtividade. Ao atuar como um parceiro em vez de um sistema independente, eles conseguem equilibrar a automação com o controle do usuário.

O que é um aplicativo LLM?

Os aplicativos Large Language Model (LLM) são ferramentas com tecnologia de IA que geram respostas baseadas em texto por meio do processamento de grandes quantidades de dados. Esses aplicativos contam com modelos pré-treinados para compreender a linguagem natural, responder a perguntas, resumir conteúdo e auxiliar em tarefas baseadas em linguagem.

Ao contrário dos agentes de IA, que podem executar ações de forma autônoma, ou dos copilotos de IA, que fornecem assistência em tempo real, os aplicativos LLM se concentram principalmente na geração de texto e na recuperação de conhecimento.

Características principais

• Geração de Texto: Aplicativos de LLM criam textos com aparência humana com base na entrada do usuário. Exemplos incluem ChatGPT para IA conversacional e Jasper AI para textos de marketing.
• Compreensão do contexto: Esses aplicativos analisam o contexto de uma consulta para produzir respostas relevantes e coerentes. A IA Gemini do Google, por exemplo, gera resumos e recomendações com base no contexto.
• Recuperação de conhecimento: Os LLMs extraem informações de seus dados de treinamento para responder perguntas ou fornecer insights, como visto no Perplexity AI, que aprimora as respostas com fontes citadas.
• Capacidades multimodais:Alguns aplicativos LLM processam não apenas texto, mas também imagens e outros tipos de mídia (por exemplo, o GPT-4 Turbo com visão da OpenAI).
• Personalização e ajuste fino: Certos aplicativos baseados em LLM permitem que as empresas personalizem modelos para casos de uso específicos de domínio, como o Claude AI da Anthropic para análise jurídica e financeira.

Prós e Contras

Os aplicativos de LLM são úteis para organizações e indivíduos que precisam de geração eficiente de conteúdo e recuperação de informações. Embora sejam excelentes no processamento de grandes volumes de texto, carecem da autonomia dos agentes de IA e da interatividade dos copilotos de IA.

Agente de IA vs. Copilot vs. Aplicativos de LLM: 5 diferenças principais

Agentes de IA, copilotos e aplicativos de LLM desempenham papéis distintos em automação, tomada de decisões e interação com o usuário. Abaixo, detalhamos suas principais diferenças:

1. Autonomia e Inteligência

• Agentes de IA operam com total autonomia, lidando com fluxos de trabalho complexos, tomando decisões e executando tarefas sem intervenção humana contínua. Aprendem continuamente com os dados e aprimoram-se ao longo do tempo.

Por exemplo, um agente de IA de segurança cibernética que detecta e atenua ameaças em tempo real.

• Copilotos de IA funcionam como ferramentas de assistência, exigindo a contribuição do usuário para finalizar decisões. Aumentam a produtividade ao oferecer recomendações em vez de agir de forma independente.

Por exemplo, O Microsoft Copilot sugere edições no Word, mas o usuário as aplica.

• Aplicativos LLM são orientados por consultas e carecem de autonomia. Geram respostas baseadas em texto, mas não realizam ações nem auxiliam nos fluxos de trabalho.

Por exemplo, o ChatGPT fornece respostas, mas não se integra às tarefas diárias do usuário.

2. Complexidade da tarefa e tomada de decisão

• Agentes de IA Gerenciam processos multietapas, automatizam a tomada de decisões e se adaptam dinamicamente. Eles lidam com tarefas de alto risco, como detecção de fraudes, gestão da cadeia de suprimentos e automação de TI.
• Copilotos de IA especializam-se em melhorar a eficiência do usuário auxiliando na criação de documentos, codificação ou gerenciamento de CRM, mas não executam processos complexos por conta própria.
• Aplicativos LLM focam na geração de conteúdo e recuperação de conhecimento, mas não têm a capacidade de executar ações além de responder às consultas dos usuários.

3. Modelo de interação e envolvimento do usuário

• Agentes de IA Trabalham de forma independente, agindo com o mínimo de intervenção do usuário. São ideais para automatizar fluxos de trabalho inteiros, como integração de clientes ou resolução de tickets de TI.
• Copilotos de IA Atuam como assistentes interativos, oferecendo sugestões contextualizadas e mantendo o usuário no controle. Exemplo: o GitHub Copilot sugere código, mas não escreve um programa inteiro de forma autônoma.
• Aplicativos LLM funcionam como ferramentas autônomas, exigindo que os usuários insiram prompts para cada interação. Elas não rastreiam fluxos de trabalho nem auxiliam os usuários proativamente.

4. Aprendizagem e Adaptação

• Agentes de IA aproveitar o aprendizado de máquina para refinar sua tomada de decisões e otimizar o desempenho ao longo do tempo.
• Copilotos de IA pode melhorar por meio do feedback do usuário, mas geralmente opera dentro de parâmetros predefinidos.
• Aplicativos LLM dependem de atualizações periódicas e não aprendem com interações contínuas. Eles geram respostas com base em dados de treinamento estáticos.

5. Integração com fluxos de trabalho empresariais

• Agentes de IA Integrar-se profundamente aos sistemas corporativos, gerenciando a automação de ponta a ponta. Exemplo: um bot RPA com tecnologia de IA que extrai dados de faturas e atualiza registros do ERP.
• Copilotos de IA podem ser incorporados em ambientes de software para auxiliar os usuários, mas não impulsionam a automação completa. Exemplo: o Salesforce Einstein Copilot sugere a próxima melhor ação em um processo de vendas.
• Aplicativos LLM funcionam principalmente como ferramentas autônomas baseadas em texto ou APIs que aprimoram aplicativos, mas não auxiliam ativamente nos fluxos de trabalho.

Agentes de IA vs. Copilotos vs. Aplicativos de LLM: Uma Comparação de Casos de Uso

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Perguntas a serem feitas antes de escolher entre agentes de IA, copilotos e aplicativos LLM

Selecionar a abordagem de IA correta, seja um agente de IA, um copiloto ou um aplicativo de LLM, requer a consideração de vários fatores. Isso inclui a análise das necessidades da sua organização, a complexidade das tarefas e o nível de automação desejado.

Considere fazer perguntas sobre os seguintes fatores antes de escolher um:

Complexidade e Autonomia de Tarefas

Qual é a complexidade das tarefas que você deseja que a IA execute para você? Qual o nível de autonomia que você busca?

Por exemplo, agentes de IA lidam com fluxos de trabalho complexos e de várias etapas com entrada mínima, tornando-os ideais para segurança cibernética, automação de atendimento ao cliente e otimização da cadeia de suprimentos.

Por outro lado, os copilotos auxiliam, em vez de substituir, os usuários, melhorando a produtividade em tarefas como codificação e modelagem financeira, enquanto os aplicativos de LLM são melhores para criação de conteúdo, pesquisa e resumo, mas carecem de tomada de decisão autônoma.

Integração e Implantação

Com quais sistemas internos e/ou externos a IA precisará se integrar e onde você precisa implantá-la?

Considere que os agentes exigem integração profunda com sistemas corporativos para automação completa, enquanto os copilotos aprimoram aplicativos específicos com insights baseados em IA. No entanto, os aplicativos LLM são mais fáceis de implementar por meio de APIs, mas oferecem automação limitada do fluxo de trabalho.

Aprendizagem e Adaptabilidade

Qual a importância do aprendizado e da adaptabilidade da IA ​​para o seu projeto?

Por exemplo, agentes de IA melhoram continuamente aprendendo com interações, copilotos refinam sugestões com base no contexto e aplicativos LLM dependem de modelos estáticos pré-treinados, a menos que sejam ajustados.

Custo e ROI

Quais são os parâmetros de custo e ROI que você está considerando?

Por exemplo, agentes exigem maior investimento, mas maximizam a eficiência. Copilotos oferecem ganhos rápidos de produtividade com custos de instalação mais baixos. Aplicativos de LLM são econômicos para tarefas de conteúdo, mas podem precisar de personalização para uso específico da empresa.

Ajuste Estratégico

Como a abordagem da IA ​​se encaixa na sua estratégia geral de negócios?

Agentes de IA são a melhor escolha para automação completa. Copilotos funcionam bem quando a IA deve auxiliar em vez de substituir a expertise. Aplicações de LLM atendem a tarefas baseadas em conhecimento sem necessidade de integração profunda. A escolha da abordagem correta depende do equilíbrio entre automação, usabilidade e prioridades de negócios.

Pensamentos Finais

As três abordagens de IA que discutimos têm seus próprios méritos, e a escolha se resume à estratégia de IA da sua organização.

Além disso, embora existam inúmeros aplicativos de LLM e copilotos de IA disponíveis para empresas, o verdadeiro desafio está em construir agentes de IA para casos de uso específicos. É aí que Astera .

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