O que são agentes de IA? Definição, tipos, aplicações para empresas e muito mais!

As equipes estão gastando tanto quanto 71% do tempo em tarefas administrativas e na inserção manual de dados. Mas e se houvesse uma maneira de automatizar todo o trabalho repetitivo para que pudessem se concentrar em executar tarefas de nível superior, criar valor e impulsionar o ROI real?

É isso que os agentes de IA podem fazer por você.

O que são agentes de IA?

Agentes de IA são sistemas de software ou programas que executam tarefas para um usuário (ou para outro sistema). Esses agentes podem ser configurados para serem capazes de raciocinar, planejar, memorizar e executar ações com um certo grau de autonomia.

Em essência, os agentes de IA seguem um ciclo simples:

• deles observar seu ambiente,
• reunir dados de diferentes fontes,
• processo a informação,
• e agir para atingir um objetivo definido.

Enquanto os usuários definem os objetivos, o agente de IA determina os melhores passos para alcançá-los.

Os agentes de IA conseguem tudo isso graças à capacidade multimodal dos modelos generativos de IA (LLMs) nos quais se baseiam. Isso significa que os agentes de IA podem processar informações multimodais, como texto, vídeo, áudio, código e muito mais, simultaneamente.

Muitos especialistas acreditam que a IA Agentic, ou agentes de IA, é o elo entre a IA Generativa (pense em ChatGPT, Gemini) e a IA Física (pense em carros autônomos, robótica com tecnologia de IA). Em outras palavras, os agentes de IA levam a IA generativa um passo adiante, combinando IA com automação.

Por que os agentes de IA são a próxima grande novidade

Imagine só: sua caixa de entrada organizada, os prazos parecem administráveis ​​e as tarefas rotineiras são resolvidas sem esforço. Em vez de se afogar em relatórios, solicitações de clientes ou conciliações financeiras, você tem um assistente inteligente que agiliza fluxos de trabalho, prioriza tarefas e garante que nada passe despercebido.

Com um agente de IA trabalhando ao seu lado, as informações estarão ao seu alcance, os processos funcionarão sem problemas e você poderá se concentrar no trabalho que gera impacto real. Os agentes de IA podem automatizar tarefas repetitivas, entender, raciocinar e se adaptar para que você possa trabalhar de forma mais inteligente.

Seja um assistente virtual elaborando relatórios, um analista financeiro com tecnologia de IA conciliando contas ou um agente inteligente de atendimento ao cliente resolvendo dúvidas, os agentes de IA têm o potencial de transformar a maneira como você interage com a tecnologia.

Na verdade, McKinsey relata que agentes de IA podem automatizar até 70% das horas de trabalho da força de trabalho global.

Com um impacto revolucionário como esse, as empresas que investem na criação de agentes de IA podem não apenas obter uma vantagem competitiva, mas também obter benefícios significativos em termos de eficiência e custo.

Agentes de IA vs. Modelos de IA de geração tradicional (e agentes inteligentes)

Agentes de IA e modelos de IA Generativa atendem a propósitos diferentes em aplicações corporativas. Embora ambos utilizem inteligência artificial, eles diferem em termos de capacidades, adaptabilidade e tomada de decisão. Veja como:

Modelos Estáticos vs. Agentes Adaptativos

Os modelos tradicionais de IA são tipicamente estáticos. Eles dependem de algoritmos pré-treinados e exigem intervenção humana para melhorar ao longo do tempo. Eles analisam dados e fornecem insights, mas não ajustam seu comportamento dinamicamente.

Em comparação, os agentes de IA são adaptáveis. Eles aprendem continuamente com novas informações e interagem com o ambiente para atingir objetivos específicos.

Automação Baseada em Regras vs. Tomada de Decisão Autônoma

A automação baseada em regras, frequentemente associada a modelos tradicionais de IA, segue uma lógica rigorosa de "se-então". Ela tem bom desempenho em ambientes estruturados onde regras predefinidas abrangem todos os cenários possíveis.

Agentes de IA autônomos, no entanto, operam além de regras fixas. Avaliam situações dinamicamente, aprendem com experiências passadas e tomam decisões autônomas.

Exemplo: Chatbot vs. Assistente Virtual Autônomo

Modelo Gen AI (Chatbot)

Um chatbot de suporte ao cliente baseado em regras fornece respostas programadas com base em palavras-chave predefinidas. Se uma pergunta não estiver dentro das respostas programadas, ele encaminha a solicitação para um agente humano.

Agente de IA (Assistente Virtual Autônomo)

Um assistente virtual com agentes de IA entende a intenção, recupera informações de diversas fontes, aprende com interações anteriores e fornece respostas contextuais. Se encontrar um problema complexo, ele determina se deve tentar resolvê-lo sozinho ou encaminhar para um especialista.

Agentes de IA são iguais a agentes inteligentes?

Os termos agentes inteligentes e Agentes AI são frequentemente usados ​​de forma intercambiável, mas têm significados distintos. Embora todos os agentes de IA sejam agentes inteligentes, nem todos os agentes inteligentes dependem de IA.

Agentes Inteligentes

Um agente inteligente é qualquer sistema que percebe seu ambiente e realiza ações para atingir objetivos específicos. Esses agentes podem ser baseados em software (por exemplo, rastreadores de mecanismos de busca, sistemas de automação baseados em regras) ou em hardware (por exemplo, aspiradores de pó robóticos).

Agentes inteligentes seguem regras predefinidas e podem ou não envolver técnicas de IA, como aprendizado de máquina. Normalmente, incluem:

• Sensores ou entradas de dados perceber o ambiente
• Mecanismos de tomada de decisão baseado em regras ou lógica
• Atuadores ou saídas interagir com o ambiente

Agentes de IA

Agentes de IA são um subconjunto de agentes inteligentes que utilizam técnicas de IA, como aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo ou processamento de linguagem natural (PLN), para aprimorar sua tomada de decisões. Esses agentes podem aprender com dados, adaptar-se ao longo do tempo e lidar com ambientes complexos e dinâmicos.

Ao contrário dos agentes inteligentes baseados em regras, os agentes de IA podem melhorar seu desempenho sem programação explícita para todos os cenários possíveis. Eles são usados ​​em áreas onde a tomada de decisões envolve incerteza, otimização ou reconhecimento de padrões.

 

Como funcionam os agentes de IA

Os agentes de IA variam em complexidade. Alguns seguem regras simples, enquanto outros utilizam o aprendizado de máquina para refinar sua tomada de decisões ao longo do tempo.

A sua capacidade de trabalhar continuamente, adaptar-se a novas condições e otimizar as operações torna-os valiosos em todos os setores, desde processamento de documentos de hipoteca e automação de contas a pagar (AP) para e além (mais sobre suas aplicações no mundo real posteriormente).

Vejamos as etapas que um agente de IA normalmente segue para atingir seus objetivos:

Percepção (Coleta de Dados)

Agentes de IA coletam dados de seu ambiente por meio de diversos mecanismos de entrada ou sensores. Esses dados os ajudam a entender o estado atual e o contexto em que os agentes operam.

Por exemplo:

• Chatbots receber entradas do usuário por texto ou voz, permitindo que eles entendam as consultas e intenções do usuário.
• Robôs usam câmeras, microfones e outros sensores para perceber o ambiente ao redor, permitindo a navegação e a interação com objetos.
• Agentes AI Acesso bases de dados, APIs, e fluxos de dados em tempo real para monitorar status do sistema ou tendências de mercado.

Esses dados orientam o raciocínio e as ações subsequentes do agente.

Processamento e Raciocínio

O agente então processa os dados coletados para embasar suas decisões. Essa etapa envolve várias etapas, incluindo:

• Análise: Interpretar os dados coletados para extrair insights. Por exemplo, um chatbot analisa a entrada do usuário para identificar a intenção por trás de uma consulta.
• Planeamento: Desenvolver uma sequência de ações para atingir o objetivo desejado. Isso pode envolver a definição de subobjetivos e a determinação do curso de ação ideal.
• Tomada de decisão: Selecionar a melhor ação com base nas fases de análise e planejamento. Este processo utiliza modelos de aprendizado de máquina (ML) ou regras predefinidas para avaliar resultados potenciais.

Agentes de IA avançados podem usar algoritmos sofisticados para executar raciocínios complexos, permitindo que eles lidem com múltiplas tarefas e se adaptem a ambientes dinâmicos.

Execução da ação

Após determinar o curso de ação apropriado, o agente executa as tarefas escolhidas para influenciar seu ambiente. Exemplos incluem:

• Chatbots responder às perguntas dos usuários com informações ou assistência relevantes.
• Robôs manipular objetos ou se mover para locais específicos com base em seus objetivos.
• Agentes AI automatizar processos como entrada de dados, monitoramento de sistema ou processamento de transações.

A eficácia de um agente de IA depende em grande parte de sua capacidade de executar essas ações com precisão e eficiência.

Aprendizagem e Adaptação

Agentes de IA podem aprender com entradas e resultados passados ​​e adaptar seu comportamento ao longo do tempo. Esse processo de aprendizagem envolve:

• Integração de feedback: Incorporar resultados de ações anteriores para refinar a tomada de decisões futuras. Por exemplo, se a resposta de um chatbot não satisfizer o usuário, ele poderá ajustar sua abordagem em interações subsequentes.
• Atualização do modelo: Melhorar continuamente os algoritmos subjacentes com base em novos dados, melhorando o desempenho e a precisão do agente.
• Adaptação Ambiental: Modificar estratégias para se alinhar às mudanças nas condições ou objetivos ambientais.

Por meio do aprendizado e da adaptação, os agentes de IA se tornam mais proficientes ao longo do tempo, o que leva a maior autonomia e confiabilidade.

Tecnologias que impulsionam agentes de IA

Agentes de IA dependem de diversas tecnologias para operar com eficácia em ambientes corporativos. Vamos discutir brevemente algumas das mais importantes:

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Essas tecnologias permitem que agentes de IA analisem dados, reconheçam padrões e tomem decisões baseadas em dados.

Aprendizado por Reforço (RL)

O aprendizado por reforço permite que agentes de IA aprendam por tentativa e erro, otimizando suas ações para atingir objetivos específicos.

Modelos de linguagem grande (LLMs)

LLMs, como modelos baseados em GPT, ajudam agentes de IA a entender e gerar respostas semelhantes às humanas.

Sistemas Multiagentes (MAS)

O MAS envolve vários agentes de IA trabalhando juntos para atingir um objetivo comum, geralmente em ambientes distribuídos.

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

A PNL permite que agentes de IA entendam, processem e respondam à linguagem humana.

Gráficos de conhecimento e IA simbólica

Essas tecnologias permitem que agentes de IA armazenem e recuperem conhecimento estruturado, melhorando suas capacidades de raciocínio.

Tipos de agentes de IA (com exemplos)

Considerando que a IA agêntica é um domínio relativamente novo, espera-se que mais tipos de agentes de IA sejam desenvolvidos à medida que a IA agêntica encontre mais aplicações em diferentes campos. Atualmente, existem sete tipos comuns de agentes de IA:

Agentes Reflexos Simples

Esses agentes de IA são os mais simples, pois tomam decisões com base em suas informações atuais, respondendo imediatamente ao ambiente sem exigir nenhum processo de aprendizado ou memória.

Agentes reflexos simples seguem regras predefinidas que determinam como respondem a diferentes estímulos. Embora não sejam os mais sofisticados, sua abordagem direta facilita sua implementação.

Exemplo: Uma equipe financeira pode configurar um agente reflexo simples para validação de faturas que pode rejeitar automaticamente quaisquer faturas que não contenham detalhes importantes, como ID fiscal, número da fatura, etc. O agente de IA pode trabalhar em combinação com software de extração de dados de fatura para validar e processar faturas automaticamente.

Agentes de Reflexo Baseados em Modelos

Os agentes de IA reflexa baseados em modelos são mais avançados do que os agentes reflexivos simples, pois dependem de um modelo interno do ambiente, que é atualizado à medida que recebem novas informações, conhecidas como percepções.

Esses agentes de IA são normalmente usados ​​em ambientes onde nem todas as informações estão prontamente disponíveis. Sua tomada de decisão se baseia em seu modelo interno, novas percepções das fontes de entrada e um algoritmo ou conjunto de regras para decidir o melhor curso de ação.

Exemplo: As empresas podem utilizar agentes de IA para atuar como TI assistentes virtuais que pode detectar se um usuário relata velocidades lentas de rede, verificar registros recentes de interrupções de serviço e recomendar etapas de solução de problemas.

Agentes baseados em objetivos

Como o nome sugere, agentes de IA baseados em metas são projetados para atingir objetivos específicos. Eles fazem isso avaliando os resultados de suas ações. Em outras palavras, esses agentes projetam as sequências de ações necessárias para atingir um objetivo desejado por meio de algoritmos de busca e planejamento.

Agentes baseados em objetivos são diferentes de agentes reflexos porque, em vez de reagir a entradas, eles realizam planejamento estratégico e execução para realizar uma tarefa.

Exemplo: Um agente de IA integrado ao CRM pode analisar uma lista de clientes em potencial, considerar interações anteriores, classificar clientes em potencial com base na probabilidade de conversão e, então, projetar e executar uma estratégia de divulgação personalizada para cada cliente em potencial.

Agentes baseados em utilidade

Agentes de IA baseados em utilidade levam a tomada de decisões um passo adiante, buscando um objetivo e otimizando o resultado com base em uma função de utilidade. Essa função ajuda o agente a avaliar diferentes ações possíveis e escolher aquela que maximiza o benefício esperado.

Esses agentes são particularmente úteis quando existem várias maneiras de atingir um objetivo, mas alguns resultados são mais desejáveis ​​do que outros.

Exemplo: Agentes de IA na gestão da cadeia de suprimentos podem otimizar a aquisição e a distribuição com base em diversas variáveis, como custo, prazo de entrega e flutuações de demanda. Um agente baseado em serviços públicos pode avaliar os preços dos fornecedores, previsões de demanda em tempo real e custos de transporte para determinar a maneira mais econômica de atender aos pedidos.

Agentes de Aprendizagem

Agentes de aprendizagem aprimoram continuamente seu desempenho ao longo do tempo, aprendendo com experiências passadas. Esses agentes contam com técnicas como aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado ou aprendizado não supervisionado para refinar sua tomada de decisão. Alerta de IA (instrução, entrada de dados ou configuração do ambiente) ajuda a orientar seu processo de aprendizagem.

Ao contrário de outros agentes de IA que operam com base em regras ou modelos predefinidos, os agentes de aprendizagem se adaptam identificando padrões, analisando feedback e aprimorando suas estratégias.

Exemplo: Um agente de IA de aprendizagem pode ser usado na detecção de fraudes. O agente pode aprender com tentativas de fraude anteriores e padrões de gastos dos clientes. Ao detectar transações suspeitas (por exemplo, um grande saque de um local incomum), ele adapta seus modelos de avaliação de risco ao longo do tempo para reduzir falsos positivos.

Agentes Hierárquicos

Agentes hierárquicos de IA são estruturados em camadas, onde a tomada de decisões de alto nível orienta tarefas de nível inferior. Esses agentes dividem problemas complexos em subtarefas menores, permitindo uma tomada de decisões modular e escalável.

Ao usar uma abordagem hierárquica, esses agentes podem gerenciar tarefas de forma mais eficiente, garantindo que ações mais simples sejam executadas nos níveis mais baixos, enquanto um planejamento mais estratégico acontece nos níveis mais altos.

Exemplo: Agentes hierárquicos de IA podem ser usados ​​em sistemas de RH para analisar currículos, classificar candidatos, agendar entrevistas e automatizar a documentação de integração. Um nível de IA cuida da triagem de candidatos, outro gerencia a coordenação de entrevistas e um terceiro garante a conformidade com as políticas de integração.

Sistemas Multiagentes

Sistemas multiagentes envolvem múltiplos agentes de IA trabalhando juntos, de forma colaborativa ou competitiva, para atingir um objetivo comum. Esses agentes se comunicam, coordenam e, às vezes, negociam para tomar decisões coletivas. Sistemas multiagentes são usados ​​em ambientes onde múltiplos agentes independentes precisam interagir para resolver problemas complexos com eficiência.

Exemplo: Um sistema multiagente para empresas pode avaliar continuamente os riscos em vários departamentos (finanças, conformidade, segurança cibernética) e fornecer insights em tempo real. Uma IA de gestão de riscos corporativos composta por múltiplos agentes pode monitorar diferentes fatores de risco:

• Um agente de IA verifica irregularidades financeiras.
• Outro agente monitora atualizações de conformidade regulatória.
• Um agente de segurança cibernética detecta potenciais ameaças à segurança.

Esses agentes de IA podem colaborar e alertar os tomadores de decisão sobre cenários de alto risco, garantindo um gerenciamento proativo de riscos.

Aplicações do mundo real de agentes de IA

Agentes de IA podem transformar setores automatizando fluxos de trabalho complexos, aprimorando a tomada de decisões e permitindo que as empresas operem com mais eficiência. Vejamos alguns casos de uso reais e populares em que os agentes de IA podem ajudar:

Atendimento ao cliente: Chatbots de IA e assistentes virtuais

Assistentes virtuais com tecnologia de IA aprimoram o suporte ao cliente, respondendo a consultas, resolvendo problemas e encaminhando casos complexos quando necessário. Ao contrário dos chatbots básicos, esses agentes aprendem continuamente com as interações para aprimorar suas respostas.

Por exemplo, um agente de IA bancária pode ajudar os clientes a verificar saldos, contestar transações e até mesmo fornecer aconselhamento financeiro personalizado.

Saúde: Agentes de IA para Diagnóstico e Monitoramento de Pacientes

Os agentes de IA dão suporte aos provedores de assistência médica analisando dados de pacientes, monitorando sinais vitais e auxiliando no diagnóstico.

Por exemplo, agentes de IA na área da saúde podem analisar sintomas de pacientes, fazer referências cruzadas de bancos de dados médicos e sugerir possíveis diagnósticos, ajudando os médicos a tomar decisões informadas mais rapidamente.

Finanças: Negociação Algorítmica e Detecção de Fraudes

Instituições financeiras usam agentes de IA para análise de mercado em tempo real, execução de negociações e prevenção de fraudes.

Um bom exemplo é como os agentes de IA em negociações podem avaliar tendências de mercado, executar negociações com base em análises em tempo real e ajustar suas estratégias dinamicamente para otimizar a lucratividade.

Fabricação: Robótica e Automação de Processos

Os agentes de IA simplificam as operações de fabricação, otimizando cronogramas de produção e garantindo o controle de qualidade.

Por exemplo, agentes de IA em manutenção preditiva podem monitorar sensores de máquinas, detectar possíveis falhas antes que elas aconteçam e programar manutenção preventiva automaticamente.

Marketing e Vendas: Personalização e Serviço Orientados por IA

Os agentes de IA analisam as preferências e o comportamento dos clientes para fornecer recomendações personalizadas.

Por exemplo, um agente de IA em marketing por e-mail pode selecionar o melhor horário, formato e mensagem para contato com o cliente com base em dados de engajamento.

Cibersegurança: Detecção de ameaças e resposta automatizada

Agentes de IA detectam ameaças cibernéticas em tempo real e respondem de forma autônoma para mitigar riscos.

Por exemplo, um agente de IA em segurança cibernética pode monitorar o tráfego de rede, identificar atividades suspeitas e isolar automaticamente dispositivos comprometidos para evitar violações.

Como construir e treinar um agente de IA

Existem diversas abordagens para a construção de um agente de IA. Você pode desenvolver seus agentes de IA internamente por meio de plataformas baseadas em código ou de baixo código, terceirizar o desenvolvimento para fornecedores ou adquirir soluções pré-desenvolvidas.

Compra de agentes de IA pré-construídos

A primeira abordagem para criar agentes é não criar um e, em vez disso, comprar um. No entanto, o problema de comprar um agente de IA pronto é que ele é treinado com base em dados genéricos. Criar seu próprio agente de IA significa que você pode treiná-lo com base nos dados da sua empresa para obter um melhor desempenho.

Terceirização do desenvolvimento do seu agente de IA

Você também pode optar por terceirizar o desenvolvimento do seu agente de IA para fornecedores terceirizados, mas essa abordagem também traz seus próprios desafios. Por exemplo, você teria que compartilhar dados confidenciais e passar por várias rodadas de idas e vindas para sequer ter a chance de fazer tudo corretamente.

Construindo seus próprios agentes de IA

Abordagem de codificação

Se você optar pelo desenvolvimento interno, terá que investir em dezenas de recursos (cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores de software) com experiência em estruturas de ML como TensorFlow e PyTorch, bibliotecas de PNL como spaCy e NLTK e ferramentas de implantação como Kubernetes e Docker.

Usando uma solução visual de arrastar e soltar

A última e melhor abordagem é usar uma plataforma visual como AsteraConstrutor de Agentes de IA da . Essa abordagem permite que você crie agentes de IA com experiência e conhecimento técnico limitados, utilizando uma interface de arrastar e soltar.

Saiba mais sobre o fatores-chave a serem considerados ao construir seus agentes de IA.

Astera Construtor de Agentes de IA: Sua IA, Impulsionada por Seus Dados

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