A Inteligência Artificial (IA) já não é mais coisa tãão do futuro assim – e disso nós já sabemos.
Os agentes de IA já estão por todo lado, ajudando empresas e profissionais a automatizar tarefas, tomar decisões mais rápidas e aumentar a produtividade.
Se você tem dúvidas sobre o tema ou ainda não sabe muita coisa sobre ele, pode relaxar que vamos te explicar como os agentes funcionam, seus benefícios e usos bem práticos – e você vai ver que eles já estão bem mais próximos da sua rotina do que você pensa!
Bora conhecer mais sobre esse mundo das IAs?
Afinal, o que são agentes de IA?
Como os agentes de IA funcionam na prática?
4 tipos de agentes de IA – e exemplos da rotina
Quais os benefícios de um agente de IA?
Desafios ao usar essa tecnologia
Explore alguns agentes você mesmo
Quer entender mais sobre IA? A Conquer te ajuda!
Afinal, o que são agentes de IA?
Agentes de IA são sistemas autônomos projetados para observar seu ambiente, tomar decisões e executar ações para atingir objetivos específicos.
Tá, mas o que isso significa?
Pense neles como um assistente digital que pode executar tarefas de forma autônoma, se baseando na orientação humana. Tudo isso usando tecnologia de ponta, como machine learning e processamento de linguagem natural.
Se veio na sua mente alguns nomes como Alexa, Google Assistant, Siri, Copilot e por aí vai, é sobre isso que estamos falando – mas vai MUITO além também!
Imagine isso: o RH da sua empresa recebe dezenas de currículos por e-mail todos os dias para uma vaga aberta. O time de recrutamento precisa analisar cada um, filtrar os candidatos que atendem aos requisitos e, então, responder com o próximo passo no processo seletivo.
Antes, isso exigia horas de trabalho manual para baixar os anexos, conferir as informações e enviar as respostas individualmente.
Com um agente de IA, o jogo muda: ele pode ler automaticamente os e-mails recebidos, extrair os dados dos currículos, comparar com os requisitos da vaga e classificar os candidatos em segundos.
Além disso, pode enviar um e-mail personalizado para cada candidato, informando se ele avançou no processo ou agradecendo pela participação.
Diferente dos modelos de IA tradicionais, os agentes são capazes de tomar decisões, planejar suas ações e até aprender com suas próprias experiências – tudo isso para cumprir os objetivos estabelecidos pelo usuário.
Jared Spataro, Diretor de Marketing de IA no Trabalho da Microsoft, define bem o impacto desses agentes:
“Pense nos agentes como os novos aplicativos para um mundo movido a IA. Estamos adicionando rapidamente novas capacidades para enfrentar os maiores pontos problemáticos das pessoas no trabalho e gerar resultados reais para os negócios!”
E é por isso que esse mercado vem crescendo tanto!
Segundo a Grand View Research, o mercado de agentes de IA foi avaliado em US$3,86 bilhões em 2023 e deve crescer rapidamente, com um aumento anual de 45,1% até 2030.
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Como os agentes de IA funcionam na prática?
Colocando em termos simples, os agentes de IA trabalham simplificando e automatizando tarefas complexas seguindo um fluxo de trabalho específico.
Olha só como isso funciona:
Entrada de informações
Embora os agentes de IA sejam autônomos em seus processos de tomada de decisão, eles exigem que seus objetivos e ambientes sejam definidos por pessoas – e isso pode ser feito basicamente de 2 formas:
– A equipe de desenvolvedores projeta e treina o sistema de IA;
– O usuário fornece ao agente de IA objetivos específicos a serem alcançados e estabelece ferramentas disponíveis para uso.
Processamento dos dados
Para funcionar, os agentes analisam comandos de texto, dados ou até informações captadas por sensores.
✍️ Vem comigo nesse exemplo prático – você configurou um agente de IA para fazer o serviço de suporte ao usuário da sua empresa, coletando e respondendo dúvidas e reclamações.
Quando um cliente envia uma solicitação, o agente de IA irá processar as informações analisando o conteúdo do texto enviado pelo consumidor, histórico do usuário e outros dados, como nível de prioridade e registro de data e hora.
Executar a ação
Com dados suficientes, o agente de IA consegue agir!
Ele pode gerar respostas automáticas, atualizar bancos de dados, acionar fluxos de trabalho ou enviar comandos para outros sistemas: tudo depende do tipo de agente (algo que a gente vai ver já, já).
✍️ Continuando o nosso exemplo, após processar as informações, o agente de suporte ao cliente pode enviar etapas para o usuário solucionar o problema, encaminhar o ticket para uma área específica da empresa ou para um atendimento humano.
E aí, tá ficando mais claro?
Aprendizado e adaptação
Os agentes também podem aprender!
Após concluir a ação, o agente atualiza suas bases de conhecimento e refina seus processos de tomada de decisão com base em métricas de sucesso e feedback do usuário.
✍️ Para fechar nosso exemplo, o agente que você configurou para fazer suporte ao usuário poder aprender com taxas de sucesso de resolução e pontuações de satisfação para melhorar suas respostas futuras.
Viu como não é um bicho de sete cabeças?
Agora que você já entendeu a lógica, vamos ver os tipos mais comuns de agentes!
4 tipos de agentes de IA – e exemplos da rotina
Os agentes de IA podem ser desenvolvidos para ter níveis variados de capacidades e são classificados em diferentes categorias, dependendo de suas capacidades e objetivos:
1. Agentes reflexos simples
Essa é uma das formas mais básicas de IA!
Eles reagem apenas às suas percepções atuais, o que significa que não têm um entendimento profundo do mundo ao redor deles, ou seja, não usam memória ou processos de aprendizado.
O seu comportamento é coordenado por regras de condição-ação pré-definidas, e não tomam decisões complexas.
💡 Exemplos de uso prático:
– Um chatbot que detecta palavras-chave em uma consulta de usuário pode acionar um gatilho para redefinir senha;
– Um termostato que liga o sistema de aquecimento em um horário definido. A regra de condição-ação aqui é, por exemplo, se for 18h, o aquecimento é ativado;
– Sistemas de sprinklers automatizados que são ativados com base na detecção de fumaça.
2. Agentes reflexos baseados em modelos
Ao contrário dos agentes de reflexo simples, os baseados em modelos possuem uma compreensão interna do ambiente para decidir caminhos, usando dados passados e entradas atuais para orientar seus próximos passos.
Eles podem “preencher as lacunas” e tomar decisões autônomas com base na sua própria compreensão do contexto.
E conforme ele continua recebendo novas informações, o seu modelo é atualizado e toma novas e (e melhores) ações a partir disso.
💡 Exemplos de uso prático:
– Um robô aspirador de pó. Ao limpar um cômodo, ele detecta obstáculos como móveis e se ajusta ao redor deles;
– Sistemas de controle de qualidade que monitoram processos de fabricação, mantendo um modelo de operações normais para detectar desvios.
3. Agentes baseados em metas
Diferente dos agentes reflexos que agem com base em regras ou modelos de mundo, esses agentes planejam suas ações para atingir um resultado (ou meta) desejada.
Na prática, eles avaliam diferentes estratégias e selecionam aquela que melhor atende a execução do seu objetivo.
Para fazer isso, os agentes usam algoritmos de busca e planejamento, melhorando sua eficácia quando comparados aos outros dois agentes que te explicamos logo acima.
💡 Exemplos de uso prático:
– Um sistema de gerenciamento de estoque, que faz o planejamento de cronogramas de reposição para manter os níveis de suprimento desejados;
– Um sistema de navegação que recomenda a rota mais rápida para seu destino;
– Em um software de gerenciamento de atividades, um agente orientado a objetivos pode priorizar tarefas com base em prazos e recursos disponíveis.
4. Agentes de aprendizagem
O agente de aprendizagem é capaz de melhorar seu comportamento ao longo do tempo interagindo com seu ambiente e aprendendo com suas experiências e feedbacks.
Ao contrário de tipos de agentes mais simples, eles podem descobrir como atingir seus objetivos por meio da experiência, ao invés de depender só do conhecimento pré-programado.
💡 Exemplos de uso prático:
– Recomendações personalizadas em e-commerce. Esses agentes rastreiam a atividade e as preferências do usuário em sua memória e usam essas informações para recomendar determinados produtos e serviços. O ciclo se repete cada vez que novas recomendações são feitas;
– Agente de recomendação de filmes e séries em streamings;
– Se configurado dessa forma, um assistente virtual pode melhorar seu serviço aprendendo mais sobre os requisitos e desejos do cliente.
Quais os benefícios de um agente de IA?
A McKinsey revelou que mais de 72% das empresas já estão implementando soluções de IA e querem usar IA generativa e demais tecnologias, como os agentes, em seus processos.
Vem ver o porquê disso:
- Aumento da produtividade: como é de se esperar, o uso desses modelos de IA podem melhorar a produtividade nas empresas. Isso porque, após configurados, os agentes são sistemas inteligentes que funcionam com mínima intervenção humana.
Dessa forma, as equipes conseguem delegar tarefas repetitivas e concentrar tempo e recursos em atividades que exigem um maior esforço estratégico e criativo, por exemplo. - Custos reduzidos: as empresas podem usar agentes inteligentes para reduzir custos decorrentes de processos manuais, ineficientes e erros humanos.
- Melhor experiência do cliente: o uso de agentes de IA permite que as empresas personalizem recomendações de produtos, forneçam respostas rápidas e inovem para melhorar a conversão e a fidelização dos clientes.
Desafios e cuidados ao usar essa tecnologia
Apesar de tantas vantagens, as empresas precisam estar atentas a algumas questões:
– Uso e privacidade de dados: como a gente viu durante todo o texto, a operação de agentes de IA exige uma movimentação de grandes volumes de dados.
Por isso, é superimportamte que as empresas garantam que as informações manipuladas pelos agentes sejam protegidas contra acessos não autorizados e vazamentos de informações, se atentando também às leis específicas do país onde está operando.
– Supervisão humana: embora os agentes de IA possam lidar com muitas tarefas de forma autônoma, é importante ter um plano para intervenção humana quando necessário.
Dessa forma, é papel da empresa garantir que haja diretrizes claras sobre quando e como as pessoas devem intervir para ajudar, fornecendo uma rede de segurança para interações mais complexas ou sensíveis.
– Transparência: é fundamental que as decisões tomadas pelos agentes sejam compreensíveis e justificáveis para os usuários finais, aumentando a confiança na tecnologia.
Explore alguns agentes você mesmo
Para você ter um gostinho a mais, deixamos aqui a recomendação de um site que reúne mais de 900 agentes de IAs para você conhecer e explorar mais a fundo, o AI Agents Directory.
Você pode filtrar as tecnologias por categorias, indústrias, preço e muito mais, e encontrar a solução ideal para você – ou para o seu negócio.
Quer entender mais sobre IA? A Conquer te ajuda!
E se você curtiu o nosso papo sobre agentes de IA, nós temos outros materiais para você aprofundar e diversificar os seus estudos sobre o tema:
- Teste seu QI em IA: Você sabe usar a inteligência artificial (de verdade)?
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