Agentes de IA: guia sobre o futuro da Inteligência Artificial autônoma

Ferramentas poderão identificar cenários e tomar decisões autonomamente; saiba mais sobre o futuro dos agentes de IA!

Os agentes de IA são sistemas autônomos que representam o ápice da Inteligência Artificial até o momento. Eles combinam aprendizado contínuo, autonomia robusta e capacidade de adaptação. 

Essas características o capacitam a tomar decisões e a atuar em tarefas de alta complexidade. Neste artigo, mergulharemos no universo dos agentes de IA, explorando sua evolução histórica, aplicações práticas em áreas diversas, benefícios e desafios. A seguir, saiba tudo sobre o futuro da IA!

As três ondas da Inteligência Artificial

Para que os agentes de IA fossem possíveis, a Inteligência Artificial passou por muitas fases e transformações ao longo do tempo. À caminhada desta tecnologia dá-se o nome de “as três ondas”.

Cada uma delas representa um salto na capacidade e na sofisticação dos sistemas de IA. 

Aliás, elas não se excluem mutuamente; cada uma destas etapas foi construída sobre os fundamentos da fase anterior e dos conhecimentos e tecnologias até então disponíveis. 

Primeira Onda: IA Preditiva

A primeira onda da IA tem origem na segunda metade do século passado. Ela foi definida pela sua capacidade de prever eventos futuros a partir da análise de conjuntos de dados históricos. 

Chamada de Inteligência Artificial Preditiva, a abordagem é predominantemente baseada em algoritmos de aprendizado supervisionado. 

Ela é a responsável pela capacidade dos computadores de identificar padrões e fazer correlações.

A IA Preditiva possuía algumas características marcantes:

• Aprendizado supervisionado: seus algoritmos foram treinados com conjuntos de dados rotulados. Isso significa que cada entrada estava associada a uma saída desejada. Dessa maneira, o sistema aprendia a relacionar e mapear entradas e saídas, criando um modelo capaz de prever novas entradas;
• Análise estatística: a IA Preditiva utiliza métodos estatísticos para identificar padrões e calcular probabilidades. Assim, gera previsões a partir de dados históricos;
• Limitações: trata-se de uma IA reativa; isto é, ela não pode interagir com o ambiente dinamicamente, nem é adaptável a mudanças inesperadas. Sua precisão depende da qualidade e da representatividade dos dados aplicados em seu treinamento.

Portanto, trata-se de uma Inteligência Artificial ainda nos primeiros passos. Apesar de suas limitações, ela foi crucial para as fases que a sucederam. 

Além disso, ela permitiu avanços em diferentes áreas e tarefas. Algumas de suas aplicações incluem:

• Previsão de tempo a partir da análise de dados históricos de temperatura, pressão atmosférica, umidade e velocidade do vento;
• Detecção de fraude financeira baseada em padrões históricos de comportamento dos clientes de bancos e outras instituições relacionadas às finanças;
• Análise de risco de crédito pelas informações contidas no histórico de inadimplência e pontuações em órgãos de restrição de crédito;
• Compreensão do público e personalização de campanhas de marketing utilizando dados históricos de compras.

Qual o impacto da tecnologia na transformação da análise preditiva?

Segunda Onda: a IA Generativa

A segunda onda da IA foi responsável pela capacidade de geração de conteúdo novo e original, o que levou à possibilidade de uma criatividade computacional. 

Nesta fase surgiram as redes neurais generativas, utilizadas no desenvolvimento de imagens, textos, música, código de programação e até mesmo designs de moléculas.

Assim como a IA Preditiva possuía suas características principais, a IA Generativa – como ficou conhecida a segunda etapa evolucional da Inteligência Artificial – também tem suas marcas. São elas:

• Aprendizado não supervisionado: diferentemente da IA Preditiva, a Generativa muitas vezes utiliza métodos de aprendizado não supervisionado. Isso significa que ela aprende padrões e estruturas nos dados sem que eles precisem de rótulos definidos anteriormente;
• Modelos generativos: a IA Preditiva se apoia em algoritmos complexos, como as GANs. Elas consistem em dois modelos em competição – um gerador e um discriminador – que aprendem a gerar conteúdo novo que se assemelha aos dados de treinamento, mas que é, ao mesmo tempo, original;
• Aplicações criativas: A IA Generativa impactou as áreas criativas, pois consegue criar obras únicas, sejam elas músicas, pinturas, poemas etc.

As novas capacidades que a IA encontrou em sua segunda onda também permitiram novas aplicações. 

O grande impacto da Inteligência Artificial Generativa corresponde à possibilidade de criar conteúdos 100% originais para vários setores. 

Um dos exemplos mais marcantes disso corresponde ao ChatGPT, que realiza o processamento de linguagem natural e gera diálogos, textos, resolve problemas e até mesmo aconselha ou dá indicações.

Mas não é apenas o modelo de geração de textos que marcou essa segunda fase. Outros, como o DALL-E 2 e o Midjourney, que trabalham com a geração de imagens, conseguem criar conteúdos personalizados em larga escala. Isso, é claro, causa consequências no mercado de trabalho associado a essas áreas, além do próprio conceito de criação humana.

Terceira onda: Agentes de IA

Assim como pudemos assistir de camarote à ascensão da segunda onda, também estamos diante da terceira fase da IA. 

Ela representa um salto qualitativo e é marcada pelo surgimento dos agentes de Inteligência Artificial. 

Diferentemente das ondas anteriores, os agentes de IA não se limitam à análise de dados e à geração de conteúdo; eles vão além. 

Isso fica claro diante de sua capacidade de agir autonomamente no mundo real ou em ambientes simulados. Ou seja, eles tomam decisões e interagem com o seu entorno.

Trata-se de um avanço tecnológico marcante e surpreendente. A terceira onda da IA integra as capacidades preditivas e generativas à habilidade de aprendizado contínuo e de adaptação a diferentes situações imprevisíveis. 

É essa combinação que faz dos agentes de IA tão interessantes e poderosos. Alguns deles já estão entre nós e são utilizados diariamente em nossos lares ou trabalhos sem que sequer nos demos conta do que eles representam.

Este é o caso, por exemplo, dos assistentes virtuais, como Siri, Alexa e Google Assistant. Pense bem: eles interagem com os usuários por meio de comandos de voz; respondem a perguntas e controlam tarefas e dispositivos. 

Para isso, precisam interpretar o que lhes é dito, o contexto das coisas e, muitas vezes, tomar decisões.

Outros exemplos da aplicação da terceira fase da IA, que tomou forma pelos agentes de Inteligência Artificial, são:

• Robôs autônomos, com os industriais, de entrega, veículos autônomos;
• Sistemas de gerenciamento de recursos, como o controle de sistemas de irrigação e o gerenciamento de estoques;
• Plataformas de atendimento ao cliente, como chatbots inteligentes.

O que são agentes de IA?

Bom, agora que você já sabe como os agentes de IA puderam surgir e as tecnologias que baseiam sua criação, podemos nos aprofundar neles. 

Os agentes de Inteligência Artificial são sistemas computacionais autônomos, projetados para executar tarefas específicas em um ambiente específico. 

Eles se diferenciam de outros sistemas de IA por conseguirem perceber o ambiente e, dessa maneira, tomar decisões baseadas em sua percepção. Além disso, eles executam ações para alcançar seus objetivos. Essa autonomia é uma característica definidora, portanto.

Estrutura dos agentes de Inteligência Artificial

A terceira onda da IA é baseada em diferentes componentes e tecnologias. São eles:

• Sensores que coletam informações do ambiente, como câmeras, microfones, sensores de temperatura e outros dispositivos;
• Processamento das informações por algoritmos de IA, como redes neurais, árvores de decisão e outros métodos de Machine Learning;
• Execução de ações a partir das decisões tomadas e baseadas em dados, comandando motores, braços robóticos, dispositivos de comunicação etc.;
• Aprendizado contínuo para aprimorar o desempenho ao longo do tempo, adaptando-se às necessidades do ambiente;
• Registro de experiências e conhecimentos para recuperar informações relevantes para a tomada de decisões futuras;
• Algoritmos de aprendizado:
• Aprendizado supervisionado, baseado em dados rotulados;
• Aprendizado não supervisionado, que explora dados sem rótulos pré-definidos;
• Aprendizado por reforço, aprendendo por meio de tentativa e erro, recompensas e penalidades;
• Processamento de Linguagem Natural para entender e responder à linguagem humana e entender nuances relacionadas a humor, gírias e regionalismos.

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Como os agentes de IA e outros tipos de Inteligência Artificial se diferenciam?

Os agentes de IA se diferenciam especialmente pela sua capacidade de autonomia, pela qual tomam decisões e realizam ações. 

A IA Preditiva, por sua vez, depende de dados históricos para fazer previsões, que têm menos precisão. Já a Inteligência Artificial Generativa se concentra na criação de conteúdo.

Os agentes de IA, então, combinam as habilidades de ambas as IA junto à capacidade de agir autonomamente.

Potencial e benefícios dos agentes de IA

A habilidade dos agentes de Inteligência Artificial é bastante ampla, o que se deve à capacidade de aprendizado contínuo e da tomada de decisões. Por isso, eles oferecem benefícios diversos às empresas. Conheça os principais deles!.

Automação e eficiência operacional

Os agentes de IA automatizam as tarefas que se repetem. Eles são aplicáveis mesmo para aquelas que têm alguma complexidade, fornecendo eficiência a diferentes tipos de operações e reduzindo o tempo de execução de atividades, além dos custos envolvidos.

Em armazéns automatizados, por exemplo, estes agentes podem controlar robôs que movimentam as mercadorias. 

Eles também gerenciam os estoques e otimizam os processos logísticos.

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Aprendizado contínuo

Um dos grandes diferenciais que chamam a atenção para os agentes de IA se refere à capacidade de aprendizado contínuo. 

É por causa dele que essas ferramentas podem se adaptar às mudanças no ambiente em que trabalham, seja em relação ao escopo dos projetos ou às necessidades momentâneas.

Para exemplificar, considere que um call center pode adotar agentes de IA para que eles aprendam com cada interação com o cliente. 

Dessa maneira, ele auxilia a melhorar as respostas e o atendimento ao consumidor.

Personalização e experiência do cliente

Os agentes de IA permitem a criação de experiências personalizadas para cada usuário. Parte disso se deve à aplicação deles no atendimento, como citado acima. 

O agente consegue ter uma compreensão mais ampla das necessidades e das preferências individuais de cada um.

As plataformas de e-commerce são um bom exemplo. Nelas, os agentes de Inteligência Artificial podem recomendar produtos personalizados baseados nos dados do histórico de compras, interações e buscas anteriores. 

Assim, quando um consumidor compra um item, o agente pode indicar outro, relacionado ao primeiro.

Integração empresarial

Os agentes unem diferentes sistemas corporativos, conseguindo interagir com todos e obter dados de inúmeras fontes. 

Consequentemente, ele otimiza os fluxos de trabalho e permite uma visão completa das operações. 

Essa integração é complementada pela automatização de processos em diferentes setores e pela consequente melhoria da tomada de decisões.

Principais aplicações dos agentes de IA

Os benefícios e as capacidades dos agentes de Inteligência Artificial já evidenciam que sua aplicação é diversificada. Seus destaques ficam por conta de alguns setores em que oferecem auxílio. Dentre eles, o de atendimento ao cliente, administrativo, de saúde e financeiro.

Atendimento ao Cliente: suporte 24/7 personalizado

Os chatbots e os assistentes virtuais baseados em agentes de IA são capazes de oferecer um suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana. 

Ou seja, eles tornam o atendimento ininterrupto, independentemente do horário ou dia em que o consumidor necessite dele.

Os agentes trabalham respondendo às perguntas frequentes, resolvendo problemas simples e direcionando os clientes de acordo com aquilo que buscam. 

Aliás, eles podem atender diferentes clientes simultaneamente, reduzindo o tempo de espera e oferecendo maior satisfação ao consumidor.

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Automação de backoffice: otimização de processos empresariais

Outra aplicação que demonstra a versatilidade e importância dos agentes de Inteligência Artificial é a automatização que realizam sobre as tarefas administrativas. Por exemplo, atuam na entrada de dados, ao gerar relatórios e processar documentos.

Por isso, é uma ferramenta que libera os colaboradores dos setores para que se dediquem às atividades que realmente os demanda, como aquelas de viés estratégico e criativo. 

Marketing e vendas: personalização da interação com a clientela

A atuação dos agentes de IA também se aplica ao departamento de marketing e de vendas. Nele, a Inteligência Artificial se dedica à criação de campanhas de marketing personalizadas, que são feitas a partir da segmentação do público-alvo. 

Além disso, os agentes automatizam as interações com possíveis interessados, os leads. As ferramentas conseguem analisar os dados de clientes. 

A partir disso, eles identificam as oportunidades de venda existentes e formas de melhorar a taxa de conversão.

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Saúde: monitoramento remoto

O sistema de saúde é um dos que mais se beneficia do avanço das soluções de IA. Os agentes de Inteligência Artificial podem monitorar, de forma remota, os pacientes. 

Ao fazê-lo, eles conseguem detectar sintomas e alertar os médicos responsáveis sobre possíveis problemas ou necessidades. 

Desse modo, os agentes são aliados do aumento da expectativa de vida e do bem-estar. Afinal, eles podem prevenir tanto doenças quanto suas complicações, melhorar o atendimento e melhorar o uso de recursos de saúde.

Finanças: detecção de fraudes e consultoria personalizada

O mundo financeiro passou por uma digitalização intensa nos últimos anos. O surgimento de fintechs e novas formas de pagamento, como o Pix, são alguns exemplos. Porém, esse avanço também acompanhou o aumento das possibilidades de fraudes.

Portanto, a segurança é uma das principais preocupações de instituições financeiras. Elas podem utilizar os agentes de Inteligência Artificial para monitorar transações e reconhecer possíveis fraudes em tempo real.

Ainda, os agentes avaliam os riscos de crédito e conseguem oferecer serviços personalizados aos clientes, como consultoria financeira ou oferta de produtos específicos para suas necessidades.

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Manufatura: otimização de processos produtivos e da manutenção preditiva

Nas manufaturas, os agentes de Inteligência Artificial se aplicam em diferentes tipos de processos produtivos. Neles, a tecnologia se dedica ao controle de equipamentos, à manutenção preditiva deles e à melhoria da qualidade dos produtos. 

Tudo isso é possível pelo monitoramento do desempenho de máquinas. Os sensores dos agentes podem detectar sinais de desgastes ou de falhas em potencial. 

Com isso, indicam a necessidade de manutenção, evitando que o problema se agrave. Por isso, elas geram economia e produtividade, pois impedem a suspensão da produção para conserto de equipamentos. 

Transporte e logística: definição e controle de rotas

No setor de transportes, que tem tanta relevância em um país de extensões continentais como o Brasil, os agentes têm grande aplicabilidade. Eles se destacam especialmente no que diz respeito às rotas de entrega.

Os agentes de IA analisam dados de tráfego. Com isso, oferecem previsões de atrasos, otimizam as rotas ao detectar caminhos mais rápidos, sem congestionamentos. Ainda, somam à segurança do transporte de mercadorias.

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Exemplos de agentes de IA no mercado: veja casos de sucesso

Os agentes de Inteligência Artificial já estão presentes em empresas de diferentes nichos. Essas aplicações são interessantes principalmente porque demonstram que suas funções são realmente aplicáveis e benéficas.

Dentre os casos de sucesso, o Agentforce, plataforma de IA da Salesforce, destaca-se. Ele trabalha automatizando as interações com os clientes. Ele oferece percepções úteis para melhorar a relação com eles e melhora os processos de vendas na plataforma de origem.

As plataformas como Amazon e Mercado Livre utilizam assistentes virtuais que se baseiam nos agentes de IA. 

Aqui, a tecnologia auxilia os clientes em suas pesquisas de produtos, no processamento de pedidos e na resolução de problemas.

Também a Amazon, ao lado da DHL de outras gigantes do varejo, empregam robôs autônomos em seus armazéns que são controlados por agentes de IA. 

Eles automatizam a movimentação de mercadorias e operam na logística e na eficiência operacional.

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Desafios e considerações éticas sobre o uso dos agentes de Inteligência Artificial

É inegável que os agentes geram grandes expectativas quanto à sua aplicação e à melhoria de processos. Porém, eles também levantam discussões sobre limites éticos e desafios técnicos.

Por exemplo, a integração dos agentes de Inteligência Artificial em sistemas corporativos já existentes requer a realização de adaptações nas infraestruturas de TI. 

Isso, é claro, requer investimentos robustos. Isso pode significar uma tecnologia exclusiva às empresas de maior porte.

Além disso, os sistemas baseados em agentes de IA exigem uma manutenção constante. As atualizações são outro fator relevante, pois são necessárias para garantir o correto desempenho do sistema e a segurança dos dados e das ações.

Provavelmente uma das mais relevantes preocupações relacionadas aos agentes neste momento é a segurança na coleta e no uso de dados pessoais. Isto requer a adoção de medidas de privacidade. 

Os dados precisam ser protegidos contra perigos, como os acessos não autorizados.

O uso das informações deve ocorrer responsável e eticamente, sempre com base nas leis e nos regulamentos de proteção de dados vigentes.

Ainda, não se pode ignorar o impacto social da tecnologia, um assunto que causa muitas preocupações em setores e trabalhadores. 

O mercado de trabalho, a distribuição de renda e a equidade social são pontos que geram alertas sobre a substituição de pessoal por ferramentas de IA. 

Ainda que esta substituição possa trazer vantagens, ela não deve acontecer integralmente. Os humanos ainda são necessários para atuar em questões criativas e estratégicas. Portanto, usarão a IA como uma aliada, que concede dados e percepções.

De qualquer forma, a adoção dos agentes de IA precisa de um planejamento cuidadoso prévio e de estratégias que consigam mitigar os impactos negativos dela. 

Por fim, a questão do viés algorítmico também deve ser abordada. Ela deve garantir que haja imparcialidade e justiça nos sistemas de IA, evitando os juízos de valores e a perpetuação de preconceitos.

Agentes de IA: o futuro da automação e da tomada de decisões

O conceito de agente de IA pode assustar, mas claramente é algo que veio para ficar e para remodelar as operações empresariais. 

Com suas inúmeras capacidades, como de aprendizado contínuo, ele pode otimizar processos, diminuir prazos e despesas.

São muitos os setores que poderão se beneficiar desta tecnologia. Contudo, sua adoção, assim como a aderência a qualquer outro tipo de novidade, pede organização e planejamento.

As empresas devem entender como a ferramenta pode lhe ajudar e em quais setores ela se mostra mais útil. Ainda, devem se certificar de preparar suas equipes para lidar com a novidade. A capacitação, portanto, faz parte deste planejamento.

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