A Inteligência Artificial (IA) têm se tornado, cada vez mais, uma ferramenta de valor que é aplicada a diversos contextos em nosso dia a dia. Acompanhar – e principalmente, aproveitar – todas as suas evoluções e aprimoramentos é uma ótima forma de melhorar seus usos.
Nesse sentido, conhecer os agentes de IA e como eles podem contribuir com diferentes finalidades pode auxiliar profissionais, empresas e pessoas a otimizarem suas análises, criações e automações de processos.
Entenda o que são os agentes de IA e como eles estão avançando para além da execução de tarefas pré-definidas, de forma a impactar ainda mais nossas vidas e negócios. Siga a leitura.
O que são agentes de IA?
Podemos conceituar agentes de IA como programas de software capazes de interagir, automatizar ações e gerar respostas através de um comando.
Os agentes de IA, por meio de sua tecnologia, coletam, analisam dados usando Machine Learning (aprendizado de máquina) e executam tarefas cognitivas, tomando decisões com base em informações e percepções de conhecimento. São inteligências programadas para alcançar objetivos complexos e se adaptam de maneira dinâmica a dados e interações de usuários.
Seu alto nível de autonomia diferencia os agentes de IA dos bots tradicionais. Afinal, enquanto os agentes são capazes de tomar decisões, planejar ações e aprender a partir das consultas, os modelos de IA tradicionais somente respondem aos comandos aos quais foram previamente programados.
No contexto de evolução, os agentes de IA simulam processos cognitivos de seres humanos, principalmente nas atribuições de tomada de decisão e aprendizado contínuo.
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Como funcionam os agentes de IA?
O funcionamento dos agentes de IA acontece por intermédio de um fenômeno chamado de “encadeamento”.
Assim como os modelos tradicionais de IA, os agentes também recebem um comando, mas ao invés de responderem exclusivamente à ordem, eles têm autonomia para executar uma sequência de ações, desmembrando tarefas complexas em etapas menores e mais simples de gerenciar. Entenda:
Estrutura básica
De maneira ampliada, agentes de IA operam em um ciclo contínuo, que envolve percepção, análise, tomada de decisão e aprendizado; partindo de fontes como APIs, redes blockchain e interações com seus usuários.
Tecnologias envolvidas
A principal tecnologia envolvida no funcionamento dos agentes de IA é o Machine Learning, em que o próprio sistema permite ser atualizado pelo contato com o ambiente operacional, sem a necessidade de uma programação específica.
Além desta tecnologia, destacam-se ainda o Deep Learning (aprendizado profundo) em que a máquina que usa redes neurais com múltiplas camadas para simular o funcionamento do cérebro humano, e o Processamento de Linguagem Natural (PLN), que ajuda os computadores a entenderem e interpretar a linguagem humana.
Exemplos de funcionamento
É importante destacar que os agentes de IA não são o futuro, mas a realidade em nossos dias, e entre os setores mais beneficiados por esse avanço estão o atendimento ao cliente e o e-commerce.
No atendimento, os bots tradicionais já estão abrindo espaço para agentes com interações mais complexas que favorecem um melhor retorno àquilo que o usuário precisa.
Já no e-commerce, os agentes de IA estão sendo usados para a personalização da experiência e precificação de produtos.
Tipos de agentes de IA
Os agentes de IA são a evolução dos modelos tradicionais, mas eles também são subdivididos em diferentes propostas. Confira os tipos de agentes de IA:
Agentes reativos
Os agentes de IA reativos são aqueles que estão um pouco mais à frente dos modelos de bots tradicionais.
Eles não têm memória e, por isso, não aprendem com experiências passadas, mas podem se ajustar conforme o contexto do comando recebido, respondendo a estímulos com reações pré-definidas.
Agentes baseados em aprendizado
Os agentes baseados em aprendizados, por sua vez, são capazes de aprender com situações e experiências anteriores, de forma a melhorar seus resultados de resposta.
Esse agente tem mecanismos de feedback e usa um gerador de problemas para projetar novas tarefas com base nos dados coletados de interações em seu histórico.
Agentes proativos
Já os agentes proativos, ou agentes baseados em metas, são aqueles com recursos de raciocínio robustos.
Eles avaliam dados do ambiente e comparam com diferentes abordagens para alcançar a meta ou resultado desejado.
Esse modelo de agente de IA tem autonomia para escolher o caminho mais eficiente e são capazes de realizar tarefas mais complexas que os demais modelos, pois contam com PLN e robótica em sua matriz.
Aplicações práticas de agentes de IA
Conheça alguns exemplos de aplicações de agentes de IA:
Atendimento ao cliente
Um bom exemplo de agentes de IA é o atendimento em uma central.
O usuário entra em contato com o bot, mas ao invés de ter somente a resposta direta ao seu pedido, o agente fará novas perguntas de maneira deliberada para entender a necessidade (buscando identificar padrões, anomalias e insights) e, então, responder mais completamente ao que a pessoa deseja receber em seu atendimento.
A partir da interação com o cliente, o agente ainda tem autonomia para decidir transferi-lo a um atendimento humano.
Análise de dados
Uma das principais aplicações dos agentes de IA está na capacidade de identificar padrões e processar grandes volumes de dados e, a partir deles, prever cenários futuros para tomar decisões mais estratégicas em prol de um objetivo.
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Automação de processos
Automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras é outra importante atribuição dos agentes de IA.
Nesse cenário, os agentes em RPA – Automação de Processos Robóticos – automatizam temas para cenários complexos e possibilitam que insights sejam acionados mais rapidamente, sem necessidade de esperar por implementações manuais.
Em outras palavras, os agentes de IA em RPA se comunicam com os sistemas e aplicativos, agilizando processos e reduzindo a carga de trabalho realizada por pessoas.
Benefícios dos agentes de IA
A automação com IA proporciona eficiência operacional, escalabilidade, tomada de decisões estratégicas e redução de custos. Confira os benefícios:
1. Eficiência operacional
Os agentes de IA já são usados para aumentar a produtividade em organizações de diferentes setores, principalmente no atingimento de metas e resultados comerciais.
Isso acontece porque equipes delegam tarefas repetitivas, como análise de dados a agentes de IA, enquanto se dedicam às atuações mais estratégicas para o sucesso do negócio.
2. Personalização
A partir das tecnologias para aprendizado profundo e PLN, os agentes de IA são capazes de identificar soluções adaptadas às necessidades do cliente, favorecendo a personalização da oferta, da entrega de produtos, das respostas e de análises.
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3. Escalabilidade
Capazes de fazer a leitura, identificação e gerenciamento de grande volume de informações e trabalho, os agentes de IA são aliados de empresas que buscam escalabilidade para seus negócios.
Afinal, lidam com picos de demanda sem perder a qualidade das suas metas.
4. Redução de custos
As corporações podem usar agentes de IA para reduzir custos desnecessários em suas operações a partir da identificação de ineficiência de processos, erros humanos e volume de ações manuais.
Por se adaptarem ao ambiente operacional, esses agentes absorvem tarefas complexas e fazem entregas satisfatórias.
5. Auxílio na tomada de decisões
Capacitados para coletar e processar grandes volumes de dados em tempo real, os agentes de IA realizam previsões de cenários futuros, que ajudam empresas a tomarem decisões baseadas em dados, se anteciparem a tendências e até criarem demandas e desejo de consumo junto ao seu público-alvo.
Desafios e limitações dos agentes de IA
Os benefícios da IA são reais e o uso de agentes inteligentes favorece resultados expressivos, mas sua implantação ainda passa por desafios e limitações. Acompanhe:
Questões éticas e privacidade
Assim como todas as tecnologias que fazem uso da inteligência artificial, o uso dos agentes de IA exige aquisição, armazenamento e a movimentação de grandes volumes de informações.
Isso significa que as organizações devem estar cientes dos requisitos de privacidade de dados e empregar as medidas necessárias para melhorar sua segurança e o seu uso responsável.
Barreiras tecnológicas
O uso de agentes de IA também apresenta características complexas em seu desenvolvimento e implementação, o que requer conhecimento especializado em Machine Learning e demais tecnologias por parte dos desenvolvedores.
Apesar de abrir espaço para que o mercado de desenvolvedores cresça, também há limitações do tempo necessário para as adaptações dos profissionais.
Resistência à adoção
Além de todos os desafios tecnológicos e éticos, a implementação dos agentes de IA também esbarra na resistência à adoção das novas tecnologias.
Esse desafio cultural, tanto das pessoas como das organizações, limita o avanço do uso da IA em sua totalidade, exigindo o convencimento e uma série de aprovações para sua aplicação.
O impacto dos agentes de IA nos negócios e na sociedade
A proposta da inteligência artificial para empresas, especialmente com foco na simplificação de tarefas rotineiras tem um potencial muito expressivo de remodelar indústrias e sociedades inteiras.
A partir da sua capacidade de integração com ferramentas e plataformas digitais já existentes, empresas de diferentes tamanhos conseguem automatizar processos sem precisar de grandes reformulações em seus escopos, abrindo espaço para uma infraestrutura muito mais robusta.
Um estudo recente da HostGator, por exemplo, revelou que 61,41% das PMEs já são adeptas à IA em sua rotina.
Portanto, empresas que se abrem para esses avanços, se encontrarão em breve em uma posição bastante privilegiada frente à intensa concorrência que se estabelecerá a seguir.
E esse impacto nos negócios, atinge por completo a sociedade, pois novas frentes de trabalho se abrem para posições estratégicas.
Na área da saúde, por exemplo, os agentes de IA também mudam cenários inteiros, trazendo inovações para identificação de doenças, atendimentos, medicamentos e cirurgias.
Além disso, na educação, as bases de ensino e consultas de dados também são beneficiadas, de forma que na primeira infância as crianças já passam a ser inseridas no novo cenário, cada vez mais tecnológico, enquanto nos estudos de caráter profissional, os jovens e adultos são preparados para as novas tendências profissionais.
Conclusão
Os agentes de IA existem para dar ainda mais potência a tecnologia e um uso personalizado as necessidades de cada negócio.
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