Agentes de IA são sistemas de inteligência artificial que podem executar uma ampla gama de tarefas e responder autonomamente a circunstâncias em mudança. Após receber um prompt inicial, eles trabalham por conta própria para que usuários humanos não tenham que orientá-los passo a passo no processo ou enviar constantemente novas instruções.
Definição de Agente de IA
Agentes de IA são sistemas alimentados por inteligência artificial que podem executar tarefas complexas de várias etapas de forma independente, sem a necessidade de regras fixas ou intervenção humana constante.
Enquanto chatbots populares como o ChatGPT podem desenvolver planos de refeições e fornecer ideias de itinerários de viagem, agentes de IA vão um passo além, funcionando como um assistente pessoal: eles também pedirão as compras com base no que está na sua geladeira e reservarão os voos de acordo com sua programação. Em outras palavras, um humano define a meta, e o agente de IA decide o melhor curso de ação para alcançá-la.
Essa é a ideia, pelo menos. Os agentes de IA de hoje ainda não possuem todas essas capacidades. Mas gigantes da tecnologia como OpenAI, Google e Microsoft, junto com algumas bem financiadas startups, estão trabalhando duro para tornar essa visão uma realidade.
O que são agentes de IA?
Agentes de IA executam tarefas em nome de um usuário sem a necessidade de envolvimento humano constante. Alguns operam no mundo físico por meio de veículos autônomos, drones e outros robôs, navegando em seu ambiente com base em dados coletados de sensores. Outros são puramente baseados em software, operando dentro de sistemas de computador. De qualquer forma, um sistema de IA é considerado “agente” se puder lidar com tarefas complexas sem supervisão ou direção explícita, de acordo com pesquisadores da Universidade de Princeton.
“O agente é uma entidade única que tem agência”, disse Sergio Gago, diretor administrativo de IA e computação quântica na empresa de serviços financeiros Moody’s, à Built In. “Em vez de dizer a eles o que fazer ou dar a eles uma pergunta para obter uma resposta, você dá a eles uma meta de negócios ou uma meta muito específica.”
Gago acrescentou: “Você permite que eles façam o planejamento.”
Como os agentes de IA funcionam?
Não há dois agentes de IA iguais — todos eles parecem e agem de forma diferente dependendo da tarefa em questão. Geralmente, porém, eles operam por meio de uma série de componentes interconectados que os permitem agir de forma autônoma, sem regras fixas ou intervenção constante.
- O agente de IA usa sensores para coletar dados: Após receber suas instruções do usuário, um agente coleta dados, usando sensores para perceber seu ambiente. Os sensores podem variar de câmeras e radares para carros autônomos a ferramentas de web scraping para assistentes virtuais.
- O agente de IA estuda os dados para entender seu ambiente: O agente então processa esses dados e os analisa, formando um modelo de seus arredores para determinar o que fazer em seguida. Em alguns casos, o agente também pode interagir com outros agentes para acessar e trocar informações. Os dados são frequentemente armazenados e gerenciados pelo agente em seu sistema de aprendizagem, permitindo que ele melhore e refine sua estratégia daqui para frente, bem como se adapte a novos cenários.
- O agente de IA pensa na melhor solução: O agente vem com ideias de como lidar com a tarefa em questão, selecionando a melhor solução possível com base em sua programação e experiência aprendida. É aqui que o sistema de controle entra em jogo, alavancando algoritmos como árvores de decisão e regressão linear — ou, em sistemas mais avançados, redes neurais. Pense nisso como o “cérebro” do agente, onde ele processa as informações coletadas pelos sensores e brainstorms é o melhor curso de ação.
- As ações são realizadas por meio de atuadores: As ações escolhidas são então executadas por atuadores, ou componentes que permitem que o agente realmente interaja com seu ambiente e tome uma ação. Estes podem ser mecanismos físicos como braços e rodas robóticas, ou processos digitais como geração de texto ou automação inteligente. Muitos dos agentes de IA somente de software no mercado agora alavancam modelos de linguagem grandes (LLMs) para entender seus objetivos e concluir suas tarefas.
- O agente de IA conclui a tarefa: Depois de concluir uma tarefa, o agente a risca da lista e passa para a próxima.
- O agente de IA trabalha até que o trabalho esteja concluído: À medida que avança na lista, o agente avalia seu progresso reunindo informações de fontes externas e de seus logs internos. Ele continuará esse processo — coletando dados, criando e concluindo mais tarefas — sem pausa até que um humano intervenha ou o trabalho seja concluído.
Como os agentes de IA são usados?
Agentes de IA podem ser implantados em uma ampla gama de indústrias e espaços de trabalho. Aqui estão alguns dos casos de uso mais prevalentes:
Atendimento ao Cliente
Uma das aplicações mais comuns de agentes de IA é no atendimento ao cliente, onde eles são usados para interagir com os clientes. Eles podem acessar autonomamente bancos de dados internos, fornecer respostas relevantes a perguntas e até mesmo realizar ações como agendar compromissos ou fazer pedidos.
“Os agentes de IA podem falar com os clientes como humanos, fazer perguntas, coletar informações e resolver seus problemas”, disse Fergal Reid, vice-presidente de IA da Intercom, fornecedora de software de atendimento ao cliente, à Built In. “Eles são criados para lidar com as perguntas comuns e repetitivas que os clientes podem ter, como ‘como faço para redefinir minha senha?’ ou ‘qual é sua política de devolução?’”
Suporte administrativo
Agentes de IA podem ser usados como uma espécie de assistente executivo personalizado. Eles podem redigir e triar e-mails, agendar reuniões, transcrever chamadas e muito mais — tudo com pouca ou nenhuma solicitação de um usuário humano.
Engenharia de software
A inteligência artificial tem sido um acessório na engenharia de software há muito tempo, auxiliando em tarefas como geração de código, tradução de código e correção de erros. Os agentes de IA podem levar as coisas um passo adiante ao construir e implementar independentemente aplicativos da web inteiros — usando as mesmas ferramentas, truques e etapas que um engenheiro de software humano usaria sem realmente ter que ser solicitado a fazê-lo por um humano.
Simplificando: os agentes de IA não foram criados apenas para serem assistentes de codificação para engenheiros de software, mas para os próprios engenheiros de software.
Recrutamento
Os agentes de IA podem agilizar o processo de contratação analisando as inscrições automaticamente, usando aprendizado de máquina para comparar os dados das descrições de vagas com as informações compartilhadas nos currículos e perfis dos candidatos.
Quando identificam pessoas de quem gostam, os agentes podem agendar entrevistas e fazer o acompanhamento com elas conforme necessário. Então, depois que um candidato é contratado, os agentes podem ajudar a integrá-lo, combinando dados de RH, folha de pagamento e TI para garantir que eles preencham a papelada e o treinamento adequados.
Veículos Autônomos
Carros e caminhões autônomos equipados com agentes de IA podem navegar e evitar obstáculos em tempo real, idealmente indo do ponto A ao B sem nenhuma intervenção humana. Mas o júri ainda não decidiu (literalmente) o quão seguros esses veículos realmente são. Eles ainda exigem desenvolvimento e testes rigorosos antes que possam ser amplamente adotados nas estradas do mundo todo.
Benefícios dos agentes de IA
Produtividade melhorada
Os produtos de IA atuais geralmente exigem que os usuários definam constantemente cada problema e verifiquem meticulosamente seu trabalho. Idealmente, os agentes de IA minimizam esse nível de supervisão, permitindo que os usuários terceirizem tarefas inteiramente e redirecionem seu foco para trabalhos que exigem mais criatividade e habilidades de resolução de problemas.
Custos reduzidos
Ao delegar certas tarefas a agentes de IA, as empresas podem reduzir alguns dos custos associados às ineficiências e erros que vêm com uma equipe inteiramente humana. Além disso, o uso de análise preditiva por agentes de IA pode aumentar ainda mais sua produtividade, ajudando a otimizar ainda mais as operações comerciais.
Tomada de decisão eficiente
A tecnologia de automação é mais rápida e eficiente do que os humanos. Muitos agentes de IA podem reunir e analisar quantidades massivas de dados em tempo real, permitindo que os funcionários trabalhem de forma muito mais estratégica.
“Como humano, agora tenho um exército que me ajuda a fazer muitas coisas — não necessariamente mais rápido, mas muito, muito mais profundo e muito, muito mais preciso do que qualquer coisa que eu poderia fazer sozinho”, disse Gago. “Você pode ir muito mais longe e fazer muito mais coisas.”
Desvantagens dos agentes de IA
Propenso a erros
Muitos agentes de IA são alimentados por modelos de IA, que são propensos a cometer erros. E quando um pedaço de software está tomando ações do mundo real em nome de um usuário, um erro pode ter grandes consequências.
“É como um funcionário humano”, disse Flo Crivello, fundador e CEO da fabricante de agentes de IA Lindy, à Built In. “Ele estragará as coisas. No início, as pessoas vão ter que supervisionar.”
Preocupações éticas
Os agentes de IA não são imunes aos preconceitos e outros problemas éticos, muitos dos quais têm surgido ao longo dos anos em produtos de IA. Várias ferramentas de reconhecimento facial baseadas em IA provaram ser racialmente tendenciosas, por exemplo, enquanto os sistemas de processamento de linguagem natural, como o ChatGPT, mostraram seu potencial para gerar resultados ofensivos. Isso ocorre porque muitos desses produtos são treinados com dados tendenciosos ou prejudiciais.
Crivello disse que sua empresa está trabalhando para combater a tendência de seus agentes de IA se comportarem mal ou tendenciosamente. Eles adicionaram “escudos de segurança” para impedir que os agentes enviem e-mails com linguagem tóxica, por exemplo, bem como mecanismos de auditoria para detectar erros quando eles acontecem.
O futuro dos agentes de IA
A ascensão dos agentes de IA faz parte de uma maior evolução da IA em direção a sistemas mais avançados e autônomos que precisam de menos orientação e intervenção humanas. As empresas que fazem e alavancam esses agentes estão rapidamente se tornando conscientes dos muitos riscos e desafios dessa tecnologia. Para que os agentes de IA se tornem uma norma social, eles precisarão de regulamentação e salvaguardas robustas, uma tarefa que ainda está em andamento.
“Temos que tomar decisões muito difíceis em termos de quanta autonomia nós damos a esses sistemas”, disse Reid. “E também como protegemos as empresas em torno dos sistemas, como entendemos a responsabilidade desses sistemas quando eles falham e como protegemos contra falhas cataclísmicas. Todas essas coisas são perguntas abertas que ainda não foram resolvidas.”
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