O que são agentes de IA? Tudo o que você precisa saber

Os agentes de IA são cada vez mais usados nos locais de trabalho modernos para auxiliar na tomada de decisões, automatizar tarefas e otimizar a eficiência.

Ele envolve várias soluções de IA, soluções de aprendizado de máquina e processos de aprendizado natural para se adaptar a diferentes ambientes.

Este artigo abordará a questão: o que são agentes de IA?

Reunimos tudo o que você precisa saber sobre como os agentes de IA funcionam para que você possa escolher o aplicativo correto para o seu modelo de negócios.

Saiba mais abaixo!

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um software automatizado que pode ajudar um profissional do local de trabalho a realizar várias tarefas.

Ele envolve um sistema de inteligência artificial que depende do aprendizado de máquina e do processamento de linguagem natural para absorver informações de seu ambiente imediato e tomar decisões sem intervenção humana. 

Diferentemente da maioria dos softwares de computador tradicionais, os agentes de IA não precisam de um conjunto programado de regras ou avisos para executar tarefas e fornecer respostas.

Eles têm um sistema avançado no qual podem observar suas circunstâncias e resolver problemas sem intervenção. 

Eles são incrivelmente versáteis, e o componente essencial de um agente varia de acordo com as tarefas que ele deve realizar.

Enquanto os humanos podem definir metas, o agente de IA decide quais são as etapas corretas a serem seguidas para atingir essas metas. 

Tipos de agentes de IA

Vamos explorar os vários exemplos de agentes de IA para entender como os agentes de IA operam e suas aplicações em diferentes circunstâncias. 

Agentes de clientes 

Os agentes de clientes ajudam as empresas a interagir com sua base de usuários, responder a consultas e auxiliar nas tarefas de atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Esse tipo de agente de IA usa um sistema de processamento de aprendizagem natural que permite que ele se comunique com os clientes em um tom de conversa e ofereça um suporte ao cliente perfeito. 

Por exemplo, a Volkswagen US colaborou com o Gemini do Google para lançar seu próprio Assistente virtual de IA para seu aplicativo MyVW.

Essa solução pode responder às solicitações dos motoristas para usar o veículo e explicar como usar recursos como luzes indicadoras com uma câmera de telefone.

Agentes hierárquicos 

Os agentes hierárquicos seguem uma estrutura definida em vários níveis, cada um concentrado em uma tarefa diferente.

Envolve uma combinação de vários agentes agrupados em uma hierarquia em que agentes de baixo nível se concentram em tarefas específicas.

Em contrapartida, os agentes de nível superior são mais responsáveis por lidar com tarefas amplas. 

Essa organização garante que os agentes de IA possam lidar com as tarefas de forma eficiente, independentemente da complexidade.

Por exemplo, os agentes hierárquicos se mostraram úteis em empresas de manufatura, onde os agentes de baixo nível se concentram em máquinas individuais.

Por outro lado, os agentes de alto nível lidam com tarefas relacionadas ao fluxo geral de produção. Eles analisam os dados para identificar padrões que ajudem a melhorar a qualidade da produção. 

Agentes baseados em utilidade 

Os agentes baseados em utilidade também são chamados de agentes baseados em função porque analisam a conveniência dos possíveis resultados antes da tomada de decisão.

Com essa função de utilidade, os agentes podem maximizar sua escala de preferências e avaliar soluções para determinar o melhor resultado possível. 

Um exemplo são as instituições financeiras em que os gerentes de portfólio avaliar investimentos com base em diferentes variáveis, como retorno, diversificação e fatores de risco.

Esses agentes baseados em serviços públicos podem ajudar a analisar os dados para encontrar opções de investimento que produzam os maiores retornos. 

Agentes baseados em reflexos 

Há duas categorias de agentes baseados em reflexos:

Agentes reflexivos simples e agentes reflexivos baseados em modelos. 

Os agentes reflexos simples seguem um conjunto predefinido de programas para responder a situações específicas.

Eles não consideram resultados passados ou ações futuras e trabalham apenas dentro das regras definidas.

Por exemplo, em empresas de hotelaria, agentes simples baseados em reflexos podem enviar automaticamente mensagens de confirmação quando os clientes fazem uma reserva.

Ou em companhias de seguros, onde os agentes enviam imediatamente e-mails de confirmação em resposta a cada solicitação de sinistro.   

Enquanto isso, os agentes baseados em modelos adotam um processo de tomada de decisão mais sofisticado.

Eles desenvolvem um modelo interno do ambiente e coletam informações considerando ações passadas para tomar decisões para o futuro.

Um exemplo é o setor da cadeia de suprimentos; os rastreadores de estoque usam agentes baseados em modelos para monitorar o estoque, ajustar os pedidos, e prever demandas futuras. 

Eles consideram o histórico e decidem os próximos movimentos analisando os padrões anteriores.

Agentes de dados 

Os agentes de dados oferecem aos usuários soluções para processamento de dados complexos e insights sobre conjuntos de dados.

Eles executam várias funções, como limpeza de dados, análise e recuperação de informações de um banco de dados enorme. 

Nas organizações financeiras, os analistas de dados usam agentes para processar dados do mercado de ações em tempo real, analisar padrões e oferecer percepções para negociações futuras.

Agentes de funcionários 

Os agentes de funcionários ajudam as organizações a gerenciar suas tarefas administrativas e de RH.

Eles automatizam tarefas de rotina e ajudam os funcionários a gerenciar suas agendas, exercícios de integração e workshops diários.

Também descritos como trabalhadores digitais autônomos, eles aumentam a produtividade e a eficiência dos funcionários. 

Os agentes de IA de integração auxiliam no treinamento de recrutas por meio de exercícios de orientação, documentação, verificação de antecedentes e outras funções administrativas, reduzindo a carga de estresse da equipe de RH.

Também ajuda a reduzir o tempo de processamento de novos funcionários e a aumentar a eficiência.

Agentes de aprendizagem 

Os agentes de aprendizagem também são considerados agentes preditivos porque tomam decisões e melhoram seu comportamento com base no desempenho anterior.

Eles ajustam suas ações com base em situações passadas e tendências atuais para determinar eventos futuros.

Normalmente, esses agentes de aprendizado usam técnicas de aprendizado de máquina para obter novas percepções e adaptar seus comportamentos por meio da análise de dados anteriores. 

Por exemplo, em muitas empresas de comércio eletrônico, os agentes de aprendizagem organizam sugestões de produtos e exibem anúncios com base nas preferências e interações do usuário.

Outro exemplo é quando um filtro de busca de emprego pode prever opções com base em seleções anteriores, adaptando-se às necessidades dos usuários.

Como os agentes de IA funcionam 

Caso você ainda esteja se perguntando, o que são agentes de IA?

Você precisa saber como os agentes de IA funcionam para escolher a ferramenta certa e adequada às suas necessidades.

A explicação a seguir discute os recursos essenciais dos agentes de IA e seus sistemas operacionais. 

Os agentes de IA fazem uso de chamadas de função, que exigem que os usuários insiram dados em que envolvem a entrada de dados em grandes modelos de linguagem incluindo o Google Gemini ou Bate-papo GPT- 4 para receber respostas geradas.

O processo de chamada de função inclui vários componentes essenciais. 

• Mensagem do assistente: Isso representa a saída gerada pelo LLM com base nos prompts do usuário e no algoritmo do sistema. 
• Mensagem do usuário: A mensagem contém instruções e avisos que o usuário deve esperar que a IA siga. Dependendo da tarefa, pode ser uma pergunta direta ou uma descrição. 
• Mensagem do sistema: A mensagem do sistema ajuda o LLM a entender como deve funcionar. Ela interpreta a tarefa e define o processo que o modelo deve seguir. 

Aplicativos do mundo real de agentes de IA

Por meio da automação de tarefas, os agentes de IA ajudam a reestruturar setores e aumentar a produtividade e a eficiência do fluxo de trabalho. 

Os analistas de criptografia com agentes de IA analisam dados em tempo real para analisar grandes mercados e identificar as melhores oportunidades de negociação.

Eles servem como ferramentas de redução de risco que permitem que os traders obtenham lucros máximos. 

Essas ferramentas também ajudam a revisar e executar contratos inteligentes, o que facilita a conformidade e reduz os erros nas transações de blockchain.

Além das funções de criptografia dos agentes de IA, eles também são valiosos para o varejo e o comércio eletrônico.

Eles atuam como chatbots e assistentes virtuais, lidando com as dúvidas dos clientes e fornecendo suporte em tempo real 24 horas por dia, 7 dias por semana.  

Benefícios do uso de agentes de IA

Os agentes de IA agregam valor comercial em muitos setores por meio da automação e do auxílio à tomada de decisões nas organizações.

Aqui estão alguns dos principais benefícios da aplicação de agentes de IA em seu fluxo de trabalho:

• Suporte aprimorado ao cliente: Os agentes de IA permitem serviços contínuos de suporte ao cliente, atendendo a todas as reclamações que chegam dia e noite. As empresas aproveitam esses sistemas para gerenciar consultas padrão e fornecer soluções rápidas para as reclamações dos clientes em tempo real. Eles oferecem aos clientes serviços de suporte aprimorados, o que leva a uma maior fidelidade à marca. 

• Análise precisa de dados: Muitos agentes de IA complementam as funções analíticas e ajudam na coleta e no processamento de dados. Eles fornecem insights acionáveis e informações que as organizações usam para implementar suas estratégias de negócios.

• Automação do fluxo de trabalho: Os agentes de IA ajudam as organizações a melhorar a eficiência operacional. Eles ajudam os funcionários a lidar com tarefas rotineiras e agendamento de compromissos. Com esses agentes, as empresas podem priorizar tarefas e encontrar as melhores estratégias para organizar a logística e os planos de gerenciamento.

• Desenvolvimento de software: Os agentes de código de IA auxiliam no desenvolvimento de software e oferecem sugestões para depuração e aceleração do processo de desenvolvimento de software. 

Desafios e limitações 

Os agentes de IA estão ganhando popularidade no mercado, de modo que as marcas agora os empregam para lidar com várias operações.

Entretanto, o uso de agentes de IA para operações comerciais também traz várias complicações.

Esses desafios incluem:

• Riscos de alta segurança: Os agentes de IA apresentam riscos de ataques cibernéticos, violações de dados e um processo de tomada de decisão comprometedor.

• Preconceitos e preocupações éticas: Os agentes de IA trabalham analisando dados para dar sugestões sobre possíveis resultados. O uso de dados tendenciosos como base para a tomada de decisões resulta em problemas éticos juntamente com a discriminação contra determinados grupos. Por exemplo, a Ferramenta de recrutamento de IA da Amazon recebeu críticas porque mostrou tendências discriminatórias em relação a candidatas do sexo feminino durante o processo de contratação.

• Baixa qualidade dos dados: Os agentes de IA precisam de um conjunto de dados preciso e amplo para determinar as previsões mais precisas. Caso contrário, a má qualidade dos dados pode levar a resultados ineficientes e afetar os resultados. Isso pode ser fatal, especialmente em instituições financeiras que dependem significativamente de previsões analíticas. 

• Compreensão humana limitada: Embora avançados, muitos agentes de IA ainda não compreendem totalmente as nuances da expressão humana. Por exemplo, os chatbots de IA para clientes podem não ser capazes de interpretar o contexto em uma linguagem coloquial, o que faz com que interpretem mal as consultas dos clientes e causem uma experiência ruim para o usuário. 

Agentes de IA versus software tradicional 

Os agentes de IA e o software tradicional diferem em termos de funcionalidade, processo de tomada de decisão e flexibilidade.

A maioria dos softwares tradicionais segue um conjunto rigoroso de regras predefinidas pelos desenvolvedores.

Requisitos como atualizações frequentes prejudicam sua capacidade de se adaptar a novas circunstâncias. 

Por outro lado, os agentes de IA são projetados para observar ações passadas e analisar dados para tomar decisões sobre resultados futuros.

Eles têm habilidades de aprendizado de máquina e redes neurais para processar conjuntos de dados maciços, reconhecer padrões e otimizar a eficiência do fluxo de trabalho.

Esses agentes de IA têm a capacidade de trabalhar por conta própria devido ao seu sistema automatizado, sem a necessidade de ajustes humanos. 

Como criar e treinar agentes de IA 

Suponha que você esteja pensando em implementar agentes de IA em sua empresa; você deve encontrar um processo que funcione melhor para sua empresa.

Nossa confiável equipe de tecnologia de IA indetectável reuniu as seguintes etapas a serem seguidas para criar e treinar agentes de IA. 

• Primeira etapa: Você precisa definir o objetivo e o ambiente do agente. Isso envolve a predefinição das possíveis situações que o agente encontrará em suas operações. Por exemplo, as tendências de criptografia dos agentes de IA incluem a análise de dados e a previsão de padrões. Ao definir as tarefas necessárias, você pode escolher as técnicas e os modelos de que precisa para criar seu sistema.

• Segunda etapa: Selecione os modelos tecnológicos certos. De modelos de aprendizado de máquina a processamento de linguagem natural, os agentes de IA são equipados com tecnologias exclusivas para melhorar o desempenho em suas operações.
  
• Terceira etapa: Você precisa reunir e organizar seus dados nesse estágio. É essencial usar dados de qualidade, como relatórios comerciais, dados gerados por usuários e conjuntos de dados externos.
  
• Quarta etapa: Forneça os dados e treine o modelo usando um algoritmo de aprendizado de máquina. Dessa forma, você pode determinar como o agente recebe os dados e treiná-lo para analisar padrões. Isso requer monitoramento e ajustes contínuos para processar dados e tomar decisões de forma eficaz.
  
• Quinto passo: É essencial testar rigorosamente o agente de IA para garantir que ele possa desempenhar suas funções.
  
• Sexta etapa: A etapa final é implantar e monitorar o agente de IA. Isso envolve a implementação do agente em seu trabalho e nos sistemas existentes. Você também deve acompanhar as métricas e observar a precisão e os tempos de resposta ao executar as tarefas. 

Como usar agentes de IA em seu fluxo de trabalho 

O uso de agentes de IA em sua rotina diária pode aumentar a produtividade e a eficiência.

Aqui estão as principais ferramentas de IA indetectáveis que você pode adotar para otimizar seu fluxo de trabalho. 

1. Aplicador de empregos de IA: Isso automatiza a busca de emprego e analisa os aplicativos para sugerir áreas de melhoria.

2. Escritor de SEO de IA: Essa ferramenta é excelente para auxiliar na redação e na edição conteúdo otimizado para SEO. Ele permite que os escritores deleguem tarefas rotineiras de redação e se concentrem mais no processo criativo.

3. Bate-papo sobre IA: É uma ferramenta de conversação que fornece imediatamente soluções em tempo real às solicitações dos usuários.

4. Escritor furtivo de IA: Essa ferramenta permite que você gere conteúdo semelhante ao humano. Ela é mais avançada do que modelos regulares e pode compreender nuances e significados mais complexos nas interações humanas.

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Perguntas frequentes sobre agentes de IA

Abaixo, respondemos às principais perguntas frequentes sobre agentes de IA

Conclusão 

De chatbots de suporte ao cliente a análises financeiras orientadas por dados em tempo real, os agentes de IA executam diversas tarefas em um local de trabalho.

Agora que você aprendeu sobre os vários aplicativos nas organizações empresariais, pode adotar a ferramenta certa para o seu modelo de negócios.

Isso permite que você se mantenha competitivo e à frente em um mundo cada vez mais digital.