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

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

Envolve várias soluções de IA, soluções de aprendizagem automática e processos de aprendizagem natural para se adaptar a diferentes ambientes.

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

Reunimos tudo o que precisa de saber sobre o funcionamento dos agentes de IA para que possa escolher a aplicação correta para o seu modelo de negócio.

Saiba mais abaixo!

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um software automatizado que pode ajudar um profissional no local de trabalho a realizar várias tarefas.

Trata-se de um sistema de inteligência artificial que se baseia na aprendizagem automática e no processamento de linguagem natural para absorver informações do seu ambiente imediato e tomar decisões sem intervenção humana. 

Ao contrário da maior parte do software informático tradicional, os agentes de IA não precisam de um conjunto programado de regras ou avisos para executar tarefas e dar respostas.

Dispõem de um sistema avançado que lhes permite observar as suas circunstâncias e resolver os problemas sem intervenção. 

São incrivelmente versáteis e a componente essencial de um agente varia consoante as tarefas que lhe são exigidas.

Enquanto os humanos podem definir objectivos, o agente de IA decide quais os passos certos a dar para os atingir. 

Tipos de agentes de IA

Vamos explorar os vários exemplos de agentes de IA para compreender o modo de funcionamento dos agentes de IA e as suas aplicações em diferentes circunstâncias. 

Agentes de clientes 

Os agentes de clientes ajudam as empresas a interagir com a sua base de utilizadores, a responder a pedidos de informação e a ajudar nas tarefas de serviço ao cliente, 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Este tipo de agente de IA utiliza um sistema de processamento de aprendizagem natural que lhes permite comunicar com os clientes num tom de conversa e oferecer um apoio ao cliente sem problemas. 

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

Esta solução pode responder aos pedidos dos condutores para utilizar o veículo e explicar como utilizar funcionalidades como as luzes indicadoras com uma câmara de telemóvel.

Agentes hierárquicos 

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

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

Em contrapartida, os agentes de nível superior são mais responsáveis pela execução de tarefas mais vastas. 

Esta organização garante que os agentes de IA podem lidar com tarefas de forma eficiente, independentemente da sua complexidade.

Por exemplo, os agentes hierárquicos revelaram-se úteis em empresas de fabrico onde os agentes de baixo nível se concentram em máquinas individuais.

Em contrapartida, os agentes de alto nível tratam de tarefas relacionadas com o fluxo global de produção. Analisam os dados para identificar padrões que ajudem a melhorar a qualidade da produção. 

Agentes baseados na utilidade 

Os agentes baseados na utilidade são também designados por agentes baseados na função porque analisam a conveniência dos resultados potenciais antes de tomarem decisões.

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

Um exemplo são as instituições financeiras onde os gestores de carteiras avaliar os investimentos com base em diferentes variáveis, como a rendibilidade, a diversificação e os factores de risco.

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

Agentes baseados em reflexos 

Existem 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.

Não têm em conta os resultados passados nem as acções futuras e só trabalham dentro das regras definidas.

Por exemplo, no sector da hotelaria, os agentes simples baseados em reflexos podem enviar automaticamente mensagens de confirmação quando os clientes fazem uma reserva.

Ou nas companhias de seguros, onde os agentes enviam imediatamente e-mails de confirmação em resposta a cada pedido de indemnização.   

Entretanto, os agentes baseados em modelos adoptam um processo de decisão mais sofisticado.

Desenvolvem um modelo interno do ambiente e recolhem informações tendo em conta acções passadas para tomar decisões para o futuro.

Um exemplo é a indústria da cadeia de abastecimento; os controladores de inventário utilizam agentes baseados em modelos para controlar as existências, ajustar as encomendas, e prever a procura futura. 

Têm em conta o historial e decidem os próximos passos analisando os padrões anteriores.

Agentes de dados 

Os agentes de dados oferecem aos utilizadores soluções para o processamento de dados complexos e para o conhecimento de conjuntos de dados.

Desempenham várias funções, como a limpeza de dados, a análise e a recuperação de informações de uma base de dados maciça. 

Nas organizações financeiras, os analistas de dados utilizam agentes para processar dados do mercado bolsista em tempo real, analisar padrões e oferecer perspectivas para futuras transacções.

Agentes dos trabalhadores 

Os agentes dos trabalhadores ajudam as organizações a gerir as suas tarefas administrativas e de RH.

Automatizam tarefas de rotina e ajudam os empregados a gerir os seus horários, exercícios de integração e workshops diários.

Também designados por trabalhadores digitais autónomos, aumentam a produtividade e a eficiência dos trabalhadores. 

Os agentes de IA de integração ajudam a formar os recrutas através de exercícios de orientação, documentação, verificação de antecedentes e outras funções administrativas, reduzindo a carga de stress do pessoal de RH.

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

Agentes de aprendizagem 

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

Ajustam as suas acções com base em situações passadas e tendências actuais para determinar acontecimentos futuros.

Normalmente, estes agentes de aprendizagem utilizam técnicas de aprendizagem automática para obter novos conhecimentos e adaptar os seus comportamentos através da análise de dados anteriores. 

Por exemplo, em muitas empresas de comércio eletrónico, os agentes de aprendizagem organizam sugestões de produtos e apresentam anúncios com base nas preferências e interações dos utilizadores.

Outro exemplo é quando um filtro de pesquisa de emprego pode prever opções com base em selecções anteriores, adaptando-se às necessidades dos utilizadores.

Como funcionam os agentes de IA 

Caso ainda esteja a pensar, o que são agentes de IA?

É necessário saber como funcionam os agentes de IA para escolher a ferramenta correta e adequada às suas necessidades.

A explicação que se segue aborda as caraterísticas essenciais dos agentes de IA e dos seus sistemas operacionais. 

Os agentes de IA utilizam chamadas de função, que requerem que os utilizadores introduzam dados em que envolve a introdução de dados em grandes modelos linguísticos incluindo o Google Gemini ou Chat GPT- 4 para receber respostas geradas.

O processo de chamada de função inclui vários componentes essenciais. 

• Mensagem do Assistente: Representa o resultado gerado pelo LLM com base nas instruções do utilizador e no algoritmo do sistema. 
• Mensagem do utilizador: A mensagem contém instruções e avisos que o utilizador 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 compreender o seu funcionamento. Ela interpreta a tarefa e define o processo que o modelo deve seguir. 

Aplicações do mundo real de agentes de IA

Através da automatização de tarefas, os agentes de IA ajudam a reestruturar os sectores e aumentar a produtividade e a eficiência do fluxo de trabalho. 

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

Servem como ferramentas de redução de risco que permitem aos comerciantes obter lucros máximos. 

Estas ferramentas também ajudam a rever e a executar contratos inteligentes, o que facilita a conformidade e reduz os erros nas transacções em cadeia de blocos.

Para além das funções criptográficas dos agentes de IA, estes também são valiosos para o retalho e o comércio eletrónico.

Funcionam como chatbots e assistentes virtuais que tratam as questões dos clientes e prestam apoio em tempo real 24 horas por dia, 7 dias por semana.  

Vantagens da utilização de agentes de IA

Os agentes de IA trazem valor comercial em muitos sectores através da automatização e do auxílio à tomada de decisões nas organizações.

Eis algumas das principais vantagens da aplicação de agentes de IA no seu fluxo de trabalho:

• Melhoria do apoio ao cliente: Os agentes de IA permitem serviços de apoio ao cliente contínuos, respondendo a todas as reclamações que chegam de dia e de noite. As empresas tiram partido destes sistemas para gerir consultas padrão e fornecer soluções rápidas para as reclamações dos clientes em tempo real. Fornecem aos clientes serviços de apoio melhorados que conduzem a uma maior fidelidade à marca. 

• Análise exacta dos dados: Muitos agentes de IA complementam as funções analíticas e ajudam na recolha e processamento de dados. Fornecem conhecimentos e informações acionáveis que as organizações utilizam para implementar as suas estratégias empresariais.

• Automatização do fluxo de trabalho: Os agentes de IA ajudam as organizações a melhorar a eficiência operacional. Ajudam os funcionários a lidar com tarefas de rotina e agendamento de consultas. Com estes agentes, as empresas podem priorizar tarefas e encontrar as melhores estratégias para organizar a logística e os planos de gestão.

• Desenvolvimento de software: Os agentes de código de IA ajudam no desenvolvimento de software e oferecem sugestões para depurar e acelerar o processo de desenvolvimento de software. 

Desafios e limitações 

Os agentes de IA estão a ganhar popularidade no mercado, pelo que as marcas os empregam agora para tratar de múltiplas operações.

No entanto, a utilização de agentes de IA para operações comerciais também acarreta várias complicações.

Estes desafios incluem:

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

• Preconceitos e preocupações éticas: Os agentes de IA funcionam através da análise de dados para dar sugestões sobre possíveis resultados. A utilização de dados tendenciosos como base para a tomada de decisões resulta em questões éticas, juntamente com a discriminação de determinados grupos. Por exemplo, a Ferramenta de recrutamento com IA da Amazon foi alvo de críticas por ter revelado tendências discriminatórias em relação a candidatas do sexo feminino durante o processo de contratação.

• Má qualidade dos dados: Os agentes de IA necessitam de um conjunto de dados preciso e alargado para determinar as previsões mais exactas. Caso contrário, a fraca qualidade dos dados pode levar a resultados ineficientes e afetar os resultados. Isto pode revelar-se 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 numa linguagem coloquial, o que faz com que interpretem mal as perguntas dos clientes e causem uma má experiência do utilizador. 

Agentes de IA vs. Software tradicional 

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

A maior parte do software tradicional segue um conjunto rigoroso de regras que os programadores predefinem.

Requisitos como actualizações frequentes dificultam a sua capacidade de adaptação a novas circunstâncias. 

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

Possuem capacidades de aprendizagem automática e redes neuronais para processar conjuntos de dados maciços, reconhecer padrões e otimizar a eficiência do fluxo de trabalho.

Estes agentes de IA têm a capacidade de trabalhar por si próprios devido ao seu sistema automatizado, sem necessitar de ajustes humanos. 

Como criar e treinar agentes de IA 

Suponhamos que está a considerar implementar agentes de IA na sua empresa; tem de encontrar um processo que funcione melhor para a sua empresa.

A nossa equipa técnica de confiança da Undetectable AI reuniu os seguintes passos a seguir para criar e treinar agentes de IA. 

• Primeiro passo: É necessário definir o objetivo e o ambiente do agente. Isto implica predefinir as possíveis situações que o agente irá encontrar nas suas operações. Por exemplo, as tendências criptográficas dos agentes de IA incluem a análise de dados e a previsão de padrões. Ao definir as tarefas necessárias, pode escolher as técnicas e os modelos de que necessita para construir o seu sistema.

• Segundo passo: Selecionar os modelos tecnológicos adequados. Desde modelos de aprendizagem automática até ao processamento de linguagem natural, os agentes de IA estão equipados com tecnologias únicas para melhorar o desempenho das suas operações.
  
• Terceiro passo: Nesta fase, é necessário recolher e organizar os dados. É essencial utilizar dados de qualidade, como relatórios comerciais, dados gerados pelos utilizadores e conjuntos de dados externos.
  
• Quarto passo: Forneça os dados e treine o modelo utilizando um algoritmo de aprendizagem automática. Desta forma, é possível determinar a forma como o agente recebe os dados e treiná-lo para analisar padrões. Requer monitorização 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 pode desempenhar as suas funções.
  
• Sexta etapa: A última etapa consiste em implementar e monitorizar o agente de IA. Implica a implementação do agente no seu trabalho e nos sistemas existentes. Deve também seguir as métricas e observar a exatidão e os tempos de resposta na execução das tarefas. 

Como utilizar agentes de IA no seu fluxo de trabalho 

A utilização de agentes de IA na sua rotina diária pode aumentar a produtividade e a eficiência.

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

1. Aplicador de empregos de IA: Isto automatiza a procura de emprego e analisa as aplicações para sugerir áreas a melhorar.

2. Escritor de IA SEO: Esta ferramenta é excelente para ajudar na escrita e na edição conteúdo optimizado para SEO. Permite aos escritores delegarem tarefas de escrita de rotina e concentrarem-se mais no processo criativo.

3. Conversa sobre IA: É uma ferramenta de conversação que fornece imediatamente soluções em tempo real aos pedidos dos utilizadores.

4. Escritor furtivo de IA: Esta ferramenta permite-lhe gerar conteúdos semelhantes aos humanos. É mais avançada do que a modelos regulares e pode compreender nuances e significados mais complexos nas interações humanas.

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FAQs sobre agentes de IA

Abaixo, respondemos às perguntas mais frequentes sobre agentes de IA

Conclusão 

Desde chatbots de apoio ao cliente a análises financeiras baseadas em dados em tempo real, os agentes de IA executam diversas tarefas num local de trabalho.

Agora que já conhece as várias aplicações nas organizações empresariais, pode adotar a ferramenta certa para o seu modelo de negócio.

Isto permite-lhe manter-se competitivo e estar à frente num mundo cada vez mais digital.