Durante anos, as empresas têm perseguido a promessa de automação, ou seja, sistemas que possam realizar tarefas complicadas de forma autônoma e eliminar erros humanos. Os primeiros esforços entregaram resultados mistos. Scripts baseados em regras e bots tradicionais funcionaram bem em fluxos de trabalho previsíveis, mas tiveram dificuldade com a complexidade e variáveis inesperadas. Mesmo quando a inteligência artificial (IA) se tornou realidade, a maioria das ferramentas de automação permaneceu reativa, exigindo orientação humana significativa para se ajustar a novas situações.
Isso está começando a mudar. Atualmente, existem agentes autônomos que combinam a IA de modelo de linguagem grande (LLM) com recursos de memória e tomada de decisão para lidar com processos de várias etapas de forma independente. Ao contrário da automação tradicional, esses sistemas não simplesmente seguem as instruções, eles se adaptam e melhoram com o tempo, interagindo com o ambiente e outros sistemas para concluir sequências inteiras de ações. Isso é feito com interação humana limitada ou completamente por conta própria.
A automação não é novidade, mas muitas ferramentas tradicionais de automação têm dificuldade com a imprevisibilidade, exigindo supervisão humana quase constante para permanecerem eficazes. Agentes autônomos (que são tipos especializados de agentes de IA) resolvem esse problema ao incorporar a tomada de decisão baseada em IA com a capacidade de aprender e se adaptar ao longo do processo, possibilitando automatizar fluxos de trabalho inteiros. Desse modo, seu impacto vai muito além da execução básica das tarefas.
Mais especificamente, as organizações que implementam as soluções de agentes de IA certas geralmente obtêm as seguintes vantagens:
Em contraste com a automação tradicional, que muitas vezes exige uma reprogramação extensiva para lidar com novos desafios, os agentes autônomos podem ser escalados para diferentes casos de uso com ajustes finos. E, à medida que as necessidades de negócio mudam, eles se adaptam sem orientação humana detalhada.
Ao coordenar esforços, vários agentes autônomos podem resolver problemas complexos com mais eficiência do que um único sistema. Inspirada nos comportamentos naturais de animais sociais, como colônias de insetos ou bandos de aves, essa abordagem permite que os agentes distribuam cargas de trabalho e melhorem a tomada de decisões por meio da inteligência coletiva. As empresas podem usar esse modelo para otimizar a logística, a segurança da rede, o planejamento operacional em larga escala e outros processos que consomem muitos recursos.
Os agentes autônomos avançaram significativamente nos últimos anos. Mas, apesar de suas capacidades crescentes, eles ainda enfrentam certas limitações. Se não forem verificadas, essas limitações podem levar a ineficiências, falhas e outros problemas. Confira a seguir algumas das restrições frequentemente associadas a agentes autônomos:
- Ciclos de processos recorrentes
Sem proteções adequadas, os agentes autônomos podem reforçar conclusões equivocadas ao agir repetidamente em seus próprios resultados. Isso pode causar um acúmulo de erros ao longo do tempo, exigindo intervenção direta para interromper e corrigir. - Dependências multiagentes
Quando múltiplos agentes trabalham juntos, falhas em um sistema podem interromper toda a rede. Se as dependências não forem cuidadosamente gerenciadas, um agente com mau funcionamento ou uma falha na comunicação entre vários agentes podem ter consequências generalizadas. - Altas demandas computacionais
A execução de agentes avançados geralmente exige uma capacidade computacional significativa. As empresas devem ponderar os benefícios da automação em relação aos custos de infraestrutura e energia, além do potencial de impactos ambientais negativos. - Falta de inteligência emocional
Os agentes autônomos podem processar a linguagem e responder ao estímulo humano. No entanto, eles são apenas máquinas, o que significa que não têm uma verdadeira consciência emocional. Essa limitação tem o potencial de afetar a capacidade de lidar com interações interpessoais complexas, principalmente em áreas como atendimento ao cliente e resolução de conflitos. - Capacidade restrita de inovar
Os agentes autônomos se destacam no reconhecimento e otimização de padrões, mas tendem a ter dificuldades com inovação. Eles não podem gerar ideias totalmente inovadoras ou pensar fora dos parâmetros predefinidos, limitando sua utilidade em algumas áreas que exigem resolução criativa de problemas. - Foco especializado
A maioria dos agentes autônomos foi desenvolvida para funções específicas e não pode facilmente fazer a transição para tarefas não relacionadas. Sua eficácia pode se limitar a casos de uso bem definidos dentro de seu domínio programado. - Compreensão limitada
Embora os modelos de IA possam analisar grandes quantidades de dados, eles podem ter dificuldade com a compreensão profunda ou um raciocínio mais sutil. As decisões que exigem muito contexto podem se beneficiar do julgamento humano para garantir a precisão e a adequação. - Confiança na qualidade dos dados
Os agentes autônomos dependem de dados imparciais e de alta qualidade para funcionar corretamente. Se os dados processados estiverem incompletos, desatualizados ou tendenciosos, as decisões e recomendações podem estar com defeito. - Riscos éticos e de segurança
Sem supervisão cuidadosa, agentes autônomos podem violar involuntariamente diretrizes éticas ou introduzir vulnerabilidades de segurança. As empresas devem implementar uma governança rigorosa para evitar essas ou outras consequências não intencionais.
Os agentes autônomos variam em complexidade e funcionalidade, com algumas categorias sobrepostas em termos dos processos que empregam. A escolha do tipo certo depende do caso de uso, pois cada categoria oferece vantagens e limitações distintas. Confira abaixo alguns dos tipos mais comuns de agentes autônomos e como eles funcionam:
- Agentes autônomos reativos
Os agentes reativos operam com base apenas em entradas imediatas do ambiente deles. Eles não armazenam experiências passadas nem aprendem com interações anteriores. Embora limitados em adaptabilidade, eles se destacam em respostas em tempo real em cenários previsíveis. - Agentes autônomos deliberativos
Também conhecidos como agentes cognitivos ou de raciocínio, esses agentes analisam seu ambiente, avaliam diferentes linhas de ação e selecionam o melhor caminho disponível para atingir uma meta. Eles usam modelos internos para simular resultados antes de tomar decisões. - Agentes autônomos híbridos
Os agentes híbridos combinam abordagens reativas e deliberativas, permitindo que respondam a mudanças imediatas enquanto também planejam objetivos de longo prazo. - Agentes autônomos baseados em modelos
Esses agentes mantêm uma representação interna do ambiente, dando-lhes informações sobre estados futuros e permitindo-lhes criar previsões precisas para informar suas capacidades de tomada de decisão. Eles podem ser programados com regras ou usar o aprendizado de máquina para refinar seus modelos por conta própria. - Agentes autônomos baseados em objetivos
Em vez de reagir apenas a estímulos, os agentes baseados em objetivos avaliam as ações com base no nível de contribuição delas para alcançar objetivos específicos. Se as condições mudarem, esses agentes poderão ajustar as estratégias dinamicamente. - Agentes autônomos baseados em serviços públicos Os agentes baseados em serviços públicos atribuem um valor a diferentes ações potenciais e priorizam aquelas que maximizam o resultado pretendido. Isso os torna eficazes em situações que exigem otimização de compensações, como alocação de recursos ou planejamento de rotas.
- Agentes de aprendizado
Esses agentes melhoram o desempenho ao longo do tempo aprendendo com novos dados e experiências passadas. Eles se adaptam às mudanças no ambiente, refinando a tomada de decisão sem a necessidade de reprogramação constante. - Agentes hierárquicos
Os agentes hierárquicos dividem tarefas complexas em subtarefas menores e gerenciáveis, distribuindo-as em vários níveis de operação.
Embora os agentes individuais possam ser potentes por conta própria, muitas organizações usam sistemas de vários agentes como uma estratégia mais ampla para coordenar vários agentes autônomos em objetivos compartilhados. Esta abordagem permite que os agentes se comuniquem, dividam responsabilidades e repassem tarefas, tornando-a adequada para a resolução distribuída de problemas e operações em grande escala.
Cumprindo a promessa de sistemas inteligentes mais autossuficientes, os agentes autônomos estão redefinindo processos em praticamente todos os setores. De muitas maneiras, a potencial aplicação dessa tecnologia é limitada apenas pelos dados fornecidos a esses sistemas e pelas estruturas que orientam sua tomada de decisão. Ainda assim, os agentes autônomos demonstraram aptidão específica quando aplicados aos seguintes casos de uso:
- TI
As equipes de tecnologia da informação (TI) usam agentes autônomos para monitorar sistemas, gerenciar tíquetes de suporte e automatizar etapas padrão de solução de problemas. Esses agentes podem detectar problemas antecipadamente e tomar ações corretivas, ajudando as equipes a reduzir o tempo de inatividade e melhorar a qualidade do serviço. - Desenvolvimento de aplicações
Os agentes autônomos ajudam no desenvolvimento de aplicações automatizando o teste de código, gerenciando fluxos de trabalho de implantação e identificando problemas de desempenho em ambientes de preparação. Isso reduz a sobrecarga manual e ajuda as equipes a manter uma velocidade maior sem sacrificar a confiabilidade. - Segurança digital
As equipes de segurança de TI implantam agentes autônomos para investigar alertas, detectar comportamentos incomuns e acionar medidas de contenção quando necessário. Esses agentes agem rapidamente com base em regras estabelecidas e dados em tempo real, limitando o impacto de possíveis violações. - Gestão de riscos
Na gestão de riscos, agentes autônomos analisam dados transacionais e operacionais para descobrir anomalias e destacar possíveis ameaças. Com isso, as equipes podem mudar da mitigação reativa para a detecção mais precoce e tomar decisões mais informadas. - Serviços financeiros
Analisando dados financeiros em tempo real, os agentes autônomos podem ajudar a detectar fraudes, a realizar negociações algorítmicas, a avaliar riscos e muito mais. Os clientes financeiros podem se beneficiar com esses agentes por meio de consultoria financeira baseada em IA, e as empresas têm sido reconhecidas por empregar agentes autônomos para ajudar a otimizar a gestão de portfólios. - Saúde
Os agentes autônomos da área de saúde dão suporte a profissionais médicos por meio da gestão de fluxos de trabalho administrativos e do monitoramento constante da saúde do paciente. Os agentes também podem auxiliar no diagnóstico do paciente, fornecendo dados e informações adicionais para ajudar a identificar condições com antecedência e recomendar as melhores opções de tratamento. - Varejo/comércio
Os varejistas utilizam agentes autônomos para otimizar o inventário por meio da previsão de demanda. Esses sistemas também ajustam os preços dinamicamente e fornecem recomendações personalizadas aos clientes com base em dados de compras anteriores. - Marketing
As equipes de marketing aproveitam agentes autônomos para gerar conteúdo de campanha otimizado e gerenciar publicidade digital. Esses agentes analisam o desempenho de campanhas e oferecem recomendações desenvolvidas para promover maior engajamento. - Comunicações
As empresas usam agentes autônomos para automatizar respostas a e-mails e mensagens de clientes. Esses agentes também podem traduzir conversas, mesmo quando ocorrem, removendo muitas das barreiras à comunicação que, de outra forma, poderiam atrapalhar a colaboração internacional ou intercultural. - Robótica
Agentes autônomos impulsionam robôs industriais utilizados no setor de fabricação, de logística e na área da saúde. Esses robôs cuidam de tarefas como automação de depósito e montagem de precisão, aumentando a produtividade e removendo grande parte do elemento humano de ambientes de alto risco. - Transporte
Os agentes autônomos tornam os veículos autônomos uma possibilidade. Eles também desempenham um papel central na otimização do tráfego, na gestão de frotas, na navegação por drones e nos sistemas de transporte público analisando os dados recebidos e tomando decisões adaptáveis. - Recursos humanos
Os agentes autônomos podem ser direcionados para gerenciar tarefas rotineiras de RH, como a aprovação de solicitações de folga e o registro de acesso de funcionários. Além disso, eles ajudam no processo de integração criando contas de usuário, atribuindo módulos de treinamento e coordenando a distribuição de dispositivos para novos funcionários. - Suporte e atendimento ao cliente
Os agentes autônomos também podem ser posicionados para interagir diretamente com os clientes, atender a perguntas, resolver problemas comuns e fornecer suporte personalizado em vários canais. Em termos de suporte ao cliente, eles são capazes de automatizar o encaminhamento de tíquetes, analisar o sentimento dos clientes e auxiliar os agentes humanos localizando rapidamente informações relevantes. - Fabricação
Na fabricação, os agentes autônomos otimizam os cronogramas de produção, preveem falhas de equipamentos e melhoram o controle de qualidade. Eles trabalham em conjunto com operadores humanos para aumentar a eficiência e manter a qualidade consistente do produto. - Segurança e defesa
Os agentes autônomos são especialmente valiosos em segurança e defesa. Eles analisam as imagens de vigilância para detectar ameaças em tempo real e monitoram atentamente as redes em busca de ataques virtuais ou acesso não autorizado. As forças de aplicação da lei e as operações militares podem usar esses agentes para ajudar nos esforços de reconhecimento e avaliação de ameaças. - Jurídico
Em ambientes jurídicos, os escritórios de advocacia usam agentes autônomos para revisar contratos em busca de inconsistências e outros problemas. Esses sistemas ficaram conhecidos até mesmo por ajudar na pesquisa de casos.
Nem todos os agentes autônomos operam no mesmo nível. Como dito anteriormente, os agentes mais avançados vão além da automação simples, respondendo ativamente a novas informações, adaptando-se aos arredores e aproveitando recursos externos para aumentar ainda mais a eficácia. Confira abaixo os principais recursos que destacam essas soluções de alto nível.
- Autonomia
A característica definidora de um agente autônomo é sua capacidade de funcionar de forma independente. Os agentes avançados exigem pouca ou nenhuma assistência humana para concluir processos de várias etapas e ajustar sua abordagem com base nas condições que encontram. - Aprendizado e adaptação
Os agentes sofisticados refinam automaticamente sua tomada de decisão analisando interações passadas, incorporando feedback e ajustando-se a ambientes em constante mudança. - Acesso integrado a ferramentas
Para operar de forma eficaz, um agente autônomo deve ser capaz de interagir com o ecossistema de tecnologia mais amplo dentro de uma organização, incluindo dados internos relevantes, automações e sistemas existentes. Isso possibilita a execução de tarefas especializadas, como a gestão de fluxos de trabalho ou a otimização de processos de negócios. - Processamento de dados multimodal
O processamento de diversas entradas, como texto, áudio, imagens e vídeo, amplia a capacidade de um agente entender e interagir com seu ambiente. Os agentes capazes de analisar vários tipos de dados podem executar ações mais complexas. - Memória e recall
Armazenar e recuperar informações melhora a eficácia do agente. Os sistemas com memória podem aprender com as ações anteriores, acompanhar o contexto ao longo do tempo e melhorar as interações com base em dados históricos, em vez de começar do zero com cada nova solicitação. - Planejamento e execução de tarefas
Os agentes avançados reagem à entrada, mas também podem criar estratégias. Ao avaliar recursos e possíveis obstáculos, eles criam planos de ação estruturados que os guiam em direção a seus objetivos sem exceder os parâmetros predefinidos. - Aquisição dinâmica de conhecimento
Para permanecer relevante, um agente autônomo deve expandir continuamente sua compreensão. Alguns agentes podem procurar fontes de informações externas e ajustar suas respostas com base nos dados mais recentes disponíveis. - Tomada de decisões sensível ao contexto
A eficácia de um agente depende de como ele interpreta e responde a fatores situacionais. Aqueles com forte consciência contextual avaliam as condições antes de agir, melhorando a precisão e reduzindo o risco de erros causados pela execução rígida e baseada em regras.
A IA tem aplicações extremamente amplas que abrangem várias tecnologias. Os agentes autônomos são únicos, pois podem agir de forma independente e se adaptar às condições dinâmicas à medida que trabalham para alcançar suas metas. Dito isso, os agentes autônomos às vezes são confundidos ou agrupados com outros tipos de sistemas orientados por IA. Embora essas tecnologias compartilhem muitos dos mesmos princípios subjacentes, suas funções, capacidades e níveis de autonomia podem diferir significativamente:
Reunir e aplicar dados para auxiliar no processo de tomada de decisão é algo que os seres humanos fazem naturalmente. Para replicar esse processo em termos digitais, os agentes autônomos dependem de várias tecnologias avançadas, incluindo processamento de linguagem natural (NLP), aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo (DL), automação de processos robóticos (APR) e integrações de API.
Esses e outros recursos funcionam juntos em um processo que normalmente se parece com o seguinte:
Selecionar a tecnologia certa e entender os processos envolvidos é uma grande parte da implantação de agentes autônomos, mas não é o único fator. As organizações também devem garantir que sua infraestrutura, força de trabalho e cultura da empresa estejam adequadamente preparadas. Considere as seguintes dicas para ajudar na preparação para uma transição bem-sucedida:
- Defina claramente os objetivos
Antes de implementar agentes autônomos, as organizações devem estabelecer metas específicas. Objetivos claramente definidos ajudam a orientar a tomada de decisões e facilitam a definição de métricas para medir o sucesso. - Avalie e prepare a arquitetura de dados
Os agentes autônomos são tão eficazes quanto os dados a que eles têm acesso. As empresas devem avaliar sua infraestrutura de dados para garantir informações limpas, estruturadas e acessíveis. Isso pode incluir a configuração de APIs bidirecionais que permitem que os agentes recuperem e executem ações com base em dados corporativos. - Esteja disposto a experimentar
Uma vez que a tecnologia de agentes autônomos está evoluindo rapidamente, as empresas devem monitorar os desenvolvimentos e estar prontas para testar soluções emergentes. Fazer experiências com implementações iniciais pode ajudar a identificar oportunidades em que a automação pode ter o maior impacto positivo. - Integre onde possível
A integração com ferramentas atuais, como plataformas CRM/CSM e sistemas de planejamento de recursos corporativos (ERP), ajudará a eliminar o risco de silos de dados e garantirá que agentes autônomos possam acessar e agir sobre informações relevantes quando precisarem. - Priorize o usuário final
A eficácia dos agentes autônomos depende da qualidade da integração deles com os funcionários e clientes. As empresas devem desenvolver experiências intuitivas e realizar testes detalhados para identificar e resolver possíveis pontos de atrito antes da implantação. - Rastreie e otimize
Depois que os agentes são implantados, o monitoramento contínuo do desempenho é crucial. As empresas devem coletar feedback do usuário, rastrear as principais métricas e refinar os comportamentos dos agentes para que os sistemas sempre sejam melhorados. - Avalie o impacto da força de trabalho
Os agentes autônomos mudarão a dinâmica da força de trabalho, automatizando algumas tarefas e criando demanda por novas habilidades. As empresas devem reavaliar as prioridades de contratação e investir em programas de treinamento que preparem os funcionários para trabalhar com esses e outros sistemas de IA. - Crie proteção de dados no sistema
Como os agentes autônomos processam informações confidenciais, as empresas devem implementar medidas sólidas de cibersegurança e privacidade de dados. A conformidade com as normas do setor e as políticas de governança claras também ajudarão a proteger informações confidenciais. - Estabeleça diretrizes éticas é fundamental
A automação orientada por IA levanta preocupações éticas e regulatórias. As organizações devem assumir a responsabilidade de estabelecer proteções internas para promover o uso responsável da IA, ao mesmo tempo em que se envolvem com os criadores de políticas e líderes do setor para ajudar a definir futuras normas.
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