IA agentiva pode parecer um sinônimo de "agentes de IA", mas não é bem o caso. Sim, ambos envolvem a inteligência artificial realizando tarefas de forma independente, mas diferem em como operam e nos níveis de autonomia que possuem:

• Agente de IA 

A IA agentiva opera com um grau mais elevado de autodeterminação, analisando informações continuamente, ajustando suas estratégias e tomando decisões sem esperar a contribuição humana. Ela pode identificar objetivos, dividi-los em tarefas e refinar sua abordagem com base em novos dados. Ao contrário dos sistemas de IA tradicionais, ela não se limita a um conjunto fixo de instruções, e sim adapta-se dinamicamente às condições em constante mudança.

• Agentes de IA 

Os agentes de IA foram criados para tarefas e funções específicas de acordo com parâmetros bem definidos. Embora eles ainda possam coletar dados, processar informações e realizar ações, dependem de regras predefinidas ou comandos externos para operar com eficiência. Muitos agentes de IA incorporam capacidades de ML (machine learning, aprendizado de máquina), mas sua tomada de decisões é limitada a objetivos predefinidos. Eles não mudam suas metas nem redefinem seus métodos proativamente, a menos que sejam instruídos a fazê-lo.

Em outras palavras, os agentes de IA funcionam de acordo com limites definidos, enquanto a IA agentiva adota uma abordagem mais ampla e adaptável. 

Da mesma forma que ocorre com a IA agentiva e os agentes de IA, há quem considere os agentes de IA e chatbots como uma única tecnologia. Nesse caso, é possível resumir as diferenças entre eles da seguinte maneira:

• Agentes de IA 

Os agentes de IA podem lidar com interações mais complexas do que os chatbots, muitas vezes integrando-se a sistemas externos para realizar funções específicas. No entanto, como afirmado anteriormente, eles não redefinem suas metas de forma independente nem se adaptam além de seus modelos de aprendizado pré-estabelecidos.

• Chatbots 

Os chatbots foram criados principalmente para manter conversas, usando scripts predefinidos ou ML para gerar respostas. Eles se destacam em responder a perguntas, orientar usuários por meio de fluxos de trabalho e automatizar interações básicas. Mas, embora alguns chatbots de IA avançados possam reconhecer o contexto e melhorar suas respostas ao longo do tempo, eles normalmente não analisam dados externos nem tomam medidas além de tarefas de conversação.

Finalmente, vale a pena comparar IA a IA agentiva e a GenAI (generative AI, IA generativa). A GenAI se concentra em gerar conteúdo, enquanto a IA agentiva foi desenvolvida para agir e tomar decisões de forma autônoma:

• Agente de IA

Embora a IA agentiva possa utilizar os modelos de IA generativa como parte do processo de tomada de decisões, sua função primária é agir e se adaptar, e não gerar conteúdo.

• IA generativa

A GenAI é especializada na produção de resultados (como textos, imagens, áudios e códigos) com base em padrões aprendidos de grandes conjuntos de dados. Ela responde a prompts do usuário, mas não define suas próprias metas nem realiza ações independentes. Embora alguns modelos possam refinar suas respostas ao longo do tempo, a IA generativa não tem a capacidade de planejar, raciocinar ou tomar decisões de forma autônoma para além de sua tarefa designada de criação de conteúdo.

Definir a IA agentiva em comparação com outras tecnologias semelhantes é apenas o começo. Para entender melhor o que ela faz e como é possível aplicá-la da melhor forma para resolver problemas de nível empresarial, é interessante conhecer os atributos definidores da IA agentiva. Esses recursos permitem que a IA opere de forma independente enquanto mantém a prestação de contas: 

• Tomada de decisões  

A IA agentiva processa grandes quantidades de informações para determinar a melhor linha de ação, sem precisar de contribuição humana constante. Ela analisa os dados disponíveis e considera vários fatores. Em seguida, seleciona uma resposta apropriada com base nas metas que recebeu. 

• Solução de problemas  

A IA agentiva adota uma abordagem estruturada e probabilística para resolver desafios complexos. Ela percebe seu ambiente, raciocina por meio das opções disponíveis, realiza ações e refina sua abordagem por meio de aprendizado contínuo. 

• Autonomia  

Uma caraterística essencial da IA agentiva é sua capacidade de operar com supervisão mínima. Ela não precisa de instruções por etapas para concluir tarefas, mas segue objetivos abrangentes. 

• Interatividade e controle  

Autonomia não significa operar isoladamente: a IA agentiva interage com humanos, sistemas e outros componentes de IA para aprimorar suas ações. Ela pode coletar feedback do usuário e alterar sua abordagem com base na supervisão humana. Da mesma forma, as proteções integradas mantêm a IA alinhada a princípios éticos e aos objetivos organizacionais.

• Planejamento  

Os modelos de IA agentiva podem gerenciar fluxos de trabalho de várias etapas dividindo objetivos em tarefas estruturadas menores. Eles avaliam dependências, preveem possíveis obstáculos e ajustam as estratégias de execução à medida que as condições vão mudando.

• Privacidade de dados  

Como a IA agentiva interage com informações confidenciais, ela deve incorporar medidas rigorosas de segurança cibernética e privacidade de dados. Isso inclui a criptografia de dados armazenados e transmitidos, a aplicação de controles de acesso e a garantia de conformidade com normas do setor e políticas da empresa etc. 

• Monitoramento de comportamentos mal-intencionados  

É necessário monitorar a IA agentiva continuamente para identificar ações não intencionais ou prejudiciais. Isso inclui a detecção de possíveis vieses na tomada de decisões e a identificação de anomalias que podem indicar uma violação de dados. 

• Registro em log de auditoria e rastreabilidade  

Para garantir a prestação de contas, a IA agentiva deve manter logs detalhados de fontes de dados e das ações que realizou. Esses logs permitem que as organizações rastreiem como ela tirou conclusões, facilitando a investigação e o refinamento do comportamento da IA. 

• Monitoramento do desempenho  

Como qualquer sistema empresarial, a IA agentiva requer avaliação contínua do desempenho. As organizações devem rastrear as principais métricas e os KPIs relevantes aos negócios. O acompanhamento do desempenho ajuda a fundamentar quaisquer ajustes que é possível fazer à medida que o modelo de IA vai amadurecendo.

Como nós dissemos, a automação não é novidade; a IA agentiva apenas a leva para uma nova direção, mudando as possibilidades. E, com a capacidade de agir de forma mais independente do que tradicionalmente era possível, ela oferece diversas vantagens claras para os negócios: 

• Maior eficiência e produtividade 

Ao lidar com processos que consomem muito tempo com intervenção mínima, a IA agentiva cria oportunidades para que colaboradores humanos dediquem mais tempo e esforço a atividades de maior valor. 

• Experiências aprimoradas para clientes e funcionários 

Com a capacidade de interpretar o contexto e adaptar respostas, a IA agentiva oferece interações mais personalizadas. Os clientes recebem suporte mais rápido e relevante, enquanto os funcionários se beneficiam de assistência agentiva para apoiar sua tomada de decisões e otimizar fluxos de trabalho. 

• Colaboração e empoderamento estratégicos entre humanos e IA  

Em vez de substituir as funções humanas, a IA agentiva atua como um parceiro inteligente que se integra aos processos existentes. Ela auxilia as pesquisas com inteligência, recomenda soluções e potencializa a otimização de fluxos de trabalho. Quando usada corretamente, a IA agentiva se torna uma ferramenta confiável para toda a força de trabalho. 

• Maior especialização 

A automação tradicional aplica regras amplas a uma variedade de tarefas, mas a IA agentiva torna possível a hiperespecialização. As empresas podem implantar agentes de IA voltados para responsabilidades específicas (basicamente qualquer responsabilidade específica, desde que baseada nos dados de treinamento adequados) sem precisar reformular toda a infraestrutura. 

• Inovação 

A IA agentiva pode analisar enormes conjuntos de dados rapidamente, identificar padrões e testar várias soluções, acelerando a descoberta e a solução de problemas. Em setores com forte ênfase em pesquisa, ela apoia a experimentação, ajudando as empresas a descobrir informações e refinar estratégias mais rapidamente do que as equipes humanas sozinhas.

• Escalabilidade 

Com o tempo, a IA agentiva pode se expandir em escopo à medida que as necessidades de negócios vão evoluindo. Ela oferece flexibilidade sem exigir reconfiguração constante.

Não há como negar que a IA agentiva tem o potencial de mudar a forma como as empresas operam. Infelizmente, como qualquer tecnologia avançada, ela acompanha certos desafios: 

• Dados e ferramentas 

A IA agentiva depende do acesso a dados limpos e bem estruturados e das ferramentas certas para executar tarefas. Se os dados estiverem incompletos, inconsistentes ou desatualizados, a capacidade de tomada de decisões da IA estará comprometida. Da mesma forma, sem integrações adequadas com softwares empresariais e APIs, a IA agentiva pode ter dificuldades para agir de forma eficaz em um ambiente de negócios. 

• Treinamento de fluxos de trabalho 

Se os fluxos de trabalho forem pouco claros ou seguidos de forma inconsistente, a IA agentiva terá uma compreensão limitada de como executar tarefas. Sem dados de treinamento estruturados, o sistema provavelmente exigirá intervenção humana significativa para funcionar corretamente. 

• Cooperação e gestão de agentes de IA  

Muitos casos de uso empresariais envolvem o trabalho em conjunto de vários agentes de IA, mas garantir uma colaboração eficaz pode ser um desafio. Um sistema de orquestração detalhado pode ser necessário para evitar que as interações se tornem ineficientes ou até mesmo contraproducentes. 

• Autonomia e supervisão  

A IA agentiva pode operar de forma independente, mas é preciso equilibrar essa autonomia com a supervisão humana. Se não for controlada, a IA pode realizar ações que não estejam em sintonia com os objetivos de negócios ou as diretrizes éticas. As organizações devem implementar precauções para garantir que as decisões baseadas em IA permaneçam de acordo com padrões estabelecidos e alinhadas aos objetivos de negócios.

• Transparência e confiança  

Muitas vezes, os sistemas de IA agentiva funcionam como "caixas pretas", dificultando a compreensão de como as decisões são tomadas. Quando ações orientadas por IA não têm explicações claras, a confiança no sistema diminui. As empresas precisam de mecanismos de interpretabilidade da IA para que os usuários possam validar as decisões da IA. 

• Segurança e privacidade  

A integração da IA agentiva com sistemas empresariais aumenta a exposição a alguns riscos de segurança. É necessário proteger a IA que lida com informações confidenciais contra violações de dados e acesso não autorizado. Deve haver uma estratégia sólida e abrangente de segurança de TI em vigor em todas as áreas em que a IA agentiva opera.

• Generalização para além de escopos restritos  

A IA agentiva funciona bem em ambientes definidos, mas pode ter dificuldades com algumas tarefas que estão fora dos seus dados de treinamento, produzindo resultados imprecisos ou não se adaptando quando necessário. Para reduzir esse risco, as organizações devem estabelecer precauções que detectem quando a IA está operando fora da área de especialização e, assim, será possível escalar tarefas a humanos tomadores de decisão. 

• Explicação das decisões  

Sem um raciocínio claro por trás das escolhas, a IA agentiva pode gerar confusão ou cometer erros difíceis de corrigir. É preciso estruturar os modelos de tomada de decisões de uma forma que permita aos usuários rastrear a lógica da IA. Sem isso, as empresas podem achar desafiador resolver comportamentos inesperados.

Hoje, as empresas contam com uma combinação de ferramentas de automação, análise preditiva e supervisão humana, mas à medida que as demandas vão aumentando, também cresce a necessidade de sistemas que possam lidar com a complexidade com menos intervenção. A IA agentiva preenche essa lacuna, respondendo a tarefas enquanto também gerencia fluxos de trabalho e realiza ajustes estratégicos ativamente. Isso tornou a tecnologia um recurso extremamente importante em diversos setores:

• Tecnologia da informação  

A IA agentiva pode monitorar sistemas de TI (information technology, tecnologia da informação) para detectar problemas de desempenho e automatizar a solução de problemas. Ela identifica padrões no comportamento do sistema, prevê possíveis falhas e aplica ações corretivas antes que ocorram interrupções, melhorando o tempo de atividade e a resiliência operacional. 

• Segurança e risco  

Na segurança de TI, a IA agentiva monitora as redes em busca de ameaças e responde a incidentes em tempo real. Ela adapta as medidas de segurança com base nos riscos em evolução, ajudando as organizações a se anteciparem às ameaças e, ao mesmo tempo, mantendo os padrões essenciais de conformidade. 

• Recursos humanos  

Integrada a um HRMS (human resource management system, sistema de gestão de recursos humanos), a IA agentiva pode lidar com tarefas como triagem de currículos, integração de funcionários e planejamento da força de trabalho. Ela refina as recomendações de contratação e personaliza o desenvolvimento de funcionários com base nas necessidades crescentes da força de trabalho. 

• Gestão de relacionamento com clientes  

Ao se integrar a plataformas de CRM (customer relationship management, gestão de relacionamento com clientes) e CSM (customer service management, gestão de atendimento ao cliente), a IA agentiva aprimora o engajamento de clientes ao analisar interações anteriores e prever necessidades. Ela automatiza os acompanhamentos e sugere soluções personalizadas para históricos de clientes individuais.

• Finanças  

Em FinOps (financial operations, operações financeiras), a IA agentiva rastreia atividades financeiras, sinaliza transações irregulares e identifica oportunidades de redução de custos. Da mesma forma, ela ajuda equipes de finanças a gerenciar orçamentos com mais eficiência ao analisar tendências e prever despesas futuras. 

• Cadeia de suprimentos  

A IA agentiva dá suporte à gestão de riscos da cadeia de suprimentos analisando as mudanças de demanda e monitorando o desempenho dos fornecedores. Ela detecta interrupções e ajusta estratégias de compras para manter as operações funcionando de forma estável e consistente. 

• Desenvolvimento de aplicações  

No ciclo de vida de desenvolvimento de software, a IA agentiva automatiza testes, detecta bugs, ajuda na otimização de código e muito mais. Ela também é uma ferramenta poderosa no desenvolvimento ágil, acelerando a implantação ao refinar o software com base nos dados de uso. 

• Atendimento ao cliente e suporte a funcionários  

A IA agentiva melhora o atendimento ao cliente e a gestão de funcionários ao automatizar consultas rotineiras e fazer recomendações em tempo real. Ela ajuda as equipes de atendimento ao cliente a resolver problemas mais rapidamente e auxilia os funcionários nas tarefas relacionadas ao RH.

Para funcionar de forma eficaz, a IA agentiva passa por um processo estruturado. Normalmente, define-se esse processo em cinco fases:

Etapa 1: identificação e coleta de dados 

Para que a IA agentiva possa agir, primeiro, ela deve coletar e processar informações sobre o ambiente. Ela extrai dados de várias fontes, incluindo bancos de dados, APIs e feeds de sensores em tempo real, desenvolvendo uma compreensão ampla e atualizada da tarefa em questão. Durante essa fase, ela identifica os principais padrões, filtra detalhes irrelevantes e organiza informações para uma revisão apropriada. 

Etapa 2: raciocínio 

Depois que a IA processa os dados, ela passa para a fase de raciocínio. Nessa fase, ela identifica padrões e avalia relações entre pontos de dados. Ela pode comparar condições atuais com tendências históricas, avaliar riscos ou calcular probabilidades; isso permite que ela refine sua compreensão antes de selecionar a próxima linha de ação. 

Etapa 3: criação de um plano 

Em vez de realizar uma ação imediatamente, a IA agentiva estrutura as tarefas em uma sequência lógica. Ela prioriza etapas, considera possíveis obstáculos e determina a maneira mais eficiente de prosseguir. O sistema também pode optar por revisar sua abordagem em resposta às mudanças nas condições, garantindo que as ações planejadas permaneçam relevantes. Ele avalia as dependências entre as tarefas para impedir conflitos ou ineficiências.   

Etapa 4: tomada de ação  

Quando há a finalização do plano, a IA agentiva executa tarefas por meio de interações diretas com os sistemas. Ela pode ajustar configurações, acionar processos automatizados ou solicitar aprovação quando necessário. As ações são realizadas com base em políticas predefinidas para manter a precisão e a conformidade. Se ocorrerem resultados inesperados, a IA poderá pausar a execução e escalar problemas para revisão. As proteções integradas garantem que as ações orientadas por IA permaneçam alinhadas aos requisitos de negócios.  

Etapa 5: Aprendizado 

Depois de concluir uma tarefa, a IA agentiva revisa o resultado para determinar se são necessários ajustes adicionais. A IA incorpora o feedback dos logs do sistema e das interações com usuários e, se detectar erros ou ineficiências, atualiza o processo de tomada de decisão para cenários futuros. Com o tempo, esse aprendizado iterativo permite refinar o desempenho sem precisar de reprogramação manual. Um loop de feedback contínuo garante que as melhorias sejam contínuas. 

A IA agentiva representa possibilidades praticamente ilimitadas, mas o quanto esse investimento realmente gera retorno depende do nível de eficácia da implementação da tecnologia. As organizações que tomarem as medidas corretas desde o início estarão mais bem posicionadas para maximizar o valor de suas soluções de IA agentiva. Considere as seguintes práticas recomendadas: 

• Incorporar a IA aos processos operacionais  

A IA agentiva não funciona bem isoladamente; para ser eficaz, ela deve se encaixar nos fluxos de trabalho existentes. Conecte a IA a aplicações empresariais, infraestrutura de TI e ferramentas de automação de processos para garantir que as decisões e ações deem suporte às operações de negócios. Lembre-se: a IA deve melhorar o modo de trabalho, e não interrompê-lo.

• Utilizar a infraestrutura empresarial atual  

Em vez de criar sistemas de IA autônomos do zero, as empresas devem integrar a IA agentiva às suas plataformas já estabelecidas. Incorporar a IA ao ERP (enterprise resource planning, planejamento de recursos empresariais), à CRM e aos sistemas de gestão de TI melhora a adoção e reduz a complexidade desnecessária.

• Definir objetivos mensuráveis e concentrar-se no impacto  

A IA agentiva apresenta um melhor desempenho quando tem objetivos claros e estruturados. Definir objetivos SMART (specific, measurable, achievable, relevant, time-bound — específicos, mensuráveis, atingíveis, relevantes, com prazo definido) garante que esses objetivos permaneçam acessíveis. As organizações também devem identificar áreas de alto valor nas quais a IA agentiva pode oferecer as melhorias mais tangíveis. 

• Estabelecer governança e supervisão  

Com o aumento da autonomia da IA, surge a necessidade de mais solidez na área de GRC (governance, risk, and compliance — governança, risco e conformidade). As empresas devem desenvolver políticas que definam um comportamento aceitável de IA, definam limites de risco e garantam a conformidade com normas. 

• Evitar implementações fragmentadas de IA  

As soluções autônomas de IA podem parecer atraentes, mas podem criar ineficiências em longo prazo. As plataformas desconectadas dificultam a gestão de processos orientados por IA, resultando na tomada de decisões isoladas. 

• Validar os modelos e refiná-los continuamente  

Testar a IA agentiva em ambientes controlados permite que as empresas identifiquem fragilidades antes da implantação completa. As organizações devem simular cenários reais e rastrear o desempenho da IA sob várias condições. Um ciclo de testes, validação e melhoria ajuda a manter a IA viável. 

• Estruturar a tomada de decisões para IA e equipes humanas  

A IA agentiva deve complementar a tomada de decisões humanas, e isso significa definir quando a IA age de forma independente e quando a intervenção humana é necessária. As estruturas de apoio à decisão, como pontos de verificação de aprovação, caminhos de escalação e limites predefinidos, ajudam a equilibrar essa supervisão com a necessidade constante de eficiência. 

• Começar em pequena escala, mas iterar rapidamente  

Em vez de tentar uma implementação de IA em larga escala, as empresas devem começar com projetos-piloto. Testar a IA agentiva em casos de uso controlados permite aprendizado e dimensionamento mais rápidos. Da mesma forma, a iteração rápida ajuda a identificar os desafios precocemente e garante a otimização da IA antes da implantação total. 

• Promover uma cultura de aprendizado orientada por IA  

De acordo com o tema de adaptabilidade, as organizações que adotam a IA também devem adaptar sua mentalidade. Incentive os funcionários a interagir com a IA e dar feedback, além de oferecer treinamento e outros tipos de suporte para ajudar aqueles que são resistentes à tecnologia a se sentirem mais confortáveis em usá-la. As empresas que integram a IA em sua cultura de aprendizado estarão mais bem equipadas para transformar essa inovação em uma vantagem estratégica de longo prazo. 

Os agentes de IA da ServiceNow dão vida à IA agentiva, permitindo que as empresas automatizem fluxos de trabalho complexos e demorados, tomem decisões inteligentes e impulsionem eficiência em larga escala. Nativos da ServiceNow Platform^®, os agentes de IA se integram perfeitamente aos dados e sistemas da sua empresa, garantindo acesso a dados em tempo real, fluxos de trabalho seguros e as ferramentas necessárias para agir em nome das pessoas e apresentar uma produtividade exponencial.

Os Agentes de IA da ServiceNow não apenas ajudam; eles agem resolvendo problemas de TI, gerenciando processos de RH, otimizando interações do atendimento ao cliente e lidando com tarefas operacionais de todas as suas equipes e departamentos. O Orquestrador de agentes de IA possibilita isso, coordenando vários agentes e permitindo que eles colaborem e executem processos em várias etapas com precisão. E, se você precisar de uma solução personalizada para sua empresa, o Estúdio de agentes de IA permitirá a criação de agentes de IA personalizados usando linguagem natural em vez de código. A ServiceNow oferece agentes de IA prontos para uso e a flexibilidade para criar seus próprios com total visibilidade e controle. 

Com a implantação de agentes de IA por meio da ServiceNow, as empresas podem automatizar a tomada de decisões sem sacrificar a supervisão. A governança e análise integradas garantem que as ações de IA se alinhem às políticas empresariais, enquanto o registro em log de auditoria e os controles de segurança protegem os dados confidenciais. As informações orientadas por IA alimentam a resolução preditiva de problemas, ajudando as equipes a resolver problemas antes que eles saiam do controle. 

Em resumo, os Agentes de IA da ServiceNow oferecem uma automação inteligente que é possível escalar de acordo com as necessidades da sua empresa. Saiba mais sobre o que os agentes de IA podem fazer para você: solicite uma demonstração da ServiceNow hoje mesmo!