A automação tem sido tradicionalmente uma compensação entre eficiência e flexibilidade. No início, a automação de fluxos de trabalho dependia de sistemas rígidos baseados em regras, que executavam bem tarefas predefinidas, mas enfrentavam dificuldades ao produzir resultados adaptáveis e sensíveis ao contexto. A verdade era que, apesar (ou possivelmente por causa) da extensa programação em que esses sistemas dependiam, eles simplesmente não conseguiam se adaptar a novas informações ou a condições dinâmicas.
A tecnologia continua avançando. Com o tempo, modelos de aprendizado de máquina (ML) mais avançados melhoraram a automação permitindo que os fluxos de trabalho processassem informações e reconhecessem padrões em dados estruturados e não estruturados. O surgimento dos grandes modelos de linguagem (LLMs) possibilitou a criação de soluções de inteligência artificial (IA) capazes de interpretar o contexto, tomar decisões e até mesmo refinar seus próprios processos. Atualmente, essa mudança contínua levou ao desenvolvimento de fluxos de trabalho agentivos, nos quais agentes de IA orquestram tarefas de forma dinâmica, colaborando com humanos e outros programas inteligentes para otimizar processos em tempo real.
Os fluxos de trabalho operam em vários níveis de autonomia, dependendo das necessidades de negócio e dos recursos tecnológicos. Alguns fluxos de trabalho ainda exigem supervisão humana, enquanto outros podem funcionar de forma independente:
- Nível 0: Operações manuais
Todos os aspectos do fluxo de trabalho são executados manualmente por operadores humanos. Não há automação, e as decisões são totalmente dependentes da contribuição humana. - Nível 1: Automação baseada em regras
As tarefas são automatizadas com base em regras e condições predefinidas. O sistema executa ações quando ocorrem gatilhos específicos, mas não pode se adaptar além de sua lógica programada. - Nível 2: Lógica condicional
Os fluxos de trabalho obtêm recursos limitados de tomada de decisão, permitindo que respondam a condições e cenários básicos. No entanto, eles ainda operam dentro de limites rígidos e predefinidos. - Nível 3: Adaptação contextual
Os sistemas de IA incorporam dados contextuais para modificar seu comportamento de forma dinâmica. Eles podem ajustar suas respostas com base em mudanças ambientais ou variações nos dados de entrada. - Nível 4: Decisões baseadas em aprendizado de máquina
Os fluxos de trabalho aproveitam os modelos de aprendizado de máquina para analisar padrões, prever resultados e otimizar processos. Esses fluxos de trabalho tomam decisões baseadas em dados sem exigir programação explícita para cada cenário possível. - Nível 5: Operações totalmente autônomas
Os fluxos de trabalho orientados por IA executam tarefas de forma independente, exigindo pouca ou nenhuma intervenção humana. Eles aprendem continuamente com interações, refinam seus processos e lidam com tarefas complexas e imprevisíveis com alta eficiência.
Agentes de IA trazem capacidade de adaptação e inteligência aos fluxos de trabalho agentivos, permitindo uma automação que responde de forma inteligente, capaz de ajustar o comportamento com base em novos dados para lidar melhor com novos desafios. A eficácia desses agentes depende da sofisticação dos modelos subjacentes, o que determina sua capacidade de processar informações com precisão. Em ambientes de negócios, os agentes de IA podem colaborar com outros agentes de IA e humanos automatizando consultas de rotina e executando fluxos de trabalho complexos, tudo com supervisão mínima.
Os fluxos de trabalho agentivos não funcionam isoladamente; eles dependem de uma combinação de tecnologias de interação. Eles fornecem a estrutura e a inteligência necessárias para que a automação da IA funcione de forma eficaz:
- APR
A APR (Robotic Process Automation, automação de processos robóticos) permite que os bots de software lidem com tarefas repetitivas que seguem regras predefinidas, como entrada de dados e processamento de transações. Em um fluxo de trabalho agentivo, os agentes de IA dependem da APR para interagir com aplicações e realizar operações estruturadas de forma rápida e consistente. - Processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural (NLP) permite que os agentes de IA interpretem e gerem linguagem humana, tornando as interações mais intuitivas. Ele ajuda no processamento de entrada do usuário, na extração de significado e na resposta dentro do contexto relevante. - Agentes de IA
Como mencionado, agentes de IA são sistemas autônomos projetados para coletar dados, tomar decisões e executar tarefas para alcançar metas predefinidas. Eles se adaptam a novas informações, aprendem ao longo do tempo e podem gerenciar uma grande variedade de tarefas, desde simples ações repetitivas até soluções de problemas complexos. - Orquestração de fluxo de trabalho
A orquestração de fluxo de trabalho coordena os vários componentes de um fluxo de trabalho agentivo para que as tarefas sejam executadas na sequência correta e as dependências sejam gerenciadas corretamente. Isso dá às organizações a capacidade de projetar e monitorar fluxos de trabalho que integram dados de várias tecnologias e sistemas. - Engenharia de prompts
A engenharia de prompts influencia a forma como os agentes de IA estruturam e concluem tarefas. Técnicas como planejamento e autorreflexão ajudam os agentes a resolver problemas complexos, determinar a melhor linha de ação, refinar seus resultados e muito mais. - Redes de IA generativas
As redes de IA generativa (GAINs) permitem que vários agentes de IA coordenem suas ações para lidar com tarefas complexas. Cada agente é especializado em uma função específica: um pode gerar conteúdo, outro pode criticar a saída e um terceiro pode refinar a estrutura geral. Essa abordagem coletiva ajuda a produzir resultados de maior qualidade.
Os fluxos de trabalho agentivos dependem de padrões de projeto específicos, que são abordagens repetíveis que definem como os agentes de IA operam e interagem. Confira a seguir alguns dos padrões de projeto mais comumente usados em fluxos de trabalho agentivos:
- Reflexão
Os agentes de AI melhoram seu desempenho revisando suas próprias entradas e identificando áreas de melhoria. Esse padrão permite que os agentes refinem respostas por meio de várias iterações, levando a resultados mais precisos. Ele é comumente usado em programação, escrita, tarefas de solução de problemas e outras atividades que se beneficiam da otimização contínua. - Uso de dados e ferramentas
Agentes de IA ampliam suas capacidades ao integrar ferramentas externas, como APIs, mecanismos de busca e bancos de dados. Esse padrão permite que os agentes recuperem informações e usem dados relevantes, executando comandos ao interagir com sistemas digitais em vez de depender exclusivamente de seus próprios modelos internos. - Planejamento
Planejamento refere-se a tornar os agentes de IA mais inteligentes, treinando-os para raciocinar e elaborar estratégias de forma mais eficaz, além de desenvolver sua capacidade de dividir tarefas complexas. Em vez de simplesmente gerar respostas, eles determinam a sequência de ações simples necessárias para concluir uma tarefa e, em seguida, ajustam sua abordagem conforme necessário. Esse padrão permite que os agentes coordenem fluxos de trabalho de várias etapas. - Colaboração de vários agentes
Vários agentes de IA trabalham juntos, cada um deles especializado em uma função específica para lidar com tarefas mais complexas como uma equipe. Ao distribuir responsabilidades, os sistemas de vários agentes melhoram a resolução de problemas e garantem saídas de maior qualidade.
Os agentes de IA são definidos pelo que podem realizar. As seguintes capacidades são fundamentais para o funcionamento dos fluxos de trabalho agentivos:
- Percepção
Os agentes de IA reúnem e interpretam informações de várias fontes, incluindo dados estruturados, texto não estruturado e entradas em tempo real. Essa capacidade permite que eles avaliem situações com precisão e ajustem suas respostas com base em informações adicionadas. - Autonomia
Agentes de IA operam de forma independente, selecionando estratégias e gerenciando recursos sem intervenção humana constante. Eles determinam a melhor linha de ação para uma determinada tarefa e ajustam sua abordagem conforme as condições mudam. - Capacidade de aprendizado
Os fluxos de trabalho agentivos oferecem suporte aos agentes de IA para melhorar o desempenho por meio da experiência. Aproveitando as técnicas de aprendizado de máquina, os agentes refinam seus processos de tomada de decisão, reconhecem padrões e aprimoram as respostas futuras. - Raciocínio
Os agentes de IA analisam o ambiente, avaliam os dados disponíveis e aplicam estruturas lógicas à solução de problemas. Dessa forma, eles conseguem desenvolver soluções que se alinham com metas específicas, ao mesmo tempo em que consideram as restrições e os recursos disponíveis. - Tomada de decisões éticas
Os agentes de IA nos fluxos de trabalho agentivos são projetados para reconhecer e mitigar vieses nos dados e na tomada de decisões. Eles fornecem transparência explicando suas ações, garantindo que a automação se alinhe aos padrões éticos e regulatórios.
- Tomada de decisões
Os agentes de IA devem ser capazes de avaliar dados, analisar possíveis ações e selecionar a abordagem mais eficaz para cada tarefa. Eles aplicam algoritmos de tomada de decisão para processar informações e adaptar suas estratégias às suas condições. - Decomposição de tarefas
Dividir tarefas complexas permite que os agentes de IA executem fluxos de trabalho com mais eficiência. Ao mapear as dependências entre subtarefas, os agentes podem determinar a ordem ideal de execução e priorizar ações. - Integração com sistemas existentes
A integração perfeita com software, bancos de dados e infraestrutura garante que os agentes de IA possam acessar as informações de que dependem. - Interatividade humana
Independentemente da autonomia, os agentes de IA podem exigir entradas, feedback ou supervisão de operadores humanos. Os usuários podem fornecer orientação por meio de prompts de texto, comandos de voz ou ajustes manuais, garantindo que os fluxos de trabalho estejam alinhados com os objetivos do negócio. - Conclusão de tarefas e acompanhamento
Após a execução de uma tarefa, os agentes de IA avaliam o resultado, monitoram as métricas de desempenho e refinam sua abordagem para futuras iterações. A documentação de resultados e a identificação de áreas de melhoria ajudam a manter a precisão e a confiabilidade ao longo do tempo.
Os fluxos de trabalho agentivos têm o potencial de transformar a forma como as empresas operam. Integrando a automação inteligente, as empresas podem simplificar suas operações, respondendo com mais eficiência aos desafios e mantendo a consistência até mesmo nos fluxos de trabalho mais complexos. Aplicadas corretamente, essas vantagens resultam em maior resiliência e capacidade de resposta, capacitando as equipes a realizar mais usando menos recursos.
Mais especificamente, os benefícios dos fluxos de trabalho agentivos incluem:
- Maior eficiência
Ao automatizar tarefas complexas e de vários etapas, os fluxos de trabalho agentivos reduzem o tempo e o esforço necessários para completar processos rotineiros. Os agentes de IA podem lidar com trabalhos de alto volume sem fadiga, garantindo que as tarefas sejam executadas mais rapidamente e dando aos funcionários humanos mais largura de banda para se concentrarem em outras tarefas essenciais. - Melhor tomada de decisões
Os agentes de IA analisam grandes conjuntos de dados em tempo real, identificando padrões e gerando informações que ajudam em uma melhor tomada de decisões. Para escolhas operacionais de rotina, os agentes podem agir de forma autônoma, enquanto para decisões mais complexas, fornecem às partes interessadas informações baseadas em dados e recomendações inteligentes. - Maior precisão
Erros em fluxos de trabalho manuais podem causar grande prejuízo. Os agentes de IA minimizam esses riscos executando tarefas com precisão, realizando verificações cruzadas de dados para identificar discrepâncias e sinalizando anomalias antes que elas se tornem problemáticas. - Aumento da agilidade
Ao contrário dos sistemas de automação rígidos, os fluxos de trabalho agentivos podem ajustar suas ações com base em novas entradas, incluindo prioridades em evolução ou interrupções inesperadas. Essa adaptabilidade permite que as empresas respondam rapidamente às mudanças de mercado, às mudanças regulatórias, aos desafios operacionais etc. - Escalabilidade
Os fluxos de trabalho agentivos se expandem perfeitamente para acomodar cargas de trabalho crescentes sem sacrificar o desempenho. Quer a demanda esteja crescendo ou recuando, esses agentes distribuem tarefas para garantir que os níveis de serviço permaneçam consistentemente altos. - Economia de custos
Reduzir a dependência do trabalho manual, otimizar a alocação de recursos, minimizar erros dispendiosos: não é difícil perceber como os fluxos de trabalho agentivos contribuem para a redução de custos. As empresas podem reinvestir essas economias em outras iniciativas de alto valor. - Capacidade de operação 24 horas por dia, 7 dias por semana
Os agentes de IA trabalham continuamente, mantendo as operações comerciais durante todo o dia. Ao contrário das equipes humanas que exigem tempo de inatividade, os fluxos de trabalho agentivos garantem que as tarefas críticas, como suporte ao cliente, processamento de transações e monitoramento do sistema, estejam sempre disponíveis, sem interrupção. - Produtividade em grande escala
Os fluxos de trabalho agentivos aceleram os resultados de negócios ao delegar o trabalho a agentes de IA que operam de forma independente, mas eficaz. Essa força de trabalho digital escalável libera saídas aprimoradas, oferecendo aos funcionários o suporte necessário para serem mais produtivos e impactantes.
Embora os fluxos de trabalho agentivos ofereçam vantagens significativas, sua implementação apresenta certos desafios. Esteja ciente das seguintes limitações, pois elas podem atrapalhar a implantação bem-sucedida da tecnologia agentiva:
- Alta demanda de infraestrutura
Os fluxos de trabalho agentivos exigem o suporte de uma pilha de tecnologia capaz de lidar com processamento de dados em larga escala e cálculos complexos. As organizações devem investir em recursos de nuvem escaláveis ou em hardware avançado no local para facilitar o trabalho que seus agentes de IA fazem. Manter essa infraestrutura interna pode adicionar custos e complexidade contínuos. - Problemas de acessibilidade e confiabilidade de dados
Dados de alta qualidade e bem estruturados são vitais para os agentes de IA. Conjuntos de dados isolados ou incompletos podem diminuir o tempo de processamento e reduzir a precisão. Além disso, viés nos dados de treinamento pode levar a decisões incorretas, limitando a eficácia dos processos automatizados. - Desafios da compatibilidade de sistemas legados
Muitas empresas operam em sistemas mais antigos que não foram criados para acomodar a automação de IA. Infraestrutura legada pode não ter conectividade com a API ou a capacidade de processar dados em tempo real, e atualizar ou adaptar esses sistemas pode ser um pré-requisito para implementar fluxos de trabalho agentivos.
Os fluxos de trabalho agentivos podem ser aplicados em funções de negócios, departamentos e setores: em qualquer lugar onde uma organização possa se beneficiar de um sistema automatizado inteligente e orientado por dados. É claro que existem algumas áreas que são mais adequadas para essa tecnologia do que outras. Dentre essas variações, estão:
As equipes de RH gerenciam uma série de responsabilidades administrativas e estratégicas, desde o recrutamento até o compromisso com o funcionário. Os fluxos de trabalho agentivos otimizam muitas atividades de gestão do RH, como o processamento de solicitações de folga e a automação da documentação relacionada à conformidade. Por exemplo, os agentes de IA podem analisar os cronogramas dos funcionários e as cargas de trabalho dos departamentos para aprovar ou sugerir alternativas para solicitações de férias, reduzindo os gargalos nos departamentos de RH.
Manter os projetos dentro do cronograma geralmente requer supervisão e coordenação contínuas entre várias equipes. Os fluxos de trabalho agentivos podem automatizar muitas responsabilidades associadas à gestão de projetos, como rastreamento de status, ajuste de atribuições de tarefas com base na distribuição da carga de trabalho e envio de alertas quando os prazos se aproximam. Considere um projeto de desenvolvimento de software; o agente de IA pode identificar e sinalizar possíveis atrasos e reatribuir recursos para manter o ritmo sem exigir intervenção direta dos gerentes de projeto.
Lidar com as dúvidas dos clientes de forma eficiente é essencial para manter a satisfação e gerar fidelidade. Os fluxos de trabalho agentivos melhoram as operações de serviços ao resolver automaticamente perguntas rotineiras e escalar questões complexas com suporte de contexto relevante. Os agentes de IA podem melhorar o suporte ao cliente processando solicitações de reembolso e fornecendo etapas de solução de problemas, tudo isso enquanto buscam aprovação humana quando necessário.
Os departamentos de TI lidam frequentemente com tarefas repetitivas, como redefinições de senha, provisionamento de software, monitoramento do sistema e muito mais, deixando pouco tempo para que eles desempenhem um papel mais direto na estratégia de TI. Os fluxos de trabalho agentivos automatizam esses processos, liberando a equipe de TI para aplicar sua experiência em outro lugar.
As equipes de finanças contam com precisão, velocidade e conformidade para gerenciar preocupações financeiras. Os fluxos de trabalho agentivos auxiliam na validação de dados financeiros, na simplificação do processamento de faturas e na detecção de quaisquer anomalias em transações financeiras que possam significar erros ou atividades fraudulentas. No processamento de aplicações de empréstimo, os agentes de IA podem analisar o histórico de crédito, verificar a documentação de renda e gerar recomendações de aprovação, reduzindo os tempos de processamento e garantindo a consistência na tomada de decisões.
Os fluxos de trabalho agentivos melhoram a cibersegurança detectando anomalias, analisando riscos cibernéticos e automatizando as medidas de resposta. Se um sistema identificar atividade de rede incomum, o agente de IA pode isolar imediatamente o endpoint afetado e alertar as equipes de segurança, interrompendo possíveis violações, mesmo no momento em que elas ocorrem.
A gestão da cadeia de suprimentos envolve um fluxo constante de dados. Os fluxos de trabalho agentivos ajudam monitorando os níveis de estoque, otimizando as rotas de envio e respondendo às interrupções da cadeia de suprimentos, fornecendo aos tomadores de decisão as informações detalhadas de que precisam. Por exemplo, quando um produto está fora de estoque, um agente de IA pode identificar inventários alternativos, comunicar opções aos clientes e atualizar os sistemas de atendimento para minimizar os atrasos.
Os fluxos de trabalho agentivos são capazes de analisar o comportamento do cliente para prever preferências e ajustar as mensagens de marketing para os indivíduos-alvo. Os agentes de IA também podem segmentar públicos, gerar campanhas por e-mail e recomendar estratégias de conteúdo com base no histórico de compras, garantindo um alcance mais eficaz com o mínimo de esforço manual.
Os fluxos de trabalho agentivos têm o potencial de revolucionar essencialmente todos os departamentos de uma empresa, mas apenas se aqueles que implementam esses processos o fizerem corretamente. Ao considerar uma solução de IA agentiva, considere as seguintes dicas:
Definir claramente as metas garante que todos os agentes de IA no fluxo de trabalho estejam alinhados a um resultado comum. Se o objetivo é reduzir o tempo de resposta no atendimento ao cliente ou melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos (ou qualquer outro motivo importante), ser claro sobre o que precisa ser alcançado ajudará a orientar o design do fluxo de trabalho e fornecer um parâmetro para medir o sucesso. Uma meta bem definida também evita ineficiências porque mantém os agentes concentrados em suas tarefas mais impactantes.
As organizações devem implementar políticas de governança de dados para rastrear o uso de dados, gerenciar permissões de acesso e manter trilhas de auditoria completas. A aplicação de metadados aos principais pontos de dados melhora a transparência, garantindo que os fluxos de trabalho permaneçam em conformidade com as normas de segurança e privacidade de dados.
É verdade que um os maiores atrativos dos fluxos de trabalho agentivos é a sua capacidade de operar de forma autônoma. Mesmo assim, os agentes de IA mais avançados ainda se beneficiam de alguma supervisão humana. Manter as pessoas envolvidas permite que as organizações validem decisões geradas por IA e refinem processos com base no feedback real. Em fluxos de trabalho que lidam com informações confidenciais ou que estão envolvidos em decisões de alto risco, a revisão humana entrega mais uma camada de responsabilidade e confiança.
Diferentes agentes de IA se destacam em diferentes tarefas, e projetar fluxos de trabalho para aproveitar ao máximo essas especializações gera um melhor desempenho. A atribuição de tarefas com base nos recursos de cada agente mantém os fluxos de trabalho em execução com eficiência.
Fluxos de trabalho complexos geralmente exigem que vários agentes de IA trabalhem juntos para concluir tarefas interdependentes. Projetar fluxos de trabalho que permitam que os agentes se comuniquem e coordenem melhor suas ações pode resultar em automação mais adaptável e resiliente. Na gestão da cadeia de suprimentos, por exemplo, um agente de IA pode monitorar o inventário enquanto outro coordena as comunicações com o fornecedor, permitindo que o sistema se ajuste dinamicamente às flutuações do estoque.
Os fluxos de trabalho agentivos melhoram à medida que vão sendo utilizados, então é natural querer colocá-los em funcionamento o mais rapidamente possível. Dito isso, uma implementação precipitada sem a base certa pode causar problemas como ineficiências, adoção limitada ou diminuição da eficácia da segurança. Seguindo uma abordagem estruturada, as organizações podem garantir que sua abordagem à automação de IA esteja definida para fornecer resultados significativos.
Siga estas etapas para começar:
- Avalie a prontidão organizacional
Antes de implantar fluxos de trabalho agentivos, avalie se a organização tem a infraestrutura e os recursos necessários. Considere se os sistemas existentes têm suporte a processos inteligentes ou, se não puderem, determine quais upgrades podem ser necessários. Além disso, promova a adoção garantindo que os funcionários e as partes interessadas entendam os benefícios e as implicações da automação agentiva. - Identifique os processos certos
Nem todo fluxo de trabalho se beneficia igualmente da automação de IA. Concentre-se em processos repetitivos, com uso intenso de dados ou propensos a erros humanos. As tarefas que exigem tomada de decisões em tempo real ou envolvem processamento de informações em grande escala, como detecção de fraude ou rastreamento de inventário, são fortes candidatas a fluxos de trabalho agentivos. - Escolha as tecnologias de IA certas
A seleção das ferramentas de IA certas depende muito de quais fluxos de trabalho devem ser automatizados. Alguns podem exigir processamento de linguagem natural (NLP) avançado para interações com clientes, enquanto outros podem precisar de modelos de aprendizado de máquina para análise preditiva. Avaliar as opções de tecnologia em relação às necessidades específicas ajudará a estabelecer uma base sólida para a implementação. - Execute projetos piloto antes de dimensionar
A paciência é uma virtude: em vez de implantar imediatamente fluxos de trabalho agentivos em toda a organização, comece com um projeto piloto controlado. Isso permite que as equipes testem o desempenho do agente de IA, refinem processos e resolvam quaisquer desafios antes de dimensionar a solução. Assim que um piloto for bem-sucedido, expanda gradualmente a adoção para outros fluxos de trabalho e departamentos.
A ServiceNow oferece uma base poderosa para criar e gerenciar fluxos de trabalho agentivos, unificando agentes de IA, dados e fluxos de trabalho na ServiceNow Platform®. As empresas podem criar fluxos de trabalho inteligentes que conectem departamentos, eliminando erros manuais e impulsionando a eficiência em toda a empresa. A automação com IA garante que os processos se adaptem de forma dinâmica e tranquila às necessidades em constante mudança, dando às suas equipes o tipo de suporte em que elas podem confiar. Simplificando aprovações, automatizando solicitações de serviços de TI, otimizando a logística e muito mais.
Os agentes de IA da ServiceNow tomam medidas de forma autônoma para resolver problemas, executar decisões e interagir com sistemas empresariais, mantendo a governança e a supervisão. Esses agentes de IA operam em toda a organização, reduzindo cargas de trabalho manuais e acelerando os resultados dos negócios. Você pode aproveitar agentes de IA prontos para uso ou criar seus agentes personalizados usando linguagem natural em vez de código.
Os fluxos de trabalho agentivos são o futuro: agende já uma demonstração dos agentes de IA e veja o que esse futuro reserva para seus negócios.