Um agente de IA é um programa inteligente capaz de interagir de forma autônoma com seu ambiente para coletar dados, tomar decisões e executar tarefas. Os agentes de IA podem determinar a melhor linha de ação para atingir os objetivos que lhes são atribuídos e podem incorporar novos dados para melhorar o desempenho ao longo do tempo.
Uma vez limitada à automação de tarefas básicas, a inteligência artificial se expandiu e já desempenha funções na tomada de decisões e no planejamento estratégico, com resultados notáveis. Dessa forma, as organizações estão aproveitando cada vez mais a IA para otimizar operações, prever tendências de mercado, aprimorar as experiências dos clientes e automatizar tarefas e processos que, há poucos anos, não eram possíveis. A capacidade da IA de processar grandes quantidades de dados e fornecer informações que impulsionam decisões de negócios mais inteligentes e rápidas talvez a tenha tornado o componente mais essencial da inovação digital hoje.
Os agentes de IA estão na vanguarda dessa transformação digital. Os modernos agentes de IA fazem mais do que apenas executar ações básicas; eles interagem com seu ambiente, reunindo informações em tempo real e se adaptando a novos desafios de maneiras inteligentes. Os agentes de IA são capazes de tomar decisões de forma autônoma, resolver problemas complexos e melhorar continuamente seu desempenho.
A tecnologia que está no centro do agente de IA é o LLM (large language model, grande modelo de linguagem). Os LLMs são uma poderosa classe de sistemas de ML (machine learning, aprendizado de máquina) projetados para processar e gerar linguagem natural e são o mecanismo que possibilita que um agente de IA entenda objetivos, divida-os em tarefas e comunique suas soluções de forma eficaz. No entanto, os LLMs sozinhos não são suficientes para que os agentes de IA executem tarefas complexas formadas por várias etapas. É aqui que a “chamada de ferramentas” entra em cena. Os agentes de IA podem ampliar seus recursos usando ferramentas externas, como APIs, bancos de dados ou até mesmo outros modelos de IA, para coletar informações em tempo real, analisar dados e adaptar seus fluxos de trabalho.
Os agentes de IA evoluem continuamente por meio de loops de feedback e refinamento iterativo, aprendendo com suas ações e ajustando-as com base em resultados e contribuições humanas, quando necessário. Essa adaptabilidade permite que os agentes de IA melhorem a tomada de decisões e otimizem o desempenho ao longo do tempo. Para fazer isso, esses agentes seguem uma sequência específica de fases:
- Definição de objetivos e planejamento de tarefas
O processo começa com o usuário definindo para o agente de IA uma meta ou um objetivo específico. Assim que o objetivo for definido, o agente de IA inicia o planejamento dividindo o objetivo em tarefas menores e acionáveis. No caso de objetivos mais complexos, o agente de IA mapeia toda uma sequência de subtarefas, criando um roadmap completo para ajudar a direcionar suas ações em fases futuras. - Coleta de dados e aquisição de conhecimento
Para realizar as tarefas e subtarefas identificadas na fase anterior, os agentes de IA precisam de acesso a informações relevantes. Eles coletam dados de várias fontes (internet, bancos de dados internos, ferramentas externas etc.). Nos casos em que o agente de IA não tem conhecimento específico, ele pode usar APIs ou se conectar a outros sistemas para preencher as lacunas. - Tomada de decisões e execução
Uma vez equipado com os dados necessários, o agente de IA emprega modelos de aprendizado de máquina para tomar decisões. Ele avalia as informações, determina uma possível linha de ação e começa a executar as tarefas. - Monitoramento e integração de feedback
À medida que o agente de IA avança em suas tarefas, ele monitora continuamente os resultados de suas ações, coletando feedback de seu ambiente e do usuário. Esse feedback é essencial para autoavaliação e governança, pois permite que o agente de IA ajuste sua abordagem, se necessário. O agente de IA também pode criar novas subtarefas com base no feedback que recebe, garantindo que permaneça alinhado com o objetivo final do usuário. - Aprendizado e melhoria
Depois de concluir uma tarefa, o agente de IA armazena os dados e as lições aprendidas em sua base de conhecimento. Isso permite que ela refine suas estratégias para futuras interações. Com o tempo, esse processo possibilita que o agente de IA se torne mais preciso e eficiente.
Um sistema de memória eficiente é fundamental para o desempenho dos agentes de IA, permitindo que eles armazenem, recuperem e atualizem informações em tempo real. A memória permite que os agentes de IA “se lembrem” de interações passadas, decisões, soluções e dados aprendidos, promovendo coerência e relevância ao realizar tarefas. Sem uma infraestrutura de memória abrangente, os agentes de IA podem ter dificuldades com consistência, repetir erros passados ou simplesmente perder o controle das preferências do usuário.
Muitos sistemas de IA hoje dependem de uma combinação de bancos de dados na memória, relacionais e vetoriais para lidar com diferentes tipos de dados. No entanto, essa abordagem fragmentada pode criar ineficiências, especialmente em configurações mais complexas com múltiplos agentes. Um sistema de memória bem integrado ajuda os agentes de IA a gerenciar vários formatos de dados, incluindo documentos, código, tabelas e conceitos mais abstratos, dando a eles os recursos de que precisam para responder de forma eficaz a uma variedade de tarefas.
Para dar suporte a vários agentes de IA que trabalham de forma colaborativa, os sistemas de memória também devem permitir o acesso compartilhado às informações e, ao mesmo tempo, manter a identidade independente de cada agente. Isso capacita os agentes de IA a se coordenarem em caso de problemas complexos e, ao mesmo tempo, preservar seus próprios comportamentos aprendidos. Um sistema de memória bem projetado melhora a capacidade do agente de IA de executar tarefas e de se autoaprimorar.
Os agentes de IA são sistemas complexos compostos por vários componentes. Alguns são inerentes a todos os agentes de IA, enquanto outros são específicos das tarefas que apenas alguns agentes foram projetados para realizar.
Os componentes universais viabilizam as funções essenciais que permitem que o agente colete dados, tome decisões e execute tarefas. Todos os agentes de IA incluem os seguintes componentes, independentemente de onde ou como operam:
- Arquitetura do agente de IA
A arquitetura é a base do agente de IA. Ela pode ser uma estrutura física, como um robô com motores e sensores, ou uma plataforma baseada em software que depende de APIs e bancos de dados para oferecer suporte essencial. A arquitetura abriga todas as ferramentas e sistemas de que o agente de IA precisa para funcionar de forma autônoma. - Função do agente de IA
A função de agente de IA determina como as informações coletadas pelo agente são processadas e transformadas em ações. Ela foi projetada para mapear os dados de entrada para um conjunto de respostas ou ações com base nos objetivos do agente. - Programa do agente de IA
O programa do agente de IA integra a arquitetura e a função do agente em um sistema funcional de implementação. Isso inclui tudo, desde a codificação da lógica por trás da tomada de decisões do agente de IA até a implantação no ambiente necessário. O programa do agente de IA alinha os objetivos dele aos requisitos técnicos necessários para que esse agente opere sem problemas.
Dependendo das tarefas que os agentes de IA recebem e de onde eles são projetados para funcionar, componentes adicionais podem ser necessários para habilitar recursos mais especializados. Esses componentes condicionais estão presentes apenas em tipos específicos de agentes de IA:
- Sensores
Os sensores permitem que o agente de IA colete dados de seu ambiente. Para agentes físicos, esses sensores podem ser câmeras, microfones, radares etc. Já agentes baseados em software podem usar ferramentas como rastreadores da web ou leitores de arquivos. - Processadores
O processador faz parte do “cérebro” do agente de IA e é responsável por processar os dados dos sensores e convertê-los em informações acionáveis. Os processadores executam os cálculos complexos necessários para analisar informações e decidir a melhor linha de ação. - Atuadores
Os atuadores físicos incluem braços robóticos ou rodas para movimento (dando ao agente de IA a capacidade de se mover dentro do mundo físico), enquanto os agentes de IA digital podem usar ferramentas para criar arquivos ou enviar comandos em sistemas de software. Esses componentes realizam as ações ditadas pelo processo de tomada de decisões do agente de IA. - Sistemas de controle
Os sistemas de controle gerenciam como o agente de IA processa dados e decide sobre ações. Eles fazem a coordenação entre os sensores, processadores e atuadores para garantir que o agente de IA funcione conforme o pretendido. Em sistemas de IA mais avançados, os sistemas de controle permitem que o agente de IA se adapte e se autocorrija com base no feedback.
Como mencionado anteriormente, os agentes de IA podem assumir diferentes formas, dependendo da complexidade de seus objetivos e dos ambientes em que operam. Do seguimento básico de regras ao aprendizado avançado, os recursos dos agentes de IA variam de funções simples e reativas a processos de tomada de decisões altamente autônomos. Abaixo estão as principais categorias de agentes de IA comumente usados em diferentes setores:
- Agentes de IA de reflexo simples
Esses agentes de IA operam com base em regras predefinidas e respondem a estímulos específicos. Eles são o tipo mais básico de agente de IA e funcionam sem memória ou sem uma tomada de decisões mais complexa. Os agentes de IA de reflexo simples são adequados para tarefas simples que não exigem contexto ou aprendizado, como um sistema de sprinklers inteligentes que aciona a água quando os níveis de umidade do solo caem abaixo de um limite definido. - Agentes de IA de reflexo baseado em modelos
Os agentes de IA de reflexo baseado em modelos são mais avançados do que os de reflexo simples. Eles mantêm um modelo interno do ambiente, o que lhes permite tomar decisões mais informadas. Esses agentes de IA usam dados atuais e memória de interações passadas para ajustar seu comportamento. Um exemplo comum é um aspirador robótico que lembra onde já limpou e evita o retorno imediato às mesmas áreas. - Agentes de IA baseados em objetivos
Os agentes de IA baseados em objetivos são projetados para atingir objetivos específicos gerando e executando planos de ação. Esses agentes de IA consideram várias ações possíveis e escolhem o caminho mais eficaz para alcançar seu objetivo. Um agente de IA hospitalar que monitora os sinais vitais do paciente e envia alertas se o quadro de um paciente piorar é um exemplo de agente de IA baseado em objetivos. Ele cria uma série de ações, como escalação para médicos ou ajuste de medicamentos, com o objetivo de estabilizar o paciente. - Agentes de IA baseados nas utilidades
Os agentes de IA baseados em utilidades levam a tomada de decisões um passo adiante, avaliando diferentes ações possíveis com base na função de um serviço público. Essa função mede o possível sucesso de cada ação com base em critérios como eficiência, custo ou velocidade. Esses agentes de IA são ideais para tarefas em que vários resultados são possíveis, como otimizar uma rota de entrega com base na eficiência de combustível e nas condições de tráfego. - Agentes de IA de aprendizado
Os agentes de IA se adaptam ao longo do tempo aprendendo com seu ambiente e suas experiências. Eles podem melhorar seu desempenho armazenando ações e feedback anteriores, que usam para refinar decisões futuras. Esses agentes de IA são comumente usados em sistemas que exigem personalização, como bots de suporte ao cliente orientados por IA que aprendem com cada interação para melhorar suas respostas. - Agentes de IA hierárquicos
Os agentes de IA hierárquicos trabalham como um grupo coordenado. Aqui, os agentes de nível superior dividem tarefas complexas em tarefas menores e gerenciáveis. Essas tarefas menores são delegadas a agentes de nível inferior, que operam independentemente, mas relatam seu progresso ao agente de nível superior. Essa estrutura é útil para projetos grandes e de várias etapas em que diferentes agentes cuidam de subtarefas especializadas. - Copilotos
Copilotos são projetados para ajudar seres humanos fornecendo recomendações ou concluindo tarefas com base na entrada do usuário. Embora não sejam totalmente autônomos, os copilotos oferecem suporte em tempo real, facilitando a tomada de decisões humanas com sugestões orientadas por IA. Exemplos incluem assistentes ou sistemas de escrita por IA, que ajudam nas tarefas de codificação, sugerindo melhorias ou correções. - Agentes de IA autônomos
Os agentes de IA autônomos são sistemas totalmente autossuficientes capazes de realizar tarefas complexas sem qualquer intervenção humana. Ao contrário dos copilotos, esses agentes de IA podem tomar decisões, coletar dados e executar ações de forma independente. Eles são frequentemente usados em ambientes em que é necessária a tomada de decisões contínua e em tempo real, como veículos autônomos ou sistemas robóticos avançados.
Independentemente dos vários tipos de agentes de IA, todos eles oferecem benefícios bem consistentes. Veja as vantagens mais notáveis que as empresas podem esperar ao implantar agentes de IA:
Essencialmente, os agentes de IA são basicamente sistemas autônomos que são capazes de automatizar fluxos de trabalho sem a necessidade de supervisão extensiva. Isso possibilita que os agentes de IA assumam tarefas repetitivas e demoradas, liberando os funcionários humanos para concentrarem mais tempo no trabalho de maior valor agregado. Ao lidar com ações rotineiras, como entrada de dados, agendamento, suporte ao cliente ou outras atividades essenciais (mas demoradas), esses agentes de IA aumentam o potencial de produtividade dos funcionários.
Os seres humanos só conseguem se concentrar em alguns problemas de cada vez; os agentes de IA não têm essas limitações. Os agentes de IA podem lidar com várias tarefas ou interações simultaneamente, processando e atuando em enormes quantidades de dados em muito pouco tempo. Essa velocidade e capacidade multitarefas permitem que as empresas gerenciem grandes volumes de trabalho sem sacrificar a qualidade, especialmente nas operações do serviço de atendimento ao cliente.
Por falar em qualidade, os agentes de IA mostraram que consistentemente oferecem respostas mais precisas, abrangentes e personalizadas do que os sistemas automatizados tradicionais. Eles podem integrar conhecimento de várias fontes, colaborar com outros agentes e aprender com suas interações para melhorar continuamente suas saídas.
Ineficiências de processos, tarefas manuais repetitivas, erros humanos, tempos de resposta lentos: todos esses problemas aumentam as despesas para as organizações. Com os agentes de IA, isso não é um problema; ao automatizar tarefas e reduzir a necessidade de mão de obra manual, os agentes de IA minimizam erros que podem surgir da entrada humana, reduzir o tempo de processamento e simplificar os fluxos de trabalho. Essa redução nas ineficiências economiza tempo e reduz os custos gerais.
Os agentes de IA usam aprendizado de máquina e análise de dados para processar dados em tempo real, capacitando as organizações a tomar decisões mais rápidas com base em informações confiáveis. Eles podem prever tendências, identificar padrões e criar soluções baseadas em dados para uso em todos os departamentos.
Os agentes de IA oferecem saídas consistentes e precisas, eliminando a variabilidade naturalmente presente no trabalho humano. Independentemente das tarefas atribuídas a eles, os agentes de IA garantem que os processos sejam realizados de forma uniforme, reduzindo erros e mantendo altos padrões. Isso é essencial para tarefas em que a consistência é fundamental, como fornecer suporte técnico ou processar transações.
À medida que as empresas crescem, as necessidades operacionais delas também aumentam. Os agentes de IA aumentam a escalabilidade ajustando-se a cargas de trabalho maiores sem sacrificar o desempenho ou exigir aumento dos gastos. Os agentes de IA podem ser facilmente aumentados ou reduzidos para atender à demanda, permitindo que as empresas dimensionem corretamente seus recursos sem uma alteração proporcional no tamanho da equipe ou nos recursos.
Os agentes de IA aprimoram a experiência do cliente oferecendo um serviço personalizado, rápido e confiável. Disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, eles podem interagir com os clientes a qualquer momento, fornecendo respostas instantâneas e suporte. Sua capacidade de aprender com interações anteriores e usar esses dados para personalizar respostas e prever as necessidades dos clientes os diferencia para estabelecer relacionamentos positivos entre compradores e vendedores a longo prazo. Esse compromisso contínuo melhora a satisfação do cliente e promove a fidelidade.
Embora os agentes de IA ofereçam benefícios inegáveis, eles também podem apresentar certos desafios. Abaixo estão alguns dos maiores obstáculos que as organizações podem enfrentar ao implantar agentes de IA:
Os agentes de IA dependem de grandes volumes de dados para funcionar de forma eficaz, muitas vezes lidando com informações confidenciais de clientes ou empresas. Isso levanta questões significativas de privacidade e segurança de dados, pois qualquer manipulação incorreta desses dados pode levar ao acesso não autorizado a dados e comprometer as identidades dos clientes. Além disso, o não cumprimento das normas de privacidade de dados, como GDPR ou CCPA, pode colocar a empresa sob o risco de sofrer penalidades legais graves e danos irreparáveis à reputação.
As empresas devem implementar políticas sólidas de governança de dados, incluindo criptografia, anonimização e auditorias regulares para proteger os dados e estabelecer total conformidade com as leis de privacidade. O monitoramento contínuo da atividade do agente de IA garante que qualquer comportamento perigoso seja detectado e tratado rapidamente.
Os agentes de IA, particularmente aqueles que utilizam modelos de aprendizado de máquina, às vezes podem produzir resultados enviesados ou injustos devido às falhas em seus dados de treinamento. Isso pode levar a decisões ou recomendações que discriminam involuntariamente com base em fatores como raça, gênero, condição socioeconômica ou outras caraterísticas protegidas.
Tais vieses podem prejudicar os usuários e prejudicar a reputação das empresas que dependem de agentes de IA, o que torna essencial resolver esses problemas durante o desenvolvimento e a implantação. Incorporar verificações de imparcialidade, auditorias regulares e outras formas de supervisão humana no processo de desenvolvimento de IA pode ajudar a combater esses problemas. Da mesma forma, atualizar e diversificar regularmente os dados de treinamento reduz a probabilidade de o agente produzir resultados enviesados.
Criar, treinar e implantar agentes de IA é um processo complexo com alto consumo de recursos. O desenvolvimento de IA requer experiência especializada em vários campos altamente técnicos. Além disso, modelos de treinamento com dados específicos da empresa podem ser computacionalmente caros, exigindo imensos recursos de computação. Da mesma forma, dimensionar esses sistemas e garantir que eles tenham um bom desempenho em diferentes casos de uso também pode ser fonte de dores de cabeça.
Para lidar com esses desafios técnicos, as organizações podem aproveitar plataformas de IA pré-criadas ou fazer parcerias com fornecedores experientes que oferecem soluções de IA personalizadas para necessidades de negócio específicas. Essas plataformas de terceiros podem reduzir significativamente o tempo e os custos de desenvolvimento e, ao mesmo tempo, oferecer escalabilidade. Além disso, investir em infraestrutura baseada na nuvem pode ajudar a simplificar o processo, oferecendo poder computacional flexível e ferramentas para treinar e implantar agentes de IA sem a necessidade de uma ampla infraestrutura interna.
A implementação eficaz de agentes de IA requer planejamento cuidadoso, objetivos claros e otimização contínua. Para evitar os desafios abordados acima e aumentar ao máximo as chances de uma transição digital bem-sucedida, considere as seguintes etapas:
A base de qualquer implementação de agente de IA começa com objetivos bem definidos; as organizações precisam especificar o que pretendem alcançar. Definir esses objetivos desde o início cria uma estrutura para avaliar o sucesso e, ao mesmo tempo, garantir que todas as soluções de IA sejam adaptadas para atender às necessidades de negócio. Os objetivos devem ser mensuráveis, específicos e alinhados às prioridades estratégicas de longo prazo.
Os dados são a espinha dorsal dos agentes de IA, e a qualidade dos dados define o desempenho deles. Antes de implantar sistemas de IA, as organizações devem auditar fontes de dados existentes para garantir a integridade, a relevância e a precisão deles. Isso inclui remover inconsistências, redundâncias e imprecisões dos dados, o que poderia levar a saídas falhas. Além disso, a configuração de estruturas eficientes de gestão de dados garante aos agentes de IA o poder de acessar e processar informações com o mínimo de atrito. A padronização de dados entre plataformas e sistemas também garante uma integração mais tranquila aos fluxos de trabalho de IA.
Nem todos os agentes são adequados para cada caso de uso. A adequação do agente de IA depende da complexidade das tarefas que ele executará. Por exemplo, um agente de reflexo simples pode ser suficiente para automatizar operações de rotina, como agendamento, enquanto agentes de aprendizado mais avançados provavelmente serão necessários para atendimento ao cliente ou otimização da cadeia de suprimentos. Considere fatores como autonomia na tomada de decisões, adaptabilidade e capacidade de aprendizado e selecione um agente de IA que esteja equipado para lidar com os desafios específicos do ambiente operacional.
Os agentes de IA não devem funcionar isoladamente, eles têm um desempenho melhor quando estão profundamente integrados à infraestrutura existente (incluindo ferramentas e aplicações). A integração adequada garante que os agentes de IA tenham acesso a dados em tempo real, permitindo que eles operem de forma eficaz e em coordenação com outros processos de negócios. Colabore com as equipes de TI para garantir que a integração seja segura e escalável.
Os agentes de IA não devem funcionar isoladamente, eles têm um desempenho melhor quando estão profundamente integrados à infraestrutura existente (incluindo ferramentas e aplicações). A integração adequada garante que os agentes de IA tenham acesso a dados em tempo real, permitindo que eles operem de forma eficaz e em coordenação com outros processos de negócios. Colabore com as equipes de TI para garantir que a integração seja segura e escalável.
Após a implantação, os agentes de IA se beneficiam do monitoramento e da otimização contínuos à medida que se adaptam às necessidades em constante mudança e mantêm o alto desempenho. Ao acompanhar os KPIs (key performance indicators, principais indicadores de desempenho), as organizações podem avaliar a eficácia de seus sistemas de IA e identificar quaisquer áreas que possam precisar de melhoria. Atualizações regulares, com base em feedback e dados de desempenho, ajudarão os agentes de IA a se manterem relevantes à medida que aprendem com seu ambiente e suas interações.
Os agentes de IA se destacam na automação, mas não são infalíveis. Existem cenários, especialmente em casos complexos ou sensíveis, onde a supervisão humana é necessária. A implementação de protocolos claros sobre quando a intervenção humana é necessária ajuda os sistemas de IA a operar de forma eficiente e ética, sem comprometer a qualidade. Como vantagem adicional, essa abordagem colaborativa humana garante que a IA aprimore a tomada de decisões, em vez de substituí-la.
Priorize a conformidade com as normas relevantes de proteção de dados. Realize auditorias de segurança regularmente para evitar violações. Implemente medidas de segurança abrangentes, como criptografia forte, controles de acesso detalhados e auditorias regulares. Com os dados protegidos, os agentes de IA podem funcionar sem risco de violações ou não conformidade, garantindo que as informações da organização e dos clientes permaneçam seguras e intactas.
Os agentes de IA estão transformando a forma como as empresas alcançam a produtividade em escala, e a ServiceNow AI Platform da ServiceNow fornece os recursos para maximizar o potencial deles. Com os Agentes de IA da ServiceNow, as empresas podem liberar a produtividade 24 horas por dia, 7 dias por semana, em centenas de casos de uso, incluindo TI, atendimento ao cliente, RH, compras e até mesmo tarefas de desenvolvimento de software. Os usuários podem criar facilmente agentes de IA personalizados e habilidades adaptadas às suas necessidades específicas, possibilitando que os agentes aprendam e se adaptem juntamente com outras ferramentas corporativas essenciais de uma empresa. Os agentes de IA da ServiceNow também vêm com governança e análise integradas, garantindo que eles operem dentro de parâmetros de negócios definidos e contribuam de forma eficaz para alcançar os objetivos organizacionais.
Os fortes recursos de integração da ServiceNow AI Platform permitem que as empresas aproveitem dados, fluxos de trabalho e sistemas essenciais já existentes. Além disso, com um foco claro na tecnologia de conversão de texto em ação, os usuários agora podem iniciar fluxos de trabalho da plataforma simplesmente emitindo comandos de linguagem natural, automatizando tarefas que variam de solicitações simples a processos de negócios complexos.
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