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O acesso às ferramentas de inteligência artificial (IA) está evoluindo rapidamente. Além da IA preditiva e da IA generativa, há um conjunto crescente de ferramentas e recursos para empresas que incorporam agentes de IA.
O agente de IA executa e conclui tarefas por conta própria, com base em uma série de instruções e no que foi programado para fazer. Eles já existiam em algumas formas, como aspirador de pó robótico autolimpante. É possível integrar agentes de IA em qualquer empresa para otimizar o fluxo de trabalho, mas eles também podem afetar como as pessoas descobrem ou compram no seu site no futuro.
Continue lendo para saber o que é agente de IA; como ele se diferencia das outras IAs; casos de uso; e o que considerar ao usar um agente de IA na sua empresa.
O que é agente de IA?
Agente de IA é um sistema de inteligência artificial que opera de forma autônoma, tomando decisões com base no contexto e no ambiente. Para entender e cumprir uma tarefa, o agente de IA toma decisões ou resolve problemas. O carro autônomo, por exemplo, utiliza agente de IA na navegação.
Diferentemente do chatbot de IA, os agentes de IA geralmente precisam apenas de uma instrução para concluir a tarefa. Eles não precisam de novas instruções para fazer ajustes ou para realizar a meta final. No exemplo do aspirador robótico, ele vem pré-configurado para limpar uma superfície específica após escanear a área. Toda vez que ele é usado, ele segue esse caminho ou área para limpar.
Os agentes de IA usam tecnologia específica. Semelhante a outras IAs, como a generativa, os agentes de IA usam processamento de linguagem natural (NLP) e grandes modelos de linguagem (LLMs) para processar informações e tomar decisões. Para resolverem um problema, alguns agentes avançados aprendem e se adaptam, testando novas soluções até atingirem a meta.
Agente de IA x chatbot
Os agentes de IA e os chatbots utilizam parte da mesma tecnologia, mas operam de formas distintas. Chatbot é uma solução em IA mais fixa, que lida com solicitações em forma de conversa. Ele segue regras predefinidas ou faz um treinamento para formular as respostas. O agente de IA é mais flexível, pois avalia as circunstâncias e toma decisões com base no ambiente.
Os chatbots no atendimento ao cliente, or exemplo, geralmente faz perguntas ou dá instruções ao usuário, tipo "você precisa de informações sobre o envio?". Se você responder sim à pergunta, o chatbot deixa um artigo, um link ou mais informações sobre o envio de uma marca. Isso ocorre porque o chatbot de IA segue regras, combina padrões ou usa reconhecimento de palavras-chave.
Agente de IA x IA autônoma
O agente de IA é um programa de software específico para funcionar de forma independente. É um assistente digital singular que trabalha para atingir uma meta ou objetivo. No entanto, é possível que mais de um agente de IA trabalhem dentro do sistema da IA. Isso é chamado de IA autônoma.
A IA autônoma tem mais potencial, pois são vários agentes trabalhando em tarefas complexas ao mesmo tempo. Juntos, eles lidam com mais tomadas de decisão e analisam mais o ambiente.
O agente de IA e a IA autônoma compartilham características e benefícios. Ambos coletam informações, trabalham de forma autônoma e tomam decisões. A principal diferença é a complexidade. Um agente de IA toma decisões dentro de parâmetros específicos. A IA autônoma lida com fluxos de trabalho complexos, vários pontos de decisão e diferentes interações para atingir as metas.
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Qual o impacto do agente de IA nas empresas?
A grande variedade de agentes de IA disponíveis pode mudar como você administra sua empresa e como os clientes podem interagir com ela.
No caso de pequenos empresários e empreendedores, a IA autônoma pode servir como um assistente pessoal virtual da empresa. Se você procura uma ferramenta independente ou se ela está integrada ao software que você já usa, a IA autônoma pode:
Simplificar o marketing: analisando o comportamento das compras no seu site para automatizar e personalizar e-mails para clientes; ou escrevendo e atualizando o texto do site de forma independente.
Suporte ao cliente: melhorando o suporte ao cliente com recomendações personalizadas de produtos ou chat de atendimento ao cliente, sem sacrificar a qualidade nem a confiabilidade.
Estratégia de negócios: analisando os dados das vendas e do site para automatizar o monitoramento financeiro e aplicar recomendações estratégicas, como reajuste nos preços.
Gestão do inventário: monitorando os níveis do estoque, prevendo a demanda de vendas e reorganizando automaticamente materiais ou produtos, para que você nunca fique sem eles.
Também é importante saber como a IA agente influencia como os clientes descobrem seus produtos ou serviços. Os browser que usam IA autônoma podem usar o histórico de navegação e de compras de uma pessoa em todas as marcas para tomar decisões. Depois, ele pode recomendar, comparar e comprar um produto, mesmo que esse cliente nunca visite o seu site.
Para se adaptar a essa realidade, considere otimizar seu site para IA e divulgue avaliações dos seus serviços.
Cinto tipos de agente de IA
Nem todos os agentes de IA são iguais. Confira a seguir alguns tipos diferentes, com diferentes níveis de complexidade, que você pode integrar à sua empresa.
1. Voltado para simplicidade
Um agente de IA simples não "conhece" realmente o mundo ao redor e só reage a um estímulo ou ação por vez. Pense no exemplo do chat de atendimento ao cliente que trabalha com instruções inteligentes. Ele precisa entender o que a pessoa quer fazer e, se houver alguma pergunta fora do padrão, pode redirecionar a partir daí, mas é muito simples nas tarefas e metas.
2. Autorreflexivo
O agente de IA autorreflexivo é mais sofisticado e autônomo, pois percebe o ambiente em que se encontra, seja físico ou digital, e preenche lacunas ou toma decisões para preencher esse espaço.
Um robô no armazém de envios é um bom exemplo: ele usa plantas baixas, regras funcionais e sensores para fazer uma rota com segurança e chegar a vários destinos.
3. Voltado para metas
Agentes de IA voltados para metas são excelentes porque avaliam as circunstâncias e tomam decisões com base nas consequências previstas ou nas reações ao comportamento deles.
Um sistema de gestão de inventário, por exemplo, pode ter como meta otimizar o inventário para minimizar os custos e atender à demanda dos clientes. Nesse caso, a IA analisa os dados e as tendências de vendas de vários produtos e ajusta os pedidos para atingir essas metas.
4. Aprendiz
O agente de IA aprendiz é uma ótima opção para as empresas. Para continuar a aprender e a melhorar, esse agente conta com reforço para atingir uma meta predefinida.
Se você vende roupas com teste virtual, por exemplo, o agente de IA aprendiz procura usar o reforço dos desejos e necessidades do seu cliente para conhecê-lo melhor. Com o tempo, ele pode dar recomendações mais personalizadas a cada cliente, aumentando a satisfação e as vendas.
5. Utilitário
O agente de IA utilitário avalia diferentes casos para tomar as decisões. Considere o sistema de navegação GPS no carro ou no telefone. Há vários caminhos e soluções diferentes, e esse tipo de agente é ótimo para decidir qual é o melhor em termos de eficiência e a segurança.
Para os empresários, ele pode ajudar na precificação dinâmica. O agente de IA avalia constantemente o custo-base dos produtos, a demanda, os preços da concorrência e o inventário, para então ajustar automaticamente os preços dos produtos para maximizar as margens de lucro.
Recomendações ao usar um agente de IA
Toda tecnologia tem pontos fracos. Ao integrar um agente de IA na sua empresa, siga as recomendações de supervisão e segurança para aproveitar ao máximo todas as ferramentas.
Trace metas e objetivos claros. De modo geral, a IA precisa ter instruções, metas ou objetivos precisos para concluir uma tarefa. Antes de começar, saiba para que você está usando o agente de IA e o que ele pode precisar para tomar decisões eficazes.
Adote a supervisão humana. Toda tarefa ou objetivo que o agente de IA concluir deve ter alguma supervisão humana. Monitore as respostas, decisões ou soluções que o agente oferece, para garantir que sejam de qualidade.
Siga as práticas de privacidade e segurança de dados. A IA precisa de uma enorme quantidade de dados para prever, gerar ou automatizar algo. Não disponibilize prontamente ao agente de IA informações confidenciais nem pessoais do cliente.
Riscos e potenciais limitações do agente de IA
A IA está avançando, mas ainda há riscos e limitações ao usar uma ferramenta com IA.
Lembre-se destas limitações:
Falta de contexto e alucinação: os LLMs podem ter "alucinações", ou seja, informações fabricadas e misturadas. Se você depende de um agente de IA para processar dados ou repassar informações a um cliente, essa é uma preocupação real. Confirme os fatos e dê suporte humano se isso acontecer.
Erros técnicos: se a meta do seu agente de IA é achar eficiência nas suas operações, ele pode levar essa tarefa um pouco a sério demais. O agente de IA pode fazer o que for preciso para atingir um objetivo e, assim, criar atalhos que afetam a experiência dos clientes.
Viés: a IA é treinada com base em dados, cuja qualidade e possíveis vieses são importantes. É fundamental a supervisão humana para que o agente de IA não produza nada insensível ou excessivamente tendencioso.