IA agêntica

A IA agêntica criou um novo tipo de automação, a automação agêntica, que pode otimizar processos complexos e não estruturados que a automação tradicional baseada em regras não pode resolver sozinha. A automação agêntica marca uma mudança da automação tradicional baseada em regras para uma abordagem mais dinâmica e contextual. Embora a RPA tenha sido fundamental para automatizar tarefas estruturadas e repetitivas, a automação agêntica tem a capacidade de lidar com processos de tomada de decisão complexos, que podem ser adaptados em tempo real. Não se trata apenas de expandir a tecnologia do RPA; é uma abordagem transformadora que complementa as ofertas de RPA já existentes, aprimorando a capacidade de uma empresa lidar com automações maiores e mais complexas.

A automação agêntica envolve uma combinação simbiótica de agentes de IA, robôs de RPA e pessoas. As pessoas determinam as metas para os agentes, garantem a governança e intervêm quando o critério e a revisão humana são necessárias (human in the loop). Os robôs maximizam a precisão, a produtividade e o sucesso dos agentes de IA coletando os dados necessários para os agentes tomarem decisões (por exemplo, fazer logon, conectar-se e entender as informações de vários sistemas); eles também podem realizar diversas outras ações definidas para agentes.

Está ficando cada vez mais claro que um ecossistema orquestrado de agentes, robôs e pessoas, gerenciado na mesma plataforma, oferece maior produtividade e melhor segurança e controle.

Ele integra IA avançada com plataformas de automação como a UiPath Platform™, permitindo que as empresas:

• Aproveitem a orquestração de atividades humanas, robóticas e de agentes de IA

• Operem um ecossistema de vários agentes com as proteções, governança e segurança necessárias para as empresas modernas

• Automatizem fluxos de trabalho dinâmicos em CRM, ERP e outros sistemas

• Otimizem a tomada de decisão usando dados em tempo real

Essa abordagem fornece os recursos e a escalabilidade que as empresas precisam para expandir o escopo da automação, combinando inteligência e ação para gerar maior eficiência.

Embora a IA agêntica e a IA generativa (GenAI) sejam tecnologias centrais, elas têm focos diferentes. Cada uma tem seus pontos fortes e aplicações exclusivas.

A GenAI se destaca na criação de novo conteúdo em vários formatos, incluindo texto, imagens, música e até mesmo código. Ela é especialista em criar ideias, elaborar histórias atraentes e gerar soluções inovadoras. No entanto, a IA generativa concentra-se principalmente na criação, dependendo da entrada e da orientação humanas para determinar o contexto e os objetivos da sua produção.

A IA agêntica, por outro lado, é orientada para a ação; vai além da criação de conteúdo para capacitar sistemas autônomos, capazes de tomar decisões e realizar ações independentes.

Esses sistemas podem analisar situações, formular estratégias e executar ações para alcançar objetivos específicos, tudo com o mínimo de intervenção humana. Eles são projetados para operar de forma independente, adaptando-se a ambientes em mudança e aprendendo com suas experiências.

Em suma, enquanto a GenAI se concentra na criação, a IA agêntica foca na ação. A resposta da IA generativa é um novo conteúdo, enquanto a resposta da IA agêntica é uma série de ações ou decisões. As duas podem ser usadas em conjunto para criar soluções poderosas que combinam criação e ação. Por exemplo, um modelo GenAI pode ser usado para criar uma peça de marketing, enquanto um sistema de IA agêntica pode implantar de forma autônoma essa peça nos canais ideais com base em dados em tempo real e objetivos da campanha. 

A jornada da IA agêntica começou com os primeiros chatbots, assistentes digitais rudimentares que utilizavam correspondências de padrões básicos e árvores de decisão para simular conversas. Esses chatbots foram uma etapa inovadora na interação homem-máquina, mas tinham capacidade limitada de entender linguagem sutil, dicas contextuais e consultas complexas.

Apesar dessas limitações, eles abriram caminho para o desenvolvimento de tecnologia de IA de conversação mais sofisticada. Eles demonstravam o potencial da IA para gerar interações autônomas entre a máquina e o cliente, como responder a solicitações de clientes, fornecer informações e até mesmo iniciar conversas básicas. No entanto, a dependência de regras e respostas pré-definidas em chatbots restringiu sua capacidade de lidar com cenários complexos e de se adaptar a entradas inesperadas do usuário. Eles simplesmente não tinham os recursos cognitivos para lidar com interações mais complexas e sutis.

Mas então, grandes progressos nos recursos de IA e na tecnologia empresarial começaram a expandir as possibilidades, criando a IA agêntica.

Como os modelos de linguagem abrangentes (LLMs) contribuem para o surgimento da IA agêntica?

O cenário de IA mudou drasticamente com a introdução de LLMs poderosos, como GPT-3 e GPT-4. Esses modelos, treinados a partir de conjuntos de dados massivos, demonstravam a capacidade da IA de compreender e gerar textos semelhantes aos textos humanos. As conversas tornaram-se mais naturais e significativas, criando novas possibilidades de aplicações para a IA.

Pense nos LLMs como o cérebro por trás da IA agêntica. Eles são a base para a compreensão da linguagem natural, permitindo que a IA agêntica interprete instruções complexas, participe de conversas e até crie conteúdo. Esse recurso de linguagem aprimorado permite que a IA agêntica interaja com os usuários de maneira mais natural e intuitiva, gerando novas possibilidades de colaboração e solução de problemas.

Além disso, os LLMs permitiram que a IA agêntica racionalize e tome decisões com base nas informações que processa. Analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões permite que a IA agêntica gere insights, faça previsões e realize ações que se alinhem aos seus objetivos pré-definidos. Essa capacidade de pensar e agir de forma autônoma é uma das principais características da IA agêntica e a diferencia das tecnologias de automação tradicionais.

Quais progressos em machine learning permitiram a ascensão da IA agêntica e como isso aconteceu?

Os progressos nos algoritmos de machine learning, juntamente com o poder computacional cada vez maior, aceleraram ainda mais essa evolução. Esses sistemas agora podiam aprender com grandes quantidades de dados, refinando suas habilidades e tornando-se cada vez mais adaptáveis a novas situações. Essa mudança abriu o caminho para soluções de automação e IA mais dinâmicas.

Por exemplo, o aprendizado por reforço (um tipo de machine learning em que os agentes autônomos aprendem interagindo com seu ambiente e recebendo feedback) tem sido fundamental para possibilitar a tomada de decisão de alto nível da IA agêntica. O aprendizado por tentativa e erro permite que os sistemas de IA agêntica otimizem ações para alcançar objetivos específicos, mesmo em ambientes complexos e dinâmicos.

Quais inovações e progressos técnicos estão estimulando a aplicação da IA agêntica, por meio de agentes de IA, nas empresas?

A integração de ferramentas de IA com os sistemas corporativos existentes foi um divisor de águas. Ela permitiu que agentes autônomos acessassem uma variedade de fontes de dados da organização — desde sistemas de CRM (customer relationship management, gerenciamento de relacionamento com clientes) e ERP (enterprise resource planning, planejamento de recursos empresariais) até gerenciamento de cadeia de fornecedores e ferramentas de RH. Desmembrar os silos de dados e conectar sistemas distintos dá à IA agêntica uma visão completa dos seus negócios, permitindo decisões mais inteligentes e orientadas por dados e automatização de fluxos de trabalho complexos.

Os progressos na computação em nuvem também tiveram um papel crucial no desenvolvimento da IA agêntica. Plataformas de nuvem como Microsoft Azure e Amazon Web Services (AWS) fornecem o poder de computação escalável e a capacidade de armazenamento necessários para treinar e implantar modelos complexos de IA. Além disso, ferramentas sofisticadas de processamento de dados permitem que as empresas extraiam insights valiosos em tempo real de grandes conjuntos de dados, alimentando os recursos de tomada de decisão da IA agêntica.

Além disso, o desenvolvimento de soluções de automação com IA, como o UiPath Platform™, acelerou ainda mais a adoção da IA agêntica. Essas plataformas oferecem um conjunto abrangente de ferramentas e serviços que simplificam o design, o desenvolvimento e a implantação de automações com IA, facilitando para as empresas a criação e o gerenciamento de agentes inteligentes que podem lidar com diversas tarefas e processos complexos.

Como esses progressos possibilitam o surgimento de IAs agênticas?

Como discutido acima, a convergência de LLMs poderosos, machine learning sofisticado e integração empresarial permitiram a ascensão da IA agêntica, que é a "inteligência" por trás dos agentes de IA. Impulsionada por habilidades analíticas, de raciocínio, de aprendizado e inferenciais muito aprimoradas, essa nova geração de agente de software agora pode operar com o mínimo de intervenção humana para concluir processos dinâmicos e complexos, antes considerados de domínio exclusivo da inteligência humana. Elas podem definir metas, criar e otimizar processos para concluir o trabalho. Elas podem decidir realizar ações de forma autônoma ou direcionar outros agentes para iniciar um processo. Elas podem aprender com suas experiências e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.

Os grandes progressos da IA, que agora permitem que as máquinas operem com uma cognição quase humana, estão transformando radicalmente a tecnologia. Hoje, as máquinas nos entendem melhor do que nunca. Elas podem aprender, prever, intuir e raciocinar. Elas podem realizar tarefas indefinidas, gerenciar processos complexos e tomar decisões detalhadas que há apenas um ou dois anos eram restritas às pessoas.

Em resumo, a IA agêntica nos permite criar uma nova força de trabalho virtual que pode, pela primeira vez na história, concluir o trabalho de pessoas. Isso abre possibilidades totalmente novas na criação de processos de trabalho, na decisão sobre a divisão do trabalho e definição de funções entre máquinas e pessoas em uma infinidade de processos em toda a organização.

Embora os progressos na IA agêntica já tenham mudado algumas das maneiras como as pessoas e as máquinas interagem e colaboram, estamos apenas começando. Há uma onda massiva — e inevitável — de transformação do trabalho no futuro e que apenas começou a ganhar forma.

A maneira como as empresas mais modernas e bem-sucedidas operarão em cinco anos (a difusão da automação e da IA em seus fluxos de trabalho, o que seus funcionários fazem, o que as máquinas fazem e as maneiras como as pessoas e as máquinas trabalham juntas) será radicalmente diferente do que é hoje. Elas operarão melhor, mais rápido e com mais eficiência. Elas se diferenciarão pelo excelente engajamento com o cliente, pela flexibilidade na resposta a mudanças atuais e futuras e pela capacidade de atingir novos níveis de produtividade e engajamento dos funcionários.

As possibilidades são virtualmente infinitas, e o futuro da IA agêntica é promissor. À medida que essa tecnologia evolui, ela pode transformar o mundo do trabalho e as funções de humanos e de máquinas.