Imagine um assistente pessoal que antecipa suas necessidades, adaptando-se facilmente a novas tarefas, mas tem um pequeno detalhe, esse assistente não é humano. Agentes inteligentes são sistemas orientados por IA projetados para interagir com seus ambientes. Esses agentes estão moldando o futuro da automação simplificando o suporte ao cliente e melhorando a previsão financeira.
Agentes inteligentes são sistemas baseados em IA que interagem com seu ambiente para analisar dados e tomar decisões com base em metas específicas. Diferente do software tradicional, que segue regras rígidas, esses agentes podem aprender com a experiência e operar de forma independente.
Muitos setores confiam em agentes inteligentes para automatizar processos como atendimento ao cliente e gerenciamento de inventário. Em finanças, esses agentes de IA detectam transações fraudulentas antes de serem processadas. Na área da saúde, eles auxiliam no monitoramento de pacientes e recomendam tratamentos. A capacidade dos agentes inteligentes de processar grandes volumes de dados e reagir de forma adequada é o que os torna ferramentas indispensáveis.
Pense nos agentes inteligentes como os melhores solucionadores de problemas. Eles analisam informações, tomam decisões e adaptam sua abordagem ao longo do tempo. Mas como eles realmente funcionam?
Há três estágios principais nos quais os agentes inteligentes operam:
A verdadeira mágica acontece quando esses agentes aprendem e se adaptam. Em vez de seguir instruções estáticas, eles continuam ajustando suas estratégias com base nas interações anteriores. Essa capacidade de evoluir os torna inestimáveis para melhorar os fluxos de trabalho de rotina em sua empresa.
Trabalhe com os especialistas de Serviços profissionais da Salesforce e parceiros certificados para criar um agente adaptado aos seus objetivos de negócios e alinhado aos seus valores.
Há alguns detalhes que diferenciam os agentes inteligentes de outras ferramentas orientadas por IA. Autonomia e adaptabilidade são apenas duas das principais características que definem os agentes.
Suas ferramentas baseadas em IA devem ficar mais inteligentes com o tempo, e é por isso que agentes inteligentes usam interações passadas para melhorar decisões futuras. Por exemplo, um mecanismo de recomendação orientado por IA pode analisar no que os clientes clicaram para restringir futuras sugestões de produtos.
Agentes inteligentes são particularmente bons em processar grandes quantidades de dados instantaneamente. Esses tempos de processamento rápidos permitem respostas igualmente rápidas. Muitas instituições financeiras usam agentes para detectar fraudes no momento em que ocorrem transações suspeitas, pois há muito pouco atraso entre o evento e sua resposta.
Agentes inteligentes não se limitam a entrar em ação, antes de tudo, eles avaliam a situação. Ao analisarem os resultados de decisões anteriores, os agentes inteligentes podem ajustar seus algoritmos para obter maior precisão. Esse ciclo de feedback leva à melhoria contínua, independente das tarefas para as quais o agente foi projetado.
O contexto é fundamental para a tomada de decisões, então agentes inteligentes armazenam e relembram interações passadas para fazer escolhas mais inteligentes. É por isso que agentes virtuais, como chatbots, se lembram de conversas anteriores, permitindo interações mais naturais e personalizadas.
Dependendo de sua complexidade e finalidade, os agentes de IA inteligentes se enquadram em várias categorias, cada uma adequada para tarefas diferentes. Entender essas distinções pode ajudar você a determinar qual tipo se adapta melhor às necessidades da sua empresa.
Esses agentes operam com base em um princípio simples: se uma condição específica for atendida, eles acionam uma ação predefinida. Eles não armazenam experiências passadas nem aprendem com interações anteriores. Você pode imaginar isso pensando em um termostato. Quando a temperatura sobe acima de um limite definido, ele liga o ar condicionado. Agentes reflexivos simples funcionam bem em ambientes previsíveis, mas podem ter dificuldades com decisões mais complicadas.
Esses agentes são diferentes dos agentes reflexivos simples porque mantêm um modelo interno de seu ambiente. Os agentes reflexivos baseados em modelos consideram as condições atuais e os dados históricos para tomar decisões mais informadas. Um carro autônomo, por exemplo, não reage apenas a obstáculos imediatos, mas também antecipa riscos potenciais com base em observações anteriores e nas condições da estrada.
Esses agentes traçam estratégias antes de reagir. Em vez de agir com base em regras fixas, eles consideram diferentes possibilidades e selecionam aquela que melhor atinge um objetivo específico. Por exemplo, um sistema de logística orientado por IA pode calcular várias rotas de entrega antes de escolher a opção mais rápida ou econômica.
Quando vários resultados são possíveis, os agentes baseados em utilidade avaliam os prós e os contras de cada um para determinar o melhor curso de ação. Ao contrário dos agentes baseados em metas, que simplesmente visam atingir um objetivo, os agentes baseados em utilidade também consideram fatores como segurança ou satisfação do cliente. Um algoritmo de negociação financeira, por exemplo, não visa apenas o lucro, ele também avalia os níveis de risco para fazer as negociações mais vantajosas.
Esses agentes levam a adaptabilidade a um novo patamar. Eles começam com o mínimo de conhecimento, aprendem com a experiência e melhoram seu desempenho ao longo do tempo. Modelos de aprendizado de máquina, como sistemas de detecção de fraudes, se enquadram nessa categoria. Quanto mais dados eles analisam, melhor eles se tornam na identificação de transações fraudulentas.
Agentes inteligentes já estão mudando a forma como as empresas trabalham. Eles ajudam a automatizar tarefas e melhorar a eficiência. Independente do seu setor, esses agentes podem agilizar os processos e aumentar a produtividade.
Agentes inteligentes ajudam bancos e instituições financeiras a detectar fraudes, aplicações de pontuação de crédito e prever tendências de mercado. Por exemplo, eles monitoram as transações em tempo real e sinalizam atividades incomuns antes que a fraude aconteça.
As fábricas podem usar agentes inteligentes para manter as operações funcionando de forma tranquila. Esses agentes rastreiam as cadeias de suprimentos e preveem quando as máquinas precisam de reparos, o que ajuda a melhorar a velocidade de produção. Ao identificar problemas precocemente, eles ajudam a reduzir o tempo de inatividade e economizar dinheiro.
Chatbots e assistentes virtuais estão tornando o atendimento ao cliente mais rápido e eficiente. Os agentes de IA podem responder perguntas e sugerir produtos, bem como encaminhar questões mais complexas para agentes humanos. Isso significa respostas mais rápidas e clientes mais satisfeitos, além de menores custos de suporte.
Agentes inteligentes ajudam médicos e hospitais a gerenciar o atendimento ao paciente. Eles rastreiam os sintomas e preveem os riscos à saúde com base nos dados do paciente. Alguns hospitais também usam a IA para agendar colaboradores e gerenciar recursos com mais eficiência.
Inspire-se com estes casos de uso de IA personalizados e prontos para uso.
Talvez o principal motivo para adotar agentes inteligentes seja como eles ajudam você a trabalhar com mais rapidez e reduzir custos. Seja automatizando tarefas ou analisando dados, elas agregam valor real às suas operações diárias.
Os agentes de IA podem lidar com tarefas repetitivas e demoradas (como entrada de dados), liberando suas equipes de desenvolvimento de software para um trabalho mais valioso. Em vez de classificar emails manualmente ou agendar compromissos, os colaboradores podem se concentrar na solução de problemas e na construção de relacionamentos com os clientes.
Ao automatizar tarefas e processos rotineiros, os agentes inteligentes reduzem os custos de mão de obra e evitam erros. No atendimento ao cliente, por exemplo, os chatbots de IA geralmente lidam com consultas comuns, reduzindo a necessidade de grandes equipes de suporte. Na manufatura, a manutenção preditiva pode ajudar a evitar falhas inesperadas no equipamento, o que economiza tempo e dinheiro.
A análise de dados de agentes inteligentes ajuda você a tomar decisões mais inteligentes relacionadas a diversos processos, como rotas de entrega ou níveis de estoque. Eles detectam fraudes antes que elas aconteçam, antecipam as tendências dos clientes e melhoram a eficiência da cadeia de suprimentos. Os insights precisos que você obtém dos agentes de IA podem ajudá-lo a tomar decisões mais rápidas e orientadas por dados que melhoram a satisfação do cliente.
Os chatbots e assistentes virtuais orientados por IA tornam as interações com os clientes mais rápidas e personalizadas. Em vez de ficar em espera, seus clientes recebem respostas instantâneas para suas perguntas. Agentes inteligentes também podem sugerir produtos relevantes e fornecer suporte a qualquer momento, o que geralmente aumenta a satisfação dos clientes e a fidelidade à marca.
Diferente das equipes humanas, os agentes inteligentes podem lidar com milhares de solicitações ao mesmo tempo, tudo sem perder velocidade ou precisão. Isso inclui responder às solicitações dos clientes, analisar dados de mercado e gerenciar cadeias de suprimentos. Sua empresa pode crescer sem precisar contratar e treinar equipes grandes, tornando a IA uma forma econômica de expandir as operações.
Agentes inteligentes oferecem inúmeras vantgens, mas também trazem desafios. Saber como gerenciar esses riscos pode ajudar você a aproveitar ao máximo seus assistentes de IA e também evitar possíveis armadilhas.
Agentes inteligentes confiam em dados, incluindo informações confidenciais de clientes. Se esses dados não estiverem devidamente protegidos, podem correr o risco de violações ou uso indevido. Para proteger a privacidade dos dados, você precisa seguir regulamentos de segurança rígidos, como GDPR e CCPA. Essas diretrizes incluem a criptografia de dados e a limitação do acesso aos canais apropriados. Auditorias regulares e fortes medidas de segurança cibernética podem ajudar a evitar ameaças à segurança.
As decisões da IA devem ser justas e imparciais, mas esse nem sempre é o caso. Se os agentes forem treinados com dados tendenciosos, eles podem discriminar involuntariamente determinados grupos. Para evitar isso, você precisa usar diversos dados de treinamento e definir diretrizes éticas claras. Certifique-se de testar as decisões de IA regularmente e fazer ajustes para garantir que elas permaneçam justas e precisas.
Agentes inteligentes não são uma solução plug-and-play. Eles exigem conhecimento e recursos especializados para desenvolver e se integrar aos seus sistemas, incluindo suporte ao cliente ou marketing. Empresas sem experiência em IA podem ter dificuldades para implementar agentes inteligentes, logo, você deve trabalhar junto a especialistas em IA e usar soluções de IA pré-desenvolvidas. Essas estratégias, somadas ao treinamento dos colaboradores, podem ajudar a tornar a adoção mais fácil e eficaz.
A execução de agentes inteligentes (especialmente os avançados) exige recursos computacionais poderosos. Algumas empresas podem achar a IA muito cara ou difícil de escalar. Felizmente, as soluções de IA baseadas em nuvem podem ajudar a reduzir custos e oferecer flexibilidade, pois reduzem a necessidade de infraestrutura interna. Essas opções baseadas na nuvem tornam a IA mais acessível para empresas de todos os tamanhos.
Os agentes de IA podem transformar sua empresa da mesma forma que transformaram uma variedade de setores. Se você deseja automatizar o suporte ao cliente ou otimizar os fluxos de trabalho logísticos, agentes inteligentes podem ajudar. A chave é encontrar a solução que atenda às suas necessidades.
O Agentforce 2.0 da Salesforce foi projetado para ajudar você a integrar agentes de IA perfeitamente. Com recursos avançados de análise e aprendizado adaptativo, o Agentforce 2.0 oferece as ferramentas para:
Não exatamente. Grandes modelos de linguagem (LLMs) geram textos semelhantes aos escritos por humanos com base em padrões nos dados, mas eles não agem de forma independente nas decisões nem interagem com ambientes como os agentes de IA.
Um agente de IA não é o mesmo que um chatbot. Os chatbots se concentram em interações baseadas em texto e funcionam com lógica codificada, respondendo a consultas de clientes e automatizando o suporte para um conjunto limitado de casos de uso. Já os agentes de IA podem analisar dados e operar em diferentes ambientes, não apenas em conversas.
Os agentes de IA analisam a intenção do usuário e decidem qual ação tomar e quais dados são necessários para realizar essa ação. Alguns usam aprendizado de máquina, ajudando a refinar suas tomadas de decisão com base em feedbacks, enquanto outros usam ajustes baseados em regras para otimizar o desempenho. No geral, quanto mais dados eles processam, mais inteligentes eles se tornam.
O custo depende da complexidade do agente e de como ele é implantado. Soluções baseadas em nuvem e plataformas de IA como serviço tornam os agentes de IA mais acessíveis para empresas de todos os tamanhos. Muitas empresas começam com integrações menores de IA e depois escalam à medida que veem os resultados.
Veja mais detalhadamente como a criação de agentes funciona em nossa biblioteca.
Lance Agentforce com velocidade, confiança e ROI que você pode medir.
Conte-nos sobre as necessidades dos seus negócios, e ajudaremos você a encontrar respostas.
