Como criar um agente de IA

O que faz um atleta ser medalhista de ouro? Treinamento. O que faz de um músico um virtuoso? Treinamento. Mas o treinamento não se aplica apenas às pessoas. Agora, as empresas estão vendo a importância de treinar a inteligência artificial (IA) para ajudá-las a progredir. Criar e treinar um agente de IA está se tornando essencial para o crescimento. Quando um agente de IA é ensinado a entender a linguagem humana, ele pode responder melhor e realizar tarefas mais úteis do que nunca.

À medida que a tecnologia de IA avança, esses agentes se tornarão mais sofisticados e capazes, preenchendo a lacuna entre as expectativas das pessoas e o desempenho da IA. Então, vamos descobrir o que é um agente de IA, os fundamentos da criação e do treinamento da IA e como treinar um agente de IA por conta própria.

O que abordaremos

• O que é um agente de IA?
• Fundamentos da criação de agentes de IA
• Seis etapas da criação e treinamento de agentes de IA
• Crie e treine seu próprio agente de IA

Um agente de IA é um programa de computador projetado para ajudar as pessoas realizando tarefas e respondendo a perguntas. O termo-chave aqui é ajudar as pessoas.

Agentes de inteligência artificial (IA) ajudam nas tarefas diárias, como gerenciar emails e agendar compromissos, aprendendo com uma variedade de entradas linguísticas. Essas tarefas podem variar desde definir lembretes e gerenciar agendas até fornecer informações, como atualizações meteorológicas ou notícias. Os agentes de IA são programados para entender e responder à linguagem humana, o que torna as interações com eles mais naturais e fáceis de usar.

Existem muitos tipos de agentes de IA, inclusive como agentes auxiliares e agentes autônomos. Exemplos de agentes auxiliares são aqueles que podem ser incorporados às ferramentas dos funcionários para ajudá-los em tarefas personalizadas específicas da função. Já os agentes autônomos podem entender e responder às consultas dos clientes, sem intervenção humana. Para isso, é usado um construtor de agentes, como o Agentforce, para criar agentes que operam dinamicamente, em vez de seguir regras predefinidas, e que são acionados por mudanças nos dados e automações

O treinamento de um agente de IA envolve várias etapas importantes para garantir que ele funcione de forma eficaz e eficiente. Isso inclui coleta e preparação de dados, treinamento de modelos, avaliação, ajustes detalhados e implantação. Também inclui monitorar e atualizar seu agente para garantir que ele permaneça alinhado com suas metas. Vamos falar detalhadamente das etapas para que você aprenda a fazer isso por conta própria.

Criar e treinar um agente de IA envolve ensiná-lo a entender e responder à linguagem humana de uma forma útil e relevante. Da IA generativa (GenAI) à IA conversacional, seus dados estão no centro de tudo. O treinamento incorpora vários conceitos-chave das áreas de inteligência artificial, particularmente aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP) . Vamos analisar cada um deles.

O aprendizado de máquina (ML) é um tipo de IA que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência, sem serem programados. Ao treinar um agente de IA, os algoritmos de aprendizado de máquina usam dados históricos (exemplos de interações humanas) para encontrar padrões e tomar decisões. Quanto mais dados a IA processa, melhor ela consegue prever e responder às solicitações dos usuários.

O processamento de linguagem natural (NLP) é um ramo da IA que lida com a interação entre computadores e humanos, por meio da linguagem natural. O objetivo é que os computadores processem e entendam grandes quantidades de dados em linguagem natural. No contexto de um agente de IA, a NLP permite que o sistema entenda, interprete e gere a linguagem humana de uma forma natural e significativa.

A rotulagem de dados é uma etapa fundamental no treinamento da IA, na qual os humanos fazem anotações nos dados, adicionando tags ou rótulos relevantes aos dados brutos para que a IA possa entendê-los. Por exemplo, no treinamento de um agente de IA, a rotulagem de dados pode envolver a marcação de classes gramaticais em frases, a identificação do sentimento de um texto ou a categorização de consultas em tópicos. Esses dados rotulados servem então como um guia para a IA aprender e usar esses rótulos para entender o contexto e a intenção por trás das entradas do usuário.

Ao criar um agente de IA, o primeiro passo é definir claramente o que você quer que ele faça. Isso envolve decidir sobre as tarefas e funções específicas que o agente executará. Veja como fazer isso:

Primeiro, determine as tarefas e funções do agente de IA. Liste os problemas que você deseja que o agente de IA resolva ou as tarefas que deseja que ele realize. Você quer um agente autônomo? Você precisa que ele responda às dúvidas dos clientes, ajude os usuários a comprar online ou forneça informações sobre sua empresa? As funções do seu agente de IA devem estar alinhadas às necessidades que ele atenderá.

Por exemplo, você precisa de um agente de compras virtuais? Esse agente ajuda os usuários a navegar em lojas online, oferecendo recomendações personalizadas de compras com base nas preferências do usuário e no comportamento de compra anterior. Ele pode sugerir ideias para presentes, encontrar as melhores ofertas ou até mesmo ajudar nas escolhas de moda.

Em seguida, identifique seu público-alvo. Usuários diferentes têm expectativas e formas diferentes de interagir com a tecnologia. Por exemplo, um agente de IA projetado para auxiliar profissionais médicos pode precisar entender e usar com precisão a terminologia médica.

Além disso, considere casos de uso ou situações específicas nas quais seu agente de IA será usado. Essa definição pode ajudar a esclarecer quais recursos e capacidades são necessários. Por exemplo, um chatbot de atendimento ao cliente precisa lidar com consultas, reclamações e possivelmente transações, enquanto um agente de compras virtuais deve ser capaz de sugerir produtos, comparar preços e entender as preferências do usuário.

Assim como um aluno aprende com livros didáticos, um agente de IA aprende com dados. Se os dados estiverem incorretos ou tiverem baixa qualidade, a IA aprenderá as coisas erradas e cometerá erros. Dados de alta qualidade garantem que a IA possa entender e processar com precisão as entradas do usuário.

Para treinar seu agente de IA, você precisa coletar dados que reflitam o tipo de interação que ele terá com os usuários. Isso pode incluir:

• Transcrições de texto: colete transcrições de conversas de registros de bate-papo, tickets de suporte ou emails que sejam semelhantes às interações esperadas com a IA.
• Gravações de voz: se a IA responder a comandos ou perguntas faladas, as gravações de voz serão essenciais para ajudá-la a entender diferentes sotaques, entonações e padrões de fala.
• Registros de interação: dados de interações anteriores com sistemas semelhantes podem fornecer insights sobre o comportamento do usuário e consultas ou comandos comuns.

Após obter os dados, você precisa limpá-los para prepará-los para o treinamento, limpando-os. Isso envolve a remoção de dados irrelevantes ou incorretos, a correção de erros e a garantia de consistência em todo o conjunto de dados. Por exemplo, corrigir erros de digitação em transcrições de texto ou filtrar ruídos de fundo em gravações de voz.

E, por último, a rotulagem dos dados. Trata-se de adicionar rótulos, como tags ou metadados para descrever o que cada dado representa. Por exemplo, rotular um trecho de texto com a intenção do usuário, como "reservando um voo" ou "perguntando o horário de funcionamento da loja". Isso ajuda a IA a entender o contexto e o propósito das entradas do usuário.

Nesta etapa, é selecionado o modelo certo de aprendizado de máquina, que determinará o quão bem sua IA pode aprender com os dados e realizar suas tarefas.

Há dois tipos de modelos de aprendizado de máquina:

1. Redes neurais: são modelos poderosos que imitam a forma como o cérebro humano opera. Eles são particularmente bons em processar grandes quantidades de dados e reconhecer padrões, sendo ideais para entender e gerar a linguagem humana.
2. Aprendizado por reforço: este tipo de modelo aprende por tentativa e erro, usando o feedback de suas ações para melhorar com o tempo. É útil para agentes de IA que precisam tomar decisões ou otimizar seu comportamento com base nas interações do usuário.

Como escolher o modelo apropriado?

Considere as funções e tarefas que você deseja que o agente de IA execute. Por exemplo, se o agente precisa entender e gerar respostas semelhantes às humanas, uma rede neural pode ser a melhor escolha.

Considere também os dados que você coletou. As redes neurais, por exemplo, exigem grandes quantidades de dados para serem treinadas de forma eficaz, enquanto o aprendizado por reforço pode ser adequado para cenários em que a IA é capaz de aprender com as interações contínuas com os usuários.

Existe também a opção de modelos pré-treinados. Esses modelos são desenvolvidos e treinados por pesquisadores em grandes conjuntos de dados. Eles podem ser um ótimo ponto de partida porque já aprenderam muitas informações gerais sobre linguagem e interações humanas.

Alguns exemplos de modelos pré-treinados:

• GPT (Generative Pre-trained Transformer, Transformador pré-treinado generativo): esse modelo é excelente para gerar texto e pode ser ajustado para realizar tarefas específicas, como responder a perguntas ou escrever conteúdo.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers, Representações de codificador bidirecional de transformadores): este modelo é conhecido por sua capacidade de entender o contexto de uma palavra com base em seu entorno, o que o torna ideal para tarefas que exigem uma compreensão profunda da linguagem, como análise de sentimentos ou tradução de idiomas.

Embora os modelos pré-treinados tenham amplo conhecimento, eles podem não ser especializados nas tarefas específicas que seu agente de IA precisa realizar. Você terá que ajustá-los. Os ajustes detalhados envolvem continuar treinando um modelo pré-treinado no seu conjunto de dados específico, permitindo que ele se adapte às nuances da aplicação em questão.

Chegou a hora de realmente treinar o modelo de aprendizado de máquina usando os dados que você preparou. É nessa etapa que sua IA começa a aprender com os exemplos que você forneceu, para que ela possa, ao final, realizar tarefas sozinha.

Estas são as etapas para treinar seu agente de IA:

1. Configure seu ambiente: antes de começar a treinar, configure seu ambiente de aprendizado de máquina. Isso pode envolver a instalação de bibliotecas de software e estruturas necessárias para o aprendizado de máquina.
2. Carregue seus dados: importe os dados limpos e rotulados em seu ambiente, para que possam ser usados para treinamento.
3. Divida os dados: divida seus dados em pelo menos dois conjuntos: treinamento e teste. O conjunto de treinamento é o que você usará para ensinar seu modelo, e o conjunto de testes é usado para avaliar o quão bem seu modelo aprendeu.
4. Escolha um modelo: com base nessa decisão, inicie o modelo de aprendizado de máquina que você deseja treinar.
5. Configurar parâmetros de treinamento: defina os parâmetros que guiarão o processo de treinamento. Isso inclui a taxa de aprendizado, o tamanho do lote e o número de épocas. A taxa de aprendizado determina o quanto o modelo ajusta seus parâmetros em resposta aos erros observados durante o processamento de dados. O tamanho do lote é o número de amostras de dados que o modelo vê antes de atualizar seus parâmetros internos. Além disso, o número de épocas, que representa passagens completas por todo o conjunto de dados de treinamento, afeta a profundidade do aprendizado. A maioria das épocas oferece ao modelo mais oportunidades de aprender com os dados.
6. Treine o modelo: inicie o processo de treinamento. O modelo usará os dados de treinamento para aprender, ajustando seus parâmetros internos para minimizar os erros.
7. Monitore o processo de treinamento: acompanhe as métricas de desempenho, como precisão ou perda durante o treinamento. Essas métricas mostrarão o quão bem o modelo está aprendendo. Se o modelo não estiver funcionando conforme o esperado, talvez seja necessário ajustar os parâmetros de treinamento. Por exemplo, se a perda de treinamento não estiver diminuindo, considere reduzir a taxa de aprendizado.

O desenvolvimento de um agente de IA envolve testar e validar o sistema para garantir que ele funcione conforme o esperado e atenda às metas que você definiu. Essa etapa ajuda você a identificar e corrigir quaisquer problemas antes que o agente de IA seja totalmente implantado.

Comece executando o agente de IA por meio de uma série de tarefas ou consultas predefinidas para ver como ele responde. É como fazer uma pequena prova para ver se ele aprendeu o que deveria.

Avalie a precisão e eficiência com que o agente de IA executa as tarefas. Verifique se as respostas estão corretas, quanto tempo ele leva para responder e se as interações são tranquilas.

Em seguida, escolha entre os diferentes métodos de teste:

• Teste unitário: teste componentes ou partes individuais do agente de IA para garantir que cada elemento funcione corretamente por si só.
• Teste de usuário: convide usuários reais para testar o agente de IA em ambientes controlados. Isso ajuda você a ver o desempenho do agente em cenários reais e como os usuários interagem com ele.
• Teste A/B: compare duas versões do agente de IA uma com a outra para identificar qual delas tem melhor desempenho. Por exemplo, você pode testar dois estilos de resposta ou fluxos de interação diferentes para ver qual é mais eficaz.

Tenha cuidado com sobreajuste e baixo desempenho. O sobreajuste ocorre quando um agente de IA tem um bom desempenho nos dados de treinamento, mas um desempenho ruim em dados novos e inéditos. Para lidar com o sobreajuste, você pode usar técnicas como validação cruzada, em que você reveza os dados usados para treinamento e teste para garantir que o modelo generalize bem.

E, se o agente de IA não estiver cumprindo as expectativas, considere revisitar a fase de treinamento para ajustar parâmetros, adicionar mais dados ou até mesmo treinar novamente o modelo.

Configure mecanismos para coletar feedback dos usuários, como pesquisas, formulários de feedback ou entrevistas diretas. Preste atenção ao que os usuários gostam e não gostam e ao que eles acham confuso. Use o feedback para fazer melhorias contínuas no agente de IA. Isso pode envolver ajustar os fluxos de conversação, treinar o modelo com mais dados ou ajustar a interface do usuário.

Finalmente, chegou a hora de implantar seu agente de IA em um ambiente ao vivo e descobrir como a IA interage com usuários reais.

Decida onde você quer implantar o agente de IA: em seu site, em um aplicativo móvel ou em uma plataforma ativada por voz. Em seguida, integre o agente de IA na plataforma escolhida. Isso pode envolver a incorporação de código em um site, a configuração do agente em um aplicativo móvel ou a configuração do agente com as APIs de uma plataforma de voz.

Depois de integrado, lance o agente de IA para que ele comece a interagir com os usuários. Certifique-se de que todos os sistemas de suporte estejam prontos para um lançamento tranquilo.

Verifique regularmente o desempenho do agente de IA. Ele entende as consultas dos usuários corretamente? Como ele está lidando com conversas complexas? Você pode usar ferramentas que fornecem insights em tempo real sobre o desempenho do agente de IA. Essas ferramentas podem mostrar os tempos de resposta, as taxas de sucesso e os níveis de satisfação do usuário.

Você pode fazer isso coletando feedback do usuário diretamente por meio da plataforma. Isso pode ocorrer na forma de classificações, comentários ou links diretos de pesquisas após interações com o agente de IA. Você também pode configurar o registro de erros para capturar quando algo der errado. Seja notificado se houver um aumento repentino nos erros ou uma queda no desempenho, para agir rapidamente.

Ao implantar cuidadosamente o agente de IA e configurar sistemas de monitoramento, você pode garantir que ele não apenas comece forte, mas também se adapte e melhore com o tempo, continuando a atender às necessidades e expectativas do usuário.

Isso completa seu treinamento! Criar e treinar seu próprio agente de IA pode parecer difícil, mas com a Salesforce, você está na vanguarda da inovação tecnológica que impulsiona seus negócios. Tenha acesso a ferramentas e estruturas de ponta que simplificam o processo de treinamento, garantindo que seu agente de IA seja inteligente e eficiente. Ao aproveitar o poder da IA, você alcançará novos níveis de produtividade e geração de insights, transformando dados em estratégias acionáveis para o crescimento.

Dê as boas-vindas ao futuro hoje, traçando a jornada do seu agente com a Salesforce e preparando o cenário para um ambiente de negócios mais inteligente e conectado.

Caylin White é Líder editorial e Gerente de crescimento para pequenas empresas na Salesforce. Ela escreve conteúdo há mais de 15 anos para muitos setores de SaaS, como WordPress e BuzzSumo. Caylin é especialista em SEO, mas certamente dá um toque humano em tudo.