O que são os agentes de IA?

Por Magulan Duraipandian, evangelista técnico sênior de soluções de AI, Salesforce

Os agentes de IA transformam a maneira como as empresas operam e interagem com seus clientes. Esses sistemas inteligentes são projetados para automatizar tarefas complexas, fornecer experiências personalizadas e liberar trabalhadores humanos para enfrentar desafios mais exigentes.

Os agentes de IA são um tipo de sistema de inteligência artificial (IA) capaz de entender e responder às dúvidas dos clientes sem intervenção humana. Eles são criados usando um criador de agentes, como o Agentforce, e contam com aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (NLP) para lidar com uma ampla variedade de tarefas. Esses agentes inteligentes podem incluir qualquer coisa, desde responder perguntas simples a resolver problemas complexos, e até mesmo realizar várias tarefas. Mais importante ainda, eles podem melhorar continuamente seu próprio desempenho por meio do autoaprendizado. Isso é diferente da IA tradicional, que exige a contribuição humana para tarefas específicas.

• Os agentes de IA são mais avançados e autônomos do que os chatbots, capazes de aprender e lidar com uma variedade mais ampla de tarefas complexas.
• Eles oferecem benefícios significativos para os negócios, incluindo maior eficiência, economia de custos e maior satisfação do cliente.
• Os agentes de IA têm apps versáteis e são desenvolvidos para funções especializadas em vários setores, como vendas, marketing e finanças.

• O conceito de agentes de IA tem sido objeto de pesquisa há muitos anos. Embora a ideia de sistemas autônomos e inteligentes exista há décadas, avanços recentes em grandes modelos de linguagem (LLMs) forneceram um "componente ausente", tornando os recursos atuais mais acessíveis e poderosos. Esses avanços permitiram que os agentes de IA ultrapassassem as discussões teóricas e chegassem a aplicações práticas e reais.

Os agentes de IA operam por meio de um processo que espelha o pensamento humano, permitindo que interajam e resolvam problemas de forma autônoma. Eles começam coletando dados e, em seguida, processam essas informações para tomar uma decisão e agir. Todo esse ciclo é continuamente refinado por meio do aprendizado e da adaptação.

• Percepção e coleta de dados: os sistemas agênticos começam coletando dados de várias fontes, incluindo interações com clientes, históricos de transações e redes sociais. Esses dados são cruciais para entender o contexto e as nuances das consultas dos clientes. A IA agêntica avançada pode integrar e processar dados em tempo real, o que faz com que os agentes tenham as informações mais atualizadas para lidar com as consultas de forma eficaz.
• Tomada de decisão: usando modelos sofisticados de aprendizado de máquina, os agentes de IA analisam os dados coletados para identificar padrões e tomar decisões. Por exemplo, eles podem determinar a resposta mais apropriada para uma consulta do cliente com base nas interações anteriores e no contexto atual. Esse processo de tomada de decisão é aprimorado pela capacidade do agente de aprender com experiências anteriores e refinar suas respostas ao longo do tempo.
• Execução da ação: Depois que uma decisão é tomada, os assistentes digitais podem executar a ação necessária. Isso pode envolver responder às perguntas dos clientes, processar pedidos ou encaminhar problemas complexos para humanos. A execução foi projetada para ser fluida e eficiente, garantindo que os clientes recebam respostas oportunas e precisas.
• Aprendizado e adaptação: os agentes de IA aprendem continuamente com cada interação, refinando os algoritmos para melhorar a precisão e a eficácia. Eles atualizam a base de conhecimento e usam feedback para aprimorar futuras interações. Essa capacidade de aprendizado contínuo garante que os agentes de IA permaneçam eficazes e relevantes, mesmo que as expectativas dos clientes e os ambientes de negócios mudem.

Ao combinar esses recursos, os sistemas inteligentes podem lidar de forma autônoma com uma ampla variedade de tarefas, como fazer recomendações de produtos, solucionar problemas e conduzir interações de acompanhamento. Isso permite que as pessoas se concentrem em tarefas complexas que agregam valor.

Para entender o funcionamento interno dos agentes de IA, é necessário analisar seus blocos de construção fundamentais. Esses componentes permitem que os agentes percebam, raciocinem e ajam de forma eficaz:

• Modelo subjacente (LLM): Os grandes modelos de linguagem (LLMs) servem como o cérebro de muitos agentes modernos de IA, fornecendo recursos fundamentais de compreensão e geração de linguagem natural.
• Memória: Os agentes de IA exigem várias formas de memória para manter o contexto e aprender ao longo do tempo. Isso pode incluir:
  • Memória de curto prazo: Para contexto conversacional imediato.
  • Memória de longo prazo: Para reter conhecimento e aprender com experiências passadas.
  • Memória episódica: Para lembrar interações ou eventos específicos.
  • Memória de consenso: Para conhecimento compartilhado em sistemas multiagentes.
  • Frequentemente, mecanismos como "agrupamento" e "encadeamento" são usados para gerenciar e recuperar informações da memória com eficiência.
• Persona: Esse componente ajuda um agente de IA a manter caráter, tom e estilo consistentes ao longo das interações, contribuindo para uma experiência do usuário mais natural e previsível.
• Ferramentas: Para realizar ações no mundo real, os agentes de IA precisam de acesso a várias ferramentas externas, APIs e programas. Essas ferramentas permitem que os agentes recuperem informações, executem comandos ou interajam com outros sistemas.
• Ação do agente: O mecanismo pelo qual o agente de IA executa tarefas e interage com seu ambiente. As ações podem incluir chamar funções externas, invocar APIs ou controlar atuadores físicos.
• Arquitetura: Isso se refere ao projeto estrutural geral do agente de IA, abrangendo sua base física ou de software. Ele define como os diferentes componentes interagem e como os dados fluem no sistema.

Além do ciclo operacional geral, os agentes de IA empregam paradigmas específicos de raciocínio para lidar com problemas complexos e de várias etapas:

• ReAct (raciocínio e ação): Esse paradigma permite que um agente intercale raciocínio (por exemplo, monólogo interno e planejamento) com ações (por exemplo, uso de ferramentas e consultas a bancos de dados). Isso permite uma resolução de problemas mais dinâmica e adaptável.
• ReWOO (raciocínio sem observação): Nessa abordagem, o agente realiza seu processo de raciocínio sem observar constantemente o ambiente após cada etapa, o que pode ser mais eficiente para determinadas tarefas.

Essas abordagens arquitetônicas distintas permitem que os agentes lidem com cenários complexos e diferenciados com mais eficiência do que sistemas mais simples.

Os chatbots e os agentes de IA trabalham de formas diferentes. Os chatbots geralmente são projetados para uma tarefa específica, como atendimento ao cliente ou busca de informações. Eles seguem regras e scripts e usam correspondência de padrões e reconhecimento de palavras-chave para responder. Isso faz com que eles sejam bons em lidar com perguntas simples, porém, eles não conseguem entender contextos complexos nem se adaptar a novas situações.

Os agentes de IA, por outro lado, são mais avançados e independentes. Eles podem lidar com uma variedade maior de tarefas, aprender com as interações e melhorar com o tempo. Agentes autônomos podem entender e manter o contexto ao longo de várias conversas, tornando-os adequados para ambientes mais complexos e dinâmicos. Eles também podem se integrar a diferentes sistemas e plataformas, realizando tarefas que exigem uma compreensão mais profunda das necessidades do usuário e do ambiente.

Por exemplo, os casos de uso de agentes de IA incluem gerenciar o calendário de um usuário ou fazer recomendações personalizadas, enquanto um chatbot pode se limitar a responder a FAQs. A distinção está se tornando menos clara, mas os agentes de IA geralmente possuem mais capacidades e autonomia.

Embora frequentemente usados de forma intercambiável, há uma diferença sutil. Os assistentes de IA, como o Microsoft 365 Copilot, geralmente trabalham ao lado dos usuários para aumentar seus recursos. Os agentes de IA podem ser vistos como um passo à frente, possuindo níveis mais altos de autonomia e a capacidade de agir proativamente para atingir metas, às vezes trabalhando em colaboração com ou independentemente da intervenção humana. As principais distinções geralmente estão em propósito, capacidades, interação, autonomia, complexidade e aprendizado.

Os agentes de IA oferecem muitas vantagens interessantes para empresas em praticamente qualquer setor.

1. Maior eficiência: essa tecnologia pode lidar com várias interações com clientes simultaneamente, reduzindo significativamente os tempos de resposta e aumentando a eficiência das operações de atendimento ao cliente. Os agentes também são capazes de identificar se um caso deve ser encaminhado para um humano e, em seguida, selecionar o representante com o melhor conjunto de habilidades para responder à pergunta. Isso permite que as empresas lidem com volumes maiores de consultas sem comprometer a qualidade do atendimento.
2. Maior satisfação do cliente: agentes autônomos fornecem respostas rápidas e precisas, resultando em maiores pontuações de satisfação do cliente. Eles podem usar dados para personalizar as interações, aprimorando a experiência do cliente de forma geral. E como eles aprendem ao longo do tempo, eles são orientados à melhoria contínua.
3. Melhor tomada de decisão: A capacidade de analisar vastos conjuntos de dados permite que esses sistemas autônomos identifiquem padrões sutis e tendências emergentes, fornecendo percepções valiosas que ajudam as organizações a tomar decisões mais precisas e oportunas.
4. Disponibilidade ininterrupta: esses sistemas estão disponíveis 24 horas, garantindo que as consultas dos clientes sejam atendidas prontamente, independente do fuso horário ou do horário comercial. Essa disponibilidade contínua ajuda as empresas a atender às expectativas dos clientes em relação ao autoatendimento e melhora a fidelidade do cliente.
5. Escalabilidade e adaptabilidade: os agentes de IA podem dimensionar facilmente para lidar com maiores volumes de interações com o clientes, tornando-os ideais para empresas que desejam crescer sem comprometer a qualidade do atendimento. À medida que o volume de casos aumenta, os agentes de IA podem ser facilmente ajustados para lidar com a carga adicional, garantindo um suporte consistente e confiável.
6. Insights orientados por dados: a IA gera dados valiosos sobre interações, preferências e comportamentos do cliente. As empresas podem usar esses dados para obter insights sobre as necessidades e tendências dos clientes, permitindo que tomem decisões informadas e melhorem suas ofertas de atendimento.
7. Precisão e consistência: A IA agêntica oferece respostas consistentes e precisas às consultas dos clientes, reduzindo o risco de erros e garantindo que os clientes recebam informações confiáveis. Ela pode melhorar a precisão das respostas por meio de ciclos agênticos e raciocínio semelhante ao humano. Essa consistência ajuda a criar confiança na marca, à medida que os clientes obtêm a experiência que esperam. Embora os agentes de IA realizem tarefas rotineiras com consistência notável, a supervisão e a validação humanas são vitais para que aplicativos críticos e ambientes dinâmicos garantam a confiabilidade.
8. Economia de custos: automatizar tarefas rotineiras com o trabalho digital gera economias significativas ao lidar com a carga operacional, permitindo que colaboradores humanos dediquem seu tempo e experiência a iniciativas estratégicas e de solução de problemas mais complexos. Essa mudança de foco aumenta a produtividade e a lucratividade.

Os agentes de IA oferecem vários benefícios, incluindo maior produtividade, custos reduzidos, melhor tomada de decisões e uma melhor experiência do cliente. Conforme descoberto pela McKinsey , uma empresa de consultoria: "mais de 72% das empresas pesquisadas já estão implementando soluções de IA, com um interesse crescente em IA generativa. Diante dessa atividade, não seria surpreendente ver as empresas começarem a incorporar tecnologias de ponta, como agentes, em seus processos de planejamento e futuros roteiros de IA." Ao utilizar essas soluções avançadas de IA, as empresas podem se manter na vanguarda e inovar no engajamento do cliente.

Ao aproveitar essas soluções avançadas de IA, as empresas podem se manter na vanguarda e inovar no engajamento do cliente.

Se você está se preparando para implantar agentes de IA generativa, veja algumas das práticas recomendadas para levar em consideração:

1. Defina objetivos claros. Comece definindo o seu objetivo com os agentes de IA e depois meça o sucesso.
2. Avalie e prepare seus dados. Os agentes de IA se baseiam em dados de alta qualidade para funcionar de forma eficaz. Tenha certeza que você possui sistemas robustos de coleta e gerenciamento de dados em vigor.
3. Escolha o tipo certo de agente de IA. Selecione o tipo que melhor atende às suas necessidades.
4. Integre seu agente aos os sistemas existentes. Garanta que seus sistemas de IA estejam perfeitamente integrados ao seu CRM existente, ferramentas de comunicação e colaboração e outras ferramentas de atendimento ao cliente.
5. Concentre-se na experiência do usuário. Projete sua força de trabalho digital pensando no usuário final. Garanta que as interações sejam intuitivas e que as respostas sejam oportunas e precisas, proporcionando uma experiência o cliente positiva. Atenda às expectativas do cliente.
6. Monitore e otimize. Monitore regularmente o desempenho de suas soluções de IA e colete feedback dos usuários. Use essas informações para fazer melhorias contínuas em seus agentes de IA, garantindo que eles permaneçam eficazes e relevantes.
7. Planeje a supervisão humana. Embora os agentes de IA possam realizar muitas tarefas de forma autônoma, é importante ter um plano de intervenção humana quando necessário.
8. Garanta a privacidade e a segurança dos dados. Implemente medidas robustas de privacidade e segurança de dados para proteger as informações do cliente tratadas por seus agentes de IA.

Embora os agentes de IA possam ajudar diversos setores, eles não são todos iguais. Veja alguns diferentes tipos que você pode usar para ajudar sua empresa.

1. Agentes representantes de desenvolvimento de vendas (SDR): Esses agentes automatizam partes do processo de vendas para ajudar na qualificação de leads, na orientação das equipes de vendas e na identificação de oportunidades de vendas adicionais. Eles atuam como membros da equipe digital, trabalhando 24 horas por dia, 7 dias por semana para cultivar leads e agendar reuniões, liberando os representantes humanos para se concentrarem na construção de relacionamentos e no fechamento de negócios.
2. Agentes de atendimento ao cliente: Esses assistentes de IA ajudam a responder às perguntas dos clientes e a resolver problemas com o mínimo de intervenção humana. Eles podem lidar com um grande volume de solicitações em vários canais e ajudar os agentes humanos resumindo interações anteriores e sugerindo respostas.
3. Agentes de campanhas de marketing: Esses agentes são usados para apoiar as equipes de marketing na criação de campanhas de ponta a ponta. Eles podem gerar resumos de campanhas, projetar jornadas de clientes e criar conteúdo para ajudar os profissionais de marketing a economizar tempo e esforço.
4. Agentes de comércio eletrônico: Esses agentes auxiliam em várias tarefas relacionadas às vendas on-line para ajudar a aprimorar a experiência do usuário e aumentar a eficiência operacional. Eles podem fornecer recomendações personalizadas de produtos e ajudar a orientar os clientes durante o processo de compra.
5. Agentes de colaboração: Esses agentes são sistemas de IA especializados que trabalham juntos para ajudar as equipes a serem mais eficazes. Eles podem ajudar a eliminar silos ao compartilhar dados e percepções entre diferentes departamentos, criando um fluxo de trabalho mais unificado.

Os agentes de IA podem fornecer um impulso muito necessário para sua empresa, em vários setores e departamentos, oferecendo níveis mais profundos de automação, personalização e percepções. Veja como essa tecnologia pode ajudar suas equipes a realizar mais:

• Atendimento personalizado ao cliente: Oferecer o tipo de atendimento personalizado ao cliente que os clientes financeiros esperam agora pode ser desafiador, mas os agentes de IA ajudam a reduzir esse desafio. Com base em dados unificados do cliente, uma IA agêntica pode gerar percepções relevantes para humanos, adaptando as recomendações financeiras às necessidades e metas exclusivas de cada cliente. Por exemplo, um agente pode analisar os hábitos de gastos, o portfólio de investimentos e a tolerância ao risco de um cliente para sugerir planos de economia ou produtos de investimento específicos.
• Preparação aprimorada para reuniões: Resumir com precisão as interações de suporte ao cliente exige uma análise detalhada e pode estar sujeito a erro humano. Um agente de IA ajuda nesse processo ao condensar automaticamente casos em andamento, pedidos em aberto, faturas e ações recentes, resultando em economia de tempo e dinheiro para sua equipe. Isso permite que os consultores financeiros entrem em reuniões totalmente preparados com uma visão geral abrangente do cliente.

• Manutenção preditiva e otimização da produção: Sistemas inteligentes podem monitorar máquinas para prever os requisitos de manutenção e otimizar os processos de produção. Isso aumenta a produtividade e ajuda a evitar paradas dispendiosas. Um agente de IA pode analisar dados de sensores das máquinas para identificar padrões anormais que indiquem possíveis falhas e, em seguida, agendar automaticamente a manutenção ou solicitar peças de reposição.
• Análise de acordos de vendas: Os agentes de IA também podem ajudar sua equipe de vendas a avançar negócios no pipeline. Com a IA, você pode resumir acordos de vendas para destacar desvios entre quantidades e receitas planejadas e reais, ajudando a tomar decisões melhores e mais informadas sobre produção ou estoque.

• Gerenciamento otimizado de inventário: Com um agente agêntico, você pode melhorar o gerenciamento de inventário. A IA pode destacar o inventário esperado em comparação ao estoque real ao final de cada ciclo. Você pode contextualizar essas avaliações com detalhes adicionais, como se foram contabilizadas no caminhão ou como parte do documento de carga original. Isso permite um gerenciamento de estoque mais preciso e redução de desperdício.
• Geração automatizada de conteúdo promocional: Os agentes de IA simplificam o gerenciamento de suas campanhas de marketing gerando conteúdo promocional personalizado para manter as pessoas informadas sobre novos produtos ou ofertas sazonais. Um agente pode analisar o histórico e as preferências de compras do cliente para criar campanhas de e-mail personalizadas ou textos de anúncios.

• Monitoramento do desempenho do veículo e manutenção proativa: As empresas do setor automotivo podem usar agentes de IA para obter uma visão completa do desempenho do veículo ou da frota. Eles podem exibir os alertas de veículos mais críticos ou urgentes com base na telemática do veículo. Com a IA, você pode resolver problemas proativamente com visibilidade rápida das necessidades de manutenção e escolher entre as ações recomendadas, como despachar uma unidade de serviço móvel ou alertar o motorista para agendar um compromisso.
• Comércio e promoções de concessionárias: Concessionárias e oficinas de reparos podem usar IA agêntica para comércio, criando de forma rápida e fácil promoções que atraiam seu mercado-alvo. Um agente pode analisar as tendências do mercado local e os dados demográficos do cliente para sugerir estratégias de preços ideais ou ofertas especiais para modelos de veículos específicos.

• Serviços personalizados ao paciente: Os sistemas inteligentes podem oferecer experiências de alto nível na área da saúde. Um agente de serviços ao paciente não apenas responde às perguntas, mas também ajuda os pacientes a agendar o melhor médico para suas necessidades, analisando os benefícios da cobertura, gerando resumos do histórico médico e aprovando solicitações de atendimento.
• Correspondência de ensaios clínicos e otimização da rede de prestadores: Os agentes de IA podem criar planos de tratamento personalizados para pacientes e ajudar no gerenciamento de registros. Eles também podem combinar candidatos elegíveis a ensaios clínicos relevantes usando detalhes do paciente e critérios do estudo, simplificando a análise. Você também pode usar sistemas agentes para obter uma visão completa da rede de prestadores, permitindo analisar rapidamente informações dos prestadores e o desempenho anterior, aumentando a eficiência e reduzindo os tempos de espera dos pacientes.

Suporte autônomo ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana: Com agentes de IA implantados, sua equipe de atendimento ao cliente pode resolver as dúvidas dos clientes enquanto dorme, literalmente. A IA responde às perguntas de seus clientes 24 horas por dia, 7 dias por semana, encaminhando casos prioritários para pessoas, incluindo todo o contexto necessário. O Agentforce for Service pode fazer isso de forma autônoma em todos os canais, aproveitando os dados confiáveis dos clientes e respondendo com a voz da sua marca. Você pode configurar seu Agentforce for Service em minutos com modelos predefinidos ou personalizar rapidamente os agentes para atender às suas necessidades. Por exemplo, um agente pode lidar com redefinições de senha, atualizar as informações de envio ou fornecer etapas básicas de solução de problemas, liberando humanos para problemas mais complexos.

Desenvolvimento autônomo de vendas e agendamento de reuniões: Assim como sua equipe de atendimento pode usar a IA para responder a consultas 24 horas por dia, sua equipe de vendas pode responder de forma autônoma a perguntas sobre produtos a qualquer hora e agendar reuniões para representantes de vendas. Os agentes do representante de desenvolvimento de vendas (SDR) do Agentforce respondem imediatamente e com precisão, usando respostas baseadas em seus dados. Você pode definir com que frequência, quais canais e quando seu SDR do Agentforce se envolve antes de encaminhar para seus funcionários. Um agente pode qualificar leads, responder a perguntas frequentes sobre produtos e até mesmo agendar chamadas de acompanhamento.

Experiências de compra personalizadas: Os trabalhadores digitais podem ser uma grande ajuda para sua equipe de comércio. Os agentes de IA oferecem recomendações personalizadas de produtos e até funcionam como um assistente pessoal para os compradores, com base em dados confiáveis dos clientes. Com o Agentforce, a IA pode responder aos clientes diretamente em seu site de comércio ou em apps de mensagens como o WhatsApp. A IA também pode ajudar as pessoas a fazer compras com mais rapidez, orientando buscas e adaptando recomendações de produtos com base no histórico de navegação, compras anteriores e até na intenção em tempo real.

• Criação e otimização automatizadas de campanhas: Quer campanhas de marketing melhores e totalmente otimizadas? Os agentes de IA podem ajudar sua equipe de marketing a criar campanhas melhores com mais rapidez. Agentes autônomos geram um briefing de campanha e segmentos de público-alvo e, em seguida, criam conteúdo relevante direcionado a esses públicos. A IA pode até mesmo criar uma jornada do cliente no Flow. Os agentes de IA também analisam continuamente o desempenho da campanha em relação aos principais indicadores de desempenho e recomendam proativamente melhorias, como realizar testes A/B com diferentes títulos ou ajustar os gastos com anúncios com base em dados de engajamento em tempo real.

Pense nos agentes de IA como uma ajuda sempre disponível para todas as suas equipes. Eles permitem que seus colaboradores façam mais, oferecendo aos clientes a personalização que eles esperam.

É um momento empolgante para empresários. A adoção de agentes de IA representa uma guinada significativa. As tarefas de automação costumavam depender de informações predefinidas de usuários humanos, mas agora os agentes de IA podem realizar tarefas e aprender com o mínimo de intervenção.

À medida que as ferramentas de aprendizado de máquina, grandes modelos de linguagem (LLMs) e processamento de linguagem natural (NLP) se desenvolvem, também aumenta sua capacidade de aprender, melhorar e tomar decisões mais informadas. Podemos esperar uma tomada de decisão mais rápida, mais produtividade e mais espaço para os especialistas se concentrarem em processos de alto valor.

O futuro dos agentes de IA provavelmente envolverá uma colaboração cada vez mais sofisticada entre os agentes, levando ao desenvolvimento de sistemas multiagentes e ecossistemas de agentes. Isso permitirá que tarefas mais complexas sejam automatizadas e novos recursos surjam por meio da inteligência coletiva de vários agentes.

Com todos esses novos desenvolvimentos de sistemas de IA, a introdução de modelos de agentes autônomos em grande escala pode parecer uma tarefa desafiadora. É por isso que criamos o Agentforce, a maneira mais rápida e fácil de criar agentes de IA. E você não precisa ser um profissional de TI para criá-los. Basta descrever o que você precisa que ele faça, usando linguagem natural, e o Agentforce faz o resto. 

Experimente hoje mesmo. Saiba mais sobre agentes de IA e como eles podem ajudar sua empresa.