O que é IA agêntica?

A inteligência artificial (IA) está evoluindo tão rapidamente que parece que vivemos em um filme de ficção científica. Primeiro, havia a IA preditiva que analisa dados e usa algoritmos de aprendizado de máquina para prever resultados futuros. Em seguida, passamos para a IA generativa que cria novos conteúdos, como texto, imagens e música. Agora, chegamos ao estágio da IA agêntica, ela não apenas gera conteúdo, mas também é capaz de ser conversacional e agir e reagir de forma autônoma.

O que diferencia os agentes autônomos de seus antecessores é que eles podem raciocinar não apenas com base nas previsões que fazem a partir de grandes conjuntos de dados, mas também com base na capacidade de perceber o ambiente e, em seguida, realizar ações autônomas e até mesmo aprender com o feedback e se adaptar.

Espera-se que a IA agêntica e os agentes de IA que a ajudam a executar tarefas sejam as principais tendências estratégicas de tecnologia . Essa evolução enfatiza a autonomia e a adaptabilidade. A IA agêntica está pronta para transformar setores como saúde, finanças e manufatura, integrando-se perfeitamente às plataformas de dados e ajudando em trabalhos demorados. Imagine uma IA capaz de atuar como um trabalho digital, tomando decisões e se adaptando a novas situações com uma eficiência notável.

O que abordaremos:

• IA agêntica definida
• Como a IA agêntica funciona?
• Vantagens da IA agêntica
• IA agêntica e plataformas de dados: uma parceria fundamental
• O que vem por aí para a IA agêntica?

A IA agêntica é a tecnologia que capacita os agentes de IA para que eles possam agir de forma autônoma sem a supervisão humana. Ao servir como uma plataforma abrangente, a IA agêntica facilita a interação perfeita entre agentes de IA e humanos, promovendo um ambiente colaborativo em que ambos podem trabalhar juntos. Essa plataforma tem um conjunto de ferramentas e serviços para ajudar os agentes de IA a aprender, se adaptar e colaborar para que possam lidar rapidamente com tarefas complexas e dinâmicas. É a próxima fronteira da IA, conhecida por sua capacidade de operar de forma independente, tomando decisões, adaptando-se a situações dinâmicas, estabelecendo metas e raciocinando.

Um dos recursos de destaque da IA agêntica é que ela pode simplificar o desenvolvimento e a implantação de agentes de IA, portanto, integrar a IA às operações diárias consome menos recursos. Com essa estrutura, as empresas podem personalizar os agentes de IA para atender às suas necessidades específicas, independentemente de essas necessidades envolverem automatizar tarefas repetitivas, aprimorar o atendimento ao cliente ou impulsionar a tomada de decisões estratégicas.

Embora os sistemas de IA tradicionais sejam rígidos e tenham dificuldade de realizar tarefas complexas de várias etapas, a IA agêntica pode ser flexível e adaptável. A flexibilidade e a adaptabilidade da plataforma garantem que os agentes de IA possam ser personalizados para uma ampla variedade de setores e aplicações. Por meio do processamento de linguagem natural (NLP), sistemas de IA agêntica como o Agentforce podem imitar o comportamento humano, tornando-os ideais para lidar com uma ampla variedade de situações complexas e em constante mudança.

Há três características principais que contribuem para a IA agêntica:

1. Autonomia: os agentes podem realizar tarefas sozinhos, sem supervisão ou orientação humana.
2. Adaptabilidade: eles podem aprender com suas interações, receber feedback e mudar suas decisões com base no que aprenderam.
3. Orientação para metas: eles podem realizar tarefas específicas e raciocinar sobre como alcançá-las.

A IA agêntica tem o potencial de mudar a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda seja cedo, as bases estabelecidas hoje apontam para um futuro em que os agentes de IA operem com a autonomia e a adaptabilidade de seus colegas humanos. Esse potencial transformador promete melhorar a eficiência e trazer novas oportunidades de inovação em quase todos os aspectos de nossas vidas.

A IA agêntica opera por meio de uma rede complexa de componentes de software autônomos conhecidos como "agentes", que extraem grandes quantidades de dados e aprendem com o comportamento do usuário para melhorar com o tempo. Cada agente é projetado com objetivos e habilidades específicos, trabalhando em harmonia para realizar tarefas complexas. Essa abordagem inovadora da IA agêntica depende de uma combinação de tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina, NLP e representação de conhecimento, que ajudam os agentes a aprender, se comunicar e raciocinar de forma eficaz.

A arquitetura subjacente da IA agêntica está em uma plataforma de sistemas distribuídos, o que garante escalabilidade e alto desempenho. Essa plataforma permite que vários agentes (ou multiagentes) operem simultaneamente em diferentes servidores para aprimorar a eficiência e a confiabilidade gerais do sistema. Os agentes podem colaborar em tempo real compartilhando informações e coordenando suas ações para interagir de forma mais intuitiva e perfeita com os usuários.

A IA agêntica usa agentes independentes: modelos de IA que concluem tarefas e gerenciam fluxos de trabalho de forma autônoma usando aprendizado de máquina, algoritmos e análises preditivas para tomar decisões em tempo real.

Ela segue um processo de cinco etapas para resolver problemas complexos:

1. Perceber: agentes de IA coletam e decodificam informações de fontes como sensores, bancos de dados e interfaces para transformar dados em insights. Eles identificam padrões significativos e extraem o que é mais relevante em seu ambiente.
2. Raciocinar: um grande modelo de linguagem (LLM) orienta o processo de raciocínio, entendendo tarefas, criando soluções e coordenando modelos especializados para trabalhos como geração de conteúdo ou análise de imagens.
3. Agir: os agentes realizam tarefas conectando-se a sistemas externos por meio de APIs. As proteções integradas garantem segurança e conformidade, como limitar o processamento de reinvindicações de seguro para valores específicos antes da análise humana.
4. Aprender: os agentes evoluem através de feedback e melhoram a cada interação para refinar decisões e processos. Essa melhoria contínua gera um desempenho mais inteligente e maior eficiência ao longo do tempo.
5. Colaborar: as ferramentas do criador de agentes foram projetadas para facilitar a implantação de agentes, reduzindo a barreira de entrada tanto para programadores experientes quanto para iniciantes. A natureza de código aberto das ferramentas de criação de agentes incentiva ainda mais uma comunidade dinâmica de colaboradores que continuamente aprimoram a plataforma. Esse esforço colaborativo não apenas acelera o desenvolvimento de novos recursos, mas também garante que a tecnologia permaneça na vanguarda da inovação em IA.

No geral, a mecânica operacional da IA agêntica é projetada para promover autonomia, adaptabilidade e eficiência. Ao usar tecnologias avançadas e uma abordagem colaborativa e de código aberto, a IA agêntica mudará vários setores e funções, melhorando a forma como interagimos com a tecnologia.

Por exemplo, no atendimento ao cliente, agentes autônomos podem aprimorar as interações personalizadas, oferecer um atendimento proativo e lidar com o suporte multicanal. Nas vendas, os agentes de IA podem obter leads e movê-los no pipeline de vendas, agendar reuniões e responder perguntas a qualquer momento. Mesmo em marketing, agentes autônomos podem lidar com campanhas desde a criação até a otimização. Eles podem criar mapas de jornada e também podem analisar métricas de desempenho e recomendar maneiras de melhorar um plano de marketing.

O software de IA agêntica é um tipo de inteligência artificial (IA) que pode operar de forma independente, tomando decisões e executando tarefas sem intervenção humana. Esses sistemas são capazes de aprender com suas interações e se adaptar a novas situações, melhorando seu desempenho ao longo do tempo.

O software agêntico é particularmente útil em ambientes em que as tarefas são complexas, os dados são abundantes e a tomada de decisões em tempo real é crucial. Exemplos de software de agente de IA em ação incluem chatbots de IA que podem lidar com consultas de atendimento ao cliente e sistemas de recomendação que personalizam conteúdo ou produtos.

A IA agêntica representa um avanço na IA que a diferencia de seus sistemas de IA predecessores.

Uma de suas vantagens em destaque é que ela melhora a adaptabilidade e a eficiência dos aplicativos de IA. A IA agêntica pode acelerar significativamente os processos de desenvolvimento automatizando tarefas e tomando decisões de forma independente. Essa autonomia economiza tempo e reduz os custos operacionais. Além disso, os algoritmos complexos que estão no centro da IA agêntica garantem um melhor desempenho geral, tornando-a um ativo em qualquer setor.

Uma das vantagens mais atraentes da IA agêntica é seu potencial de criar interações mais personalizadas e envolventes para os usuários. Ao imitar a tomada de decisão semelhante à humana, a IA agêntica pode oferecer interações intuitivas e perfeitas. Seja no atendimento ao cliente, na área da saúde ou na educação, a capacidade de fornecer suporte personalizado ao cliente pode levar a uma maior satisfação e fidelidade do usuário.

Agentes de IA autônomos processam grandes fluxos de dados em tempo real, fornecendo insights acionáveis para decisões mais inteligentes. Ao detectar padrões e prever resultados, eles permitem escolhas mais rápidas e baseadas em dados com confiança.

A IA agêntica automatiza tarefas repetitivas e simplifica os fluxos de trabalho, liberando equipes humanas para se concentrarem em trabalhos estratégicos e de alto valor. Com a tomada de decisões em tempo real e o aprendizado contínuo, esses agentes concluem as tarefas com mais rapidez e precisão, aumentando a eficiência geral.

Em sua essência, a IA agêntica está revolucionando o trabalho em todos os setores e funções de trabalho ao usar, aprender e desenvolver o conhecimento corporativo para impulsionar a automação do fluxo de trabalho. Agora, com recursos mais avançados para reunir fontes de dados diferentes e diversificadas e disponibilizá-las por meio de uma estrutura de metadados comum que fala a mesma linguagem, as empresas podem usar o valor de todos os seus dados para automatizar tarefas complexas e tomar decisões em tempo real orientadas por dados. Essa integração perfeita melhora a eficiência e abre caminho para novas oportunidades de inovação e crescimento.

A combinação de IA agêntica com o Data Cloud, aliado à geração aumentada por recuperação (RAG), permite que as empresas usem dados estruturados e não estruturados para atender melhor os clientes.

As ferramentas de dados avançadas do Data Cloud, combinadas com a tomada de decisões autônoma, funcionam perfeitamente juntas para obter resultados mais inteligentes. Essa colaboração facilita a criação de aplicativos inteligentes para fornecer uma vantagem competitiva ao se adaptar a ambientes de negócios dinâmicos.

Além da capacidade de acessar uma ampla variedade de dados, essa parceria simplifica o processo de implantação, o que melhora a experiência geral do usuário. Como resultado, as empresas podem se concentrar em suas principais competências, enquanto esses recursos avançados de IA impulsionam iniciativas estratégicas. Além disso, a camada de IA agêntica aprende e evolui continuamente à medida que o sistema processa mais dados. Esse ciclo de aprendizado contínuo significa que o sistema de IA pode se adaptar a novos dados para fornecer informações precisas e oferecer uma tomada de decisão mais inteligente em resposta à evolução das condições e demandas.

Com a vantagem de poder acessar totalmente seus dados e combiná-los com a IA, as empresas de finanças, saúde, varejo e manufatura podem simplificar as operações e melhorar o engajamento do cliente em vendas, atendimento, marketing e comércio.

A IA agêntica está bem posicionada para revolucionar o mundo. Sua compatibilidade com sistemas existentes, capacidade de criar experiências do usuário personalizadas e recursos de segurança robustos o tornam uma ferramenta indispensável para o futuro.

Inovações que transformarão setores como vendas, atendimento, marketing e comércio. A Gartner prevê que “até 2028, 15% das decisões de trabalho cotidianas serão tomadas de forma autônoma através da IA agêntica, em comparação a 0% em 2024”.

Imagine um mundo em que os agentes de IA possam lidar perfeitamente com consultas complexas de clientes, adaptar estratégias de marketing em tempo real e otimizar cadeias de suprimentos com eficiência incomparável. O potencial da IA agêntica para agilizar as operações e aprimorar as experiências do cliente é imenso.

Um dos aspectos mais interessantes da IA agêntica é sua capacidade de aprender e melhorar com o tempo. À medida que esses agentes de IA acumulam mais dados e experiência, suas habilidades de tomada de decisão se tornarão cada vez mais sofisticadas. Esse processo de aprendizado contínuo ajudará as empresas a se manterem à frente da concorrência, respondendo rapidamente às mudanças do mercado e às necessidades dos clientes. A integração da IA agêntica com plataformas de dados mudará o jogo, fornecendo acesso contínuo a grandes quantidades de informações e permitindo decisões mais informadas e oportunas.

Além disso, o impacto da IA agêntica se estende além dos setores individuais. Ela tem o potencial de remodelar ecossistemas inteiros, promovendo a colaboração e a inovação em escala global. À medida que mais organizações adotam essa tecnologia, esperamos ver o surgimento de novos modelos de negócios e parcerias que aproveitem ao máximo os recursos exclusivos da IA agêntica. Essa abordagem colaborativa impulsionará o crescimento exponencial e criará novas oportunidades para empresas e consumidores.

O Agentforce, como um exemplo de IA agêntica, é a camada agêntica da Salesforce Platform que ajuda as empresas a fazerem mais, permitindo que os representantes construam melhores relacionamentos com os clientes e servindo como uma força de trabalho digital sempre ativa para o sucesso da IA.

O futuro da IA agêntica não depende apenas do que é possível hoje, mas das infinitas possibilidades que estão por vir.

Sarah Sung é Redatora Sênior da Salesforce. Anteriormente, ela foi escritora de estilo de vida, cobrindo tudo, desde inteligência artificial e tecnologia até saúde e bem-estar, alimentos e bebidas, para publicações como do San Francisco Chronicle e AFAR. Ela também trabalhou em marketing de conteúdo na Under Armour, Gap e Travelocity.