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5 Mitos sobre Agentes de IA e a verdade por trás deles

A imagem representa uma bola de cristal no estilo de uma vidente, reinterpretada com um enfoque tecnológico e futurista. Em tons de azul, a bola de cristal exibe em seu interior um circuito eletrônico central cercado por um design de labirinto, simbolizando a complexidade e o mistério da tecnologia moderna. Raios de luz irradiam da esfera, evocando uma sensação de previsão e conexão com o futuro. O fundo inclui nuvens e estrelas estilizadas, reforçando um ambiente mágico combinado com avanços digitais, ideal para transmitir a ideia de "prever" tendências tecnológicas ou inovações.

Descubra a verdade por trás de 5 mitos comuns sobre agentes de IA. Saiba como esses equívocos podem estar impedindo sua empresa de aproveitar todo o potencial da inteligência artificial.

Você acha que conhece agentes de IA? Pense de novo. Vamos desmistificar alguns equívocos comuns sobre agentes de IA e mostrar como esses mal-entendidos podem estar limitando as oportunidades para sua empresa. 

Novas tecnologias revolucionárias, como os agentes de IA, naturalmente despertam curiosidade — e também confusão. Eles realmente cumprem o que prometem? Quais são suas capacidades e limitações? Não são apenas bots com outro nome? Essas são perguntas válidas. No entanto, os equívocos sobre agentes de IA muitas vezes obscurecem seu potencial e impedem as empresas de aproveitar seu poder transformador. Entender e superar esses mitos é crucial para o sucesso na adoção da inteligência artificial agente. 

Acompanhe enquanto exploramos os mitos e as realidades dos agentes de IA e por que esclarecer esses mal-entendidos pode desbloquear novas oportunidades para sua organização. 

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Mito sobre agentes de IA #1: Eles são apenas chatbots melhorados 

Chatbots e agentes de IA são fundamentalmente diferentes em termos de complexidade e funcionalidade. Chatbots são projetados para recuperar dados e responder a perguntas. Agentes, por outro lado, são criados para agir

Os chatbots utilizam regras predefinidas e respostas roteirizadas para interagir com os usuários, sem se desviar dessas programações. Por exemplo, são amplamente usados no suporte ao cliente para lidar com perguntas frequentes como “onde está meu pedido?” ou “qual é a política de devolução?”. 

Essa rigidez limita sua utilidade. Chatbots não compreendem contextos mais complexos e não são criativos na resolução de problemas. Diferentemente de ferramentas de IA mais avançadas, eles não são capazes de aprender sozinhos. Isso significa que, toda vez que ocorre uma mudança, como em uma política da empresa, a atualização precisa ser feita manualmente. Chatbots não ficam mais inteligentes com o tempo — eles são programados apenas para recuperar dados e responder a perguntas previsíveis e rotineiras. Embora sejam excelentes nessa função, esse é o limite de sua capacidade. 

Os agentes de IA, por sua vez, vão muito além de simples perguntas e respostas. Agentes totalmente autônomos conseguem executar tarefas complexas e de múltiplas etapas sem intervenção humana direta, enquanto agentes semiautônomos envolvem um “humano no circuito” para acionar certos tipos de solicitações. Diferentemente dos chatbots, os agentes são capazes de processar grandes volumes de dados, tomar decisões e aprender com o ambiente. Isso permite que eles gerenciem fluxos de trabalho, otimizem processos e façam recomendações estratégicas. 

Além disso, os agentes frequentemente incorporam técnicas mais avançadas de IA, como aprendizado por reforço e algoritmos de tomada de decisão, que os capacitam a agir de forma proativa e se adaptar a condições em constante mudança. 

A diferença é como comparar um chatbot que apenas analisa os dados de vendas com um agente de IA que, além de analisar os dados, ajusta os níveis de estoque, atualiza estratégias de marketing e comunica-se com fornecedores. 

Essa distinção deixa claro que agentes de IA são ferramentas muito mais poderosas e flexíveis, capazes de transformar a maneira como as empresas operam. 

Mito sobre agentes de IA #2: Eles são imprevisíveis e incontroláveis 

Agentes autônomos podem evocar lembranças de filmes como “2001: Uma Odisseia no Espaço” ou “O Exterminador do Futuro”, onde sistemas de IA saem do controle, resultando em consequências catastróficas. No entanto, na realidade, os agentes mais eficazes de hoje utilizam ferramentas e técnicas sofisticadas para evitar erros e alucinações, tendo a segurança e a confiança como pilares fundamentais. 

No centro dessa segurança está um motor de raciocínio, que gera um plano de ação baseado no objetivo do usuário. Esse motor avalia e refina o plano continuamente, extraindo dados de sistemas como o CRM (Customer Relationship Management) e outros. Ele determina qual processo de negócios utilizar com base na solicitação e repete o processo até alcançar o resultado correto, ficando mais inteligente a cada interação. 

Se uma tarefa solicitada estiver fora dos limites definidos pela organização (incluindo permissões de usuário), o motor de raciocínio atua como um sistema de verificação, acionando automaticamente a supervisão de um humano. 

“Ensinar um agente a agir com precisão e entender o que ele não pode fazer é uma tarefa complexa,” explica Krishna Gandikota, gerente de engenharia de soluções da Salesforce. “Mas um motor de raciocínio ajuda a IA a planejar e avaliar sua abordagem antes de executar uma ação. Ele também avalia se possui as habilidades e informações certas para realizar a tarefa.” 

Esse processo de tomada de decisão, segundo Gandikota, é aprimorado pela capacidade do agente de aprender continuamente com suas interações e experiências, refinando e melhorando suas respostas ao longo do tempo. 

Os agentes de IA mais eficazes são aqueles que têm consciência contextual e estão fundamentados nos dados mais relevantes. Existem algumas técnicas que permitem isso. Uma delas é chamada de geração aumentada por recuperação (RAG), que identifica as melhores informações disponíveis e, em seguida, cria novas respostas com base nelas. Outra técnica é a busca semântica, uma busca contextual que apresenta os dados mais recentes e relevantes necessários para uma tarefa. 

O Agentforce utiliza o Data Cloud, que já incorpora essas técnicas. Para obter resultados ainda mais precisos, o Data Cloud usa a tecnologia zero copy, permitindo que os agentes de IA acessem dados ingeridos de fontes diversas em tempo real, sem a necessidade de mover, copiar ou modificar os dados. 

Com essas ferramentas e abordagens avançadas, os agentes de IA modernos oferecem não apenas previsibilidade, mas também controle e segurança, garantindo que as empresas possam confiar nessas tecnologias para alcançar resultados excepcionais. 

Mito sobre agentes de IA #3: Eles são complicados, demorados e caros para configurar 

Pode parecer que tecnologias tão impactantes quanto os agentes de IA exigiriam meses de desenvolvimento complexo, integração e milhões de dólares. No entanto, agentes baseados em IA generativa e modelos de linguagem ampla (LLMs) podem ser configurados em minutos, graças a tópicos predefinidos — que são as áreas de interesse que o agente deve abordar — e ações, que são as tarefas que o agente executa. 

Já existem diversos agentes prontos para uso em áreas como atendimento ao cliente, comércio, coaching de vendas e outras. Além disso, há opções low-code para criar rapidamente agentes personalizados. Utilizando o processamento de linguagem natural (NLP), se você consegue descrever o que precisa, pode criar um agente sob medida. 

Ferramentas como o Agent Builder até sugerem automaticamente limites de segurança (guardrails) para garantir que o agente realize seu trabalho de forma segura. A partir da descrição em linguagem natural sobre o que você quer que o agente faça, o Agent Builder identifica recursos semanticamente similares nos metadados do seu aplicativo. Isso permite que o agente entenda como sua empresa funciona e sugira automaticamente conhecimentos e ações para realizar a tarefa da melhor maneira possível. 

“Toda a sofisticação já está integrada na plataforma,” explicou Gandikota. “A camada de confiança Einstein, o motor de raciocínio, o banco de dados vetorial (para RAG e busca semântica) são ativados automaticamente. Você pode construir um exército de agentes com uma plataforma que reúne tudo isso de forma confiável e aberta.” 

Com essas ferramentas, configurar agentes de IA deixou de ser uma tarefa cara e demorada. Em vez disso, tornou-se acessível, ágil e escalável, permitindo que empresas de todos os tamanhos aproveitem os benefícios dessa tecnologia. 

Mito sobre agentes de IA #4: Eles são sempre totalmente autônomos 

Agentes de IA nem sempre precisam ser 100% autônomos. O nível de autonomia varia dependendo do propósito do agente e da complexidade das tarefas que ele realiza. No entanto, os agentes são mais eficazes quando trabalham em parceria com humanos para impulsionar o sucesso do cliente e alcançar resultados positivos para os negócios. 

Em situações de autonomia semiautônoma, os agentes auxiliam os trabalhadores na tomada de decisões e na execução de tarefas, normalmente exigindo intervenção para aprovação de decisões. Por exemplo, um agente no setor financeiro pode analisar a carteira de um cliente e sugerir ao gerente de portfólio maneiras de otimizá-la, sem executar diretamente essas ações. 

Na autonomia supervisionada, os agentes completam tarefas de forma autônoma, mas são constantemente monitorados por humanos. Esse modelo é particularmente importante em indústrias altamente regulamentadas e onde a segurança é prioridade, como saúde, seguros, transporte e farmacêutica. 

Já os agentes totalmente autônomos executam tarefas sem qualquer intervenção humana. Eles recuperam dados, analisam, tomam decisões, se adaptam e agem de forma independente. Contudo, mesmo esses agentes operam dentro de limites predefinidos (guardrails) estabelecidos por humanos para garantir segurança e confiabilidade. 

“Os agentes nem sempre precisam ser totalmente automatizados ao realizar ações,” explicou Gandikota. “Mas eles entendem as solicitações, avaliam se podem agir de forma independente e pedem intervenção humana quando necessário.” 

A flexibilidade no nível de autonomia permite que as empresas ajustem o uso de agentes às suas necessidades específicas, combinando a eficiência da IA com o julgamento humano para obter o melhor de ambos os mundos. 

Mito sobre agentes de IA #5: Eles não geram valor real para os negócios 

Muitas organizações que utilizam IA baseada em GPT para tarefas genéricas e de propósito geral não estão alcançando os ganhos de produtividade ou o valor comercial esperado. No entanto, a IA agente é muito diferente. Seja para nutrir leads de vendas, gerar ideias para campanhas ou reduzir chamadas no suporte, agentes projetados para um objetivo específico se destacam em realizar esse trabalho com excelência. 

O maior diferencial é que esses agentes tomam decisões e ações em seu nome. Essas soluções de IA, voltadas para resolver um problema específico, demonstram muito mais potencial do que a IA genérica que não está alinhada às necessidades do seu negócio. É por isso que 82% das grandes empresas planejam implementar agentes até 2027. 

Algumas empresas já estão colhendo os frutos. A editora educacional Wiley aumentou em mais de 40% a resolução de casos de suporte após a implementação de um agente de IA, superando o desempenho de seu antigo chatbot. A empresa afirmou que os agentes ajudam a gerenciar responsabilidades rotineiras, liberando suas equipes de atendimento para lidar com casos mais complexos. Outros pioneiros, como OpenTable e ADP, estão alcançando resultados ainda melhores na resolução de problemas. 

De acordo com a empresa de pesquisa MarketsandMarkets, “o determinante crucial para a adoção de agentes de IA é a crescente demanda por automação que aumenta a eficiência, a escala e a tomada de decisões. Agentes oferecem uma alternativa eficaz ao automatizar funções repetitivas, analisar grandes volumes de dados e fornecer insights acionáveis em tempo real.” 

O mercado de agentes, prevê a firma, deve crescer de US$ 5,1 bilhões neste ano para US$ 47 bilhões até 2030

É fundamental que os líderes empresariais saibam separar fatos de mitos. Mal-entendidos sobre agentes de IA autônomos podem levar a oportunidades perdidas ou, pior, a erros custosos. Compreender claramente as capacidades e limitações dos agentes permitirá que você trabalhe de forma mais eficiente e tome decisões mais inteligentes e bem informadas.