Agentes de IA: soluções inteligentes para a sua organização

Em um mercado altamente competitivo e com tecnologias emergentes lançadas rapidamente, cada uma com seus próprios riscos e benefícios, os líderes digitais estão sob constante pressão para ajustar e adaptar o modelo de negócios.

O objetivo da inovação do modelo de negócios é descobrir novas formas de atender às necessidades dos clientes, diferenciar-se dos concorrentes e aumentar a eficiência e a rentabilidade com a otimização ou transformação do modelo de negócios existente.

As organizações que pretendem inovar devem considerar o aproveitamento do mapeamento da jornada do cliente. Ao abordar pontos problemáticos específicos ao longo dessa jornada, elas podem aprimorar a experiência dos clientes, simplificar as operações e descobrir novos produtos, serviços ou fluxos de receita.

Os agentes de IA podem ser uma solução-chave para as organizações que buscam minimizar os pontos problemáticos dos clientes e aproveitar novas oportunidades.

Os agentes de IA não são uma solução única e consistem em uma série de formatos e tamanhos. As organizações devem considerar cuidadosamente cada solução de agente de IA e escolher a tecnologia mais pertinente para sua organização e aplicação.

• Tipos: há seis tipos de agentes de IA: reflexivos, baseados em metas, baseados em aprendizagem, baseados em utilidades, hierárquicos e colaborativos. Cada um deles é apropriado para diferentes cenários e aplicações;

• Aplicações: os agentes de IA são ideais para diversas situações que exigem automação, tomada de decisões e interação inteligente com o ambiente; 

• Modelos de interação: os agentes de IA podem funcionar com diferentes níveis de envolvimento, com ou sem interação humana;

• Sistemas multiagentes: vários agentes podem lidar com tarefas complexas, diferentemente de agentes individuais, resultando em soluções mais adaptáveis, escaláveis e robustas;

• Técnicas de IA integradas: os agentes de IA usam técnicas de IA para obter percepções, navegar e se adaptar ao ambiente. As técnicas abrangem otimização, processamento de linguagem natural e representação de conhecimento;

• Riscos: esses agentes são desenvolvidos para agir de forma autônoma e proativa em um ambiente, normalmente aprendendo e se adaptando conforme atuam.

As organizações que estiverem buscando agentes de IA com foco em planejamento, raciocínio e processamento deverão considerar as versões que usam grandes modelos de linguagem (LLM) para impulsionar a realização de tarefas e processos. Os agentes de IA baseados em LLM podem fornecer uma alternativa útil e acessível a tipos de agentes de IA mais consolidados.

Essas versões de agentes de IA baseados em LLM colocam em prática comportamentos programados e definidos por prompts que exigem design, avaliação e monitoramento cautelosos para garantia do resultado desejado. Além disso, elas devem ser desenvolvidas a partir de uma abordagem modular e combinável com a arquitetura de software.