Agentes de IA: o que são, como funcionam e por que utilizar na sua empresa?

Vivemos em uma era onde a Inteligência Artificial (IA) nas empresas já é uma realidade tangível. Neste cenário, os agentes de IA, com suas habilidades sofisticadas, têm um papel essencial na transformação digital.

Estes agentes, impulsionados por algoritmos avançados e aprendizado de máquina, impactam diversos aspectos de nossas vidas — desde a facilitação de tarefas diárias até a transformação de indústrias inteiras.

Por isso, a ideia deste artigo é explicar o que são, como criar agentes de IA e mostrar exemplos de aplicação dessa tecnologia nas empresas. Continue a leitura para conferir!

VEJA TAMBÉM

• O impacto da inteligência artificial na indústria 4.0
• Plano de estudos: como guiar o desenvolvimento em tecnologia na sua empresa
• Automação Industrial: um impulso para as empresas rumo à indústria 4.0

O que são agentes de IA?

Agentes de IA são sistemas de software que atuam de maneira autônoma para realizar tarefas específicas, utilizando capacidades que simulam a inteligência humana, como percepção, raciocínio, aprendizado e tomada de decisão.

Eles interagem com o ambiente, coletam informações, processam dados e agem para atingir objetivos definidos. Os agentes de IA podem ser importantes aliados em diversas áreas, incluindo saúde, transporte, finanças e entretenimento, onde desempenham funções críticas e aumentam a eficiência e a automação de processos complexos.

Tipos de agentes IA

Existem muitos tipos de agentes de IA com características e capacidades específicas. Cada um deles tem suas próprias aplicações e pode ser utilizado de diferentes maneiras, para resolver problemas em diversos campos — desde a robótica e jogos até a assistência pessoal e a automação industrial. Abaixo, você confere os principais tipos e alguns exemplos:

Agentes reativos

Este tipo de agente não possui memória nem capacidade de aprender com experiências passadas. Ele responde diretamente a estímulos ou entradas com ações predefinidas. Confira alguns exemplos de uso nas empresas:

• Suporte técnico básico: responde a perguntas comuns sobre configuração de produtos, resolução de problemas simples ou informações de contato.
• Informações sobre produtos e serviços: fornece detalhes sobre características, preços, disponibilidade de produtos e serviços oferecidos pela empresa.
• Agendamento de serviços: ajuda clientes a marcar consultas ou agendar serviços, como manutenção de equipamentos ou reservas em restaurantes.

Agentes baseados em modelos

Eles têm uma representação interna do mundo e usam essa representação para tomar decisões, podendo prever as consequências de suas ações e ajustar seu comportamento com base nessas previsões. Alguns exemplos desse tipo de modelo no contexto empresarial incluem:

• Previsão de vendas: analisa dados históricos para prever a demanda por produtos específicos em diferentes períodos, ajustando automaticamente os níveis de estoque.
• Otimização de compras: sugere quantidades de pedido ideais para fornecedores com base nas previsões de demanda, considerando o tempo de entrega e os custos de armazenagem.
• Gestão de promoções: ajusta as previsões de demanda durante promoções ou eventos especiais, garantindo que haja estoque suficiente para atender ao aumento na procura.

Agentes baseados em objetivos

Além de uma representação do mundo, esses agentes têm objetivos ou metas específicas que tentam alcançar. Eles tomam decisões baseadas em como suas ações podem ajudá-los a atingir esses objetivos. Veja alguns exemplos de uso:

• Recomendações de produtos: sugere produtos que são mais propensos a interessar a um cliente específico, com base em suas compras anteriores e em itens que outras pessoas, com perfil similar, compraram.
• Promoções personalizadas: envia ofertas e descontos personalizados para clientes, incentivando compras adicionais e fidelização.
• Aumento do valor médio do pedido: recomenda produtos complementares ou upgrades que aumentam o valor total da compra (cross-selling e up-selling).

Agentes baseados em utilidade

Estes agentes, além de objetivos, consideram a utilidade de diferentes estados do mundo para tomar decisões que maximizem sua “utilidade” ou satisfação. Eles podem resolver problemas de otimização complexos. Alguns exemplos seriam:

• Ajuste de preços em tempo real: modifica os preços em resposta às flutuações na demanda, otimizando a receita ao aumentar os valores quando a demanda é alta e oferecendo descontos para estimular a venda de produtos com pouca saída.
• Segmentação de clientes: oferece diferentes faixas de preços e promoções personalizadas, para diferentes segmentos de clientes.
• Previsão de demanda: utiliza modelos preditivos para antecipar a demanda futura com base em tendências passadas, sazonalidade e eventos específicos, ajustando os preços proativamente.

Agentes de aprendizado

Estes agentes conseguem aprender com experiências passadas e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Eles usam técnicas de aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, para adaptar seu comportamento. Em um contexto empresarial, alguns exemplos de uso deste tipo de agente incluem:

• Monitoramento contínuo: sensores monitoram continuamente o estado de máquinas e equipamentos, fornecendo dados em tempo real para o sistema de IA.
• Previsão de falhas: o sistema identifica padrões anômalos e prevê quando uma máquina pode falhar, permitindo intervenções preventivas.
• Otimização de manutenção: planeja a manutenção de forma otimizada, reduzindo a necessidade de manutenções reativas e minimizando interrupções na produção.

Agentes de interface (assistentes virtuais)

Esses agentes interagem com os usuários e usuárias humanas, ajudando em tarefas específicas. Alguns exemplos incluem assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant, que respondem a comandos de voz e realizam ações como configurar lembretes ou responder perguntas. No contexto empresarial, alguns exemplos no setor de RH incluem:

• Respostas a perguntas frequentes: responde automaticamente a perguntas comuns sobre férias, licenças, políticas da empresa, processos de contratação e benefícios.
• Agendamento de entrevistas: coordena agendas e marca entrevistas entre pessoas candidatas e entrevistadoras, enviando convites e lembretes automáticos.
• Onboarding de novas pessoas colaboradoras: fornece informações e orientação aos novos funcionários e funcionárias sobre os procedimentos de integração, preenchimento de formulários e treinamentos obrigatórios.

Essa diversidade permite que a IA atenda a inúmeras necessidades — desde responder perguntas simples até dirigir carros ou analisar enormes volumes de dados.

Leia também: Quais são as aplicações e os impactos da inteligência artificial nas empresas?

Como criar um agente de IA?

Criar agentes de IA envolve várias etapas e demanda algumas ferramentas e técnicas específicas. Listamos, a seguir, alguns dos passos principais para isso:

• 1. Defina o problema e os objetivos: identifique claramente o problema que o agente de IA resolverá e os objetivos que ele deverá atingir.
• 2. Escolha o tipo de agente de IA: determine se o agente será reativo, baseado em modelo, baseado em objetivos, baseado em utilidade, ou um agente de aprendizado.
• 3. Colete e prepare os dados: colete dados relevantes que o agente usará para aprender e tomar decisões. Prepare os dados, incluindo limpeza, normalização e divisão em conjuntos de treinamento e teste.
• 4. Selecione algoritmos e técnicas de IA: escolha os algoritmos de IA apropriados com base no tipo de agente e no problema que está sendo resolvido. Isso pode incluir aprendizado supervisionado, não supervisionado, aprendizado por reforço, entre outros.
• 5. Desenvolva o modelo de IA: use bibliotecas e frameworks de IA, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, para construir e treinar o modelo. Para agentes de aprendizado por reforço, frameworks como OpenAI Gym podem ser úteis.
• 6. Treine o modelo: treine o modelo usando os dados preparados, ajustando hiper parâmetros para otimizar o desempenho. Utilize técnicas de validação cruzada e outros métodos para garantir que o modelo não esteja superajustado.
• 7. Avalie o desempenho: faça uma avaliação de desempenho do modelo usando métricas adequadas ao problema, como acurácia, precisão, recall, F1-score, ou recompensa acumulada (para aprendizado por reforço).
• 8. Implemente o agente de IA: integre o modelo treinado em um sistema que atue no ambiente real. Isso pode envolver a criação de APIs, interfaces da pessoa usuária, ou sistemas embarcados.
• 9. Monitore e faça melhorias: após a implementação, monitore o desempenho do agente no ambiente real e colete feedback. Ajuste o modelo e re-treine, conforme necessário, para melhorar o desempenho.
• 10. Considere aspectos éticos e de segurança: certifique-se de que o agente de IA opera de maneira ética e segura, evitando vieses e comportamentos indesejados.

Ferramentas para o desenvolvimento de agentes de IA

Não basta apenas saber fazer, também é preciso contar com as ferramentas certas para desenvolver um agente de IA eficaz. Abaixo, você confere algumas das principais ferramentas disponíveis, que podem ser aplicadas em diferentes contextos empresariais:

• TensorFlow: é uma biblioteca aberta de aprendizado de máquina que facilita a construção e o treinamento de modelos de IA. É ideal para projetos que exigem processamento de grandes volumes de dados.
• OpenAI Gym: uma plataforma que oferece uma variedade de ambientes simulados para treinar agentes de IA. É perfeito para projetos que envolvem aprendizado por reforço.
• IBM Watson: Watson é uma plataforma poderosa que permite desenvolver, treinar e implantar modelos de IA em qualquer escala. Sua aplicabilidade é vasta, abrangendo desde análise preditiva até processamento de linguagem natural.

Leia também: Como e por que implementar ferramentas de inteligência artificial no RH?

Exemplo de agente IA na prática

Quer entender melhor como os agentes de IA funcionam, na prática, com alguns exemplos? A empresa de tecnologia médica Zebra Medical Vision utiliza um agente de IA para identificar doenças potencialmente fatais em imagens médicas. Este agente revolucionou a forma como os médicos e médicas analisam as imagens, aumentando a eficiência e reduzindo o tempo de diagnóstico.

Outro exemplo é a gigante do e-commerce, Amazon. A empresa tem um agente de IA que prevê as necessidades dos consumidores e consumidoras, oferecendo recomendações personalizadas com base no histórico de compras e comportamento das pessoas usuárias. Isso resultou em um aumento significativo nas vendas e na satisfação do cliente.

Esses são apenas alguns exemplos que destacam o poder transformador dos agentes de IA. Eles não apenas otimizam processos, mas também abrem novos caminhos para a inovação e eficiência.

Aprenda a usar os agentes de IA

Atualmente, os agentes de IA estão sendo usados para personalizar a experiência das pessoas, aumentar a eficiência operacional e fornecer insights para tornar as interações online mais intuitivas e eficientes, oferecendo respostas rápidas e precisas às consultas das pessoas usuárias.

À medida que avançamos para o futuro, o papel dos agentes de IA só aumenta. Com o desenvolvimento contínuo em tecnologia de IA, podemos esperar que esses agentes se tornem ainda mais inteligentes, com potencial para transformar a maneira como interagimos com o mundo digital, tornando-o mais personalizado e centrado no usuário.

Neste cenário, é essencial preparar seu time para lidar com essas transformações digitais. Para isso, você pode contar com a Alura Para Empresas para capacitar pessoas em tecnologia e acelerar a transformação digital do seu negócio.

A Alura Para Empresas é mais que uma plataforma. É uma solução de educação corporativa completa e acessível, com cursos de lifelong learning, plataforma de gestão do aprendizado e programas personalizados.

Conheça os cursos de programas de IA do nosso ecossistema e comece agora mesmo a desenvolver seus times!

Leia também: Impulsionando o Futuro dos Negócios: Um Guia Completo para a Capacitação em IA