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Um agente de IA é um componente de software que tem autonomia para agir em nome de um utilizador ou de um sistema, com o objetivo de realizar tarefas. Os utilizadores podem organizar agentes em sistemas capazes de orquestrar fluxos de trabalho complexos, coordenar atividades entre vários agentes, aplicar lógica a problemas difíceis e avaliar respostas a pedidos dos utilizadores.
Se já interagiu com um chatbot de apoio ao cliente ou pediu a um modelo de IA generativa para escrever um texto, então já conhece uma versão rudimentar de agentes de IA. Embora versões destes agentes existam há anos, as capacidades de processamento de linguagem natural dos modelos atuais de IA generativa abriram novas possibilidades, permitindo que sistemas de agentes planeiem, colaborem, executem tarefas e até aprendam a melhorar o seu desempenho. À medida que se tornam mais precisos, as empresas podem utilizá-los para automatizar processos organizacionais e tornar o trabalho diário dos colaboradores mais eficiente.
Nos últimos 18 meses, empresas como Google, Microsoft e OpenAI investiram em bibliotecas e frameworks para apoiar funcionalidades de agentes. Com aplicações como o Microsoft Copilot, Amazon Q e o Project Astra da Google, alimentadas por grandes modelos de linguagem (LLMs), os agentes estão a passar de ferramentas baseadas em conhecimento para ferramentas orientadas para a ação. No futuro próximo, os agentes poderão tornar-se tão comuns como as aplicações móveis são hoje.
Tipos de agentes de IA
Os agentes de IA podem ser organizados consoante a sua capacidade, função, competência e o resultado para o qual foram treinados. Exemplos incluem:
- Agentes de copiloto individual: Servem de assistentes para utilizadores, aumentando a sua produtividade, como o Microsoft 365 Copilot ou o ChatGPT.
- Plataformas de automação de fluxos de trabalho: Automatizam tarefas ou fluxos de trabalho, funcionando como orquestradores de processos com IA.
- Agentes nativos de IA generativa para soluções de domínio: Soluções específicas para áreas de negócio, como sistemas de apoio ao cliente ou pipelines de desenvolvimento de software.
- Empresas e modelos operacionais nativos de IA: A IA está integrada em todo o modelo operacional da empresa, desde processos até à estrutura organizacional.
- Trabalhadores virtuais de IA: Funcionam como colaboradores virtuais, podendo executar tarefas como membros de uma equipa.
Estes tipos não são mutuamente exclusivos; muitas organizações combinam vários, por exemplo, implementando copilotos pessoais e automatizando fluxos de trabalho selecionados.
Como funcionam os agentes de IA?
O funcionamento de um agente de IA segue, geralmente, quatro passos principais:
- O utilizador atribui uma tarefa ao sistema de agentes.
- O sistema planeia, distribui e executa o trabalho, dividindo-o em subtarefas atribuídas a agentes especializados.
- O sistema pode melhorar iterativamente o resultado, solicitando feedback ao utilizador.
- O agente executa as ações necessárias para concluir a tarefa.
Os agentes podem utilizar ferramentas destinadas a humanos (como browsers) e a computadores (como APIs), permitindo-lhes operar em diferentes arquiteturas tecnológicas sem grandes modificações. Devem ser implementados controlos, como ciclos de feedback construtivo, para revisão e melhoria do trabalho, e mecanismos para escalar problemas para humanos quando necessário.
Relação com modelos de linguagem (LLMs)
Os agentes de IA trabalham com diferentes modelos de IA para cumprir tarefas. Quando comunicam com humanos, usam LLMs com capacidades de processamento de linguagem natural. Por exemplo, num carro autónomo, um agente pode usar um LLM para entender o destino do utilizador, enquanto outro agente, responsável por decisões de segurança, utiliza modelos especializados.
Impacto nos negócios
A McKinsey estima que, a longo prazo, os casos de uso empresarial da IA generativa podem criar até 4,4 biliões de dólares em valor anual. Os agentes de IA podem acelerar a transformação dos processos empresariais, modernizar infraestruturas de TI e permitir a automação de tarefas complexas, colaborando entre si e com humanos em tempo real1.
Exemplos práticos incluem melhorias na resolução de problemas em serviços ao cliente e ganhos de produtividade em engenharia de software, como demonstrado pela Lenovo, que já obteve melhorias de 15% em engenharia de software e aumentos de produtividade a dois dígitos no atendimento ao cliente.
Desafios na adoção
Os principais obstáculos à adoção de agentes de IA são a criação de confiança, a gestão da mudança organizacional e a proteção de dados. É essencial implementar controlos rigorosos de segurança, operações e dados, bem como ajustar modelos operacionais e investir em formação de talentos para maximizar o valor dos agentes de IA.
Mudanças na arquitetura tecnológica
A proliferação de agentes de IA deverá transformar a arquitetura tecnológica das organizações, passando de um modelo tradicional de aplicações para um modelo multiagente, onde milhares de agentes comunicam entre si, com humanos e com sistemas externos para atingir objetivos comuns.
Recomendações para implementação
As organizações devem:
- Avaliar propostas tecnológicas para identificar onde a IA generativa pode reduzir custos e prazos.
- Focar-se nos maiores problemas e casos de uso mais complexos.
- Antecipar as implicações em talento, tecnologia e modelo operacional, adaptando-se à escala crescente dos agentes de IA.
A evolução dos agentes de IA está apenas a começar, prometendo transformar a forma como as pessoas e as organizações trabalham em todos os setores e dimensões.
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