Certamente você já está familiarizado com ferramentas de inteligência artificial como ChatGPT, Gemini, Copilot e outras similares que ganharam destaque nos últimos anos. E embora elas já desempenhem papéis impressionantes em diversas tarefas na rotina empresarial, há um outro lado no universo da IA com potencial para transformar profundamente a maneira como os negócios operam: os Agentes de Inteligência Artificial.

Neste artigo, vamos explicar para você o que são esses agentes, como funcionam, em que se diferenciam da IA Generativa Tradicional e como estão sendo aplicados em cenários reais de maneira cada vez mais estratégica e eficiente.

O que são agentes de IA?

Podemos descrevê-los como sistemas inteligentes que conseguem perceber o ambiente ao seu redor, tomar decisões e executar ações com o objetivo de atingir uma meta específica. Eles combinam percepção (ou seja, recebem e interpretam dados), processamento inteligente e ação.

Imagine que uma empresa de logística acabou de contratar o desenvolvimento de um sistema de IA que utiliza dados recebidos pelas plataformas da empresa, por sensores e pela internet para definir rotas, horários de entrega e o tipo de veículo a ser utilizado. Para isso, o sistema avalia fatores como demanda, previsão do tempo, trânsito, prazos e os caminhos que possibilitarão uma entrega mais rápida e com menor risco de danos ao veículo e à carga. Esse é um exemplo claro de um agente de IA em ação.

IA generativa vs. agentes de IA

Enquanto a IA Generativa é ótima para criar conteúdos ou realizar tarefas com base em dados pré-existentes, os Agentes de Inteligência Artificial têm a capacidade de aprender continuamente, conectando-se a fontes de dados, interagindo com outros sistemas e tomando decisões sozinhos, sem a necessidade de intervenção humana.

O nível de autonomia de um agente depende de como ele foi configurado, mas pode ser aumentado com o tempo, à medida que ele aprende e se aprimora.

Como aprendem?

Os agentes combinam diversas tecnologias para aprender. Eles podem usar Machine Learning para explorar dados e identificar padrões, o Processamento de Linguagem Natural para entender e se comunicar com os usuários, e acessar sistemas como ERPs, bancos de dados e sensores físicos para coletar informações em tempo real sobre o ambiente e sobre a empresa.

Tipos e exemplos práticos

Os agentes de IA não são todos iguais. Enquanto uns são projetados para tarefas simples e têm muitas limitações, outros já contam com uma alta capacidade para análise, adaptação e realização de tarefas com autonomia.

Vamos conhecer os principais tipos?

1. Agentes de reflexo simples
Esses são os mais básicos. Não possuem memória e executam apenas ações pré-programadas em situações previstas. Um exemplo clássico é um sistema de ventilação que desliga automaticamente à meia-noite e liga novamente às 5 da manhã. Por ser mais simples, se algo inesperado, ou seja, que não está em sua programação, ocorrer, ele não saberá como reagir.

2. Agentes de reflexo com base em modelos
Esses agentes já têm um pouco mais de inteligência. Eles mantêm, em sua memória, um modelo fictício do ambiente em que estão e atualizam esse modelo à medida que recebem novos dados. Um exemplo são os carros autônomos, que analisam o espaço ao redor, detectam outros veículos, pedestres e obstáculos, e decidem quando acelerar, frear ou virar.

3. Agentes baseados em objetivos
Aqui já temos um maior nível de sofisticação. Esse tipo de agente é capaz de prever, avaliar e planejar ações com base em objetivos específicos. Imagine um personagem em um jogo de estratégia programado para defender uma torre: ele irá avaliar os recursos disponíveis, planejar movimentos e tomar decisões para cumprir seu objetivo.

4. Agentes baseados em utilidade
Esses agentes, por sua vez, colocam em uma “balança” as diferentes ações possíveis e escolhem aquela que oferece o maior benefício ou o menor impacto negativo. Por exemplo, sistemas de precificação dinâmica que ajustam preços de passagens aéreas ou hospedagens em tempo real com base na demanda, concorrência e outros fatores relevantes.

5. Agentes de aprendizagem
Os agentes de aprendizagem são projetados para aprender continuamente. A partir de uma base inicial, eles atualizam seus conhecimentos através das interações com usuários e informações captadas em tempo real por outras fontes. Um bom exemplo são os sistemas de detecção de fraudes, que identificam padrões suspeitos e se adaptam quando novas formas de ataques são desenvolvidas, incluindo-as em sua base de dados e adaptando sua capacidade de reconhecimento.

6. Sistemas multiagentes
Nessa configuração, vários Agentes de IA trabalham juntos em um ambiente compartilhado para alcançar um objetivo comum. Eles são ideais para tarefas muito complexas ou distribuídas. Em um armazém, por exemplo, máquinas responsáveis por coleta, triagem e embalagem podem se comunicar entre si para manter o fluxo de trabalho organizado. Em um ambiente digital, podemos pensar nos agentes como uma equipe virtual, dentro de uma empresa, em que cada agente tem um "cargo" e eles se comunicam tanto entre si quanto com os sistemas da empresa para realizarem as entregas.

Benefícios e desafios da aplicação de agentes de IA nas empresas

Principais benefícios:

• Operação contínua, 24 horas por dia, 7 dias por semana;
• Capacidade de análise e tomada de decisão com grande volume de dados;
• Personalização de ações conforme o contexto;
• Custos reduzidos por redução de processos manuais e redução de margens de erros;
• Identificação de problemas que passariam despercebidos por humanos;
• Otimização de tempo.

Desafios que precisamos considerar:

• Riscos relacionados à segurança e à privacidade de dados, especialmente quando o agente tem acesso a informações sigilosas;
• Dependência de infraestrutura tecnológica robusta, caso o sistema não esteja em nuvem;
• Necessidade de manter fontes de dados confiáveis, ativas e atualizadas, como sistemas ERP ou sensores;
• Complexidade na integração com sistemas legados ou muito específicos.

O que esperar do futuro?

Com os avanços constantes, a tendência é que os agentes de IA se tornem cada vez mais sofisticados e especializados. A junção entre agentes, modelos generativos e sensores avançados promete sistemas altamente autônomos e colaborativos.

Tudo isso com mínima intervenção humana, o que traz grandes oportunidades, mas também novos riscos, os quais, muitos deles, só conheceremos com o tempo.

Uma coisa é certa: as empresas que estiverem dispostas a adotar essas tecnologias certamente sairão na frente em inovação, produtividade e competitividade.

Como a Develcode pode ajudar?

A Develcode está acompanhando de perto essa revolução trazida pelos agentes de IA. Com uma equipe altamente qualificada, desenvolvemos soluções sob medida que integram agentes inteligentes aos sistemas da sua empresa, respeitando suas necessidades e objetivos.

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Referências: O que são agentes de IA? - Explicação sobre agentes em inteligência artificial - AWS, O que são agentes de IA? | IBM, Agentes de IA — o que são e como mudarão a forma como trabalhamos - Source LATAM, O que são agentes de IA? | Oracle Brasil, 36 Exemplos do mundo real de agentes de IA