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O Agentic AI se tornou uma das palavras da moda mais quentes na tecnologia hoje. Como é típico com novas capacidades, Agentic AI não tem uma definição clara e consensual. Para aumentar a confusão, alguns dos grandes players do mercado criaram cada um uma definição diferente de Agentic AI.
Este artigo foi escrito pelos consultores independentes da Global Tech, Melissa Swartz, Beth English e Chris Thalassinos, que são especialistas em tecnologia de comunicação e Inteligência artificial.
O Agentic AI se tornou uma das palavras da moda mais quentes na tecnologia hoje. Como é típico com novas capacidades, Agentic AI não tem uma definição clara e consensual. Para aumentar a confusão, alguns dos grandes players do mercado criaram cada um uma definição diferente de Agentic AI.
Cynicamente, essa confusão pode ser vista como um mecanismo usado pelos fornecedores para preparar o terreno para destacar as capacidades que eles oferecem, enquanto minimizam aquelas que não são oferecidas.
Alternativamente, a confusão pode ser reduzida à medida que múltiplos “sabores” de agentes de inteligência artificial (IA) emergem à medida que a tecnologia amadurece, permitindo um desenvolvimento segmentado de forma flexível.
Isso deixa muitos se perguntando: A IA agêntica é uma tecnologia inovadora ou apenas a última moda?
Vamos nos aprofundar um pouco mais e ver se podemos encontrar algumas respostas.
De acordo com isso vídeo do Google, “Ninguém parece concordar exatamente sobre o que é um agente”. Faz sentido pensar nas capacidades agenticas como um continuum de capacidade e complexidade.
Nem todos os agentes serão igualmente complexos; alguns realizarão tarefas muito simples. Outros podem ter maiores capacidades e a habilidade de lidar com mais complexidade (veja a figura abaixo).
No entanto, existem algumas características que geralmente são consideradas capacidades do Agentic AI:
Resumidamente: Os agentes podem sentir, decidir e agir dentro de seus ambiente para cumprir uma agenda determinada.
Além disso, eles podem ser capazes de interagir com outros agentes de IA, analisar e melhorar seu desempenho ao longo do tempo; ter capacidades de diálogo; agir proativamente; e/ou afetar o mundo real tomando ações, como prevenir uma transação financeira quando uma fraude é detectada ou fazer pedidos para reabastecer um estoque baixo.
De acordo com o Google Gemini, Agentic AI refere-se a uma classe de sistemas de inteligência artificial projetados para operar de forma autônoma, tomar decisões e realizar tarefas sem intervenção humana constante. O termo “agente” destaca sua “agência” — sua capacidade de agir de forma independente e com propósito em direção a um objetivo.
O Google Gemini observa que “o Agentic AI representa um avanço significativo em relação à IA tradicional, movendo-se em direção a sistemas que não são apenas inteligentes, mas também capazes de ação independente, planejamento e autoaperfeiçoamento contínuo em ambientes dinâmicos.”
Aplicações tradicionais dependem de um conjunto de regras predefinidas para tomar decisões ou realizar tarefas simples e são tipicamente roteirizadas. As regras e scripts controlam as ações.
Pesquisadores no campo de sistemas multiagentes argumentam que “agentes” legados que seguem regras predefinidas são apenas programas — e não são verdadeiramente agentic.
O Agentic AI não segue um roteiro. Em vez disso, é dado um objetivo. Ele então determina a melhor rota para alcançar esse objetivo. Tipicamente, o Agentic AI recebe parâmetros, como um conjunto de ferramentas, instruções sobre como usá-las e uma descrição de como executar a ação.
As capacidades agentic incluem a habilidade de avaliar diferentes cenários e prever os resultados de várias ações. Eles podem até atribuir um valor a cada ação com base em quão bem ela se alinha aos objetivos do agente. Ao fazer isso, o agente age de forma autônoma para escolher a ação que tem mais probabilidade de alcançar seus objetivos.
O Agentic AI usa grandes modelos de linguagem (LLMs) para entender as entradas que recebe e para se comunicar via diálogo. Esses agentes de Agentic AI podem fornecer respostas com base no contexto de uma conversa, incluindo informações fornecidas anteriormente. Isso melhora muito a qualidade percebida da interação.
Por exemplo, se um titular de apólice de seguro de carro pergunta: “Posso adicionar meu novo Chevy à apólice?”, a IA pode responder com “Claro. Para adicionar seu Chevy, vou precisar saber…”.
Os usuários podem adicionar perguntas de acompanhamento, e o agente “lembrará” e incorporará entradas anteriores. Por exemplo, eles podem perguntar: “É um modelo de 1968. É necessário um seguro especial?” Aqui, o agente “lembraria” que o veículo é um Chevy e investigaria para fornecer uma resposta.
“Você pode adicionar meu Nissan também?” O agente reconhece que este é um novo pedido para adicionar um veículo adicional. Agentic AI pode lidar com isso de forma suave, enquanto uma interação roteirizada exigiria que o usuário voltasse a uma parte anterior da transação para começar esse novo caminho.
“Para o Nissan, eu só preciso de Colisão e Responsabilidade, não de Abrangente. Quanto minha taxa aumentará?”
O agente pode responder a esse pedido consultando as informações, obtendo informações adicionais, se necessário, e calculando o valor para fornecer uma resposta.
O Agentic AI pode ser utilizado de várias maneiras, em diferentes funções e indústrias. Do ponto de vista da experiência do cliente, o Agentic AI pode ser usado para:
Em um nível elevado, alguns dos benefícios que o Agentic AI pode oferecer para a experiência do cliente incluem:
Assim como tudo, há desvantagens no uso de Agentic AI na experiência do cliente. É muito parecido com o uso de um maçarico. Na situação certa, um maçarico é uma ferramenta fantástica. Mas se usado incorretamente, pode incendiar um prédio.
Aqui estão alguns riscos potenciais que devem ser mitigados ao usar Agentic AI.
Antes de automatizar, é imperativo que seus processos existentes sejam otimizados e bem documentados. Os dados subjacentes devem ser limpos, classificados e acessíveis. Otimizar seus processos e dados pode ser desafiador. Não subestime o nível de esforço necessário.
Apoiar o Agentic AI requer pessoal com as habilidades necessárias para gerenciar e governar agentes de IA. Pode haver muitos desafios de suporte contínuo devido à sua complexidade técnica.
Eles devem ser gerenciados e otimizados continuamente para garantir que estejam operando conforme o esperado e não se desviem ou experimentar uma qualidade inferior. Testar e monitorar pode ser desafiador, pois aplicações de Agentic AI e LLMs não fornecem exatamente a mesma saída em cada iteração.
Funcionários que temem a perda futura de emprego podem sabotar implementações de IA.
A IA tem outros riscos que devem ser mitigados , como:
Embora a maior autonomia e capacidade de raciocínio do Agentic AI seja uma grande vantagem, também pode ser uma fonte de imprevisibilidade. É importante que as organizações tenham proteções e supervisão claras para garantir que essa independência permaneça alinhada com os objetivos do negócio e não saia do curso.
Agentic AI é uma tecnologia poderosa que promete a automação de fluxos de trabalho cada vez mais complexos. Ao mesmo tempo, implementações inadequadas, falta de compreensão sobre custos e valor geral, ou segurança negligente têm o potencial de criar um fiasco. É importante garantir que sua organização tenha uma base sólida a partir da qual construir capacidades de IA.
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