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.
Definindo Agentic AI
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:
- Os agentes existem dentro de um ambiente específico.
- Eles têm um ou mais objetivos a cumprir.
- Agentes são capazes de perceber entradas ou estímulos em seu ambiente.
- Eles são capazes de raciocinar sobre as coisas que percebem e decidir sobre um curso de ação com base no estímulo.
- Agentes podem agir de forma autônoma para alcançar um objetivo específico. As ações podem incluir:
- Fornecer notificações se condições específicas forem atendidas.
- Revisar documentos e fornecer uma resposta a uma pergunta.
- Transferir a interação para outro agente ou um humano.
- Atualizar registros, cancelar pedidos ou iniciar outros processos.
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.
Como o Agentic AI é diferente da IA tradicional?
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.
Como as Organizações Podem Usar o Agentic AI
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:
Ampliar as capacidades dos chatbots tradicionais para fornecer uma verdadeira resolução de problemas:
- Recuperar dados do cliente, histórico e informações da base de conhecimento
- Fornecer respostas específicas ao contexto ou encaminhar clientes para os recursos apropriados para assistência adicional
- Tomar medidas para resolver um problema, atualizar registros, fornecer informações de status, etc.
Determinar a intenção do cliente, mesmo em situações onde as informações fornecidas são complexas ou vagas:
- Fazer perguntas de acompanhamento para obter mais contexto, com base em cada situação individual
- Determinar se há uma pergunta a ser respondida ou se é necessária uma ação
- Recuperar informações para responder à pergunta ou encaminhar para outro agente/programa/pessoa para realizar a ação
- Comunicar-se com o solicitante sobre o status ou para obter informações adicionais necessárias para avançar em um fluxo de trabalho
- Selecionar a ferramenta certa para executar a ação necessária
Operar em vários canais (voz, e-mail, chat, SMS, etc.):
- Acessar todo o histórico e contexto do cliente a partir de múltiplas fontes (histórico de pedidos, histórico de chats, chamadas anteriores, e-mails)
- Fornecer informações de acompanhamento através do canal preferido do cliente (SMS, chat, e-mail)
Automatizar a documentação das interações, incluindo:
- Resumo de interações
- Painéis de análise de tendências
Contatos proativos de saída:
- Informações de acompanhamento
- Atualizações de status
- Lembretes
Compreendendo os Benefícios do Agentic AI
Em um nível elevado, alguns dos benefícios que o Agentic AI pode oferecer para a experiência do cliente incluem:
- Automação de processos mais complexos do que programas de script simples podem lidar
- Diálogo aprimorado e sutil que parece natural para clientes/usuários
- Transferência de tarefas mundanas dos humanos, permitindo que eles lidem com tarefas mais complexas ou aquelas que exigem empatia ou pensamento criativo
- Resultados e desfechos mais rápidos, já que os processos automatizados não são mais atrasados pela espera de humanos para passar para a próxima etapa
- Qualidade consistente
- Melhoria contínua
- Operação 24x7x365
- Lidar com picos de volume que sobrecarregariam operações tradicionais
Desvantagens do Agentic AI em CX
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.
Lixo entra, lixo sai
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.
Complexidade
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.
Sabotagem
Funcionários que temem a perda futura de emprego podem sabotar implementações de IA.
Os Suspeitos de Sempre
A IA tem outros riscos que devem ser mitigados , como:
- Viés herdado
- Possibilidade de alucinações
- Questões de segurança, incluindo:
- Risco de exposição de informações proprietárias
- Suscetibilidade à manipulação externa por meio de injeções de prompt maliciosas
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.
Construindo Sua Base para Agentic AI
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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