Você já ouviu falar em agentes de Inteligência Artificial (IA)? Basicamente, são sistemas inteligentes que realizam tarefas sem intervenção humana. Cada vez mais as organizações têm buscado dividir tarefas em várias etapas menores para atingir um objetivo mais amplo e alavancar a produtividade. Recentemente, Jensen Huang, presidente e cofundador da Nvidia, empresa líder mundial em computação visual, afirmou que espera ter 100 milhões de assistentes de IA e 50 mil funcionários.
Segundo um estudo divulgado pela Deloitte, empresa global de auditores independentes, entre os benefícios que os agentes de IA e sistemas multiagentes podem oferecer há a capacidade de automatizar interações com múltiplas ferramentas para executar tarefas que os modelos de linguagem (LLMs) não foram projetados para alcançar (por exemplo, navegar em um site e realizar cálculos quantitativos).
Um outro ponto de destaque é a produtividade, considerando que LLMs (modelos de linguagem de grande escala) são independentes e exigem constante contribuição humana e interação para alcançar os resultados desejados. Além disso, os agentes de IA podem planejar e colaborar para executar tarefas complexas, além de organizar fluxos de trabalho acelerando significativamente o caminho para a entrega e gerando mais resultados.
A autoaprendizagem também está entre as principais vantagens, porque muitas vezes os recursos de memória não estão disponíveis em modelos de linguagem pré-treinados. Nesse caso, os agentes de IA podem melhorar rapidamente os resultados ao longo do tempo com maior adaptabilidade. À medida que as necessidades mudam, os agentes de IA podem raciocinar e planejar novas abordagens, referenciar rapidamente novas fontes de dados em tempo real e interagir com outros agentes para coordenar e executar saídas.
Já nos sistemas de IA multiagentes, um dos principais pontos chave é a precisão, pela capacidade de empregar agentes “validadores” que interagem com agentes “criadores” para testar e melhorar a qualidade e credibilidade como parte de um fluxo de trabalho automatizado, segundo destaca o estudo.
Ainda de acordo com o levantamento, há um trabalho de inteligência alimentada por máquinas quando os agentes especializados em tarefas específicas trabalham juntos, cada um aplicando sua própria memória enquanto utiliza suas próprias ferramentas e capacidades de raciocínio. Por fim, os sistemas de IA multiagentes melhoram os índices de transparência, explicando melhor os resultados e trazendo uma visão mais clara do coletivo na tomada de decisão e construção de consenso.
No entanto, para haver uma implementação efetiva dos agentes de IA, é preciso ter sistemas operacionais robustos, com investimento em cibersegurança e integração entre as áreas da empresa, como o TI, jurídico e segurança da informação. É necessário identificar riscos operacionais e de marca, as interações dos agentes de IA entre si e com ferramentas de forma ética, com estrutura de governança que seja revisada e atualizada à medida em que as tecnologias evoluem.
Por fim, embora os agentes tenham decisões autônomas, eles devem passar pela supervisão humana, que é uma parte fundamental do processo. De fato, os agentes de IA vieram para ficar e a tecnologia é uma ferramenta poderosa aliada no dia a dia das grandes empresas, mas ela tem suas limitações e deve ser utilizada com senso crítico, porque o capital humano continuará sendo o maior ativo nas empresas.
Fernando Wolff, CEO e Sócio-fundador da Tech4Humans.
