O que é automação agêntica?

Embora estejamos agora nos estágios iniciais da automação agêntica e as metodologias estejam evoluindo rapidamente, o campo pode ser visto como uma culminação da automação de forma mais ampla e um salto gigantesco em direção à realização do sonho da humanidade de automação com amplicação dos seres humanos, e até mesmo sitemas totalmente automatizados.

A arte de fazer com que as máquinas façam coisas que os humanos teriam que fazer tem uma longa história que remonta aos tempos antigos. Marcos mais recentes incluem a Revolução Industrial, eletrificação e computadores, marcando os avanços do campo no último século.

O advento da inteligência artificial representa o próximo salto quântico para as tecnologias de automação por várias razões. Antes da IA, as soluções de automação geralmente tinham um custo inicial muito alto, porque os sistemas baseados em regras não têm a capacidade de raciocínio dinâmico que os seres humanos possuem, e esses sistemas exigem um design meticuloso. Sistemas não agênticos, como a automação robótica de processos (RPA) tradicional, têm um bom desempenho em tarefas estruturadas e repetitivas porque, sem consciência, operam de forma linear e estática. Sem a capacidade de raciocinar, esses sistemas tendem a falhar quando a mudança é aplicada a um determinado cenário. Não estão preparados para aprender ou se adaptar a novos cenários.

Além disso, não conseguem lidar com entradas complexas e não estruturadas porque a capacidade de compreensão e produção da linguagem humana excede em muito os recursos dos sistemas de computação tradicionais. Sistemas automatizados devem ser controlados com controles estáticos. Se um usuário quiser alterar algo, precisa migrar manualmente um controle deslizante ou marcar uma caixa por meio de alguma interface.

Havia também o chamado "paradoxo da automação", que afirma que quanto mais eficiente for o sistema automatizado, mais importante será a contribuição humana dos operadores. Se algo der errado em um sistema automatizado, o sistema pode multiplicar o problema até que um ser humano apareça para corrigi-lo.

A automação dos modelos de IA, impulsionada por algoritmos avançados de aprendizado de máquina chamados grandes modelos de linguagem (LLMs), foi uma grande melhoria, mas os sistemas de IA não agêntica ainda são reativos. Eles atuam quando instruídos e seguem prompts estreitamente definidos. Por exemplo, um modelo de forecasting pode prever um pico de demanda, mas não pode reordenar estoque, notificar equipes de vendas ou ajustar prazos de entrega sem solicitar mais informações. A introdução de novos contextos pode exigir retreinamento ou reconfiguração cara e demorada.

O surgimento da automação agêntica de processos é um marco importante para a automação, pois os agentes podem tomar decisões baseadas em dados em tempo real e possuem adaptabilidade, reduzindo drasticamente a necessidade de intervenção humana. Os agentes podem dividir as metas de negócios em etapas praticáveis, priorizá-las e executá-las em uma sequência que evolui com base no contexto em tempo real, resultando em automação inteligente em fluxos de trabalho complexos.

As tecnologias de IA agêntica se adaptam continuamente usando feedback do ambiente, incorporando dados e resultados em tempo real em processos de tomada de decisão, melhorando o desempenho ao longo do tempo e respondendo dinamicamente a interrupções inesperadas.

Enquanto muitos modelos de IA não agêntica têm dificuldades com dados não estruturados, como e-mails, documentos ou linguagem aberta, os sistemas agênticos se destacam por meio do uso de processamento de linguagem natural (NLP) e IA generativa (IA gen). Isso permite que eles entendam entradas complexas, aproximando sua funcionalidade muito da humana. E, quando os agentes não têm certeza de como lidar com uma determinada situação, eles podem usar metodologias de "human-in-the-loop" para obter validação humana.

Os agentes podem trabalhar juntos em uma orquestração de IA multiagente, onde cada agente é especializado em um tipo específico de tarefa. Eles podem trabalhar em silos, integrando-se a aplicativos, APIs e sistemas externos para realizar fluxos de trabalho automatizados complexos.

No núcleo da automação agêntica está sua capacidade de combinar várias tecnologias para executar tarefas que, de outra forma, exigiriam intervenção humana. Nem todos os agentes possuem todos esses recursos, e automações avançadas exigirão vários tipos de agentes de IA. Abaixo estão os componentes dos agentes de IA:

A primeira etapa é a Percepção. A IA agêntica começa coletando dados do seu ambiente por meio de sensores, APIs, bancos de dados ou interações do usuário. Essa etapa garante que o sistema tenha informações atualizadas para análise de dados e atuação.

Em seguida, vem o Raciocínio. Após os dados serem coletados, a IA os processa para extrair insights significativos. Usando o processamento de linguagem natural, computer vision ou outros recursos de IA, ela interpreta as consultas dos usuários, detecta padrões e entende o contexto mais amplo. Isso ajudar a IA a determinar quais ações adotar com base na situação.

Com a Definição de metas, o agente define objetivos com base em metas predefinidas ou nas entradas dos usuários. Em seguida, desenvolve uma estratégia para atingir essas metas, geralmente usando decision trees, aprendizado por reforço ou outros algoritmos de planejamento.

Na Tomada de decisão, o agente avalia várias ações possíveis e escolhe a ideal com base em fatores como eficiência, precisão e resultados previstos.

Depois de selecionar uma ação, o agente realiza a Execução, seja interagindo com sistemas externos (APIs, dados, robôs) ou fornecendo respostas aos usuários.

A partir daí, a IA Aprende avaliando o resultado e coletando feedback para melhorar decisões futuras. Por meio do aprendizado por reforço ou aprendizado autossupervisionado, o agente refina suas estratégias ao longo do tempo, tornando-o mais eficaz no tratamento de tarefas semelhantes no futuro.

Os agentes podem ser usados em praticamente qualquer setor, mas aqui estão algumas áreas comuns onde eles são uma ferramenta de automação emergente.

Nas operações financeiras, os sistemas orientados por IA podem lidar com tarefas como processamento de faturas, detecção de fraude, relatórios financeiros e monitoramento de conformidade. Por exemplo, a IA agêntica pode extrair dados de faturas, validar contra pedidos de compra e iniciar fluxos de trabalho de aprovação em contas a pagar

Os sistemas de IA também ajudam na prevenção de riscos. Ao analisar grandes quantidades de dados de transações em tempo real, a IA agêntica pode detectar padrões ou anomalias incomuns que podem indicar fraude. Esses sistemas podem sinalizar transações suspeitas para uma investigação mais aprofundada, proporcionando segurança extra.

No gerenciamento de investimentos, a IA agêntica é capaz de processar dados de mercado, avaliar tendências e executar negociações em momentos ideais, tudo com o mínimo de intervenção humana. As ferramentas impulsionadas por IA podem ajudar até mesmo no gerenciamento de portfólios, analisando os perfis de risco dos clientes ou recomendando estratégias de investimento personalizadas.

Na área da saúde, as plataformas de automação podem coordenar uma ampla gama de fluxos de trabalho administrativos, como ingestão de dados do paciente, verificações de elegibilidade do seguro, agendamento de consultas e processos de faturamento. Estes sistemas reduzem o esforço manual e aceleram tarefas rotineiras e onerosas.

Eles também podem interpretar notas clínicas não estruturadas usando NLP, extraindo insights médicos importantes ou sinalizar anomalias para a equipe médica avaliar, melhorando a precisão do diagnóstico e a segurança do paciente.

A conformidade é outra área em que os sistemas agênticos se destacam, onde podem ajudar com requisitos regulatórios complexos, garantindo a documentação e as trilhas de auditoria adequadas.

Essas plataformas também auxiliam na coordenação dos cuidados, facilitando a comunicação entre departamentos, enviando lembretes e outras iniciativas de cuidados centrados no paciente.

No gerenciamento da cadeia de suprimentos, os sistemas agênticos podem monitorar continuamente dados em tempo real em vários domínios, desde níveis de inventário até logística de frete e métricas de desempenho do fornecedor, com o objetivo de identificar proativamente possíveis interrupções antes que elas se agravem. Quando os agentes detectam anomalias ou atrasos, eles podem redirecionar navios de forma autônoma ou ajustar estratégias de aquisição com base em informações atualizadas da cadeia de suprimentos para manter o fluxo de produção.

Da análise de currículos ao agendamento de entrevistas e provisionamento de contas, a IA agêntica pode coordenar todo o processo de integração orquestrando vários sistemas. Antes mesmo de uma vaga ser escrita ou uma posição aberta ser identificada, um agente pode analisar fontes de dados como tendências históricas de contratação, taxas de rotatividade de funcionários, projeções de crescimento de negócios e dados demográficos da força de trabalho. Após o desenvolvimento de uma estratégia de contratação abrangente, um agente pode começar a contribuir para a criação de descrições de vagas, filtrar currículos e até mesmo realizar entrevistas e negociar contratos. Depois que um funcionário é contratado, a integração pode ser amplamente automatizada via chatbot.

A automação agêntica pode aprimorar as experiências dos clientes com interações mais rápidas, precisas e personalizadas. Um caso de uso comum é o chatbot de suporte ao cliente. Ele existe há algum tempo, mas com a IA agêntica, pode fazer muito mais. Imagine um cenário em que um cliente entre em contato com o centro de suporte de uma empresa com um problema, como dificuldade em processar uma devolução. Tradicionalmente, isso pode envolver longos tempos de espera, comunicação para a frente e para trás e múltiplas transferências entre os agentes. A automação agêntica agiliza drasticamente o processo.

Os bots agênticos podem fazer a triagem de tickets de TI, executar diagnósticos, redefinir senhas e escalar problemas. Os bots agênticos podem analisar tickets de suporte de TI recebidos, determinar o nível de prioridade e categorizar problemas com base no contexto. Ao avaliar logs do sistema, status da rede e sintomas relatados pelo usuário, esses bots podem executar diagnósticos para identificar possíveis problemas, como conflitos de software ou problemas de rede.

No caso de uma senha esquecida ou problema de acesso ao sistema, os bots podem redefinir senhas de forma autônoma ou ajudar a solucionar problemas. Para problemas mais complexos que exigem conhecimento especializado ou supervisão humana, os bots podem encaminhar tickets para a equipe de suporte, fornecendo contexto e diagnóstico. Ao aprender continuamente com as interações passadas, os bots agênticos podem refinar suas habilidades de resolução de problemas, reduzindo respostas, tempos de resposta e permitindo que as equipes de TI se concentrem em tarefas de nível superior e mais complexas.

Os agentes são a próxima fronteira para a transformação digital nas operações de negócios, e o ecossistema está se expandindo e evoluindo rapidamente. Há muitos frameworks populares de agentes de IA disponíveis, dependendo das necessidades da empresa, cada um com suas próprias especialidades e limitações, capazes de lidar com uma variedade de processos de negócios e outras iniciativas que exigem recursos avançados de IA. Eles fornecem os blocos básicos para desenvolver, implementar e gerenciar agentes de IA, com funcionalidades e funções integradas que ajudam a simplificar e acelerar o processo. Langchain e CrewAI são três frameworks populares.