Casos de uso de agentes de IA 

Ao contrário dos tipos anteriores de ferramentas de IA (assistentes, chatbots), que operam em uma base de tarefa única, os sistemas de IA agêntica podem planejar, raciocinar e executar tarefas complexas de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana. A capacidade única da IA agêntica de recorrer a ferramentas externas para concluir orientações complicadas e colaborar com outros agentes e tecnologias tem sido amplamente anunciada como uma oportunidade de aproveitar plenamente o potencial da IA para remodelar o cenário de negócios.^{1 2}

As principais empresas começaram a integrar agentes e sistemas de IA às operações diárias do mundo real. Esses "colaboradores digitais" impulsionados por inteligência artificial podem ser particularmente eficazes na simplificação do suporte ao cliente, na otimização da cadeia de suprimentos, no apoio a agentes humanos nos departamentos de marketing e vendas, na melhoria da experiência dos funcionários e na análise de dados dos setores financeiro e de saúde. 

A IA agêntica é baseada principalmente em grandes modelos de linguagem (LLMs). Enquanto os LLMs tradicionais produziam saídas com base exclusivamente nos dados usados para treinar e possuíam habilidades de raciocínio limitadas, os agentes de IA podem recorrer a ferramentas e APIs adicionais para atingir metas mais difíceis. A IA agêntica pode obter dados atuais de forma autônoma, otimizar fluxos de trabalho e criar subtarefas com base em seus objetivos. Com os avanços na tecnologia da IA generativa e IA conversacional, alguns agentes interagem com suas contrapartes humanas em linguagem natural. E, ao contrário dos LLMs ou chatbots anteriores, os agentes de IA armazenam memória de uma interação para a outra, melhorando o poder de raciocínio e a precisão ao longo do tempo.

Geralmente, os agentes de IA são mais úteis quando desenvolvidos como parte de uma rede. Há cinco tipos centrais de agentes de IA, com níveis variados de complexidade. São eles: 

• Agentes de reflexos simples, que atuam com base em um único conjunto de regras. Eles não guardam memória ou consultam outros agentes se estiverem faltando informações.

• Agentes de reflexos baseados em modelo, que concluem tarefas específicas com base em um único conjunto de regras, mas retêm a memória. Um agente automático baseado em modelo atualiza seu modelo à medida que recebe novas informações.

• Agentes baseados em objetivos, que chamam ferramentas externas para planejar e executar uma meta específica predefinida.

• Agentes baseados em utilitário, que chamam ferramentas externas para selecionar uma série de ações para alcançar uma meta, bem como um utilitário predefinido para esse objetivo, como um requisito de tempo.

• Agentes de aprendizado, que possuem recursos semelhantes a outros tipos de agentes, mas têm uma capacidade única de aprender. Novas entradas são adicionadas continuamente à sua base de conhecimento de forma autônoma.

Agentes de IA podem ajudar agricultores a aumentar o rendimento e reduzir o desperdício. A tecnologia é capaz de monitorar de forma independente as previsões meteorológicas e as condições do solo para otimizar os cronogramas de plantio e as condições do solo. Ao aprender continuamente com dados ambientais e outras entradas, os agentes de IA ajudam os agricultores a tomar decisões sustentáveis e econômicas para melhorar a produtividade. Por exemplo, a Blue River Technology, uma subsidiária da John Deere, usa uma plataforma de robótica autônoma orientada por IA para reconhecer plantas e pulverizá-las com herbicidas e fertilizantes. Isso permite que os trabalhadores agrícolas otimizem seus recursos para economizar custos e proporciona sustentabilidade ambiental mais ampla.

De acordo com o Fórum Econômico Mundial, a IA agêntica está pronta para definir uma "era transformadora" para as finanças. A capacidade da tecnologia de agir dinamicamente em ambientes acelerados e com muitos dados é uma grande promessa para o setor. A tecnologia pode ser usada para melhorar a tomada de decisão, otimizar fluxos de trabalho e aprimorar a conformidade.

Por exemplo, a IA autônoma é usada para realizar auditorias de risco contínuas e autônomas para detectar padrões incomuns e responder a ameaças emergentes. Usando uma lógica semelhante, está bem posicionada para auxiliar no monitoramento da conformidade e na subscrição de empréstimos, que envolvem um alto volume de tarefas repetitivas de computação intensiva de dados.

No lado do cliente, os agentes de IA e os assistentes virtuais fornecem serviços de consultoria financeira orientados por IA: por exemplo, automatizando certas atividades de gestão de patrimônio ou elaborando estratégias de investimento com base nas condições de mercado e na tolerância individual ao risco. Ao usar soluções de IA para a gestão financeira, as empresas mitigam possíveis interrupções e aproveitam os dados para maximizar o valor e aumentar a eficiência operacional.

A IA agêntica, combinada com a IA generativa, tem a capacidade de criar de forma autônoma artigos, blogs, scripts e relatórios adaptados a audiências e objetivos específicos. Agentes de design impulsionados por IA também podem produzir elementos visuais para marcas ou ativos de redes sociais com o mínimo de intervenção humana. Na produção de vídeo e áudio, ferramentas semelhantes podem editar filmagens ou sintetizar dublagens.

Ao contrário das ferramentas de IA anteriores, que dependiam da entrada humana direta e contínua, a IA agêntica permite que os criadores escalem a produção de conteúdo rapidamente com o mínimo de supervisão humana, mantendo a qualidade e a consistência em todo o processo. Por exemplo, a Associated Press usa a IA para gerar artigos de notícias básicos sobre tópicos baseados em dados, como resultados esportivos ou relatórios financeiros, aumentando o volume de produção de conteúdo e reduzindo as cargas de trabalho humanas.

Com as expectativas cada vez maiores dos clientes e os altos níveis de esgotamento entre os representantes de atendimento ao cliente, os agentes de IA podem ser particularmente úteis aplicados à experiência do cliente. Com sua capacidade de melhorar as respostas ao longo do tempo e recuperar dados relevantes do cliente em tempo real, os agentes oferecem experiências profundamente contextuais e hiperpersonalizadas.

Ao contrário dos chatbots tradicionais, que respondem às consultas dos clientes com base em scripts predefinidos, a IA agêntica pode prever eventos futuros e adotar medidas proativas com base nas necessidades dos clientes, aumentando a relevância e a satisfação dos clientes. Equipados com processamento de linguagem natural (NLP), os assistentes de IA conversacional se envolvem em conversas naturais e dinâmicas com os clientes, encaminhando automaticamente questões complexas para representantes humanos quando necessário. Usando análise de sentimento, essas ferramentas também analisam as interações com os clientes para identificar problemas antes que surjam, ou até mesmo oferecer e executar soluções, como a emissão de tickets de suporte ou reembolso.

Os agentes podem atuar como sistemas de suporte para representantes de atendimento ao cliente, também organizando e recuperando dados relevantes dos clientes ou ajudando a solucionar problemas de produtos com base em consultas de clientes. Dada a capacidade que os agentes têm de interagir com vários sistemas simultaneamente e reter dados de clientes com o passar do tempo, eles são particularmente hábeis em fornecer suporte altamente personalizado e proativo. O uso da IA agêntica nesses ambientes leva a uma melhor satisfação do cliente, pois aumenta a precisão e, muitas vezes, leva à economia de custos, à medida que a necessidade de interação humana é reduzida. 

Em cenários de desastres, os agentes de IA podem fornecer inteligência em tempo real e suporte à tomada de decisão para os socorristas. Esses sistemas analisam imagens de satélites, redes de sensores e redes sociais para avaliar danos e priorizar os esforços de resposta a emergências. Modelos preditivos e simulações também ajudam os municípios a se preparar para eventos futuros. Ferramentas como essas permitem evacuações proativas e minimizam o número de vítimas, salvando vidas e reduzindo os custos de resposta a desastres.

Tutores de IA e plataformas de aprendizado oferecem caminhos de aprendizado personalizados e escaláveis para alunos individuais. Agentes de mentoria impulsionados por IA avaliam o nível de conhecimento do aluno, acompanham seu progresso e adaptam o conteúdo em tempo real, garantindo que todos os alunos recebam instruções no ritmo adequado. Lá, os agentes podem gerar exercícios e dar feedback de forma independente, bem como explicar o contexto quando os alunos tiverem dificuldades com determinados conceitos. Também são úteis para responder e aprender com os estilos de aprendizagem divergentes dos alunos.

Na educação superior, os assistentes de pesquisa de IA podem ajudar os alunos a explorar os tópicos coletando fontes ou resumindo informações.

Além disso, os aplicativos de aprendizado de idiomas e as plataformas de treinamento de carreira integram cada vez mais agentes autônomos que simulam interações do mundo real, como entrevistas de emprego ou conversas em idiomas estrangeiros. Essas experiências personalizadas podem reduzir as barreiras para a criação de simulações envolventes e dar a um número maior de alunos a oportunidade de praticar habilidades do mundo real.³ Juntas, essas ferramentas têm o potencial de transformar a educação em uma experiência mais interativa e em constante evolução, resultando em maior envolvimento dos alunos e melhores resultados de aprendizado. 

Os agentes de IA podem desempenhar um papel crítico no setor de energia, permitindo o gerenciamento inteligente da rede e a manutenção preditiva. Por exemplo, os agentes podem analisar proativamente dados de equipamentos de energia para prever cronogramas de manutenção ou antever falhas infraestruturais. Podem também equilibrar de forma autônoma a oferta e a demanda de energia, ajustando as operações da rede em tempo real.⁴ Esses agentes baseados em tarefas são capazes de diminuir a pegada de carbono de uma empresa e reduzir significativamente os custos de energia. 

As soluções de IA têm sido particularmente interessantes parao setor de saúde nos últimos anos, dada sua capacidade de investigar dados de saúde de forma autônoma e remover cargas administrativas em instituições médicas movimentadas. Em ambientes clínicos, os agentes de IA que têm acesso a grandes conjuntos de dados de vários departamentos podem afetar significativamente o tempo gasto em tarefas administrativas, como faturamento, agendamento e alocação de recursos, além de automatizar completamente as tarefas rotineiras, como autorizações prévias e monitoramento remoto de pacientes.

Dada sua abordagem proativa da análise de dados, os agentes de IA também podem auxiliar no diagnóstico, gerenciar processos de medicamentos e monitorar os sinais vitais do paciente em tempo real, sinalizando possíveis riscos à saúde antes que se agravem. Com a integração da IA agêntica às operações, hospitais e centros médicos são capazes de tomar decisões mais informadas, permitindo que os provedores tenham mais tempo para se concentrar em cuidados pessoais de alto contato. Essas ferramentas também levam a diagnósticos mais precisos, planos de tratamento altamente personalizados e inovações mais rápidas baseadas em pesquisas. 

Agentes de IA focados em RH podem reduzir a carga administrativa dos departamentos de recursos humanos e melhorar significativamente a experiência do funcionário. No processo de contratação, essas ferramentas podem executar uma série de tarefas demoradas, incluindo análise de currículos, classificação de candidatos e agendamento de entrevistas. Depois que um candidato é contratado, as experiências de integração personalizadas adaptadas pela IA fornecem aos novos funcionários cronogramas e planos individuais de treinamento.

Para os funcionários atuais, os assistentes de IA agêntica podem fornecer vários recursos críticos à força de trabalho, incluindo recomendações de treinamento personalizadas com base em função, experiência ou objetivos de carreira. Enquanto isso, esses sistemas autônomos também lidam com solicitações administrativas, como responder às perguntas frequentes dos funcionários, gerenciar solicitações de licenças e garantir a conformidade.

Por exemplo: o AskHR da IBM automatiza totalmente mais de 80 solicitações comuns de RH, aumentando significativamente o tempo que os líderes de RH podem dedicar à defesa da experiência do funcionário e se envolvendo em tarefas criativas e com mais nuances. E, usando a IA para gerenciamento de talentos, os líderes de RH obtêm insights sobre os fatores que impulsionam contratações bem-sucedidas de longo prazo usando análise de dados. Usando essas soluções de IA agêntica, os líderes de RH economizam tempo e dinheiro por meio do processo de recrutamento e gerenciamento de talentos, além de padronizar o processo de contratação e promoção usando entradas sem viés baseadas em dados.

Agentes inteligentes em operações de TI gerenciam a infraestrutura de forma autônoma, detectar anomalias e otimizam o desempenho do sistema, reduzindo o downtime e riscos operacionais. Os agentes também podem atuar como assistentes dos desenvolvedores, monitorando continuamente a integridade do sistema, solucionando problemas e implementando correções de forma autônoma. Agentes programados para aumentar a cibersegurança podem detectar ameaças em tempo real, adotando medidas proativas para prevenir ataques.

E, cada vez mais, os agentes atuam como developer tools para auxiliar os programadores. Por exemplo, os engenheiros da NASA lançaram recentemente um agente para uso no Jet Propulsion Laboratory. O agente, que interage com linguagens específicas de sistemas de robótica, ajuda os desenvolvedores de robôs a inspecionar, diagnosticar e operar robôs usando prompts de linguagem natural.

Os agentes de IA têm uma variedade de aplicações na área de marketing, principalmente devido à grande quantidade de dados que os departamentos de marketing ingerem diariamente e à quantidade de ofertas da concorrência que os clientes encontram. Hoje, algumas ferramentas de IA agêntica estão transformando o processo de descoberta de produtos, à medida que os consumidores pedem conselhos aos agentes sobre compras em vez de pesquisar online sozinhos.

No marketing e no comércio eletrônico, os agentes de IA podem realizar de forma autônoma uma série de tarefas de comunicação e publicidade. Isso pode envolver o gerenciamento de campanhas, a criação de personas de clientes, a personalização de conteúdos e a otimização do desempenho dos anúncios em tempo real. Embora as tecnologias anteriores de automação e IA pudessem gerenciar essas tarefas, elas dependiam de muito mais supervisão e envolvimento frequente dos usuários para serem executadas de forma eficaz.

Usando análise preditiva de dados, os agentes de IA podem analisar o comportamento do cliente para identificar automaticamente as melhores estratégias de horários ou mensagens para uma determinada campanha e, em seguida, passar essas informações para os agentes, que podem agendar as comunicações por conta própria. E, com a análise proativa, essas tecnologias criam continuamente personas de clientes robustas com base em grandes quantidades de dados, fornecendo insights adicionais para campanhas de marketing.

Os chatbots IA de redes sociais podem monitorar as menções de uma marca, interagir com os usuários e gerar respostas relevantes com mais precisão do que seus antecessores não agênticos. Além disso, a IA agêntica que fornece recomendações de produtos aos clientes pode extrair de uma série de ferramentas, conjuntos de dados ou comportamentos anteriores do usuário para identificar com mais precisão suas necessidades: por exemplo, sugerindo reservas de férias adaptadas às preferências de viagem de várias pessoas e a fatores externos, como o clima.

Os agentes de IA oferecem suporte personalizado e acessível à saúde mental. Por exemplo, os chatbots de terapia agênticos prestam assistência 24 horas por dia, sete dias por semana, por meio de conversas em linguagem natural, ajudando os usuários a gerenciar a ansiedade ou o estresse com técnicas baseadas em evidências, como a terapia comportamental cognitiva.

Ao combinar inteligência emocional com disponibilidade contínua, a IA agêntica expande o acesso ao suporte à saúde de uma forma escalável e privada. Esses agentes conversacionais podem reduzir a carga dos profissionais humanos durante a escassez de funcionários, expandir o acesso em áreas onde o suporte à saúde não está prontamente disponível e ajudar pacientes reticentes a buscar suporte sem medo do preconceito.⁵

Os agentes de IA oferecem experiências personalizadas ao recomendar produtos, prever tendências, gerenciar inventário e potencializar chatbots para atendimento ao cliente. Agentes de merchandising inteligentes podem otimizar preços e níveis de inventário em tempo real com base no comportamento do cliente e em forecasting, evitando falta de estoque ou outras interrupções.

No comércio eletrônico, os agentes de IA fazem seleções de produtos e promoções adaptadas às preferências individuais dos clientes e históricos de compra, ou até mesmo recorrem a dados contextuais, como clima, localização e tendências atuais, para melhorar os resultados. Em algumas lojas físicas, os agentes de IA são usados para escanear prateleiras e gerenciar inventário em tempo real.⁶ Essas tecnologias impulsionam as vendas, reduzem problemas de estoque e aumentam as vendas por meio de marketing direcionado, levando ao aumento da satisfação do cliente e a taxas de conversão mais altas.

O agente de IA pode ser usado em todo o processo de vendas, mas, muitas vezes foi implementado para automatizar tarefas e agilizar o acesso aos dados do cliente. Normalmente, a IA agêntica se incorpora profundamente a ferramentas existentes, como software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), para acessar dados de clientes, como interações anteriores e preferências do consumidor. Os agentes podem auxiliar no processo de produção de leads e qualificação, pontuando oportunidades potenciais e priorizando o acompanhamento dos clientes com maior probabilidade de conversão.

No processo de nutrição de leads, os agentes de IA se comunicam de forma autônoma com os clientes em potencial por e-mail, chatbot ou assistentes de voz para apresentar pitches personalizados e responder a perguntas. A capacidade desses agentes de armazenar dados de clientes em potencial e lidar com vários leads simultaneamente os torna particularmente fáceis de escalar. E, com acesso a dados históricos, essas ferramentas preveem tendências e possíveis oportunidades de vendas, permitindo que as equipes de vendas tomem decisões baseadas em dados e aloquem recursos de forma mais eficaz.

Internamente, os agentes de IA podem ser um grande ativo para as equipes de vendas: ao transcrever e analisar chamadas de vendas, apresentar dados de leads relevantes antes de uma reunião ou ajudar os agentes de vendas a agendar reuniões. Ao fornecer feedback em tempo real aos departamentos de vendas, os agentes de IA ajudam seus colegas humanos a melhorar continuamente o desempenho.

Uma das vantagens centrais da IA agêntica sobre os modelos tradicionais é sua capacidade de agir de forma dinâmica, analisando dados e modificando tarefas sem instrução humana em tempo real. Isso torna a tecnologia particularmente adequada para a cadeia de suprimentos, gerenciamento de inventário e processo de aquisição. Os agentes de IA podem simplificar o processo de seleção de fornecedores, avaliando fornecedores em potencial com base em suas métricas de sustentabilidade, bem como sinalizando riscos potenciais. A tecnologia também automatiza processos como contratação e pedidos de compra, reduzindo o esforço manual e garantindo precisão na gestão de fornecedores. A capacidade dos agentes de cruzar esses processos com critérios como níveis de inventário adiciona um nível extra de verificação ao processo de aquisição, evitando interrupções.

Quando os dados são centralizados, a IA agêntica fornece insights valiosos, permitindo que as empresas tomem decisões mais precisas a curto e longo prazo. Os agentes podem criar análises detalhadas dos gastos e identificar oportunidades para cortar custos ou prever a demanda com base em vários fatores, incluindo condições de mercado e eventos globais. A tecnologia pode ser uma ferramenta crítica de gerenciamento de conformidade, monitorando proativamente transações e processos internos com base no ambiente regulatório específico de uma organização.

Ao integrar a IA agêntica à cadeia de suprimentos e ao processo de logística, as empresas tomam decisões mais precisas sobre fornecedores e simplificam o processo de contratação, reduzindo erros e cortando custos.

Agentes de IA podem otimizar de forma autônoma o processo de transporte e logística, gerenciando frotas de veículos, rotas de entrega e logística em grande escala. Algumas empresas de entrega usam agentes de despacho autônomos para atribuir e redirecionar veículos com base no tráfego, no clima ou na urgência de pedidos específicos. Os sistemas de manutenção preditiva detectam problemas nos veículos para evitar quebras ou desgastes desnecessários, enquanto sistemas de roteamento inteligente reduzem o consumo de combustível e encurtam os prazos de entrega. Essas ferramentas aumentam a economia de custos e ajudam as organizações a atingir suas metas de sustentabilidade.