Agentes de IA vs. assistentes de IA

Seu agente é diferente. Utiliza sua experiência dia e noite para maximizar suas oportunidades e sua renda. Pode atuar com base em suas instruções, talvez um produto que você gostaria de endossar, mas não precisa de instruções para continuar a fazer seu trabalho. Na verdade, seu agente de Hollywood provavelmente apoia você de maneiras que você nem saberia como pedir.

A principal diferença entre um assistente de inteligência artificial (IA) e um agente de IA é semelhante. Os assistentes de IA são reativos e realizam as tarefas que você solicita. Os agentes de IA são proativos e trabalham com autonomia para alcançar um objetivo específico por qualquer meio disponível.

Juntos, assistentes e agentes elevam os melhores artistas, transformando-os em estrelas ou mantendo-os nesse status. Da mesma forma, assistentes e agentes de IA podem melhorar os trabalhadores individuais e as empresas ao realizar tarefas simples e complexas.

Um assistente de IA é uma aplicação inteligente que entende comandos em linguagem natural e utiliza uma interface de IA conversacional para realizar tarefas para um usuário. Muitos assistentes virtuais modernos, como o Alexa da Amazon e o Siri da Apple, contam com esses recursos para aprimorar as interações do usuário.¹

Os primeiros assistentes de IA dependiam principalmente de instruções baseadas em regras, respostas e tarefas predefinidas. Atualmente, os assistentes de IA são quase inteiramente baseados em aprendizado de máquina (ML) ou modelos de base.

Os assistentes de IA são compostos por um modelo de base (por exemplo, o IBM Granite, modelos Llama da Meta ou modelos da OpenAI). Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são um subconjunto dos modelos de base especializados em tarefas relacionadas a textos. Eles permitem que os assistentes compreendam consultas enviadas por humanos e ofereçam informações, sugestões ou ações de próximas etapas relevantes, ajudando as organizações a simplificar o acesso às informações, automatizar tarefas repetitivas e otimizar fluxos de trabalho complexos. Nos negócios, os assistentes de IA também ajudam na análise de dados, permitindo que os usuários extraiam insights com eficiência.

• IA conversacional: os assistentes de IA baseados em LLM podem usar o processamento de linguagem natural (NLP) para se comunicar com os usuários por meio de uma interface de chatbot. Alguns exemplos de chatbot IA incluem o Microsoft Copilot, o ChatGPT e o IBM watsonx Assistant. Esses assistentes se integram às APIs para expandir seus recursos.
  
  
• Prompts: assistentes de IA precisam de um problema bem definido ou uma consulta para começar. Os assistentes de IA exigem entrada contínua do usuário.
  
  
• Recomendação: um assistente de IA pode sugerir informações ou ações com base nos dados aos quais tem acesso. Os usuários devem avaliar a precisão das saídas.
  
  
• Ajuste: os usuários podem adaptar os modelos de IA a tarefas mais específicas por meio de ajuste, o que elimina a necessidade de treinar novamente o modelo. Com o ajuste fino, eles podem fornecer exemplos rotulados de modelos para adaptá-los à tarefa desejada. Por meio do ajuste de prompts, os profissionais podem fornecer aos modelos um contexto específico da tarefa.

Os assistentes de IA têm várias limitações:

• Eles exigem prompts definidos para realizar ações. Embora os assistentes de IA possam usar ferramentas para realizar tarefas, seus recursos estão limitados a funções predefinidas para as quais foram equipados e treinados. Por exemplo, um assistente de IA pode usar uma planilha para gerar uma tabela comparando "x versus y", mas não pode decidir de forma independente criar essa comparação sem um prompt.
  
  
• Esses sistemas não possuem, necessariamente, memória persistente. Os assistentes de IA se adaptam às preferências do usuário, embora não armazenem automaticamente dados de interações passadas. Os modelos de IA que impulsionam os assistentes não aprendem nem evoluem de forma contínua com o uso; as melhorias só acontecem quando os desenvolvedores lançam novas versões. No entanto, alguns assistentes de IA acessam conversas anteriores dentro de uma mesma sessão ao armazenar informações relevantes na janela de contexto ou ao usar uma funcionalidade chamada “memória” para recuperar dados específicos e melhorar as respostas futuras. 

Para citar Elvis Presley: “Um pouco menos de conversa, um pouco mais de ação, por favor”. Entre nos agentes de IA.

Um agente de IA refere-se a um sistema ou programa capaz de executar tarefas de forma autônoma em nome de usuários ou de outro sistema, criando seu próprio fluxo de trabalho e utilizando as ferramentas disponíveis.

Mais autônomos, conectados e sofisticados do que os assistentes de IA, os agentes de IA podem abranger uma ampla gama de funções além do NLP. Isso inclui a tomada de decisões, a solução de problemas, a interação com ambientes externos e a execução de ações. 

Enquanto os assistentes de IA precisam que os usuários forneçam prompts para cada ação, os agentes de IA podem operar de forma independente após um prompt inicial. Eles avaliam as metas atribuídas, dividem as tarefas em subtarefas e desenvolvem seus próprios fluxos de trabalho para atingir objetivos específicos.

Esses agentes são implementados em várias aplicações corporativas, desde projeto de software e automação até ferramentas de geração de código e assistentes de conversação. Usando NLP avançado de LLMs, os agentes de IA compreendem as entradas do usuário passo a passo, criam estratégias para suas ações e determinam quando recorrer a ferramentas externas.

• Maior autonomia: depois de um prompt inicial, os agentes de IA podem continuar trabalhando sem mais entradas, reduzindo a necessidade de intervenção humana em todos os estágios. Diferentemente dos assistentes, que sugerem ações a serem aprovadas pelos usuários, os agentes de IA usam autonomia multicomponente para raciocinar, decidir e solucionar problemas de forma independente, usando conjuntos de dados e ferramentas externas. Sua capacidade de sair de um framework puramente baseado em chat permite a tomada de decisões e o aprendizado proativos, economizando o tempo dos funcionários ao lidar com fluxos de trabalho complexos por conta própria. Modelos mais recentes estão aprimorando os recursos de raciocínio para apoiar isso.²
  
  
• Conectividade: os agentes de IA unificam vários recursos em um único fluxo de trabalho, eliminando gargalos que surgem de sistemas desconectados. Ao se integrarem perfeitamente a aplicações externas, fontes de dados e outros modelos de IA, elas aumentam a produtividade e reduzem o atrito entre os diferentes componentes de um processo.
  
  
• Tomada de decisões e ação: a capacidade de recorrer a ferramentas, por si só, não faz de um LLM um agente. Os agentes de IA também podem agir de forma autônoma e decidir quais ferramentas usar e quando. Baseados em modelos de base, os agentes de IA vão além do chat para realizar as tarefas por conta própria, baseados em um objetivo específico, e vão além do modelo de base para obterem informações e recursos adicionais. Eles analisam problemas, os dividem em subtarefas e planejam suas próximas etapas de forma autônoma. Isso os torna eficazes para lidar com problemas complexos e ambíguos. Alguns agentes, como o Claude, da Anthropic, até demonstram o uso de computadores, onde um LLM pode clicar, digitar e operar um computador para concluir tarefas.³
  
  
• Memória persistente e aprendizagem adaptativa: em comparação com os assistentes de IA, os agentes de IA têm maior capacidade de aprender. Eles armazenam ações, conversas e experiências anteriores, permitindo que refinam sua abordagem ao longo do tempo. Com a memória persistente, os agentes de IA podem relembrar interações passadas para melhorar as respostas futuras, enquanto o aprendizado adaptativo permite que eles ajustem seu comportamento com base no feedback e nos resultados. Como eles se integram a aplicações e ferramentas externas, podem agir com base em dados em tempo real, em vez de depender apenas de seu treinamento inicial. Em interações repetidas, elas se tornam mais eficientes, sensíveis ao contexto e mais bem alinhados às necessidades do usuário.
  
  
• Encadeamento de tarefas: os agentes de IA não concluem tarefas isoladamente: eles dividem fluxos de trabalho complexos em etapas menores e gerenciáveis. Os agentes de IA identificam dependências entre tarefas, o que ajuda a garantir que cada etapa flua logicamente para a próxima. Essa capacidade permite a execução estruturada em processos de várias etapas e torna a automação mais dinâmica.
  
  
• Trabalho em equipe: os agentes de IA frequentemente se especializam em tarefas específicas—um pode se destacar na verificação de fatos, enquanto outro é melhor na pesquisa. Esses agentes podem colaborar, formando equipes para enfrentar desafios complexos juntos. Atualmente, a IBM é compatível com agentes de IA escritos em LangChain, com a integração do LlamaIndex em breve. Em vez de ser mais voltado para desenvolvedores, o framework da IBM permite que os usuários componham e editem agentes de IA em ambientes de pouco código ou no-code.

Os agentes de IA e assistentes de IA oferecem inúmeros benefícios, desde a otimização dos fluxos de trabalho até o aprimoramento da experiência do usuário. 

Soluções complementares de IA: os agentes de IA se especializam na execução de tarefas específicas ou complexas de forma autônoma, enquanto os assistentes de IA se destacam em entender e interagir com os usuários de forma natural. Juntos, eles criam soluções de IA mais poderosas e intuitivas.

Fluxos de trabalho otimizados e aumento da produtividade: ferramentas de IA e a IA generativa simplificam processos, automatizam tarefas rotineiras e ajudam os seres humanos na resolução de problemas, melhorando a eficiência geral.

Experiência do usuário aprimorada: os assistentes de IA fornecem suporte interativo, adaptam-se às necessidades do usuário e aprendem com feedback e histórico de conversas para oferecer interações mais personalizadas.

Operações autônomas e escalabilidade: os agentes de IA podem operar de forma independente, gerenciar várias tarefas simultaneamente e escalar para lidar com processos complexos sem intervenção humana direta.

Melhor gerenciamento de tarefas e colaboração: os agentes de IA podem interpretar as necessidades do usuário e atribuir tarefas aos assistentes de IA. Os assistentes podem usar dados gerados por agentes para criar saídas mais intuitivas. Essas habilidades melhoram a coordenação.

Potencial de integração aprimorado: à medida que os modelos de IA evoluem, eles podem integrar melhor os componentes conversacionais e autônomos, permitindo transferências de tarefas sem dificuldades e fornecendo respostas de maior qualidade em menos tempo.

Os assistentes de IA melhoram a experiência do cliente ao fornecer suporte em tempo real e no mundo real por chat, voz e e-mail. Eles lidam com consultas comuns de clientes, orientam os usuários sobre opções de autoatendimento e encaminham questões complexas quando necessário. Usando NLP, eles personalizam interações, recomendam produtos e ajudam os clientes a concluir transações rapidamente. Sua disponibilidade a qualquer momento melhora a satisfação do cliente e reduz os custos.

Os agentes de IA levam a experiência do cliente e o suporte ao cliente ainda mais longe, adaptando-se ao comportamento do usuário em tempo real. Ao contrário dos assistentes de IA com respostas em roteiros, os agentes de IA aprendem e melhoram as interações, seja simulando entrevistas de emprego ou lidando com problemas complexos de suporte de forma autônoma. Eles operam em sites, aplicativos e dispositivos de IoT para criar experiências de usuário tranquilas e altamente personalizadas.

Os assistentes de IA oferecem suporte bancário seguro e em tempo real, lidando com consultas de saldos, alertas de fraudes e solicitações de empréstimos. Eles também ajudam os clientes a gerenciar suas finanças, ao analisar hábitos de consumo e oferecer conselhos personalizados sobre orçamento.

Os agentes de IA evitam fraudes de forma proativa, ao monitorar transações em tempo real, detectar atividades suspeitas e bloquear ameaças antes que escalem. Ao contrário dos assistentes, que apenas enviam alertas de fraudes, os agentes de IA ajustam protocolos de segurança, refinam modelos de risco e coordenam com sistemas de detecção de fraudes para se manter à frente das ameaças emergentes. Na negociação e no investimento, os agentes de IA analisam tendências do mercado, executam negociações e ajustam portfólios sem intervenção humana.

Os assistentes de IA ajudam as organizações a simplificar o recrutamento, ao gerar descrições de vagas de emprego, classificar currículos e elaborar mensagens personalizadas. Além da contratação, eles auxiliam na integração, ao orientar novos funcionários por meio de políticas, benefícios e materiais de treinamento.

Os agentes de IA levam a automação do RH mais longe, ao gerenciar e otimizar a aquisição de talentos, o engajamento dos funcionários e o planejamento da força de trabalho. Eles selecionam candidatos, agendam entrevistas e refinam as estratégias de contratação usando dados passados. Para o gerenciamento de desempenho, os agentes de IA analisam o feedback dos funcionários, detectam tendências e recomendam programas de treinamento. Eles também automatizam a integração, a administração de benefícios e o controle de conformidade, tornando as operações de RH mais baseadas em dados e eficientes.

Os assistentes de IA desempenham um papel fundamental na automação de processos de recursos humanos (RH), ao ajudar a melhorar as experiências dos pacientes e simplificar as tarefas administrativas. Eles respondem a perguntas de pacientes em tempo real, auxiliam no agendamento de consultas, faturamento e recargas de prescrições, e fornecem acesso de autoatendimento a registros médicos. Os assistentes de IA ajudam os médicos ao resumir o histórico dos pacientes e sinalizar casos urgentes. Os assistentes de IA também ajudam a organizar a documentação, ajudando a garantir que a formatação permaneça consistente para facilitar a acessibilidade.

Os agentes de IA apoiam a tomada de decisões médicas em ambientes complexos. Em pronto socorros, sistemas multiagentes ajudam na triagem de pacientes, ajustando prioridades com base em dados em tempo real de sensores. Os agentes de IA também otimizam o gerenciamento do fornecimento de medicamentos, preveem escassez e ajustam os planos de tratamento com base nas respostas dos pacientes.

Há riscos e limitações nas tecnologias impulsionadas por IA a serem considerados. Os LLMs são frágeis, o que significa que são suscetíveis às menores alterações de prompts que causam estruturas inválidas, um carregamento incorreto ou alucinações. Isso significa que os agentes e assistentes de IA podem falhar se, por exemplo, o modelo de base subjacente alucinar ou quebrar. 

Ainda estamos dando os primeiros passos, especialmente para os agentes de IA. Se tiverem dificuldades para criar planos abrangentes ou falharem ao refletir sobre suas descobertas, os agentes de IA ficam presos em laços de feedback infinitos. E, como os agentes de IA consideram ambientes e ferramentas externas, devem lidar com as mudanças nessas ferramentas. Com o tempo, essas alterações podem fazer a configuração do agente não funcionar. Os assistentes de IA, por outro lado, podem ser utilizados de maneira confiável na maioria dos casos, pois não utilizam ferramentas externas.

Para tarefas mais difíceis, os agentes de IA precisam de muito treinamento e ainda podem demorar muito para completá-las. Além disso, muitas vezes podem ser caros.

Os modelos de base de hoje não são inteligentes o suficiente para atuar de forma confiável como agentes, mas avanços no raciocínio dos modelos vão melhorar a situação. Portanto, ainda estamos nos primeiros dias do aprendizado para sabermos do que os agentes de IA são capazes. O futuro da IA pode presenciar a expansão das aplicações autoguiadas da tecnologia da IA. Mas, neste estágio de desenvolvimento a intervenção humana muitas vezes ainda é necessária para oferecer orientação ou redirecionamento.