Como começar com agentes de IA: Guia para iniciantes

Você quer eliminar o supérfluo e criar seu próprio agente de IA? Começar a trabalhar com agentes de IA é mais fácil do que parece, mas ainda há muito a aprender antes de usar agentes de IA em processos empresariais.

Neste guia para iniciantes, forneceremos uma visão geral abrangente de tudo que está envolvido em um agente de IA e qual a melhor forma de usá-lo em fluxos de trabalho empresariais para que você possa começar com confiança.

Se você ainda está se familiarizando com os conceitos básicos de agentes de IA, não deixe de conferir a primeira publicação desta série: O que são agentes de IA? (E por que todo mundo está falando sobre eles). Ela abrange os conceitos essenciais que você precisa conhecer antes de se aprofundar em como agentes de IA podem transformar sua empresa.

Agora, os benefícios dos agentes de IA estão ao alcance das empresas

O conceito de agentes de IA amadureceu ao longo de muitos anos de avanços interconectados na tecnologia de IA. Mas o ponto de inflexão que fez dos agentes de IA uma ferramenta procurada para automação empresarial foi a rápida evolução da IA generativa, especificamente, a proliferação de LLMs (large language models, grandes modelos de linguagem) eficientes. Os agentes de IA são um novo e eficiente padrão de design em que a IA pode ser usada para expandir as possibilidades de automação em qualquer empresa.

Aproveitando a IA generativa, os agentes de IA estão rapidamente se tornando indispensáveis para empresas de diversos setores alcançarem metas de transformação e reimaginarem processos. Com os agentes de IA, as organizações podem combinar os benefícios da automação com a inteligência da IA generativa para acelerar processos críticos, reduzir erro humano, impulsionar a eficiência operacional e aumentar a capacidade de processos sob demanda.

Por exemplo, os agentes de IA podem melhorar a experiência de clientes com suporte personalizado e especializado em minutos. Na verdade, já vimos agentes de IA acelerarem a resolução em até 50% em aplicações de atendimento ao cliente.

Pronto para começar?

Primeiro, o que você deseja fazer?

Agentes de IA devem ser criados para objetivos específicos e são mais eficientes quando fazem parte de um processo completo que envolve outros agentes, etapas de automação e interação humana. Considere alguns exemplos de processos de negócios que poderiam ser transformados ao incorporar agentes de IA:

Operações de serviço

Acelere a eficácia do serviço: considere integrar agentes de IA aos seus processos de serviço para realizar a triagem de trabalho, fornecer informações sobre produtos, processar solicitações de devolução e mais.

Vendas

Identificar oportunidades de upsell em clientes existentes: um agente de IA poderia ser integrado nas jornadas do cliente para fornecer recomendações de produtos personalizadas, aprimorando as oportunidades de venda cruzada e upselling.

Respostas rápidas da central de atendimento: assim como o atendimento ao cliente, os fluxos de suporte da central de atendimento podem usar agentes para resolver rapidamente as solicitações de informações de clientes ou até mesmo atualizar aplicativos e acessos.

Finanças e contabilidade

Reconciliação de contas mais rápido: crie agentes de IA para capturar, padronizar e centralizar com precisão as transações em tempo real entre departamentos.

Área da saúde

Reduzir o burnout dos médicos: alivie a carga administrativa dos médicos com agentes de IA para auxiliar em trabalhos rotineiros, porém complexos, como os processos de documentação.

Os agentes de IA permitem a automação de tarefas cognitivas que, normalmente, precisariam de intervenção humana, como revisar um documento, procurar informações e decidir sobre ações de acompanhamento, como emitir um alerta ou atualizar um sistema.

Como utilizar agentes de IA hoje

Combinando IA com ação, os agentes de IA oferecem oportunidades empolgantes quando integrados à Automação Inteligente. Agentes de IA integrados e orquestrados como parte de automações de processos completos mais amplos é onde está o verdadeiro potencial dessa tecnologia. Subetapas de automações completas podem ser delegadas a agentes de IA para realizar tarefas específicas, como buscar informações em uma base de conhecimento ou analisar informações antes de tomar uma ação, como iniciar uma devolução de produto.

Dar aos agentes de IA um escopo claro e restrito dos objetivos é uma maneira eficiente de aproveitar seu valor, ao mesmo tempo em que garante proteções suficientes em seu comportamento e resultados, minimizando os riscos em processos de negócios. Por exemplo, um agente de IA poderia fornecer soluções para solicitações de baixo risco de clientes, como pedidos de informações, enquanto categoriza e encaminha consultas de clientes mais complexas ou sensíveis para ação/aprovação por uma pessoa.

Compreensão do fluxo de trabalho dos agentes de IA

Os agentes de IA seguem um fluxo de trabalho estruturado que pode ser dividido em várias etapas principais. Vamos explorar cada etapa:

1. Entrada

Agentes de IA começam com entradas de etapas anteriores em um processo, eventos de sistemas ou outras entradas de usuário, como prompts diretos. Esta etapa inicial prepara o cenário para definir objetivos claros, sintetizando dados percebidos para estabelecer metas e entender o que precisa ser realizado.

2. Compreensão

Uma vez que as entradas são capturadas, os agentes de IA processam a informação. Usando técnicas como RAG (retrieval augmented generation, geração aumentada de recuperação), ele busca dados relevantes para auxiliar a tomada de decisões. Isso garante que o agente fique bem-informado e possa responder adequadamente.

3. Planejamento dos próximos passos

Com as informações relevantes disponíveis, o agente decide o melhor curso de ação. Ele pode prosseguir com uma resposta ou planejar etapas adicionais no fluxo de trabalho.

4. Ação

Normalmente, a ação e a execução são as próximas etapas em que o agente pode usar ferramentas, como automações, usando APIs ou ações de UI. Criar agentes que podem resolver fluxos de trabalho complexos requer acesso a várias ferramentas que podem interagir em todo o cenário empresarial.

5. Reflexão e validação

Antes de concluir seu trabalho, um agente, frequentemente, tem uma etapa de reflexão, que pode validar se o que foi feito atende aos objetivos definidos e, se não, se é necessário iterar o processo novamente ou pedir esclarecimentos adicionais a uma pessoa.

Ao capturar entradas, saídas e etapas intermediárias das execuções, os agentes podem melhorar ao longo do tempo ajustando estratégias e comportamentos para maior eficiência, eficácia e desempenho geral.

Exemplo: Agente de IA no suporte ao cliente

Quando o agente de IA é usado no suporte ao cliente, o fluxo de trabalho pode ter a seguinte aparência:

Receba a consulta do cliente e analise-a para entender o tipo de solicitação e detalhes adicionais relevantes, como o sentimento do cliente.
Identifique o conhecimento relacionado, os dados de consulta e rastreamento de pedidos/inventário de produtos nos sistemas da empresa.
Escolha uma próxima etapa adequada com base no tipo de consulta e nas informações relacionadas.
Responda ao cliente com informações ou perguntas de acompanhamento, ou, se necessário, transfira a consulta para que ela seja processada por uma pessoa.
Revise o contexto da solicitação original em comparação com a resposta e decida se algum trabalho adicional é necessário para atingir os objetivos.

Para uma visão abrangente de como agentes de IA podem otimizar operações de serviço, consulte nosso Guia de agente de IA para operações de serviço.

Então, do que são feitos os agentes de IA?

Para aproveitar o potencial dos agentes de IA nas operações empresariais, vamos analisar em detalhes os principais componentes que compõem os agentes de IA e impulsionam sua funcionalidade:

Motor: modelo LLM/IA generativa

No centro do agente de IA está seu motor, normalmente, modelos de linguagem avançados como LLMs ou modelos de IA generativa. Esses motores permitem que os agentes de IA compreendam o conteúdo não estruturado e criem textos que parecem ter sido escrito por uma pessoa, permitindo que eles processem informações complexas e interajam em linguagem natural. A escolha de um modelo fundamental afetará o custo, a precisão dos resultados e o desempenho geral do agente de IA.

Prompts: habilidades de IA

As habilidades de IA utilizam prompts otimizados (modelos) para concluir uma determinada tarefa de acordo com diretrizes especificamente definidas. Por exemplo, um prompt pode ser usado para determinar se uma solicitação de entrada atende a certas diretrizes de política para direcionar o trabalho para grupos de especialistas específicos em uma organização.

Dados: entradas + contexto

Os agentes de IA dependem totalmente dos dados que recebem e têm acesso, incluindo entradas de usuários, fontes de dados externas e informações contextuais que moldam as respostas do modelo. Analisar e entender todos os dados disponíveis é o que permite que os agentes de IA respondam com informações relevantes e precisas. RAG é uma técnica muito usada nos agentes, porque fornece uma capacidade de busca eficiente para aumentar as entradas dos modelos e obter os resultados mais relevantes. Ao mesmo tempo, a privacidade dos dados é um fator significativo a ser considerado em termos das informações que os agentes de IA recebem e têm acesso. A anonimização e o mascaramento de dados são etapas importantes de processamento quando os fluxos de trabalho envolvem informações confidenciais.

Ações: acesso a ferramentas + APIs

O componente de ação dos agentes de IA abrange as ferramentas, as APIs e os pontos de acesso que permitem a realização de tarefas e execução de comandos. A amplitude dessas capacidades é um fator importante do potencial geral dos agentes de IA, porque, sem uma conectividade extensa em toda a empresa, os agentes muitas vezes são relegados a tarefas informativas simples. No entanto, ao usar agentes de IA em uma empresa, eles devem ser configurados em uma estrutura de segurança robusta para estabelecer controles de acesso, bem como proteções para manter as ações do agente dentro dos limites das regulamentações de conformidade e dos padrões da empresa.

Governança e colaboração com pessoas

Garantir a qualidade do resultado, assim como a integridade e a confiabilidade dos agentes de IA, requer a incorporação de mecanismos de interação humana para assistência, aprovações e supervisão. Práticas de governança robustas e visibilidade das interações do modelo de IA também são necessárias para monitorar o uso e o desempenho responsáveis.

Não é um cientista de dados ou desenvolvedor profissional? Não se preocupe.

A criação de agentes de IA personalizados está se tornando cada vez mais rápida, fácil e acessível, sem a necessidade de conhecimento especializado em ciência de dados ou em desenvolvimento. Nos primórdios dos LLMs e dos agentes de IA, as únicas opções para criá-los eram diretamente em código, e muitas partes dos componentes exigiam desenvolvimento totalmente novo, como chamadas de função ou RAG. Os modelos também eram menos previsíveis e eficientes, então, o comportamento dos agentes era mais frágil e inesperado.

No entanto, atualmente, as novas ferramentas sem código estão transformando rapidamente o cenário. Essas ferramentas trazem a criação de agentes para usuários corporativos com conectores de modelo integrados, RAG nativa, proteções de segurança integradas e a capacidade de interagir facilmente com o agente usando elementos de UI prontos para uso.

Conforme foi enfatizado aqui, os agentes de IA podem ser ainda mais valiosos quando trabalham em equipe em coordenação/sequência para automatizar processos de negócios completos. Já é possível orquestrar agentes de IA em sistemas empresariais avançados de IA e automação, abrindo caminho para a automação agêntica de processos complexos que sustentam os resultados mais críticos que as empresas estão tentando alcançar, como a melhoria da experiência do cliente.

Como começar

Na Automation Anywhere, à medida que o ritmo da inovação em IA acelera, nós nos concentramos em capacitar as organizações a aproveitar, de forma segura e eficaz, o potencial dos agentes de IA. É por isso que muitos de nossos avanços mais recentes envolvem usar agentes de IA em um contexto empresarial.

Quer você seja um veterano em IA e automação ou esteja apenas começando, nosso sistema empresarial de IA + automação foi desenvolvido para tornar a IA mais acessível com ferramentas práticas para criar agentes de IA e integrá-los com confiança em seus processos empresariais mais importantes.

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