O que é IA agêntica?

IA agêntica versus outros tipos de IA

Compreender as distinções entre a IA agêntica e outras abordagens de inteligência artificial é essencial para as empresas que estão avaliando as estratégias de implementação de IA. Enquanto os sistemas tradicionais de IA exigem programação explícita para cada tarefa e a IA generativa se concentra na criação de conteúdo, a IA agêntica opera com um comportamento autônomo de busca de metas que pode adaptar estratégias e executar processos de negócios complexos de forma independente.

A diferença fundamental está na autonomia operacional e na persistência de metas. Os sistemas tradicionais de IA executam tarefas predefinidas com supervisão humana em cada etapa, a IA generativa cria conteúdo com base em solicitações e a IA agêntica mantém os objetivos ao longo do tempo e determina de forma independente como alcançá-los por meio do ajuste dinâmico da estratégia e da execução em várias etapas.

Como a IA agêntica difere da automação de IA tradicional?

A automação tradicional de IA opera por meio de sistemas baseados em regras e fluxos de trabalho predefinidos que executam tarefas específicas quando acionados por condições predeterminadas. Esses sistemas exigem uma programação extensa para cada cenário e não podem se adaptar a situações inesperadas sem intervenção humana ou codificação adicional. As implementações empresariais normalmente envolvem ferramentas de automação de processos robóticos que seguem sequências exatas de ações em aplicativos de negócios.

A IA agêntica se diferencia fundamentalmente por manter metas persistentes e adaptar sua abordagem com base no feedback ambiental e nas condições variáveis. Em vez de seguir roteiros predeterminados, os sistemas de IA agêntica avaliam várias estratégias, aprendem com os resultados e modificam seu comportamento para atingir os objetivos especificados com mais eficiência. Essa capacidade de adaptação autônoma permite que as empresas implantem sistemas de IA que possam lidar com cenários de negócios complexos e imprevisíveis sem reprogramação constante ou supervisão humana.

O que distingue a IA agêntica dos sistemas de IA generativa?

Os sistemas de IA generativa, como os modelos de linguagem grandes, concentram-se na criação de conteúdo e na geração de respostas com base em solicitações de entrada, produzindo texto, imagens ou outras mídias com base em padrões aprendidos com os dados de treinamento. Esses sistemas são excelentes na criação de conteúdo, mas exigem que os usuários humanos forneçam contexto, orientação e avaliação dos resultados de cada interação. Os aplicativos corporativos geralmente envolvem geração de conteúdo, elaboração de documentos e tarefas de suporte criativo.

A IA agêntica incorpora recursos generativos e, ao mesmo tempo, adiciona comportamento orientado a metas e recursos de execução autônoma.

Enquanto a IA generativa responde a solicitações imediatas, a IA agêntica mantém objetivos em várias interações e pode planejar e executar independentemente processos de várias etapas para atingir metas específicas. Essa distinção permite que as empresas implementem a IA agêntica para processos de negócios complexos que exigem foco contínuo e execução de estratégia adaptável, em vez de tarefas simples de geração de conteúdo.

Como a IA agêntica se compara aos sistemas de aprendizado de máquina?

Os sistemas de aprendizado de máquina analisam os dados para identificar padrões, fazer previsões ou classificar informações com base em conjuntos de dados de treinamento, mas normalmente exigem que os operadores humanos interpretem os resultados e decidam sobre as ações apropriadas. Esses sistemas são excelentes na análise de dados e no reconhecimento de padrões, mas dependem do julgamento humano para traduzir os insights em decisões e ações comerciais.

A IA agêntica se baseia nos fundamentos do aprendizado de máquina e acrescenta recursos autônomos de tomada de decisão e execução de ações. Em vez de simplesmente fornecer previsões ou classificações, os sistemas de IA agêntica podem interpretar resultados analíticos, avaliar ações potenciais e executar estratégias para atingir os objetivos comerciais.

Essa integração permite que as empresas implementem processos automatizados de ponta a ponta que combinam a análise de dados com a execução estratégica sem a necessidade de intervenção humana em cada ponto de decisão.

Comparação de tecnologias de IA

Comparação rápida:

Quando usar a IA agêntica: escolha a IA agêntica quando os processos de negócios exigirem operação autônoma sustentada em vários sistemas sem supervisão humana contínua, especialmente para sequências de tomada de decisões complexas que precisam se adaptar às condições variáveis

Quando usar alternativas:
IA tradicional: tarefas padronizadas e repetitivas
IA generativa: criação de conteúdo
Aprendizado de máquina: Análise de dados e previsões

Quando as empresas devem escolher a IA agêntica em vez de outras abordagens?

As empresas devem considerar a IA agêntica quando os processos de negócios exigirem operação autônoma sustentada em vários sistemas e pontos de decisão sem supervisão humana contínua. A automação de IA tradicional funciona bem para tarefas padronizadas e repetitivas com entradas e saídas previsíveis, enquanto a IA agêntica se destaca em ambientes dinâmicos em que as estratégias devem se adaptar com base em condições variáveis e objetivos em evolução.

A IA agêntica torna-se particularmente valiosa quando os processos de negócios envolvem sequências complexas de tomada de decisão que exigem coordenação entre vários sistemas, departamentos ou períodos de tempo. Diferentemente da IA generativa, que se concentra em tarefas discretas ou no aprendizado de máquina normalmente aplicado a insights analíticos específicos, a IA agêntica pode gerenciar fluxos de trabalho comerciais inteiros, desde o início até a conclusão, adaptando estratégias com base em resultados intermediários e mudanças ambientais. Esse recurso torna a IA agêntica mais adequada para aplicativos corporativos que exigem gerenciamento autônomo de processos, execução estratégica e solução adaptativa de problemas em ambientes operacionais complexos.

Quais são as principais características da IA agêntica?

• Orientado a objetivos: Os sistemas de IA agêntica são projetados com objetivos específicos em mente. Essas metas podem variar de tarefas simples, como agendar reuniões ou classificar e-mails, a objetivos mais complexos, como otimizar cadeias de suprimentos ou gerenciar portfólios financeiros. O agente de IA monitora continuamente seu ambiente e toma medidas para atingir suas metas designadas.
• Tomada de decisão autônoma: A IA agêntica pode tomar decisões sem intervenção humana. Essa autonomia se baseia em sua compreensão do ambiente, em suas metas atribuídas e em suas experiências aprendidas. O agente de IA pode analisar dados, avaliar riscos e escolher o melhor curso de ação para atingir seus objetivos.
• Aprendizagem adaptativa: Os sistemas de IA agêntica podem aprender com suas interações e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. À medida que se deparam com novas situações e recebem feedback, eles refinam seus processos de tomada de decisão e se tornam mais hábeis em atingir suas metas. Essa capacidade de aprender e se adaptar é fundamental para operar em ambientes dinâmicos e imprevisíveis. O aprendizado pode envolver feedback humano ("human-in-the-loop") proveniente de usuários individuais ou gerentes que observam o comportamento ao longo do tempo, ou feedback automatizado para lidar com exceções identificadas.

Como a OpenText possibilita o sucesso da IA agêntica empresarial

A OpenText passou mais de 35 anos construindo plataformas digitais para trabalhadores do conhecimento, e hoje somos pioneiros na próxima evolução: criar trabalhadores do conhecimento digital por meio da IA agêntica.

Nossa abordagem transforma a maneira como as empresas aproveitam a inteligência artificial, abordando os desafios fundamentais que limitam o sucesso da IA - integração de dados, segurança e escalabilidade.

Enquanto muitas empresas lutam para implementar a IA de forma eficaz devido a dados fragmentados e preocupações com a segurança, a OpenText fornece a base essencial que torna a IA autêntica realmente poderosa para ambientes corporativos:

Base de nuvem de dados unificada

A IA agêntica requer acesso a informações completas, precisas e em tempo real para tomar decisões autônomas. A abordagem de nuvem de dados da OpenText elimina os silos de dados que afetam as iniciativas de IA das empresas:

• Centralização de informações de sistemas empresariais diferentes em uma única fonte de verdade.
• Garantir a qualidade, a governança e a conformidade dos dados em todos os aplicativos de IA.
• Fornecer aos sistemas de IA agêntica informações dinâmicas e em tempo real para a tomada de decisões em tempo real e a otimização do fluxo de trabalho.

Segurança de nível empresarial para confiança na IA

As preocupações com a segurança continuam sendo a principal barreira para a adoção da IA, com 44% dos líderes de TI citando o risco de segurança e conformidade como seu principal desafio de gerenciamento de informações. A OpenText resolve isso por meio de:

• Detecção de ameaças aprimorada por IA: OpenText™ Cybersecurity Aviator™ aprende e implementa automaticamente novos modelos de detecção de ameaças em questão de horas.
• Implementação segura de IA: Controles de acesso robustos, classificação de dados e gerenciamento de conformidade que permitem que o senhor implemente a IA autêntica com confiança.
• Proteção de segurança de IA: Defenda-se contra ataques orientados por IA e, ao mesmo tempo, habilite os recursos de segurança com tecnologia de IA.

Quais são as soluções de IA agêntica da OpenText?

A OpenText oferece IA autêntica por meio de soluções especializadas que se integram perfeitamente à sua infraestrutura corporativa existente:

O Cybersecurity Aviator aprimora sua detecção e resposta a ameaças por meio de:

• Aprendizagem autônoma e implantação de novos modelos de detecção de ameaças em poucas horas.
• Análise em tempo real do comportamento da rede para identificar atividades anômalas.
• Resposta automatizada a ameaças e vulnerabilidades de segurança emergentes.

OpenText™ Content Aviator™ transforma a maneira como os funcionários interagem com as informações comerciais por meio de:

• Pesquisa de conversação e descoberta de conteúdo em repositórios corporativos.
• Resumo e tradução automatizados de documentos complexos.
• Classificação inteligente de conteúdo e automação de fluxo de trabalho.

OpenText™ DevOps Aviator™ otimiza seus ciclos de vida de entrega de software:

• Previsão de prazos de entrega de software e identificação de riscos com inteligência de fluxo integrada.
• Geração e automação de testes a partir de scripts, vídeos e itens de backlog.
• Recomendar e executar estratégias de correção para manter a entrega no caminho certo.
• A Agentic AI traz inteligência autônoma e orientada por metas para transformar o processo de entrega de software

OpenText™ Experience Aviator™ implementa agentes de IA agênticos que:

• Geração automática de conteúdo contextual e relevante para comunicações com clientes, mídia avançada e imagens.
• Analisar os dados do cliente para resolver de forma autônoma os problemas da conta.
• Ajuste os planos de assinatura e o faturamento com base nas preferências e no histórico do usuário.
• Reduzir a dependência de agentes humanos e melhorar os tempos de resposta.

OpenText™ Service Management O Aviator™ usa assistentes de IA para transformar a prestação de serviços de TI:

• Fluxos de trabalho enriquecidos com IA que implantam agentes de IA agênticos capazes de interagir entre si.
• Resumo autônomo de casos e sugestões de soluções para agentes da central de serviços.
• Recursos de autoatendimento que capacitam os usuários a resolver solicitações comuns de TI e não relacionadas à TI.
• Recuperação inteligente de conhecimento de repositórios corporativos, sistemas de RH e plataformas de suporte de terceiros.
• LLM privado com geração aumentada de recuperação (RAG) que mantém a segurança dos dados e reduz as alucinações.

OpenText™ Business Network O Aviator™ simplifica a integração B2B e da cadeia de suprimentos com um consultor de autoatendimento de IA, fornecendo:

• Respostas instantâneas e precisas em linguagem simples para usar o OpenText™ Trading Grid™ de forma mais eficiente como parte das operações de sua cadeia de suprimentos.
• Insights mais profundos sobre a cadeia de suprimentos vinculados aos seus dados comerciais, encontrando e compartilhando respostas contextuais com base em suas consultas B2B e EDI.
• Carga útil simplificada de EDI e análise de transações compartilhadas em linguagem pronta para os negócios que funciona para todos em sua organização, independentemente do conhecimento técnico.
• Tempos de resolução mais rápidos, oferecendo orientação clara e acionável sobre códigos de erro complexos e a capacidade de criar um tíquete de suporte enquanto estiver no aplicativo.
• Operações eficientes de IoT por meio de identidade unificada de ativos, detecção de anomalias em circuito fechado, usando IA generativa e modelos de linguagem ampla (LLMs) que fornecem a base de dados confiável que a IA autêntica exige.

Como as empresas podem começar a usar a IA agêntica do OpenText?

A visão da OpenText vai além das ferramentas individuais de IA, criando companheiros de equipe digitais abrangentes que ampliam a capacidade humana. Nossas soluções Aviator AI:

Aumente a produtividade por meio da automação inteligente

De acordo com a Foundry Research, o aumento da produtividade é o benefício mais procurado da IA, com 78% dos usuários maduros de IA atribuindo fortemente os ganhos de produtividade às modernas tecnologias de IA. A IA agêntica da OpenText proporciona esse aumento de produtividade ao:

• Automatizar fluxos de trabalho repetitivos para liberar os funcionários para o pensamento estratégico e a inovação.
• Garantir que os agentes de construção tenham o acesso certo aos dados e aos mecanismos de IA para controlar os custos com segurança.
• Lidar com processos comerciais de várias etapas sem intervenção humana, aprendendo e melhorando com o tempo.

Capacite sua força de trabalho

Maior produtividade por meio da IA agêntica significa mais do que apenas a conclusão mais rápida de tarefas - ela transforma a forma como seus funcionários trabalham, permitindo que eles

• Redirecionar o foco para atividades de alto valor: Liberte suas equipes das tarefas rotineiras para que se envolvam na solução criativa de problemas, no planejamento estratégico e na inovação.
• Aumentar a satisfação no trabalho: Os funcionários relatam maior moral quando a IA lida com o trabalho mundano, permitindo que eles se concentrem em contribuições significativas.
• Promover a colaboração: Com o tempo anteriormente gasto em tarefas repetitivas, as equipes podem construir relacionamentos mais sólidos com os clientes e buscar o desenvolvimento profissional.

Integrar os sistemas corporativos

De acordo com uma pesquisa recente, 52% das organizações priorizam os recursos de integração ao selecionar parceiros de IA. A OpenText oferece:

• Conexões perfeitas entre agentes de IA e aplicativos corporativos existentes.
• Arquitetura orientada por API que suporta integrações personalizadas.
• Automação do fluxo de trabalho que abrange vários sistemas de negócios.

Proporcionar um impacto comercial mensurável

Organizações com implementações maduras de IA usando soluções OpenText relatam:

• Aumento da eficiência operacional por meio de tarefas de rotina automatizadas.
• Maior velocidade e precisão na tomada de decisões.
• Ganhos significativos de produtividade em todas as funções de trabalhadores do conhecimento.

Primeiros passos com a IA agêntica do OpenText

Nossa abordagem para implementar a IA agêntica concentra-se na construção de uma base sólida antes de implantar sistemas autônomos:

1. Avaliação de informações: Avalie e otimize seu cenário de dados para a prontidão da IA.
2. Posicionamento de segurança: Implementar estruturas de segurança e governança prontas para IA.
3. Implementação piloto: Implantar a IA agêntica em casos de uso específicos com resultados mensuráveis.
4. Dimensione e otimize: Expandir as implementações bem-sucedidas em toda a empresa.

O futuro é ilimitado

Na OpenText, acreditamos que a tecnologia deve sempre elevar o potencial humano. Nossas soluções de IA agêntica não substituem sua força de trabalho - elas criam colegas de equipe digitais que lidam com tarefas rotineiras, revelam insights críticos e permitem que suas equipes se concentrem na criatividade, na estratégia e na inovação.

Quando suas informações são unificadas, seguras e acessíveis por meio da plataforma da OpenText, a IA autêntica se torna uma força transformadora que remove barreiras e libera o potencial ilimitado de sua organização.

Pronto para explorar como o OpenText pode fornecer IA agêntica para sua empresa?

Entre em contato com nossa equipe para discutir seus casos de uso específicos e sua estratégia de implementação.

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Exemplos práticos de IA agêntica e casos de uso

A capacidade da Agentic AI de planejar e executar processos complexos e contínuos a torna valiosa em muitas funções de negócios e setores.

Casos de uso de gerenciamento de conteúdo e documentos

A IA agêntica é um divisor de águas para lidar com grandes volumes de dados não estruturados, como documentos, planilhas e mídia avançada.

• Análise de documentos e redação automática: Um agente pode receber a tarefa orientada por metas de "processar todos os novos contratos de clientes."
  • Ele analisará o contrato (um documento), realizará a detecção de informações pessoalmente identificáveis (PII) dentro dele e, em seguida, executará a redação automática de dados confidenciais para garantir a conformidade antes de enviar o documento para o próximo repositório seguro.
• Processamento de mídia avançada: O agente pode trabalhar com arquivos de vídeo e áudio:
  • Transcrição: Um agente processa uma gravação de áudio de uma reunião de diretoria.
  • Reconhecimento do orador: Ele identifica e rotula qual executivo disse o quê.
  • Reconhecimento facial (em filmagens de vídeo): Pode identificar as principais partes interessadas para fins de indexação.
  • Com base em um objetivo estratégico, ele pode então tomar uma decisão autônoma para categorizar a gravação e arquivá-la no repositório de conhecimento apropriado e de longo prazo com base no tópico e nos participantes do conteúdo.
• Desenhos e engenharia de projeto auxiliado por computador (CAD): Um agente pode ser definido com o objetivo de "validar todos os projetos de componentes atualizados em relação aos padrões de qualidade." Ele acessaria os desenhos em CAD, analisaria as especificações, sinalizaria quaisquer desvios e atualizaria os números de peças associados no sistema de planejamento de recursos empresariais (ERP) - um processo adaptativo de várias etapas.

Casos de uso específicos do setor

• Serviços financeiros: A IA agêntica pode automatizar decisões complexas de investimento, gerenciar portfólios financeiros e detectar de forma autônoma transações fraudulentas, monitorando, aprendendo e se adaptando constantemente a novos padrões.
• Seguros: Os agentes podem gerenciar todo o processo de sinistros, desde a análise dos documentos iniciais até a avaliação do risco e a tomada de decisões autônomas sobre o pagamento de sinistros dentro de parâmetros definidos, sinalizando quaisquer anomalias para análise humana.
• Governo: Os agentes podem gerenciar a complexa conformidade normativa monitorando continuamente as mudanças na legislação, avaliando o impacto em vários sistemas internos e iniciando de forma autônoma processos corretivos em vários departamentos para manter a conformidade.
• Logística (cadeia de suprimentos): A IA agêntica otimiza as programações de produção e gerencia o estoque. Por exemplo, um agente com o objetivo de "maximizar a entrega no prazo" pode monitorar o clima, o tráfego e os níveis de estoque em tempo real e tomar decisões autônomas para redirecionar as remessas ou ajustar os pedidos dos fornecedores para evitar atrasos. Esse é um exemplo de aprendizagem adaptativa aplicada a um ambiente complexo e multivariável.

Como funciona a IA agêntica?

Os sistemas de IA agêntica operam por meio de uma arquitetura em camadas que integra várias tecnologias de inteligência artificial para permitir a tomada de decisões autônomas e o cumprimento de metas em ambientes corporativos.

Esses sistemas diferem fundamentalmente da automação comercial tradicional por manterem objetivos persistentes, adaptarem estratégias com base no feedback operacional e executarem processos complexos de várias etapas sem supervisão contínua.

Arquitetura técnica

A base técnica combina:

• Mecanismos de percepção para entender os ambientes de negócios
• Mecanismos de raciocínio para processar informações e tomar decisões
• Sistemas de memória para reter o conhecimento organizacional
• Estruturas de ação para executar planos nos sistemas corporativos

Essa arquitetura permite a operação autônoma e, ao mesmo tempo, mantém o alinhamento com os objetivos comerciais e os requisitos de conformidade.

O que permite a tomada de decisões autônomas para operações comerciais?

A tomada de decisão autônoma na IA agêntica empresarial emerge de mecanismos de raciocínio que avaliam vários cenários de negócios e selecionam estratégias ideais com base nas condições atuais e nas metas organizacionais. Esses sistemas avaliam a probabilidade de sucesso de diferentes abordagens, ponderam os riscos e benefícios operacionais e escolhem ações que maximizam o valor comercial. Diferentemente da automação baseada em regras, que segue fluxos de trabalho predeterminados, a IA agêntica pode gerar novas soluções para desafios comerciais desconhecidos, combinando padrões aprendidos com raciocínio lógico.

O processo de tomada de decisão incorpora vários critérios comerciais simultaneamente, incluindo requisitos operacionais imediatos, objetivos estratégicos, restrições de recursos e conformidade normativa. Esse recurso permite que a IA agêntica corporativa opere de forma eficaz em ambientes comerciais dinâmicos, nos quais as condições mudam rapidamente e raramente há informações perfeitas disponíveis.

Como os sistemas de IA agêntica aprendem e se adaptam às necessidades da empresa?

A IA agêntica empresarial emprega arquiteturas de memória que permitem tanto o gerenciamento imediato de tarefas quanto o aprendizado organizacional de longo prazo. A memória de trabalho mantém o contexto sobre os processos comerciais atuais, as condições operacionais e os objetivos ativos, permitindo que o sistema acompanhe o progresso e ajuste as estratégias em tempo real em vários aplicativos corporativos.

Os sistemas de memória de longo prazo acumulam conhecimento organizacional e experiências operacionais que informam futuras decisões de negócios. Esses sistemas registram interações específicas, resultados e informações contextuais de processos comerciais anteriores, criando um repositório de conhecimento institucional que melhora o desempenho ao longo do tempo. Esse recurso de aprendizagem organizacional permite que a IA agêntica se torne mais eficaz à medida que ganha experiência com ambientes de negócios e padrões operacionais específicos.

Qual é a função dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) na IA agêntica empresarial?

Os LLMs servem como a principal interface entre os gerentes ou analistas de negócios que definem os agentes e as tarefas, o roteamento e a mecânica que acessam os dados e controlam as ações dentro do sistema. Esses modelos permitem que a IA agêntica interprete instruções executivas, compreenda a documentação comercial, aplique o raciocínio de cadeia de pensamento e gere respostas apropriadas ou planos de ação com base no contexto organizacional.

Os LLMs contribuem com recursos de raciocínio que permitem que a IA agêntica empresarial analise problemas de negócios, gere planos estratégicos e avalie possíveis soluções em diferentes domínios de negócios. Essa combinação de compreensão da linguagem e raciocínio comercial torna os LLMs particularmente valiosos para aplicativos em que a IA agêntica deve interagir com as partes interessadas e processar diversos tipos de informações comerciais.

Como os sistemas de IA agêntica se integram à infraestrutura empresarial?

A integração da IA agêntica empresarial depende de conexões de API e arquiteturas de pipeline de dados que permitem uma interação perfeita com os sistemas de negócios existentes. Esses sistemas se conectam a plataformas de planejamento de recursos empresariais, sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente e outros aplicativos comerciais essenciais por meio de interfaces padronizadas que mantêm a segurança dos dados e a integridade operacional.

Vários agentes especializados geralmente se coordenam em ambientes corporativos, com cada agente focado em funções comerciais específicas e compartilhando informações por meio de protocolos de comunicação seguros. Essa abordagem distribuída permite a automação de processos de negócios complexos que abrangem vários departamentos e sistemas, mantendo a supervisão e o controle centralizados das operações de negócios.

A pesquisa do MIT destaca os avanços técnicos na coordenação de vários agentes e os desafios do funcionamento em ambientes mistos de humanos e agentes.

Como a IA agêntica beneficia as empresas?

Entendendo o que torna a IA agêntica diferente

A IA agêntica é um novo tipo de inteligência artificial que pode agir de forma independente, tomar decisões autônomas e trabalhar para atingir metas complexas e de longo prazo com o mínimo de intervenção humana. Pense nele como um funcionário digital altamente capacitado a quem o senhor pode atribuir um objetivo importante - ele descobrirá as etapas, executará o plano e se adaptará conforme necessário para realizar o trabalho.

O que diferencia a IA agêntica são três recursos principais:

• Decisões autônomas: A IA age de forma independente, sem exigir aprovação em cada etapa.
• Orientado a metas: Mantém os objetivos ao longo do tempo por meio da execução em várias etapas, em vez de apenas responder a solicitações únicas.
• Aprendizagem adaptativa: Analisa os resultados, avalia as estratégias e modifica seu comportamento para atingir os objetivos de forma mais eficaz.

A IA agêntica oferece uma ampla gama de benefícios para empresas de vários setores:

• Aumento da eficiência e da produtividade: Ao automatizar tarefas repetitivas e otimizar fluxos de trabalho, a IA agêntica pode aumentar significativamente a eficiência operacional e a produtividade. Isso permite que as empresas otimizem suas operações, reduzam custos e acelerem a produção. Por exemplo, um sistema de IA agêntica pode gerenciar fluxos de trabalho completos de várias etapas - desde o gerenciamento de estoque até o atendimento de pedidos - sem exigir intervenção humana em cada estágio.
• Melhoria na tomada de decisões: A IA agêntica pode analisar grandes quantidades de dados e fornecer insights que informam uma melhor tomada de decisão. Ao identificar tendências, padrões e anomalias, o agente de IA pode ajudar as empresas a fazer escolhas mais estratégicas, reduzir os riscos e aproveitar as oportunidades. O agente de IA pode analisar automaticamente as tendências do mercado, os preços dos concorrentes e o comportamento dos clientes para recomendar estratégias de preços ideais ou identificar oportunidades de mercado emergentes em tempo real.
• Redução do risco operacional e do tempo de inatividade: A IA agêntica antecipa e evita interrupções nas operações, na manutenção, no gerenciamento da cadeia de suprimentos e no atendimento ao cliente. Por exemplo, ele pode detectar atividades incomuns na conta e entrar em contato com os clientes de forma proativa com soluções antes que pequenos problemas se transformem em grandes crises, permitindo que as empresas se antecipem aos problemas em vez de apenas reagir a eles.
• Experiência aprimorada do cliente: A IA agêntica pode personalizar as interações com os clientes e fornecer soluções sob medida. Ao entender as preferências e as necessidades do cliente, o agente de IA pode fornecer conteúdo relevante, oferecer suporte proativo e construir relacionamentos mais sólidos com o cliente. Por exemplo, a IA agêntica pode prever possíveis problemas analisando os dados e padrões do cliente, tomando medidas corretivas antes que pequenos problemas se transformem em crises maiores, como detectar atividades incomuns na conta e entrar em contato com os clientes de forma proativa com soluções.
• Inovação e crescimento: A IA agêntica pode impulsionar a inovação ao identificar novas possibilidades e gerar soluções criativas. Ao explorar abordagens não convencionais e desafiar os paradigmas existentes, os agentes de IA podem ajudar as empresas a descobrir novos mercados, desenvolver novos produtos e obter resultados revolucionários.

A IA agêntica pode explorar combinações não convencionais de produtos ou ofertas de serviços, analisando as tendências de vários setores e as necessidades dos clientes que as equipes humanas poderiam ignorar.

Resumo dos benefícios:

As organizações que implementam a IA agêntica relatam três resultados principais:

1. 40-60% redução do tempo gasto em tarefas rotineiras
2. Tomada de decisões mais rápida por meio da análise de dados em tempo real
3. Aumento da satisfação dos funcionários à medida que as equipes se concentram no trabalho estratégico

O sucesso requer a integração adequada dos dados, estruturas de segurança e implementação em fases.

Como a IA agêntica automatiza a tomada de decisões e os processos de várias etapas?

A IA agêntica automatiza processos complexos de tomada de decisão e fluxos de trabalho de várias etapas. Sua capacidade de analisar dados, avaliar riscos e realizar ações autônomas o torna ideal para lidar com tarefas complexas que tradicionalmente exigiam intervenção humana.

Por exemplo, no setor financeiro, a IA agêntica pode automatizar decisões de investimento, gerenciar portfólios e detectar transações fraudulentas. No setor de saúde, ele pode auxiliar no diagnóstico, personalizar planos de tratamento e monitorar a saúde do paciente. Na fabricação, a IA agêntica pode otimizar as programações de produção, gerenciar o estoque e prever falhas nos equipamentos.

Ao automatizar esses processos complexos, as empresas podem reduzir erros, melhorar a precisão e acelerar as operações. A IA agêntica pode aprender e se adaptar continuamente às condições variáveis, garantindo que a tomada de decisões permaneça otimizada e alinhada às metas de negócios.

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um software projetado para perceber seu ambiente por meio de sensores ou entradas de dados, processar essas informações usando inteligência artificial e realizar ações que maximizem suas chances de atingir objetivos específicos. Esses agentes digitais podem operar de forma independente dentro de parâmetros definidos, tomar decisões com base em sua programação e aprendizado e interagir com outros sistemas ou seres humanos para realizar tarefas. Eles representam a implementação prática dos princípios de IA agêntica, servindo como unidades operacionais que executam funções específicas em um sistema de IA maior.

Componentes principais dos agentes de IA

Os agentes de IA são construídos com vários componentes essenciais que permitem sua operação autônoma e recursos de tomada de decisão:

• Sistemas de percepção: Os agentes devem ter maneiras de coletar informações sobre seu ambiente. Em aplicativos de negócios, isso pode incluir feeds de dados de sistemas corporativos, análises de mercado, dados de sensores de dispositivos IoT ou interações diretas com o usuário. Essas entradas formam a base para o entendimento do agente sobre seu contexto operacional.
• Base de conhecimento: Os agentes mantêm e atualizam continuamente um repositório de informações que inclui tanto o conhecimento pré-programado quanto as experiências aprendidas. Essa base de conhecimento serve de alicerce para as atividades de tomada de decisão e solução de problemas, permitindo que o agente se baseie em experiências passadas e padrões estabelecidos para informar as ações atuais.
• Mecanismos de tomada de decisão: Algoritmos e modelos sofisticados permitem que os agentes avaliem situações e determinem ações apropriadas. Esses mecanismos geralmente incorporam várias tecnologias de IA, incluindo aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e sistemas especializados, para processar cenários complexos e gerar respostas eficazes.

Qual é o futuro dos agentes de IA nos negócios?

A evolução dos agentes de IA continua a expandir os recursos e aplicativos em ambientes de negócios.

As tendências emergentes incluem:

• Redes de agentes colaborativos: As implementações futuras contarão com vários agentes especializados trabalhando juntos em redes coordenadas, cada um lidando com aspectos específicos de processos comerciais complexos e compartilhando informações e recursos para atingir objetivos comuns.
• Recursos de aprendizado aprimorados: Os agentes da próxima geração demonstrarão habilidades de aprendizado mais sofisticadas, incluindo:
  • Adaptação mais rápida a novas situações e requisitos por meio de técnicas avançadas de aprendizagem por transferência. Isso permitirá que os agentes apliquem o conhecimento aprendido de forma mais eficaz em diferentes contextos e cenários.
  • Capacidade aprimorada de aprender com o feedback humano e as interações naturais, tornando-os mais intuitivos para trabalhar e mais fáceis de treinar para necessidades comerciais específicas.
• Aumento da autonomia: Com o avanço da tecnologia de IA, os agentes lidarão com decisões e tarefas cada vez mais complexas com maior independência, mantendo medidas de segurança adequadas e supervisão humana quando necessário.
• Solicitação e atendimento de autoatendimento mais rápidos: Os agentes de IA facilitarão aos usuários corporativos o atendimento mais rápido de solicitações variadas por meio de plataformas de ITSM que tenham IA geradora integrada, aliada à automação do fluxo de trabalho. Os exemplos incluem reembolsos de bem-estar, concessão de acesso por crachá ao visitar um escritório remoto ou implantação de instâncias de nuvem.

Desafios e fatores de sucesso da implementação da IA agêntica

Análises recentes do setor destacaram os desafios significativos enfrentados pela adoção da IA agêntica nas empresas, com a previsão da empresa de pesquisa Gartner de que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão descontinuados até o final de 2027 devido ao aumento das despesas, benefícios comerciais vagos e controle de risco insuficiente. Compreender essas possíveis armadilhas e implementar estratégias de atenuação adequadas é essencial para as empresas que buscam uma implantação bem-sucedida da IA agêntica.

A previsão reflete a realidade atual de que muitas organizações estão se aproximando da implementação da IA agêntica sem a preparação adequada para a complexidade, os custos e os requisitos de governança que esses sistemas exigem. No entanto, o Gartner também prevê que pelo menos 15% das decisões diárias de trabalho serão tomadas de forma autônoma por meio da IA autêntica até 2028, e 33% dos aplicativos de software empresarial incluirão IA autêntica até 2028, indicando um potencial substancial para as organizações que abordarem a implementação de forma estratégica.

O que faz com que os projetos de IA autêntica fracassem?

As principais causas do fracasso de projetos de IA agêntica decorrem de mal-entendidos fundamentais sobre a complexidade da implementação e os requisitos de recursos.

Muitas organizações subestimaram o custo e a complexidade da integração desses sistemas na produção, onde eles precisam operar de forma confiável em escala e oferecer um valor comercial mensurável.

Diferentemente dos projetos de automação tradicionais, a IA agêntica exige infraestrutura sofisticada, monitoramento contínuo e estruturas de governança adaptáveis que muitas empresas não estão preparadas para fornecer.

Os custos excedentes representam um desafio significativo, pois os sistemas de IA agêntica exigem recursos computacionais substanciais, conhecimento especializado e manutenção contínua que excede as estimativas iniciais do projeto.

Os problemas decorrem da falta de uma definição clara do valor comercial e da ausência de fundamentos cognitivos na maioria dos projetos de IA agêntica, nos quais as empresas estão construindo a coisa errada.

Além disso, as estruturas inadequadas de gerenciamento de riscos não conseguem lidar com os desafios exclusivos dos sistemas autônomos que operam em ambientes empresariais complexos.

Como as empresas podem evitar as armadilhas da implementação da IA agêntica?

A implementação bem-sucedida da IA agêntica requer uma abordagem estratégica que aborde os fatores de prontidão técnica e organizacional.

As empresas devem começar com objetivos comerciais claramente definidos e critérios de sucesso mensuráveis que vinculem diretamente os recursos de IA agêntica a melhorias operacionais específicas ou reduções de custo. Essa base evita que os projetos se tornem implementações de tecnologia em busca de problemas comerciais.

As estratégias de gerenciamento de riscos devem abordar a natureza autônoma dos sistemas de IA agêntica por meio de estruturas de governança abrangentes, sistemas de monitoramento e mecanismos de supervisão humana. As organizações devem implementar abordagens de implementação em etapas que permitam o aprendizado e o ajuste iterativos, começando com projetos-piloto de escopo limitado que demonstrem o valor antes de escalonar para a implementação em toda a empresa.

Além disso, o investimento no gerenciamento de mudanças organizacionais e no treinamento da equipe garante que as partes interessadas humanas possam colaborar efetivamente com os sistemas de IA agêntica.

Quais requisitos de infraestrutura e governança garantem o sucesso do projeto?

O sucesso da IA agêntica empresarial depende de uma infraestrutura técnica robusta que possa dar suporte à operação autônoma e, ao mesmo tempo, manter os padrões de segurança, conformidade e desempenho. Isso inclui recursos de computação dimensionáveis, sistemas abrangentes de monitoramento e registro e estruturas de integração que permitem uma interação perfeita com os aplicativos corporativos existentes.

As organizações também devem estabelecer políticas claras de governança de dados que garantam que os sistemas de IA autêntica tenham acesso a informações atuais e de alta qualidade, mantendo os controles de segurança adequados.

As estruturas de governança devem definir limites claros para a operação autônoma, procedimentos de escalonamento para casos extremos e estruturas de responsabilidade que mantenham a supervisão humana sobre as decisões estratégicas.

As implementações bem-sucedidas geralmente incluem equipes multifuncionais com representação dos departamentos de TI, operações comerciais, jurídico e de conformidade para garantir a consideração abrangente dos requisitos técnicos, operacionais e regulamentares durante todo o ciclo de vida do projeto. A Estrutura de Gerenciamento de Riscos de IA do NIST fornece orientação abrangente para incorporar considerações de confiabilidade ao projeto e à governança do sistema de IA.

Como as empresas devem abordar estrategicamente a adoção da IA agêntica?

A adoção estratégica da IA agêntica requer uma abordagem em fases que desenvolva capacidades organizacionais e, ao mesmo tempo, demonstre valor incremental. As empresas devem começar identificando processos comerciais específicos que combinem um alto potencial de automação com métricas claras de sucesso, concentrando-se em áreas em que a tomada de decisões autônoma pode proporcionar melhorias mensuráveis em termos de eficiência, precisão ou capacidade de resposta.

Fatores críticos de sucesso

Para evitar a taxa de falha de 40%, as empresas devem:

1. Definir objetivos comerciais claros e mensuráveis antes da implementação.
2. Crie estruturas de governança robustas para sistemas autônomos.
3. Comece com pilotos de escopo limitado que demonstrem o ROI.
4. Investir em treinamento e gerenciamento de mudanças organizacionais.

As organizações que abordam esses fatores têm taxas de sucesso três vezes maiores.

Os programas-piloto devem enfatizar o aprendizado e a adaptação, em vez da implantação imediata em larga escala, permitindo que as organizações desenvolvam experiência em gerenciamento, governança e otimização de IA agêntica. As empresas bem-sucedidas geralmente estabelecem centros de excelência dedicados que podem compartilhar aprendizados em vários projetos, desenvolver metodologias de implementação padronizadas e manter a especialização em tecnologias e práticas recomendadas de IA agêntica emergentes.

Essa abordagem permite que as organizações criem recursos sustentáveis de IA agêntica que podem oferecer valor comercial de longo prazo, evitando as armadilhas que levam ao cancelamento do projeto.

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