TI corporativa enfrenta revolução iminente de agentes de IA

Os dias em que a IA atua apenas como ferramenta preditiva ou chatbot estão contados.

Armand Ruiz, vice-presidente de gerenciamento de produtos da IBM para sua plataforma de IA, disse aos delegados do Festival SXSW na Austrália esta semana que os agentes de IA em breve permitirão que empresas na região APAC automatizem tarefas complexas e de várias etapas, liberando os funcionários para se concentrarem em mais atividades centradas no ser humano.

Ruiz explicou que as tecnologias de IA evoluíram de modelos preditivos no aprendizado de máquina tradicional para o uso generalizado de chatbots. Ele previu que o próximo salto dará início a uma “era agente”, onde agentes especializados de IA colaborarão com humanos para impulsionar a eficiência organizacional.

“Temos um longo caminho a percorrer para que a IA nos permita realizar todas essas tarefas rotineiras e fazê-las de uma forma confiável, e então fazê-las de uma forma que você possa dimensionar e então explicar, e você pode monitorar isso”, disse Ruiz à multidão. “Mas chegaremos lá e chegaremos lá mais rápido do que pensamos.”

O que é um agente de IA?

De acordo com Ruiz, um agente de IA é um sistema que pode raciocinar de forma autônoma através de problemas complexos, dividindo tarefas, criando planos acionáveis ​​e executando esses planos usando um conjunto de ferramentas. Esses agentes exibem raciocínio avançado, retenção de memória e capacidade de executar tarefas de forma independente.

Ruiz identificou quatro capacidades dos agentes de IA: planejamento, memória, ferramentas e ação.

Agentes de IA e suas capacidades

1. Planejamento

Os agentes de IA são capazes de planejar antecipadamente para resolver determinadas tarefas ou solicitações.

Auto-reflexão: Os agentes podem refletir ou verificar se suas decisões fazem sentido ou não.

Autocrítica: Os agentes podem usar feedback, muitas vezes do mesmo ou de diferentes modelos de linguagem, para criticar e melhorar seus planos.

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Cadeia de pensamento: Os agentes podem dividir tarefas maiores em etapas menores para melhorar a precisão.

Decomposição de subobjetivos: Eles também podem estabelecer subobjetivos dividindo tarefas maiores em componentes gerenciáveis.

2. Memória

Os agentes de IA aproveitam a memória de curto e longo prazo para apoiar as suas ações autónomas.

Memória de curto prazo: Essa memória contextual permite que os agentes rastreiem ações em uma sessão existente.

Memória de longo prazo: Os agentes de IA podem registrar interações anteriores, ajudando-os a aprender com os erros e a melhorar continuamente seu desempenho ao longo do tempo.

3. Uso de ferramentas

Os agentes de IA estarão conectados a ferramentas de terceiros para concluir suas tarefas. Com o acesso e a governança corretos, eles poderiam aproveitar ferramentas que vão desde plataformas de pesquisa na web e geração de código até sistemas empresariais, como plataformas de RH, Microsoft Teams, ferramentas de CRM, serviços em nuvem e data warehouses.

4. Ação autônoma

O verdadeiro potencial dos agentes de IA reside na sua capacidade de agir autonomamente em nome dos humanos. Seja simplificando os fluxos de trabalho de RH, como recrutamento, resolvendo problemas de código de software ou enfrentando outros desafios empresariais, esses agentes transformarão a IA de chatbot passivo em atores proativos.

As empresas orquestrarão exércitos de agentes como parte de sua força de trabalho

É provável que as empresas tenham “milhões de agentes de IA” trabalhando para elas, disse Ruiz. Esses agentes, que atuarão essencialmente como colegas de trabalho ou assistentes de IA para funcionários humanos, serão capazes de trabalhar de forma colaborativa entre si em diversas tarefas, permitindo-lhes “resolver problemas de ponta a ponta”.

Ruiz explicou que os agentes de IA podem funcionar como sistemas de etapa única ou de múltiplas etapas, com suas ações coordenadas e guiadas por uma Super IA.

Agentes de IA em uma etapa

Agentes de uma etapa são aqueles que podem realizar tarefas específicas ou resolver problemas individuais quando solicitados, executando-os com a ajuda de ferramentas relevantes. As ferramentas são definidas e o processo ainda permanece bastante manual, embora esses agentes possam acessar sistemas como LLMs para produzir resultados.

Ruiz alertou que pode haver momentos em que esses agentes de IA tenham alucinações ou não funcionem tão bem quanto desejado.

Agentes de IA em várias etapas

Os agentes de IA em várias etapas aproveitam estratégias iterativas no que Ruiz chamou de “ciclo de pensamento, ação e observação”, usando um ou mais LLMs. “Você tem esse ciclo que é muito iterativo e é incrível como isso melhora o resultado e proporciona melhores resultados até chegar ao final”, disse ele.

Super IAs

As empresas implantarão sistemas de “Super IA” para coordenar redes de agentes individuais de IA. Segundo Ruiz, essas Super IAs atuarão como orquestradores, planejando tarefas, dividindo-as em componentes menores e atribuindo-as aos agentes mais adequados dentro da organização para concluir o trabalho com eficiência.

“Um agente de IA pode ser muito bom em vendas, gerenciamento ou codificação de produtos, ou muito bom em mainframe ou em uma linguagem de programação específica. Cada um terá pequenos modelos de linguagem muito fáceis de treinar, muito baratos de executar e terão acesso específico a determinadas ferramentas”, afirmou.

Quem serão os grandes usuários dos agentes de IA?

Ruiz identificou três grupos principais de usuários que provavelmente se beneficiarão dos agentes de IA: desenvolvedores, usuários empresariais sem código e usuários finais.

Desenvolvedores: Tradicionalmente, a IA, a ciência de dados e a aprendizagem automática exigiam conhecimentos altamente especializados. No entanto, Ruiz explicou que milhões de desenvolvedores agora têm acesso a essas tecnologias através de APIs. Além disso, estruturas como CrewAI permitem que os desenvolvedores criem e implantem rapidamente agentes de IA.

Usuários empresariais: Em breve, as ferramentas sem código permitirão que os usuários empresariais criem seus próprios agentes de IA por meio de uma interface de usuário. O novo construtor de agentes da IBM, com estreia prevista para a TechXchange Conference da IBM, capacitará funcionários de todos os níveis de uma empresa para criar agentes que possam automatizar e executar tarefas organizacionais sem a necessidade de conhecimento de programação.

Usuários finais: Uma ampla gama de usuários finais também se envolverá com agentes de IA, disse Ruiz, observando que haverá “todo um espectro” de usuários finais adotando e usando essas ferramentas de várias maneiras.

Como os agentes transformarão nossas empresas e trabalharão

Ruiz disse que as fábricas são uma boa analogia de como o trabalho pode se transformar. No início da década de 1900, as fábricas dependiam de trabalho manual e intensivo de mão-de-obra realizado por muitas pessoas, o que consumia muito tempo e era ineficiente. No entanto, no início da revolução industrial, foram introduzidas máquinas para ajudar a automatizá-las e acelerar a produção.

Ele explicou que a IA está agora evoluindo para ajudar a automatizar e aumentar o trabalho mental da mesma forma que as máquinas automatizaram o trabalho físico nas fábricas. Em vez de ser um substituto, ele argumenta que lhes permitirá concentrar-se em tarefas mais estratégicas e inovadoras, melhorando a produtividade e a eficiência globais.

“Já estamos vendo isso no marketing”, acrescentou Ruiz. “Veremos isso também nas vendas e começará a se expandir em todas as diferentes funções de trabalho. Nosso objetivo é fazer com que a IA nos liberte de muitas distrações e nos permita trabalhar em trabalhos significativos e em conexões humanas.

“A visão é que os agentes de IA trabalhem ao lado dos humanos de forma complementar, aumentando as capacidades humanas em vez de substituir inteiramente os trabalhadores humanos. Isso permitirá maior produtividade, equilíbrio entre vida pessoal e profissional e foco em atividades de maior valor.”