Automação por agentes
Primeiro, surgiu a Automação Robótica de Processos (RPA), que utilizou robôs de software para executar atividades e tarefas repetitivas baseadas em regras. Depois veio a automação com IA, estendendo a automação a processos que exigem habilidades cognitivas maiores, como o processamento inteligente de documentos (IDP), mineração de comunicações e de processos. Agora, temos a automação por agentes.
- O que é automação por agentes?
- Quais são os benefícios de usar a automação por agentes?
- Qual a diferença entre a automação por agentes, a com IA e a RPA?
- A RPA e a automação com IA serão substituídas pela automação por agentes?
- Quais são as aplicações comuns da automação por agentes?
- Que infraestrutura e tecnologia são necessárias para dar suporte à automação por agentes de nível empresarial?
- Quais são os desafios da implementação da automação por agentes?
O que é automação por agentes?
A automação por agentes é a última etapa da evolução da automação. Com ela, os "agentes" de software, com a tecnologia dos modelos grandes de linguagem (LLMs), IA generativa (GenAI) e modelos grandes de ação (LAMs), assim como outras IA avançadas, realizam ações autônomas. Os agentes de automação podem compreender seu ambiente, raciocinar e fazer perguntas sobre ele, além de formular e executar um conjunto de ações para alcançar objetivos específicos. As pessoas não precisam estruturar e direcionar o trabalho desses agentes, em vez disso, eles próprios podem avaliar dados, reconhecer padrões, formular perguntas, tirar conclusões, estruturar processos para realizar e executar o trabalho.
A automação com tecnologia de IA e RPA veio para ficar. Mas a automação por agentes está mudando o futuro do setor, tornando-a ainda mais essencial para as operações de negócios em um mundo digital saturado de IA. Agora, com a adição da automação por agentes ao arsenal de abordagens de automação, podemos automatizar processos de negócios complexos que antes não eram muito rotineiros ou previsíveis para serem automatizados. Isso significa que as empresas agora podem automatizar totalmente fluxos de trabalho complexos do início ao fim. É possível lidar com a “cauda longa” de processos que não eram, até hoje, automatizáveis.
Quais são os benefícios de usar a automação por agentes?
A automação por agentes oferece os seguintes benefícios em todos os departamentos e setores:
Expansão do cenário automatizável
A automação por agentes amplia o alcance da automação em um espectro mais amplo de processos organizacionais, possibilitando a automatização de tarefas que antes eram muito complexas ou cheias de nuances para os métodos tradicionais. Essa tecnologia traz a velocidade, a capacidade extra e a eficiência da automação para uma gama mais ampla de processos lentos, manuais e dispendiosos, incluindo a cauda longa de trabalho com que a RPA tradicional não consegue lidar sozinha. A automação por agentes prevalece em ambientes dinâmicos, em que as regras nem sempre são exatas. Sua adaptabilidade e dinamismo significam que a automação agora pode ser aplicada a fluxos de trabalho complexos que envolvem dados não estruturados, reconhecimento de padrões e tomada de decisão em tempo real.
Eficiência e produtividade aprimoradas em toda a empresa
Embora as abordagens de automação tradicionais, como a RPA, tenham êxito na eliminação de tarefas repetitivas com regras predefinidas, elas não são tão adequadas para lidar com trabalho menos previsível e não baseado em regras. Isso significa que podem existir etapas nos processos de ponta a ponta que exigem intervenção manual humana. Com a automação por agentes disponibilizada pela tecnologia de automação avançada, os agentes podem lidar com esse tipo de tarefas probabilísticas e menos estruturadas, permitindo que mais processos sejam totalmente automatizados de ponta a ponta. O resultado: um processo automatizado preciso de alto desempenho, por um lado, e mais tempo para as pessoas se concentrarem de forma produtiva em tarefas de maior impacto, por outro.
Recursos de tomada de decisão aprimorados
Para muitas empresas, várias decisões exigem analisar rapidamente grandes quantidades de dados, tirar conclusões precisas e tomar ações rápidas. Pense, por exemplo, na otimização da cadeia de fornecedores em tempo real, na identificação instantânea de fraudes ou nas próximas ações ideais para o cliente, acionadas sob demanda. Como os agentes de IA podem processar e analisar dados em uma velocidade e escala além das capacidades humanas e em tempo real, eles podem oferecer rapidamente insights de alta qualidade, precisos e acionáveis. Além disso, com a análise “sempre ativa” ou “sob demanda” dos fluxos de informações, os agentes de IA ajudam a garantir que as decisões sejam baseadas nas informações mais precisas e atualizadas disponíveis.
Melhor inovação e vantagem competitiva
Manter a competitividade requer progresso constante. A capacidade dos agentes de IA de analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões e fazer recomendações também se estende para apoiar a inovação. Os agentes podem realizar de forma autônoma análises complexas que podem ajudar a encontrar novos mercado, lançar novos produtos com eficácia e eficiência e identificar maneiras de entregar bens e serviços melhores, mais rápidos e baratos. Além disso, ao fazer análises demoradas, mais simples e fundamentais, os agentes podem liberar as pessoas para usarem seu potencial criativo e imaginativo, permitindo o desenvolvimento de ideias realmente novas e inovadoras.
Capacitação e satisfação dos funcionários
A automação por agentes pode capacitar funcionários, dando a eles um colaborador de IA para lidar com tarefas rotineiras e repetitivas. Dessa forma, as pessoas podem se concentrar em um trabalho mais criativo e estratégico. Essa mudança não só aumenta a satisfação no trabalho, como também permite que os funcionários contribuam de forma mais significativa para os objetivos da organização. As empresas contam com uma força de trabalho mais engajada e motivada, livre para fazer tarefas “humanas”, como criar, imaginar e inovar, todas essenciais para impulsionar o sucesso e as vantagens no longo prazo.
Melhoria contínua de processos e agentes
Os agentes de IA mais sofisticados podem monitorar seu próprio desempenho, aprender e melhorar ao longo do tempo sem intervenção humana significativa. À medida que os agentes aprendem, os processos se tornam ainda mais eficientes e eficazes.
Visibilidade profunda em fluxos de trabalho e processos automatizados e seus impactos
A capacidade da automação por agentes de automonitoramento consistente não oferece apenas suporte à melhoria contínua do processo (veja acima). Ela também permite cálculos rápidos e precisos do impacto da automação e do ROI nos níveis de tarefa e processo. As organizações conseguem ver como suas operações de negócios estão funcionando e quais áreas podem precisar de mais atenção. As empresas também podem ganhar confiança em suas decisões de investimento e usar resultados e insights para se concentrar e autorizar investimentos adicionais.
Execução de IA melhor e mais rápida
Ao oferecer as estruturas e a inteligência necessárias para garantir que os modelos mais apropriados e eficientes sejam empregados para tarefas específicas, a automação por agentes permite que as organizações maximizem seus investimentos em IA, expandam suas competências tecnológicas e acelerem a obtenção de ROI.
Escalabilidade, flexibilidade e preparação para o futuro
A automação por agentes é inerentemente escalável e flexível. Portanto, seja escalando para lidar com o aumento da demanda, respondendo rapidamente às disrupções do mercado ou migrando para um novo mercado, a automação por agentes oferece a flexibilidade e velocidade necessárias para responder às mudanças nas condições dos negócios. Essa flexibilidade inata é essencial para empresas que querem preparar suas operações para o futuro.
Qual a diferença entre a automação por agentes, a com IA e a RPA?
As organizações podem escolher entre uma variedade de abordagens e ferramentas de automação para automatizar processos. RPA, automação com IA e automação por agentes desempenham papéis importantes e distintos na automação empresarial.
A RPA é perfeita para lidar com tarefas baseadas em regras com boa relação custo-benefício e precisão. A RPA é um profissional que sabe lidar com dados estruturados e seguir instruções claras, fazendo dela ideal para processos rotineiros e previsíveis, como entrada de dados e processamento de faturas. Essas tarefas são essenciais para a maioria das organizações, mas geralmente não são interessantes nem exigem muito critério humano, criatividade ou empatia. Permitir que os robôs assumam esse tipo de atividade repetitiva libera as pessoas para realizar trabalhos de maior valor.
A automação com IA (às vezes chamada de “automação inteligente”) oferece habilidades avançadas de IA para robôs de software. Com essas habilidades, os robôs podem lidar com uma gama ampla de tarefas mais desafiadoras, como entender o conteúdo de um documento, extrair dados, entender o sentimento em um e-mail e assim por diante. A IA pode incluir técnicas como machine learning, processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e, mais recentemente, GenAI e modelos grandes de linguagem (LLMs). As tarefas e processos ainda são definidos pelas pessoas, mas as próprias tarefas exigem uma gama de recursos capacitados para IA.
A automação por agentes leva a automação a um novo nível ao aproveitar o poder da GenAI para dar aos agentes os recursos de analisar dados não estruturados, reconhecer padrões, planejar ações e tomar decisões por conta própria. Em vez de exigir que as pessoas digam aos robôs exatamente o que fazer dentro de um processo definido, a automação por agentes aproveita os recursos mais recentes da GenAI para permitir que os agentes (pense neles como robôs de software com níveis extremamente altos de habilidades cognitivas) ajam de forma autônoma na compreensão, estruturação e conclusão do trabalho.
Por exemplo, um profissional humano pode fazer um prompt para um agente, como “compile um relatório detalhado com base em dados de dois sistemas diferentes que inclua análises detalhadas, ações recomendadas e a lógica por trás dessas ações”. O agente seria capaz de determinar sozinho o que tinha que ser feito, onde as informações podem ser encontradas em diferentes sistemas, como as informações precisariam ser analisadas e assim por diante. O agente poderia então criar e executar um processo de trabalho.
A RPA e a automação com IA serão substituídas pela automação por agentes?
A resposta é definitivamente “não”. Em todo processo, há muitas tarefas e processos que a RPA pode e deve realizar. Principalmente em tarefas previsíveis e baseadas em regras de menor complexidade e variação, a RPA terá muito mais eficiência, confiabilidade e precisão do que a automação por agentes. A automação inteligente também oferece mais eficiência computacional e confiabilidade do que a automação por agentes em áreas como processamento de documentos, análise de documentos, mineração de comunicações e afins. Por esse motivo, é muito mais provável que a automação por agentes seja um complemento à RPA e automação inteligente, em vez de eliminá-las. Pense nela como um fragmento de agentes e robôs com habilidades diferentes trabalhando juntos em um processo orquestrado, cada um fazendo seu trabalho com mais eficiência e eficácia.
Para tornar isso mais real, considere este cenário: para concluir um processo de ponta a ponta, um agente de IA pode chamar robôs de RPA para realizar as atividades rotineiras e baseadas em regras. Se o processo exigir a compreensão de documentos e a extração de informações dos sistemas internos e externos, o agente de IA pode aproveitar os robôs com essas habilidades de automação inteligente.
Quais são as aplicações comuns da automação por agentes?
A automação por agentes ainda é uma tecnologia nova, mas é amplamente aplicável em todos os setores, departamentos e classes de processos. Veja abaixo casos de uso em que a automação por agentes foi implementada, com a ressalva de que muitos outros aplicativos surgirão rapidamente no futuro.
Serviços bancários e financeiros
Agentes estão sendo implantados para analisar tendências de mercado, avaliar oportunidades de investimento e até mesmo criar planos financeiros personalizados para clientes individuais, deixando os orientadores financeiros livres para se concentrar na construção de relacionamentos e oferecer orientação estratégica. No gerenciamento de risco, os agentes analisam grandes quantidades de dados para descobrir possíveis vulnerabilidades, ajudando as instituições financeiras a gerenciar proativamente sua exposição e garantir a conformidade com os regulamentos.
Seguro
A automação por agentes está permitindo que as seguradoras aumentem sua eficiência operacional. Por exemplo, essas empresas podem aproveitar a tecnologia para automatizar todo o processo de sinistros, desde o registro inicial até o pagamento final. Um agente de IA pode avaliar instantaneamente a validade de uma reivindicação, reunir informações necessárias de várias fontes e, até mesmo, se comunicar com conhecimento de causa e empatia com o cliente. Além de acelerar o processo, isso reduz a carga administrativa para os avaliadores humanos, permitindo que eles se concentrem em casos mais complexos e forneçam um nível mais alto de serviço personalizado.
Setor público
As agências governamentais estão aproveitando a automação por agentes para aprimorar os serviços oferecidos aos cidadãos e simplificar as operações. Essa tecnologia permite que agências governamentais automatizem tarefas como processamento de documentos, análise de dados e alocação de recursos, liberando recursos humanos valiosos para tarefas mais complexas. Isso também possibilita a tomada de decisões com base em dados em áreas como planejamento urbano e assistência médica, o que leva a serviços públicos mais eficientes e eficazes.
Manufatura
A automação por agentes proporciona uma nova era de eficiência e produtividade no campo de trabalho. Os algoritmos de manutenção preditiva analisam os dados da máquina em tempo real, antecipando falhas antes que ocorram e minimizando o tempo de inatividade dispendioso. Ela também atua como um inspetor minucioso de controle de qualidade, utilizando sistemas com IA para examinar produtos com precisão incomparável. No campo do gerenciamento da cadeia de fornecedores, os agentes fornecem recursos em tempo real para otimizar rotas, prever possíveis gargalos e até ajustar níveis de estoque com base em flutuações de demanda.
Telecomunicações
No setor de telecomunicações, a confiabilidade da rede é primordial. A automação por agentes desempenha um papel crucial na manutenção da conectividade otimizada, identificando e resolvendo proativamente possíveis problemas de rede. Isso garante um serviço ininterrupto para os clientes e minimiza o tempo de inatividade.
Assistência médica e ciências da vida
Conforme o setor de saúde se digitaliza rapidamente, a automação por agentes está bem posicionada para acelerar sua transformação. Os agentes podem diagnosticar com velocidade pacientes usando imagens médicas digitalizadas e dados de pacientes. Também é possível formular rapidamente planos de tratamento personalizados que unam dados científicos atualizados ao histórico de cada paciente. Na descoberta de medicamentos, os agentes de IA podem analisar grandes conjuntos de dados, identificar possíveis alvos terapêuticos e realizar simulações complexas para prever sua eficácia, tudo com o objetivo de levar remédios que salvam vidas ao mercado mais rapidamente.
Experiência do cliente
A automação por agentes está aprimorando a experiência dos clientes em todos os setores. Ela oferece recomendações personalizadas e suporte 24 horas, garantindo que os clientes se sintam ouvidos e valorizados. Ferramentas de análise de sentimentos avaliam o feedback do cliente em tempo real, permitindo que as empresas respondam proativamente e refinem suas ofertas, promovendo fidelidade duradoura e impulsionando o crescimento sustentável. E esse suporte vai muito além de simples perguntas frequentes e respostas automatizadas. Equipados com IA agêntica, os agentes podem entender dúvidas faladas e escritas dos clientes, resolver problemas complexos e até mesmo antecipar necessidades, proporcionando uma experiência personalizada e proativa.
Experiência do funcionário
Muitas vezes, as pessoas em cargos executivos são responsáveis por engajar os funcionários, respondendo às perguntas e ao feedback gerado por comunicações internas, blogs e anúncios. Agentes de IA estão sendo usados para coletar e resumir essas comunicações, vincular comentários a esses resumos, determinar se uma pessoa em cargo executivo precisa responder ao comentário, atribuir o comentário ao indivíduo certo e enviar por e-mail um resumo priorizado das ações necessárias para cada um, dando aos responsáveis mais tempo para desenvolver respostas personalizadas de alta qualidade e garantindo que eles não percam comunicações importantes dos funcionários.
Gerenciamento e monitoramento de instalações, equipamentos e produtos
A integração da IA agêntica com a Internet das Coisas (IoT) está dando origem a um conjunto de casos de uso que visam revolucionar a forma como o mundo gerencia equipamentos pesados, instalações e produtos. Imagine uma rede de dispositivos e sensores interconectados, cada um equipado com um agente de IA capaz de monitorar, analisar e otimizar operações em tempo real. Isso pode revolucionar setores como a manufatura, saúde e transporte, para citar apenas alguns, levando a maior eficiência, redução de custos e mais segurança.
Que infraestrutura e tecnologia são necessárias para dar suporte à automação por agentes de nível empresarial?
A automação por agentes exige uma gama de recursos técnicos, incluindo:
Conjuntos de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML)
A IA agêntica é frequentemente descrita como o próximo passo na evolução de modelos grandes de linguagem. Embora os LLMs sejam necessários, eles não são suficientes. Por isso, a IA agêntica aproveita um conjunto de diferentes técnicas de IA e ML. Isso inclui abordagens avançadas como aprendizado por reforço, aprendizado profundo e modelos de aprendizado supervisionado/não supervisionado para permitir a tomada de decisões autônomas; processamento de linguagem natural e visão computacional para garantir que os agentes possam aproveitar documentos e outros dados multimodais para ter uma compreensão do contexto em que operam; e modelos de machine learning que analisam dados históricos para prever o futuro, permitindo que os agentes antecipem cenários e tomem decisões proativas.
Orquestração de processos
Um ambiente de trabalho em que cada pessoa corre para fazer suas próprias tarefas, sem saber organizar seu fluxo, rapidamente se tornaria caótico e improdutivo. O mesmo vale para um local de trabalho agêntico. É por isso que a orquestração de processos flexível e avançada é essencial para a automação por agentes. Os agentes precisam ter um “poder superior” para coordenar tarefas, gerenciar fluxos de trabalho e otimizar operações para alcançar objetivos predefinidos. Um recurso de orquestração de processos precisa ser compatível com a a execução dinâmica de fluxos de trabalho, ou seja, garantir que vários agentes executando uma série de tarefas diferentes possam trabalhar juntos de forma eficiente e com harmonia. Também deve permitir a colaboração entre vários agentes. Dessa forma, os processos que envolvem vários agentes, robôs e pessoas podem acontecer de forma tranquila e síncrona.
Os processos de ponta a ponta quase sempre envolvem vários sistemas, aplicativos e tecnologias. Por isso, os recursos de orquestração devem ser abrangentes e independentes de tecnologia, capazes de funcionar em todo o ecossistema de tecnologia da empresa. Se decisões diferentes forem tomadas por outros agentes, um processo chamado de tomada de decisão distribuída, a capacidade de orquestração do processo deve garantir a sequência adequada de decisões, ações e entradas em outras decisões.
Identificação de gatilhos (processo contínuo e monitoramento de eventos)
Um gatilho é um evento ou atividade que estimula um agente de IA a tomar medidas, seja o conteúdo de um e-mail, uma solicitação de um funcionário, um relatório de tempo desfavorável, um sinal de um dispositivo da Internet das Coisas (IoT) ou uma infinidade de outros eventos. Eles são fundamentais para iniciar e orientar as ações dos agentes de IA e para garantir que os agentes possam reagir dinamicamente sem uma ajuda humana. Portanto, todo sistema agêntico precisa ser capaz de identificar gatilhos e alertar os agentes corretos. Isso requer uma capacidade de supervisão contínua e precisa de processos, entradas, atividades e eventos internos e externos.
Automação Robótica de Processos (RPA)
A RPA é um recurso crítico para executar a automação por agentes, incluindo a coleta de dados em todos os sistemas para entrada em modelos de IA agêntica e a execução de uma série de tarefas sob comando de um agente. Pense em robôs de RPA como a força que realiza a grande maioria das tarefas ao longo de um fluxo de trabalho agêntico de ponta a ponta.
Sistemas e ciclos de aprendizagem
Os sistemas agênticos precisam ser capazes de aprender de forma autônoma e automática com experiências passadas e se ajustar para melhorar seu desempenho. Assim como as pessoas aprendem com seus erros, os agentes precisam se monitorar em busca de erros, por exemplo, ao interpretar dados não estruturados, descobrir padrões ou tomar decisões baseadas em contexto, e usar esse feedback para ajustar e otimizar. Esse recurso requer a combinação de um processo automatizado de feedback/avaliação com modelos de IA e ML.
Contextualização
Para tomar as decisões corretas, um agente de IA precisa entender o ambiente em que está operando. Isso pode incluir tudo, desde regras e políticas de negócios, decisões históricas, informações específicas sobre clientes, produtos, parceiros ou fornecedores, até os valores e regras de conduta da empresa. Os sistemas agênticos devem ser capazes de fornecer aos seus agentes o contexto e a compreensão do cenário necessários para decidir, compreender, prever e agir. Os processos automatizados para permitir que os agentes acessem esses dados contextuais precisam ser integrados aos sistemas agênticos.
Engenharia de prompts assistida
A engenharia de prompts assistida é essencial para aumentar a eficácia dos sistemas agênticos, especialmente aqueles que dependem de LLMs para compreensão da linguagem natural, tomada de decisão ou interação. A engenharia de prompts assistida melhora a capacidade das pessoas de projetar e otimizar prompts. Com prompts melhores, os sistemas de IA agêntica têm mais precisão, podem agir mais contextualmente e atingir os principais objetivos de negócios enquanto minimizam erros e vieses. Resultado: automação por agentes mais produtiva, adaptável e fácil de usar.
Interações entre humano e máquina e intervenção humana
Os agentes de IA podem atuar como colegas de trabalho virtuais e assistentes altamente inteligentes (por exemplo, copilotos), mas para serem extremamente eficazes, eles precisam conseguir interagir com as pessoas naturalmente, por meio de interfaces intuitivas, como chatbots, assistentes de voz e similares. Além disso, os sistemas agênticos devem facilitar a integração de processos com intervenção humana, para que as exceções e falhas de desempenho possam ser identificadas e resolvidas com agilidade.
Segurança, conformidade e governança
Os sistemas de IA frequentemente lidam com dados confidenciais que precisam ser protegidos de ameaças internas e externas. Portanto, eles exigem ferramentas de segurança com IA que possam detectar e mitigar esses riscos de forma autônoma, sem monitoramento e intervenção humana constante. Além disso, os sistemas precisam garantir que os processos automatizados e as decisões geradas por IA sejam justas, imparciais e estejam em conformidade com as normas legais e regulatórias. Então, os sistemas de IA agêntica devem incluir recursos autônomos de auditoria e monitoramento, assim como suporte à governança humana, incluindo visibilidade, monitoramento e controles.
Quais são os desafios da implementação da automação por agentes?
Embora a automação por agentes ofereça um grande potencial para as empresas, sua implementação traz desafios e considerações que exigem muita atenção.
Como garantir uma tomada de decisão confiável
A essência da automação por agentes está justamente em sua capacidade de tomar decisões de forma autônoma. Mas essa autonomia traz responsabilidades. Garantir a precisão e a segurança dessas decisões é muito importante. A natureza dinâmica da automação por agentes significa que os agentes de IA devem ser rigorosamente testados e validados em diversos cenários para identificar e resolver possíveis vieses ou erros. É necessário ter um processo de validação robusto, com a participação contínua de um humano, para controlar e gerenciar sistemas com tecnologia de IA, garantindo às partes interessadas que as decisões sejam sólidas e confiáveis.
Privacidade e segurança dos dados
A automação por agentes pode incluir processos que envolvem dados confidenciais, tornando a privacidade e a segurança dos dados uma das principais preocupações. À medida que esses sistemas ficam cada vez mais interconectados com aplicativos e infraestrutura da empresa, a implementação de medidas rigorosas de segurança é indispensável. Isso inclui criptografia, controles de acesso e auditorias regulares para proteger dados e manter a conformidade com os requisitos regulatórios. Construir uma base segura para iniciativas de automação por agentes é crucial para proteger suas operações, reputação e informações dos clientes.
Como lidar com situações complexas com confiança
A complexidade da automação por agentes, com sua integração de modelos de IA e machine learning, pode representar desafios durante a configuração e integração. No entanto, fazer parcerias com fornecedores experientes pode simplificar bastante o processo. Com a colaboração com especialistas que entendem as nuances da tecnologia de IA e suas necessidades de negócios específicas, você lida com as complexidades com confiança e garante uma implementação perfeita.
Como priorizar práticas éticas na IA
A implantação da automação orientada por IA levanta importantes considerações éticas. Garantir a transparência nos processos de tomada de decisão sobre IA, lidar com possíveis vieses nos modelos e manter a responsabilidade são pontos críticos para a implementação de IA responsável. As empresas devem priorizar práticas justas, equitativas e éticas de IA para desenvolver a confiança de clientes, funcionários e partes interessadas.
A superação desses desafios requer uma abordagem proativa e ponderada. Ao enfrentá-los, as empresas podem aproveitar todo o potencial da automação por agentes para impulsionar eficiência, inovação e crescimento, garantindo, ao mesmo tempo, o uso responsável e ético da IA.