Manual de sistemas com agêntica de IA: Benefícios e casos de uso

O que são sistemas com agêntica de IA?

Caracterizados por autonomia, capacidade de tomada de decisão e adaptabilidade, os sistemas com agêntica de IA são redes de inteligência artificial que podem raciocinar em cenários complexos e ajustar o que fazem para atingir objetivos específicos.

Esse comportamento orientado por objetivos é uma característica fundamental dos sistemas com agêntica de IA. Projetados para buscar resultados sem a intervenção humana constante, eles trabalham de maneira dinâmica, coletando dados de várias fontes, avaliando possíveis ações e executando estratégias, imitando processos de tomada de decisão semelhantes aos humanos para determinar as próximas etapas.

Enquanto a IA sem agêntica opera de maneira reativa dentro de uma estrutura definida, como identificar objetos em imagens, recomendar produtos com base no histórico de navegação ou responder a solicitações de voz com informações, os sistemas com agêntica de IA tomam decisões e agem sem orientação explícita.

Dessa forma, os sistemas com agêntica são mais como colegas de IA do que assistentes; eles são parceiros na realização de tarefas e objetivos complexos. Além de seguir comandos, eles são capazes de definir o curso e se adaptar a novas informações por conta própria, usando estruturas de memória para reter e aplicar o conhecimento de interações anteriores.

Um componente central do sistema agêntico é o agente de IA: uma entidade autônoma designada para executar tarefas específicas.

Automação do trabalho de conhecimento sofisticado

A função dos sistemas com agentes de IA na automação do trabalho de conhecimento está pronta para se expandir drasticamente, com base nos aplicativos existentes em domínios comerciais, científicos e de pesquisa.

A aplicação de algoritmos avançados e o processamento de linguagem natural permitem que os sistemas com agentes de IA simplifiquem tarefas complexas e melhorem a tomada de decisões ao mesmo tempo, capacitando os profissionais ao reduzir o tempo gasto em análises de rotina e permitindo o foco em iniciativas mais estratégicas.

A capacidade desses sistemas de processar grandes quantidades de informações e obter insights práticos já está remodelando setores como o jurídico, o de saúde e o de tecnologia.

• Por exemplo, os sistemas com agentes de IA estão automatizando a pesquisa jurídica e a análise de contratos. Os sistemas de IA analisam documentos jurídicos e jurisprudência, acelerando o processo de pesquisa.
• Em todos os campos de pesquisa, os sistemas com agentes de IA apoiam a revisão da literatura e a geração de hipóteses. Os sistemas com agentes de IA podem examinar o imenso acervo de publicações científicas para identificar estudos relevantes, descobrir conexões entre eles e gerar hipóteses para os pesquisadores.
• Para planejamento e previsão estratégica de negócios em qualquer setor, os sistemas com agentes de IA podem analisar tendências de mercado e dados internos para gerar previsões e recomendações estratégicas.
• A aplicação de sistemas com agentes de IA no desenvolvimento e na depuração de software ajuda os desenvolvedores a encontrar erros automaticamente e a sugerir melhorias no código, aumentando a qualidade e a velocidade do desenvolvimento e turbinando a produtividade do desenvolvedor.

A arquitetura dos sistemas com agentes de IA.

Os sistemas com agentes de IA são construídos com base em componentes interconectados que permitem a operação autônoma, a adaptação a ambientes e o alcance de metas. Em um nível básico, eles dependem de avisos, memória e ferramentas, e cada um desempenha um papel funcional essencial.

Cada componente de sua estrutura operacional é essencial para a funcionalidade do sistema, permitindo que ele processe informações, execute tarefas e aprenda dinamicamente com as experiências. A compreensão desses elementos ajuda a criar uma imagem de como os sistemas com agentes de IA executam fluxos de trabalho complexos e agregam valor.

Componentes principais dos sistemas com agentes de IA

Tipos de agentes de IA em sistemas com agentes

Os sistemas com agentes incluem redes de diferentes tipos de agentes de IA, cada um projetado para tarefas específicas. Em um nível mais elevado, os agentes de IA se enquadram em três categorias:

• 1. Os agentes reativos se concentram em respostas imediatas, ideais para aplicativos em tempo real, como chatbots.
• 2. Os agentes deliberativos enfatizam o planejamento de longo prazo, adequado para a tomada de decisões complexas, como a modelagem financeira.
• 3. Os agentes híbridos combinam as duas abordagens, oferecendo adaptabilidade e precisão.

Implementação de sistemas com agentes de IA.

A adoção de sistemas com agentes de IA requer uma abordagem cuidadosa que considere a prontidão organizacional, a infraestrutura de dados, a colaboração multifuncional e o alinhamento estratégico com iniciativas digitais mais amplas.

Avaliação da prontidão organizacional e identificação de casos de uso adequados

Para começar a usar os sistemas com agentes de IA, é necessário avaliar o cenário tecnológico atual, a cultura organizacional e os recursos disponíveis.

Primeiro, avalie a prontidão organizacional em relação aos requisitos técnicos, incluindo recursos de automação, IA e infraestrutura de dados.

Nunca é demais ressaltar a importância da infraestrutura e da qualidade dos dados para os sistemas com agentes de IA. Uma infraestrutura de dados robusta é fundamental; garantir dados de alta qualidade e integração com fontes em tempo real é necessário para que os sistemas com agentes de IA operem com velocidade e precisão.

• Coleta e armazenamento de dados: é essencial estabelecer mecanismos confiáveis para a coleta e o armazenamento de dados. Isso pode envolver a integração de bancos de dados existentes, a implementação de data lakes ou a utilização de soluções de armazenamento em nuvem para facilitar o acesso a informações relevantes. Otimize os pipelines de dados para entradas estruturadas e não estruturadas.
• Gerenciamento da qualidade dos dados: é fundamental garantir a precisão, a consistência e a integridade dos dados. As organizações devem implementar práticas de governança de dados para manter a alta qualidade dos dados, incluindo auditorias regulares, processos de validação e técnicas de limpeza de dados. Dados de alta qualidade permitem que os sistemas com agentes de IA tomem decisões informadas e ofereçam resultados confiáveis.
• Segurança e privacidade dos dados: as organizações também devem abordar as questões de segurança e privacidade dos dados, especialmente quando lidam com informações confidenciais. A implementação de medidas de segurança robustas e protocolos de conformidade ajuda a proteger a integridade dos dados e gera confiança.

Em segundo lugar, de um ponto de vista estratégico, verifique se os objetivos e metas para sistemas com agentes de IA estão claramente definidos.

Seja otimizando operações ou automatizando fluxos de trabalho, objetivos claros orientam o projeto e a implementação e estabelecem o verdadeiro rumo para alinhar os sistemas com agentes de IA e avaliar os resultados.

As principais etapas para iniciar a implementação de sistemas com agentes de IA incluem:

• Realização de uma avaliação de prontidão: as organizações devem avaliar os recursos existentes, inclusive a infraestrutura tecnológica, as habilidades da força de trabalho e o apoio da liderança. Essa avaliação ajuda a identificar lacunas e áreas de aprimoramento que podem afetar a implementação bem-sucedida de sistemas com agentes de IA.
• Identificação de casos de uso: as organizações devem explorar os possíveis casos de uso em que os sistemas com agentes de IA possam agregar um valor considerável. Isso envolve a análise dos processos de negócios para identificar tarefas repetitivas, fluxos de trabalho complexos ou áreas que exigem uma tomada de decisão aprimorada. O envolvimento das partes interessadas de diversos departamentos pode proporcionar uma visão mais profunda dos desafios operacionais específicos e das oportunidades de integração da IA.
• Priorização de casos de uso: depois de identificar os possíveis casos de uso, as organizações devem priorizar com base em fatores como viabilidade, impacto e alinhamento com os objetivos estratégicos. O foco em áreas de alto impacto com resultados alcançáveis pode ajudar a criar um impulso para uma maior adoção da IA.

Liderança e colaboração multifuncional

Os sistemas com agentes de IA operam na interseção de tecnologia, estratégia de negócios e supervisão humana. Ou seja, uma implementação bem-sucedida exige a colaboração entre departamentos como TI, operações, líderes de automação e, quando necessário para o desenvolvimento especializado e o ajuste fino do modelo, cientistas de dados.

• As equipes de TI desempenham um papel central na configuração e no gerenciamento da infraestrutura necessária, integrando tecnologias de IA e garantindo a segurança do sistema.
• Estrategicamente, o envolvimento das unidades de negócios garante que as soluções com agentes de IA se alinhem às necessidades e aos objetivos operacionais.
• As equipes de operações devem adaptar os fluxos de trabalho para incorporar os resultados do sistema e reorganizar o trabalho para uma colaboração perfeita entre homem e máquina.

Em nível estratégico, o envolvimento da liderança pode ser decisivo para o sucesso das iniciativas de IA. Ao apoiar iniciativas que priorizam a adaptabilidade e a inovação, os executivos podem criar uma cultura que adote agentes de IA. Isso geralmente envolve a requalificação de funcionários para trabalhar com esses sistemas.

Importância de uma estratégia abrangente de IA

Os sistemas com agentes de IA devem ser vistos como parte de uma estratégia digital mais ampla que impulsiona a eficácia organizacional geral. Ao alinhar as iniciativas de IA com as metas de transformação digital, as organizações podem garantir que os sistemas com agentes de IA contribuam para melhorar os processos e os resultados.

Juntamente com o alinhamento aos objetivos de transformação, o estabelecimento de estruturas de governança para a implementação da IA é essencial para uma estratégia de IA sustentável. A governança e as diretrizes éticas garantem a responsabilidade e a transparência.

As organizações devem desenvolver diretrizes éticas que determinem como as tecnologias de IA são usadas, abordando preocupações relacionadas a preconceito, privacidade e conformidade.

Para colocar essas diretrizes em ação, é necessária uma estrutura sólida de governança de IA. Os sistemas com agentes de IA exigem supervisão humana para garantir a tomada de decisões éticas e a conformidade regulatória.

• Estabelecer protocolos claros para o uso de dados, transparência algorítmica e mitigação de vieses.
• Auditar regularmente os conjuntos de dados para lidar com possíveis vieses.
• Implementar mecanismos de intervenção humana em cenários de alto risco para garantir que as decisões estejam alinhadas com os padrões éticos.

A privacidade também é fundamental. Os sistemas com agentes de IA geralmente processam informações confidenciais, portanto, é necessário seguir as normas de proteção de dados para proteger a integridade organizacional e a confiança do usuário.

A integração da inteligência artificial com agentes às operações existentes também pode exigir estratégias de gerenciamento de mudanças para apoiar a adoção e o uso eficaz pelos funcionários. Isso pode envolver programas de treinamento, planos de comunicação e suporte contínuo para ajudar os funcionários a se adaptarem a novas ferramentas e processos.

A função das plataformas de automação em sistemas com agentes de IA.

As plataformas de automação proporcionam a infraestrutura e as ferramentas para transformar os recursos de IA em aplicações práticas. Elas proporcionam a estrutura para projetar, implementar e gerenciar agentes de IA de maneira eficaz e em escala, oferecendo um ambiente centralizado no qual as organizações podem criar, monitorar e otimizar sistemas com agentes de IA.

As plataformas de automação modernas vêm pré-equipadas com recursos que simplificam o desenvolvimento e a implantação de agentes de IA, principalmente:

• Ambientes de desenvolvimento de baixo código. Ambientes de desenvolvimento de baixo código ou sem código permitem que os usuários criem e personalizem agentes de IA sem a necessidade de conhecimento técnico profundo. Essa democratização do desenvolvimento permite que os usuários corporativos contribuam para as iniciativas de inteligência artificial e acelera drasticamente o processo de criação de soluções com agentes de IA para aplicações específicas da empresa.
• Conectores e APIs integrados. Os recursos de integração são o tecido conectivo dos sistemas com agentes de IA, ligando os componentes em ecossistemas coesos. Em geral, as plataformas de automação incluem uma ampla variedade de conectores e APIs incorporados para uma integração perfeita com ferramentas e aplicações empresariais existentes.
• Recursos robustos de governança e segurança. Com o foco cada vez maior no uso responsável da IA e na conformidade normativa, as plataformas de automação modernas priorizam a governança e a segurança. Elas oferecem mecanismos para monitorar o comportamento da IA, auditar, refinar os resultados da IA e manter a conformidade com as normas de proteção de dados.

Uma vez que os recursos de integração são tão vitais (pense em um fluxo de trabalho com agentes de IA no gerenciamento da cadeia de suprimentos que vincula a análise preditiva a bancos de dados de inventário e software de logística), o fato de as plataformas de automação permitirem que os agentes de IA interajam de forma contínua e segura entre sistemas e fontes de dados faz com que elas sejam indispensáveis para qualquer aplicação empresarial de sistemas com agentes de IA.

Construção da ponte entre a RPA e a automação com agentes de IA

As plataformas de automação são fundamentais na transição da automação robótica de processos (RPA) tradicional e autônoma para a automação com agentes de IA. As plataformas que combinam a confiabilidade dos recursos de RPA para executar tarefas com a flexibilidade e a autonomia das tecnologias de agentes de IA estão potencializando fluxos de trabalho muito mais inteligentes e adaptáveis.

A integração da RPA e das ferramentas de automação cognitiva com os agentes de IA permite que as organizações automatizem processos de negócios complexos e de ponta a ponta que antes eram imprevisíveis demais para a automação tradicional.

Fornecimento de um ambiente unificado para tecnologias de IA

Uma plataforma centralizada para gerenciar e coordenar vários agentes de IA que operam em diferentes funções de negócios é fundamental para maximizar o potencial dos sistemas com agentes. É o que permite conectar diferentes tecnologias de IA e, ao mesmo tempo, manter a coerência e o controle.

As plataformas de automação servem como esse ambiente unificado para integrar diferentes modelos e ferramentas de IA para criar sistemas com agentes de IA avançados, preenchendo as lacunas entre os recursos de IA e as aplicações do mundo real.

Abraçar o futuro com a Automation Anywhere.

O potencial transformador dos sistemas com agentes de IA está remodelando a forma como o trabalho é realizado. As organizações agora podem automatizar de maneira flexível fluxos de trabalho complexos com agentes de IA e acelerar as decisões orientadas por dados.

A Automation Anywhere está liderando essa evolução, permitindo que as organizações utilizem a automação de processos com agentes de IA para obter eficiência, adaptabilidade, capacidade de resposta e inovação inigualáveis.

Com o sistema de automação de processos com agentes de IA, as organizações podem implementar agentes de IA com recursos robustos de automação e integrar vários modelos de inteligência artificial dos principais provedores de nuvem para otimizar os fluxos de trabalho com agentes de IA.

Tornando a automação de processos com agentes de IA acessível a desenvolvedores de todos os níveis de habilidade, o AI Agent Studio de baixo código democratiza a criação de agentes de IA e oferece uma estrutura abrangente para criar agentes capazes de lidar com processos complexos de várias etapas que envolvem diversas fontes de dados.

A plataforma Automation Anywhere enfatiza a segurança, a governança e o uso responsável da IA, fornecendo às organizações os meios para implementar soluções de IA que respeitem os padrões éticos e regulatórios. As ferramentas integradas para monitorar, auditar e refinar os modelos de IA fortalecem a governança rigorosa, reduzem os riscos e estabelecem a confiança na tomada de decisões sobre IA.

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