Fluxos de trabalho agênticos: um guia completo para empresas.
Os fluxos de trabalho agênticos, ou processos agênticos, colocam agentes de IA para trabalhar na gestão de tarefas e automação, proporcionando flexibilidade, capacidade de resposta e um grau de independência aos processos de negócios.
Os agentes de IA utilizam tecnologias como modelos de linguagem de grande escala (LLMs), aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para entender o contexto, interpretar informações e interagir com outros sistemas e usuários. À medida que operam em fluxos de trabalho, eles se adaptam em tempo real a novas entradas e circunstâncias diferentes, aprendendo constantemente a partir das experiências para melhorar o desempenho. Isso permite que as organizações lidem com tarefas como entidades dinâmicas, promovendo novos níveis de eficiência e possibilitando uma resposta ágil às necessidades de negócios em evolução.
Fluxos de trabalho agênticos vs. fluxos de trabalho tradicionais.
Os fluxos de trabalho tradicionais têm o seu preço. Se você pensou que esperar era cansativo, saiba que isso não é nada quando comparado aos diversos sistemas, às sequências de copiar e colar e aos obstáculos de autenticação que as equipes de atendimento ao cliente enfrentam do outro lado sem parar. Previsíveis, mas complexos demais para serem facilmente transferidos para uma automação simples, os fluxos de trabalho tradicionais consomem recursos valiosos, tempo e energia, enquanto colaboradores tomam decisões que refletem as necessidades atuais de negócios ou de clientes para encaixar as peças e completar o quebra-cabeça do processo como um todo.
Embora ferramentas de automação, como automação robótica de processos (RPA), possam executar tarefas repetitivas com base em regras fixas e processos lineares, aumentando a eficiência, elas falham quando o trabalho exige adaptabilidade e tomada de decisões rápidas. É aqui que os fluxos de trabalho agênticos entram em ação, permitindo que as empresas apliquem uma agilidade sem precedentes na gestão de tarefas e na automação.
Este artigo tem como objetivo fornecer uma compreensão fundamental dos fluxos de trabalho agênticos, seus benefícios e aplicações para ajudar a moldar os próximos passos em direção à adoção dessa tecnologia inovadora.
O que são fluxos de trabalho agênticos?
Os fluxos de trabalho agênticos representam sequências de trabalhos bem definidos a serem realizados, que são executados dinamicamente por agentes de IA e orquestrados como parte de uma automação de processos empresariais de ponta a ponta maior, chamada de automação agêntica de processos. Dessa forma, os fluxos de trabalho agênticos são o uso de agentes de IA para automação de processos. Eles organizam tarefas, atribuem trabalho a agentes especializados e facilitam a colaboração entre agentes e humanos para melhorar o resultado.
Também chamados de processos agênticos ou processos habilitados por agentes de IA, os fluxos de trabalho agênticos aproveitam a capacidade de agentes de IA de raciocinar, resolver problemas, escolher um curso de ação e executar essas ações. Ao contrário das aplicações atuais de IA em fluxos de trabalho automatizados para analisar dados e informar a tomada de decisões, agentes de IA são projetados para agir com base em análises, tomando decisões e adaptando processos a circunstâncias em mudança em tempo real.
Em resumo, a mudança radical dos fluxos de trabalho agênticos em comparação com as abordagens atuais de automação é que os agentes de IA têm a capacidade de tratar as tarefas como as entidades dinâmicas que elas são. Essa agência refere-se à capacidade dos sistemas de IA de tomar decisões independentes, adaptar-se a circunstâncias mutáveis e executar tarefas sem intervenção humana constante. Esses sistemas, os agentes de IA, servem como os condutores inteligentes de fluxos de trabalho agênticos; eles podem analisar dados, tomar decisões e executar tarefas sem supervisão humana constante.
O papel dos agentes de IA
No centro dos fluxos de trabalho agênticos estão os agentes de IA, que atuam como os condutores inteligentes de sistemas automatizados. Os agentes de IA proporcionam um alto grau de flexibilidade no fluxo de trabalho. Eles são capazes de formular planos, avaliar o progresso e ajustar o curso enquanto executam tarefas em direção a um objetivo complexo.
Os agentes de IA combinam as capacidades cognitivas da IA generativa com ação e automação em sistemas e dados. Em termos práticos, isso significa que os agentes de IA podem usar as capacidades cognitivas de grandes modelos de linguagem (LLMs) para tomar decisões, aprender com dados e contexto, interagir com humanos por meio da linguagem natural e, por fim, agir para alcançar objetivos definidos. A robustez dos modelos subjacentes determina a capacidade do agente de realizar tarefas complexas de forma precisa e eficiente.
Por exemplo, voltando ao nosso cenário de suporte ao cliente, um agente de IA pode lidar com consultas entendendo o contexto da solicitação dos clientes, acessando dados relevantes e fornecendo respostas apropriadas. Os agentes de IA podem reduzir o tempo de atendimento de chamadas ao apoiar os agentes humanos com a execução automatizada de fluxos de trabalho relacionados, como solicitar uma peça de reposição ou até mesmo lidar com consultas comuns de forma independente do início ao fim.
Evolução para fluxos de trabalho agênticos complexos
Até o surgimento dos LLMs, era notório que a implementação dos sistemas de IA responsivos era complexa. Com base em programação complexa baseada em regras ou em treinamento intensivo e aprofundado de modelos de aprendizado de máquina, os fluxos de trabalho agênticos da primeira geração eram raros e escassos. Com os LLMs, os agentes de IA têm motores pré-construídos para impulsionar a capacidade de responder a entradas e prompts para os quais não foram treinados de forma explícita, eliminando a necessidade de programação intensiva baseada em regras.
Em vez disso, qualquer pessoa pode solicitar a um modelo de IA generativa, como ChatGPT, uma resposta zero-shot em que o modelo completa toda a tarefa do início ao fim no momento em que a tecla enter é pressionada, sem pausar para planejar, revisar ou consultar outras informações. Embora os modelos tenham um desempenho notável neste cenário, atingindo cerca de 50% de precisão nos resultados, a incorporação de técnicas como multishot prompting (fornecendo exemplos) e geração aumentada de recuperação (RAG), entre outras, pode melhorar bastante o desempenho.
No entanto, o salto em direção a fluxos de trabalho agênticos vem do encadeamento de prompts e da adição de chamadas de função (acesso a ferramentas) para permitir planejamento, reflexão, iteração e ação, criando agentes de IA. É comum que a iteração eficaz seja apoiada por ciclos de colaboração/feedback, em que os modelos trabalham juntos para melhorar o desempenho, servindo como contrapesos para cada saída, utilizando técnicas como a engenharia de fluxo.
Benefícios dos fluxos de trabalho agênticos.
Os fluxos de trabalho agênticos não são apenas um avanço técnico; eles representam a base para uma mudança de paradigma nas operações empresariais. Os fluxos de trabalho agênticos ampliam os ganhos oferecidos pelas ferramentas de automação existentes ao fornecer suporte a tarefas e processos mais adaptáveis e escaláveis. O que isso quer dizer em termos de benefícios para o negócio?
Maior eficiência
Levando os ganhos de eficiência da automação a um novo patamar, os fluxos de trabalho agênticos podem assumir tarefas complexas, porém repetitivas, como a geração de relatórios, que muitas vezes exigiriam uma quantidade significativa de tempo e recursos para serem concluídas. Por exemplo, em operações financeiras, os fluxos de trabalho agênticos podem processar faturas e gerenciar aprovações em muito menos tempo, com execução contínua e em uma velocidade maior, enquanto reduzem gargalos e agilizam os tempos de resposta.
Melhor tomada de decisões
Os fluxos de trabalho agênticos capacitam as organizações a tomarem decisões baseadas em dados com maior confiança. Agentes de IA são capazes de analisar vastas quantidades de dados em tempo real para identificar padrões, gerar insights e fornecer recomendações às partes interessadas.
Para decisões de rotina, agentes podem agir de forma autônoma, como escolher a ação apropriada de mitigação de risco para uma ameaça de cibersegurança e executar a ação associada, como isolar servidores. Essa capacidade permite que as empresas respondam com mais rapidez a mudanças de mercado ou operacionais, além de possibilitar decisões mais informadas com base nos dados mais atuais e relevantes.
Precisão aprimorada
Os fluxos de trabalho agênticos reduzem a probabilidade de erros ao empregar as habilidades combinadas de IA e automação para executar tarefas com consistência e alta precisão. Eles garantem que discrepâncias sejam identificadas e resolvidas com prontidão, seja por um agente de IA no próprio fluxo de trabalho ou acionando processos de intervenção humana para destacar exceções para revisão e contribuição humana. O resultado é uma precisão aprimorada, o que melhora a integridade dos dados e gera confiança nas informações utilizadas para a tomada de decisões.
Aumento da agilidade
Os fluxos de trabalho agênticos são responsivos a mudanças em tempo real em seu ambiente, capazes de ajustar ações e mudar de direção para se alinhar com novos parâmetros ou prioridades. Isso traz um novo nível de flexibilidade aos processos automatizados, dando suporte à agilidade operacional e à resiliência.
Escalabilidade
Os fluxos de trabalho agênticos são inerentemente escaláveis, capazes de lidar com grandes volumes de trabalho sem comprometer a qualidade ou eficiência. Agentes de IA podem gerenciar cargas de trabalho aumentadas distribuindo tarefas de forma inteligente e otimizando a alocação de recursos. Por exemplo, em um contexto de e-commerce, empregar agentes de IA para gerenciar consultas de clientes, processar pedidos e rastrear níveis de inventário garante níveis de serviço contínuos, mesmo quando ocorrem picos de demanda, como antes de grandes feriados como o Natal.
Redução nos custos
Seguindo os passos da Automação Inteligente, os fluxos de trabalho agênticos podem entregar economias de custo significativas para as organizações, proporcionando mais possibilidades automação de processos e melhor alocação de recursos, enquanto reduzem erros e melhoram a eficiência operacional. Para operações de cliente, a McKinsey estimou mais de US$ 400 bilhões apenas em aumento de produtividade.
Casos de uso práticos para fluxos de trabalho agênticos.
Embora o valor da IA generativa previsto em várias indústrias e funções seja imenso, transformar esse potencial em impacto real requer entender usos reais de fluxos de trabalho agênticos. À medida que mais organizações adotam fluxos de trabalho agênticos, o potencial para inovação e crescimento continua a se expandir.
Gestão de recursos humanos
Os fluxos de trabalho agênticos para departamentos de RH podem acelerar e melhorar os processos de gestão de talentos, incluindo recrutamento, integração e gestão de desempenho. Agentes de IA em fluxos de trabalho agênticos podem automatizar a triagem de currículos para identificar pessoas qualificadas e agendar entrevistas acelerando o preenchimento do funil de talentos e reduzindo possíveis vieses que podem estar associados à triagem tradicional de candidatos.
No processo de integração, agentes de IA podem atuar como guias interativos para novas pessoas na empresa, auxiliando na navegação por módulos de treinamento, preenchimento de formulários e inscrições necessários, e respondendo a perguntas comuns.
Gerenciamento de projetos
O gerenciamento tradicional de projetos em geral depende de atualizações e comunicações manuais, o que pode agravar quaisquer desalinhamentos e contribuir para atrasos. Usar fluxos de trabalho agênticos pode automatizar tarefas de gerenciamento de projetos, como monitorar o progresso do projeto em tempo real, fornecer atualizações quando marcos são alcançados, ativar alertas ou lembretes quando potenciais gargalos surgem, reatribuir tarefas para equilibrar cargas de trabalho e usar recursos de forma eficaz.
Este nível de automação não apenas aumenta a produtividade, mas também permite que os gerentes de projeto se concentrem na tomada de decisões estratégicas e não em tarefas administrativas. Por exemplo, em um ambiente de desenvolvimento de software, um agente de IA pode rastrear o progresso das tarefas de desenvolvimento e alocar recursos conforme necessário para cumprir os prazos.
Suporte a clientes
O uso de agentes de IA no suporte ao cliente é uma das aplicações mais visíveis de fluxos de trabalho agênticos. A automação agêntica já está em funcionamento para o processamento de consultas rotineiras, auxiliando e acelerando agentes de serviço, e fornecendo recomendações personalizadas. O processamento de linguagem natural (PLN) permite que agentes de IA compreendam e respondam a clientes e equipes de atendimento em tempo real.
Agentes de IA podem lidar com muitos casos de uso comuns em atendimento ao cliente, desde responder a perguntas frequentes até ajudar com o rastreamento de pedidos, além de fornecer conhecimento em nível de especialista para novas pessoas na equipe de atendimento. Quando surgem questões complexas que exigem intervenção humana, agentes de IA podem transferir esses casos para agentes humanos, garantindo que os clientes recebam o nível adequado de suporte. Além de melhorar os tempos de resposta, esta abordagem híbrida também permite que agentes humanos se concentrem na resolução de problemas delicados e incomuns, aumentando a qualidade geral do atendimento.
Finanças
Como as operações financeiras envolvem grandes conjuntos de dados e a tomada de decisões rápida e precisa, os fluxos de trabalho agênticos são uma oportunidade óbvia de geração de valor. Nestes casos, agentes de IA podem processar grandes conjuntos de dados para identificar tendências e inconsistências e avaliar riscos potenciais analisando dados históricos e condições de negócios atuais para embasar decisões financeiras. Essa abordagem proativa melhora a capacidade da organização de tomar decisões informadas, responder às flutuações do mercado e minimizar potenciais perdas.
Outro exemplo de fluxos de trabalho agênticos em finanças é a negociação de desconto com fornecedores. Agentes de IA podem revisar acordos não estruturados e dados de tendências em operações financeiras, comparar termos e recomendar ações, além de negociar os próximos passos. E uma outra aplicação de fluxos de trabalho agênticos no setor financeiro é para controles SOX. Os agentes de IA podem fazer verificação automática das transações da empresa em relação aos controles SOX para identificar violações, gerar relatórios detalhados para a equipe de auditoria e notificar as partes interessadas.
A otimização fiscal é outra oportunidade imediata para aplicar fluxos de trabalho agênticos. Agentes de IA podem entender as leis tributárias, prever as obrigações fiscais e planejar estratégias para minimizar as obrigações fiscais. Muitas vezes, os benefícios podem ser vistos de forma imediata, como no caso da Petrobras que teve um retorno de US$ 120 milhões em economias fiscais em apenas três semanas.
Componentes principais dos fluxos de trabalho agênticos.
Os fluxos de trabalho agênticos são construídos com base em Automação Inteligente, o que permite às empresas criar processos automatizados impulsionados por IA seguros e regulados. Os componentes principais dos fluxos de trabalho agênticos (RPA, PLN, agentes de IA, orquestração de fluxo de trabalho e integrações) atuam em conjunto para criar processos dinâmicos e automatizados.
Automação robótica de processos (RPA)
Ferramentas de RPA permitem que as organizações criem robôs de software que imitam ações humanas, como entrada de dados, processamento de transações e geração de relatórios. A RPA é um componente chave dos fluxos de trabalho agênticos, o que permite que agentes de IA executem tarefas baseadas em regras de forma precisa e confiável em várias aplicações. Em um fluxo de trabalho agêntico, a RPA pode ser usada, por exemplo, para entrada automática dos dados da fatura obtidos por um agente de IA a partir de dados não estruturados de documentos de fatura em um sistema de contabilidade.
Processamento de linguagem natural (PLN)
O PLN permite que agentes de IA compreendam, interpretem e respondam à linguagem humana de uma maneira que seja significativa e, ao mesmo tempo, relevante dentro do contexto. Esta capacidade faz com a que a experiência do usuário durante a interação com agentes de IA seja perfeita, eliminando a necessidade de treinamento especializado ou conhecimento de programação. O PLN é essencial para tarefas de fluxo de trabalho agêntico em suporte ao cliente, geração de conteúdo e análise de sentimento. O PLN é parte do conjunto de ferramentas subjacente ao fluxo de trabalho agêntico que permite a criação de agentes conversacionais, ou chatbots, que interagem com os usuários em tempo real.
Agentes de IA
Os agentes de IA são as entidades inteligentes no centro dos fluxos de trabalho agênticos que executam tarefas complexas, tomam decisões e aprendem com interações. Os agentes de IA são construídos e executados em um mecanismo semântico, em geral um grande modelo de linguagem (LLM). O modelo semântico/sistema LLM fornece a capacidade de raciocinar, planejar e refletir, além de fornecer uma camada de interação conversacional para que o agente possa buscar esclarecimentos ou aprovação do trabalho.
Para realizar o trabalho, agentes de IA incorporam chamadas de função, ou uso de ferramentas, para permitir que eles se conectem a sistemas, executem automações, busquem informações e muito mais. É por isso que a camada de automação na qual os agentes são criados é tão importante; ela fornece um conjunto seguro e robusto de ações para os agentes de IA concluírem seus objetivos.
Orquestração de fluxo de trabalho
A orquestração de fluxo de trabalho é o processo de coordenação e gerenciamento dos vários componentes e tarefas em um fluxo de trabalho agêntico. Isso envolve definir a sequência de ações, gerenciar dependências e garantir que as tarefas sejam executadas de forma eficiente e no momento certo.
Ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho oferecem uma interface visual para projetar e monitorar fluxos de trabalho, facilitando para as organizações o gerenciamento de processos complexos que integram múltiplas tecnologias e sistemas. Para um fluxo de trabalho de marketing, isso pode parecer com a conexão de leads provenientes de campanhas de mídia social aos sistemas de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) e o acionamento de fluxos de trabalho de atribuição automática de leads para garantir que as oportunidades de vendas sejam atendidas de forma imediata.
Integrações
Integrações e APIs são centrais para criar fluxos de trabalho agênticos para conectar diferentes sistemas, aplicativos e tecnologias, permitindo comunicação, troca de dados e execução de tarefas de forma contínua. Os fluxos de trabalho agênticos exigem a conexão com aplicativos e plataformas para realizar o trabalho e garantir um processo coeso, como, por exemplo, conectar agentes de IA com ferramentas de RPA integradas em sistemas de CRM para automatizar atualizações de informações e fornecer às equipes de vendas e suporte as informações mais atuais de clientes.
Práticas recomendadas para construir fluxos de trabalho agênticos.
Construir fluxos de trabalho agênticos eficazes é semelhante ao desenvolvimento de qualquer automação de processos empresariais, pois seguir as práticas recomendadas contribui muito para garantir sua eficiência e eficácia. Plataformas de automação avançadas que oferecem a criação de agentes de IA com as práticas recomendadas já integradas proporcionam um caminho simplificado e mais rápido para a construção de fluxos de trabalho agênticos.
Defina metas claras e específicas
O objetivo que você deseja alcançar é o propósito comum ao qual os agentes de IA envolvidos no fluxo de trabalho se alinharão. Além de ajudar a medir a eficácia do fluxo de trabalho, a definição clara e explícita do objetivo também orienta o design e a implementação dos próprios agentes.
Por exemplo, se o objetivo for melhorar a satisfação de clientes através de tempos de resposta mais rápidos, o fluxo de trabalho deve ser projetado para priorizar tarefas que aprimorem as interações com clientes. Este alinhamento garante que cada escolha e ação subsequente tomada pelos agentes de IA contribua para o objetivo geral.
Aproveite as forças dos agentes de IA
Os fluxos de trabalho agênticos robustos aproveitam múltiplos agentes de IA especializados, cada um com diferentes pontos fortes e conjuntos de habilidades.
Assim como as pessoas da equipe, cada agente terá seus recursos principais para colaborar, comunicar e coordenar uns com os outros e com usuários humanos, ao mesmo tempo que incorpora habilidades específicas de tarefas e pontos fortes subjacentes (orientados por modelos) que são diversos e diferentes entre si. Reconhecer a oportunidade de aproveitar agentes de IA especializados é fundamental para construir fluxos de trabalho agênticos eficazes que envolvem múltiplas tarefas complexas.
A automação agêntica de processos na área da saúde pode permitir que os agentes de IA analisem os dados dos pacientes enquanto um agente de calendário gerencia a programação de consultas. Combinados, eles contribuem para um fluxo de trabalho geral de atendimento ao paciente.
Mantenha humanos envolvidos
Os fluxos de trabalho agênticos exigem um equilíbrio entre as capacidades agênticas e a supervisão. Crie fluxos de trabalho agênticos para manter os humanos envolvidos e validar as decisões de IA, garantindo que as ações e resultados estejam alinhados com os objetivos de negócios.
Aproveite a colaboração entre múltiplos agentes
Projetar fluxos de trabalho que apoiem a colaboração entre múltiplos agentes de IA é vital para enfrentar processos complexos e em várias etapas. Ao permitir que agentes compartilhem informações e coordenem suas ações, as organizações podem criar automações agênticas mais resilientes e eficientes.
Em um cenário de gerenciamento da cadeia de suprimentos, um agente de rastreamento de estoque poderia monitorar os níveis de inventário enquanto outro gerencia as comunicações com empresas fornecedoras. Conectá-los por meio de orquestração e também por colaboração direta pode criar um fluxo de trabalho mais ágil que pode responder por conta própria a mudanças na demanda ou a interrupções na cadeia de suprimentos.
Empregue uma governança de dados rigorosa
A transparência de dados sustenta a confiança e a segurança de fluxos de trabalho agênticos. Acompanhe as interações de dados e aplique metadados para criar responsabilidade. Metadados possibilitam a construção de trilhas de auditoria começando pela origem dos dados através de cada atividade, acesso e transformação no contexto de onde e quando foi usado. Dê suporte à privacidade e a conformidade de dados com políticas claras e padrões para gerenciamento de dados.
Exemplos de fluxos de trabalho agênticos.
Cadeia de suprimentos: Processamento de pedidos em atraso
O processamento eficiente de pedidos em atraso contribui para a eficiência operacional e a satisfação de clientes. Os fluxos de trabalho de processamento de pedidos atuais em atraso automatizam tarefas distintas, como atualizações de pedidos e verificações de inventário, com o objetivo de responder com rapidez para oferecer alternativas, o que ajuda a reter clientes e proteger a receita.
Processo típico
Para um novo caso de pedido em atraso, um sistema automatizado abre o caso e envia uma notificação por e-mail para a equipe de atendimento ao cliente. Uma pessoa da equipe revisa o e-mail e acessa o caso no CRM. Ela verifica os detalhes e consulta o sistema ERP para identificar potenciais produtos substitutos. A pessoa então inicia uma automação que verifica o inventário do armazém em busca de alternativas disponíveis. Assim que um substituto adequado é encontrado, o colaborador finaliza o pedido de substituição, acionando o fluxo de trabalho do processo de atendimento, que envolve outras pessoas da equipe nas áreas de envio e logística.
Fluxo de trabalho agêntico
Quando um caso de pedido em atraso é aberto, ele é assumido imediatamente por um agente de revisão para atualizar os sistemas associados, como o CRM, e validar informações e detalhes do pedido em atraso, com comunicação direta com o cliente conforme necessário para discutir os produtos de substituição.
O agente de revisão transfere o caso para um agente de substituição, que identifica possíveis alternativas, verifica os níveis de estoque e finaliza o pedido de substituição.
O pedido é então passado para um agente de atendimento, que coordena com as equipes de logística e envio para executar o processo de atendimento do pedido
Finanças: Processamento de faturas
As equipes financeiras visam simplificar os fluxos de trabalho de processamento de faturas para acelerar os ciclos de pagamento, fortalecer os relacionamentos com fornecedores e melhorar a gestão de caixa. Até o momento, a automação de tarefas de processamento de faturas, como entrada de dados, verificação e aprovação, ajudou as organizações a minimizar erros e discrepâncias, levando a uma melhor conformidade e precisão financeira.
Processo típico
Ao receber uma fatura na caixa de entrada de contas a pagar, uma ferramenta de automação a captura e insere os dados em um sistema de gestão de faturas, como o SAP, acionando uma notificação para que a equipe de contas a pagar faça a verificação. O departamento de contas a pagar revisa a fatura em relação aos termos acordados alternando entre os sistemas de faturamento e de gestão de contratos. Caso haja qualquer discrepância, a equipe se comunica tanto com o fornecedor quanto com o responsável interno pelo pedido de compra para resolver os problemas.
Depois que todos os ajustes são feitos, o analista inicia uma solicitação de pagamento que envia uma mensagem automática aos responsáveis pela aprovação. Após a aprovação, geralmente a requisição de pagamento é inserida de forma manual no sistema de contabilidade para iniciar o fluxo de trabalho de processamento de pagamento. Quando o pagamento é emitido, uma automação separada atualiza os sistemas relacionados para registrar que a fatura foi paga.
Fluxo de trabalho agêntico
No início, um agente de entrada revisa as faturas recebidas, verificando as informações e garantindo a precisão antes de criar uma solicitação de pagamento. Como parte desse processo, um agente de gerenciamento de contratos faz referência cruzada com os termos do contrato, garantindo que os detalhes da fatura estejam alinhados com os acordos negociados e sinalizando discrepâncias antes que se tornem gargalos. Se forem detectadas discrepâncias, o agente comunica-se de forma proativa com o fornecedor e o proprietário do negócio para resolver problemas e confirmar detalhes.
Após a verificação, o pedido de pagamento é encaminhado a um agente de aprovação, que o avalia em relação aos dados históricos e ao contexto comercial da fatura. O agente de aprovação recomenda a aprovação, buscando confirmação da pessoa proprietária do negócio.
Ao receber a aprovação, o agente de aprovação cria uma requisição no sistema de contabilidade, que é atribuída a um agente de pagamento que executa o fluxo de trabalho de processamento de pagamento, emitindo fundos e atualizando os sistemas de negócios para confirmar que a fatura foi paga, além de notificar as partes interessadas e o fornecedor.
TI: Detecção de ameaças na rede
As equipes de TI trabalham para melhorar a detecção de ameaças na rede a fim de proteger dados confidenciais, fortalecer a postura geral de segurança e manter a continuidade dos negócios. Ao implementar sistemas de monitoramento, as organizações em geral automatizam a coleta e análise do tráfego de rede e da inteligência de ameaças. Isso apoia uma abordagem proativa que visa mitigar riscos antes que eles escalem e reduzir o tempo e os recursos necessários para a resposta a incidentes.
Processo típico
Sistemas de monitoramento de rede coletam e normalizam de forma contínua dados de várias fontes, incluindo registros de tráfego de rede e feeds de inteligência de ameaças. Esses dados são analisados por sistemas de monitoramento de ameaças e analistas de segurança de TI usando análise estatística e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar quaisquer anomalias que possam indicar ameaças à segurança.
Quando uma anomalia é detectada, um alerta é gerado para notificar a equipe de resposta a incidentes. Especialistas em resposta a incidentes investigam os alertas para avaliar a validade e a gravidade de ameaças potenciais, analisando registros, correlacionando dados e consultando inteligência de ameaças.
Quando uma ameaça é confirmada, os processos de resposta a incidentes são iniciados para conter a ameaça, mitigar seu impacto e remover quaisquer elementos maliciosos do ambiente. Ao longo do processo, analistas de segurança de TI documentam as descobertas e quaisquer ações tomadas para conformidade e melhoria de processos.
Fluxo de trabalho agêntico
Um agente de monitoramento supervisiona continuamente os dados coletados dos sistemas de monitoramento de rede e feeds de inteligência de ameaças.
Quando uma possível ameaça é identificada, o agente notifica a equipe de segurança, e um agente de resposta a ameaças é designado para a ameaça confirmada. O agente executa procedimentos de contenção e documenta cada ação para responsabilidade e conformidade.
Um agente de otimização colabora com o agente de resposta a ameaças para avaliar a eficácia das medidas de contenção e ajustar a postura de segurança conforme necessário para garantir proteção ideal.
Serviços financeiros: Processamento de solicitação de crédito
No competitivo setor bancário, automatizar o fluxo de trabalho de processamento de empréstimos minimiza erros e riscos de conformidade, garantindo que as solicitações sejam avaliadas de forma consistente e precisa. No geral, o processamento eficaz de solicitações de empréstimo melhora a capacidade do banco de gerenciar riscos, otimizar recursos e apoiar o crescimento estratégico, impulsionando, em última análise, a lucratividade e a satisfação de clientes.
Ao automatizar tarefas principais, como entrada de dados, avaliações de crédito e análises de subscrição, as organizações podem reduzir de forma significativa o tempo necessário para aprovar empréstimos, facilitando e agilizando o acesso aos fundos. Esta eficiência não só fortalece os relacionamentos com clientes, mas também aumenta a competitividade do banco no mercado.
Processo típico
Uma pessoa envia uma solicitação de empréstimo on-line, via celular ou de forma presencial em uma agência. No momento do recebimento, os dados da aplicação são inseridos em um sistema central de gerenciamento de empréstimos com a ajuda da automação de documento para revisão inicial por um analista de processamento de empréstimos. O analista garante que toda a documentação necessária tenha sido fornecida, incluindo identificação e comprovantes de renda.
Após confirmar que todos os documentos foram apresentados, o banco realiza uma avaliação de crédito para avaliar a solvência do solicitante, o que envolve verificar a renda por meio de documentos financeiros e, possivelmente, contatar o empregador do solicitante. Uma avaliação de risco é realizada para informar a tomada de decisão, apoiada pelo uso de ferramentas de inteligência artificial para analisar fatores como a relação entre dívida e renda bem como o histórico empregatício.
Quando a solicitação avança para a fase de subscrição, um agente de crédito avalia a solicitação em detalhes para determinar a aprovação ou aprovação condicional. Se aprovado, o banco prepara uma oferta de empréstimo detalhando os termos e condições para que o solicitante possa revisar.
Fluxo de trabalho agêntico
Um agente de admissão é responsável por revisar e verificar solicitações de empréstimo, executar verificações de crédito e auxiliar o agente de empréstimo na análise de risco.
Após a confirmação de que a solicitação está completa, um agente de subscrição de empréstimos realiza uma avaliação detalhada, analisando todos os dados de apoio para recomendar os termos apropriados do empréstimo.
O subscritor toma a decisão final em relação à aplicação e inicia um agente de criação para preparar a oferta de empréstimo.
Durante todo esse processo, os agentes mantêm a comunicação com o solicitante, garantindo que esteja informado durante todo o processo para garantir a satisfação e confiança de clientes.
Assistência médica: Pré-autorização
O processo de autorização prévia visa minimizar atrasos no tratamento e fornecer acesso aos serviços médicos necessários, garantindo consistência com as políticas de seguro e conformidade com as diretrizes médicas. Para agilizar as aprovações, o foco dos esforços de automação são tarefas-chave, como envio de solicitações, revisão de documentação e comunicação com fornecedores.
Processos eficazes de autorização prévia contribuem para melhores resultados para pacientes, maior eficiência operacional e uma experiência de saúde mais simplificada, que são essenciais para os objetivos gerais do sistema de saúde.
Processo típico
Um prestador de serviços de saúde envia um pedido de autorização prévia para serviços, procedimentos ou medicamentos específicos, acompanhado de documentação de apoio, como notas clínicas e planos de tratamento.
Ao receber o pedido, a companhia de seguros realiza uma revisão inicial para confirmar que todas as informações necessárias foram enviadas. Se alguma informação estiver faltando, a seguradora entra em contato com o fornecedor para obter a documentação que está em falta.
A equipe clínica então avalia a solicitação de autorização prévia com base em diretrizes médicas estabelecidas e no histórico médico de pacientes para determinar a necessidade da solicitação. Com base em suas conclusões e nos critérios de cobertura da apólice de seguro, a companhia de seguros decide aprovar, negar ou solicitar mais informações, notificando tanto o prestador de serviços de saúde quanto o paciente sobre o resultado.
Fluxo de trabalho agêntico
Ao receber uma solicitação de autorização prévia, um agente de processamento realiza uma revisão inicial e verifica se todas as informações necessárias foram incluídas. Se alguma informação estiver faltando, um agente de comunicação entra em contato com o provedor para coletar a documentação necessária.
Um agente de validação então avalia a solicitação com base em diretrizes médicas estabelecidas e no histórico médico de pacientes, recomendando uma decisão à equipe clínica que também leva em consideração os critérios de cobertura da apólice de seguro. A equipe clínica confirma a decisão recomendada, e o agente de comunicação notifica tanto profissionais de saúde quanto pacientes sobre o resultado.
Tendências futuras: a evolução dos fluxos de trabalho agênticos.
O desenvolvimento e a adoção de fluxos de trabalho agênticos ainda estão em seus estágios iniciais. O futuro desses fluxos de trabalho está sendo moldado tanto pela contínua inovação e avanços em múltiplos campos de IA, principalmente de grandes modelos de linguagem e aprendizado de máquina, quanto pelos avanços tecnológicos na integração de recursos agênticos dentro de fluxos de trabalho automatizados.
Sistemas multiagentes
À medida que as organizações enfrentam processos cada vez mais complexos empregando agentes de IA, é provável que o futuro dos fluxos de trabalho agênticos veja uma ênfase maior na colaboração entre múltiplos agentes. Conectar múltiplos agentes de IA para trabalharem juntos de forma integrada parece ser a porta de entrada para otimizar o desempenho em processos e funções. Agentes de IA compartilharão informações, coordenarão ações e usarão inteligência coletiva para resolver problemas de forma mais eficaz.
IA ética e governança
O crescente uso de fluxos de trabalho agênticos destaca a necessidade de práticas éticas de IA e governança. As organizações precisarão estabelecer estruturas que garantam que os agentes de IA operem de forma ética, transparente e em conformidade com as regulamentações relevantes. Dessa forma, é provável que os desenvolvimentos futuros de fluxos de trabalho agênticos incluirão mecanismos integrados para responsabilidade e supervisão, possibilitando que as empresas monitorem a tomada de decisões feita por IA e mitiguem os preconceitos.
O papel da Automation Anywhere nos fluxos de trabalho de IA agêntica.
Embora o surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) tenha gerado uma verdadeira corrida pelo ouro em IA, o custo, as complexidades e as incertezas de aplicar IA generativa em ambientes empresariais fizeram com que, na prática, a adoção de IA ficasse mais lenta. No entanto, a integração de tecnologias de IA em uma estrutura de governança e segurança corporativa preexistente, como a fornecida pelas plataformas de automação inteligente, está abrindo caminho para a adoção acelerada de fluxos de trabalho agênticos e IA agêntica.
A plataforma Automation Anywhere oferece um conjunto completo de ferramentas e tecnologias de automação e IA nativas da nuvem para construir e implementar fluxos de trabalho agênticos, incluindo RPA e IA assistida para desenvolvimento de baixo código/sem código. Nossas soluções capacitam as empresas a aproveitar todo o potencial da IA e da automação.
Os fluxos de trabalho agênticos representam uma evolução significativa na forma como o trabalho é realizado, oferecendo o potencial para criar organizações mais ágeis, inteligentes e eficientes. Solicite uma demonstração para experimentar em primeira mão como você pode criar soluções de automação agênticas para impulsionar processos de negócios, melhorar a eficiência e avançar sua organização.
