A revolução silenciosa dos Agentes de IA

Você provavelmente já ouviu falar de agentes de IA, correto? Se esse termo lhe parece estranho, talvez você já tenha interagido com esses sistemas na sua forma mais simples: chatbots.

Porém, o conceito de agentes vai além de simples chatbots. São ferramentas poderosas de inteligência artificial que tendem a impactar o futuro de como atualmente estamos trabalhando nas empresas.

Tentando simplificar o conceito de agentes de IA em pouquíssimas palavras: São arquiteturas de inteligência artificial “empoderadas” com ferramentas.

Esses programas são capazes de observar o ambiente ao qual estão inseridos, interagir com o usuário via LLMs (exemplo ChatGPT), processar as informações e atingir objetivos específicos usando suas ferramentas (exemplo, analisar e criar documentos, analisar bancos de dados, ler e criar e-mails, efetuar chamadas telefônicas, criar apresentações, etc.). Também são capazes de lembrar de iterações anteriores (memória) ou recuperar  informações específicas (RAG) para oferecer respostas mais contextualizadas.

Vamos a um exemplo prático de um agente que pode auxiliar empresas em sua cadeia de abastecimento (área que atuei durante toda minha carreira). É sabido que muitas empresas perdem um tempo valioso com o “firefighting”, ou seja, analisando e resolvendo problemas inesperados que surgem no dia a dia no plano de abastecimento.

Imaginem agora um agente capaz de analisar as bases do seu ERP, identificar e resolver os problemas de forma proativa. Veja o video abaixo:

Parece algo simples, mas o que esse agente está fazendo é: recebendo os inputs do usuário, em linguagem natural e compreensível ao ser humano, usando comandos de SQL para analisar a base de dados do MRP e de pedidos de compras e retornando com as informações ao usuário. O sistema também entende termos utilizados pela empresa: nesse exemplo o sistema entende que material em risco é um material que futuramente terá problema de disponibilidade ao cliente (stockout).

Veja os comandos SQL que um usuário deveria utilizar nas tabelas para fazer a mesma análise:

Interessante, não? Através da técnica RAG (similar a um procedimento), o sistema entende a base de dados, os termos utilizados pela empresa e executa as atividades nas tabelas de dados.

Mas não é só isso. Com as devidas ferramentas, agentes podem interagir entre si e executar distintas tarefas. Nesse exemplo, imagine outros agentes enviando e-mails aos fornecedores solicitando adiantamento de entregas, ou mesmo solicitando cargas rápidas à empesas transportadoras. Outros agentes, por exemplo, criando apresentações com base nos outputs de outros agentes.  As possibilidades são inúmeras.

Por fim, os agentes de IA estão moldando o futuro do trabalho, otimizando processos e impulsionando a eficiência nas empresas. Mas, à medida que evoluem, novos desafios surgem. Como você imagina a adoção desses agentes na sua empresa? Quais oportunidades e preocupações você vê no horizonte?

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