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?