Durante os primeiros anos da inteligência artificial generativa, a principal interação era relativamente simples: uma pessoa fazia uma pergunta e o sistema respondia. Agora, empresas de tecnologia avançam para uma nova etapa, na qual sistemas de IA podem receber um objetivo, planejar etapas e executar ações com menor intervenção humana.
São os chamados agentes de inteligência artificial. Diferentemente dos chatbots tradicionais, que dependem de comandos a cada nova interação, esses sistemas podem combinar modelos de linguagem, memória e integração com softwares corporativos para realizar processos com múltiplas etapas. Na prática, podem acompanhar indicadores, acionar fluxos de trabalho, organizar informações e executar tarefas dentro de determinados limites.
A variedade de tarefas nos fluxos de trabalho das empresas e a necessidade de maior precisão estão impulsionando a mudança. | Sumit Agarwal, vice-presidente e analista do Gartner, ao analisar a evolução da inteligência artificial para aplicações mais especializadas e orientadas a resultados.
A diferença entre as tecnologias ajuda a explicar essa transformação. Chatbots respondem a perguntas. Copilotos auxiliam pessoas durante determinadas atividades. Já os agentes têm potencial para avançar um passo além, planejando e executando partes de um processo.
A McKinsey avalia que essa mudança pode transformar os agentes em uma espécie de “colegas de trabalho virtuais”. A consultoria ressalta, porém, que o impacto depende de algo maior do que simplesmente adicionar IA às operações existentes: será necessário redesenhar processos criados antes dessa tecnologia.
O avanço também traz desafios. Sistemas capazes de tomar iniciativas precisam operar com limites claros, supervisão e mecanismos de segurança. Para as empresas, portanto, a próxima fase da IA não será apenas descobrir o que a tecnologia consegue responder, mas decidir com cuidado o que ela poderá fazer..
