Seu próximo ‘colega de trabalho’ pode ser um ‘agente de IA’. E ele toma as decisões sozinho

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As aplicações podem ser personalizadas para áreas como marketing, recursos humanos, vendas, atendimento ou gerenciamento de estoques. Os sistemas também podem ser conectados a equipamentos inteligentes para gerar informações e auxiliar o trabalho de operadores de equipamentos em fábricas.

A proposta é que esses agentes de IA sejam configurados para interagir com múltiplas etapas de tarefas, organizando dados e sugerindo ou tomando decisões.

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Esse tipo de aplicação é parte de um movimento para facilitar a venda de serviços para empresas em meio à crescente pressão de investidores para que as gigantes de tecnologia tragam retorno dos aportes financeiros massivos no desenvolvimento da IA, em nova frente competitiva.

A consultoria americana MarketsandMarkets estima que o mercado de agentes deve crescer de US$ 5,1 bilhões em 2024 para US$ 47,1 bilhões até 2030.

Na última terça, a Anthropic divulgou que o Claude, sua IA que concorre com o ChatGPT, será capaz de operar um computador de forma autônoma, completando tarefas que envolvam diferentes etapas, como navegar em sites, preencher formulários, agendar compromissos e fazer pesquisa on-line. Tudo como um um assistente humano faria.

Um dia antes, a Microsoft havia revelado a chegada ao mercado de sua “fábrica de agentes”. A empresa de Bill Gates vai oferecer, a partir de novembro, uma prateleira de sistemas autônomos a partir da plataforma Copilot Studio. São dez modelos prontos para diferentes necessidades.

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— Nossa visão é que milhares desses agentes estarão nas empresas, em processos de negócios diversos. Mas terão de interagir com humanos— diz ao GLOBO Bryan Goode, vice-presidente corporativo de Plataformas e Aplicações Empresariais da Microsoft.

Goode acredita que os agentes devem funcionar como os “novos aplicativos” da era da IA, tão acessíveis como os apps de celular. Também aposta que, no futuro, cada organização contará com uma “constelação” desses assistentes.

Entre as companhias que estão testando agentes da Microsoft está a consultoria McKinsey, para acelerar a integração de novos clientes à consultoria. Os testes indicam que o trabalho administrativo pode ser reduzido em 30%.

No Google, a expansão desses sistemas de IA acontece a partir do Google Cloud, braço de computação em nuvem da companhia. A criação dos agentes é feita por uma plataforma chamada Vertex AI, que também oferece uma prateleira de modelos prontos, além da opção de customização.

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Fernanda Jolo, diretora de Engenharia de Clientes de IA para a América Latina do Google Cloud, diz que a criação dos sistemas está mais acessível:

— Antes, empresas que tinham esses agentes precisavam ter um grau de adoção de tecnologia alto, com desenvolvedores especializados. Criar era muito mais complexo. Agora, é possível criar um agente com dados do cliente em menos de dez minutos. A adoção de complexidade e integração de sistemas leva mais tempo. Mesmo assim é muito mais rápido do que já foi.

Entre os clientes do Google no país que testam seus agentes está a TIM. A empresa, que adota IA tradicional há quase uma década e aderiu à generativa nos últimos anos, testa sistemas autônomos em três áreas: recursos humanos, operação de rede e atendimento.

— Há uma tendência de proliferação desses agentes voltados para áreas específicas — diz Auana Mattar, diretora de Tecnologia da operadora, que vê ganho de eficiência em testes desses sistemas na integração de novos funcionários e para alertar técnicos sobre reparos que precisam ser feitos, entre outros casos.

Com maior oferta, empresas têm dado aos funcionários acesso a sistemas que automatizam funções. Na Monks, multinacional de publicidade e produtos digitais, profissionais contam com uma ferramenta interna que ajuda a adaptar campanhas com a integração de agentes que analisam dados e alteram peças criativas, por exemplo.

— Para mim, o mais importante não é nem o que essas ferramentas conseguem produzir, mas o que elas podem interpretar — diz Carlos Pereira Lopes Filho, diretor de Tecnologia da Monks Brasil. — Com análise de dados regionalizados, por exemplo, temos agentes automatizados que criam variações de campanhas. O resultado depois passa pela validação humana.

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No setor de tecnologia, o termo “agente” parece cada vez mais presente depois de “IA generativa” dominar, durante dois anos, as conversas na indústria. Embora conectados, eles diferem: a IA generativa cria conteúdos a partir de comandos, caso do ChatGPT, e os agentes vão além: podem integrar essa tecnologia para atuação simultânea em diferentes ambientes.

— A nossa visão é que os agentes fazem parte do ciclo de amadurecimento de IA, com personificação para uso específico, automação e tomada de decisões, independentemente de um ser humano precisar acionar o sistema a todo o tempo — explica Thiago Viola, diretor no Brasil de IA, Dados e Automação da IBM, uma das pioneiras da IA conversacional, com o Watson.

Na Suzano, a IA tradicional é usada desde 2019 na cadeia logística, na produção e no manejo florestal da gigante de celulose. Com a IA generativa, a empresa desenvolveu o Vagalúmen, um robô que é alimentado com informações sobre estoque, manutenções e ordens de reposição, e que fornece informações sobre pedidos de reparos, disponibilidade de equipamentos e ferramentas necessárias para correções. Josilda Saad, diretora de Tecnologia da Suzano, diz que o próximo passo é automatizar:

— Queremos chegar em um ponto em que, ao analisar o estoque, por exemplo, o próprio agente (de IA) possa fazer um pedido de reposição. Mas estamos indo aos poucos, até porque não podemos ter os agentes tomando decisões que não deveriam.

Criadora do ChatGPT, a OpenAI recentemente incluiu os agentes como o segundo passo em sua estratégia de cinco níveis para atingir a AGI, a inteligência artificial de nível humano. Mas os robôs têm problemas. Numa apresentação pública recente, um agente autônomo da OpenAI falhou ao demonstrar uma compra de produtos on-line.

Para Chris Perry, autor do livro “The Human Perspective: A Guide for Agents in an Autonomous Age” (“A perspectiva humana: um guia para agentes em uma era autônoma”, em tradução livre), a adoção desses sistemas nas empresas pode ser mais complexa do que sugerem as big techs:

— A mentalidade de ‘bala de prata’ em relação à tecnologia é um problema. Não basta adquirir o software. Investir em agentes de IA vai além do treinamento individual, é preciso ensinar as equipes a pensarem e trabalharem de forma diferente, coletivamente — diz Perry, que é chairman da Weber Shandwick Futures e vem ao Brasil nesta semana para o ABES Summit 2024, da Associação Brasileira de Softwares.

Para ele, líderes nas empresas ainda precisam lidar com “um elefante na sala”: o receio dos funcionários de que estão treinando agentes que, eventualmente, vão substituí-los.