O que é a IA agêntica?

Automatização do apoio ao cliente

É provável que esteja familiarizado com os chatbots de apoio ao cliente da velha guarda, mas a IA agêntica também pode impulsionar sistemas complexos de apoio ao cliente. 

A Gartner prevê que, até 2029, a IA agêntica irá tratar de forma autónoma 80% dos problemas de serviço ao cliente (sem intervenção humana).

E sinceramente? Eu acredito nisso. Já vi alguns dos nossos clientes automatizarem 98% das suas consultas de serviço ao cliente utilizando agentes de IA. Podem ser bastante eficazes quando corretamente implementados.

Ao contrário dos bots tradicionais que dependem de scripts rígidos, a IA agêntica adapta-se dinamicamente às necessidades do utilizador. Ao compreender o contexto e a intenção, fornece soluções personalizadas, simplificando as interações com os clientes e aumentando a satisfação.

São frequentemente utilizados para:

• Resolver problemas de forma autónoma
• Encaminhar problemas complexos para agentes humanos (com contexto)
• Analisar as interações com os clientes para identificar tendências 

Marketing personalizado

A Agentic AI foi concebida para melhorar a eficiência em todo o funil de vendas, incluindo a geração de leads com IA, a qualificação de leads, o acompanhamento e a marcação de demonstrações. 

Também pode desempenhar um papel fundamental na esfera emergente do marketing de chatbot, elevando a IA de conversação simples a um nível superior - analisa as interações dos clientes para aperfeiçoar as estratégias de segmentação e otimizar os esforços de envolvimento, tudo sem intervenção humana.

Gestão de contactos de vendas

Há muitas formas de utilizar a IA nas vendas. A IA agêntica pode combinar o melhor de todas elas.

Pode melhorar os pipelines de vendas, qualificando, dando prioridade e alimentando as oportunidades de forma autónoma. Os sistemas Agentic podem analisar os dados de envolvimento para identificar potenciais clientes de elevado valor e assegurar um acompanhamento atempado - ligando-os ao funil de marketing personalizado.

A IA agêntica pode ser utilizada para:

• Classificar os contactos com base no envolvimento e no valor potencial
• Enviar acompanhamentos personalizados por correio eletrónico ou chat
• Notificar as equipas de vendas sobre oportunidades de elevada prioridade

Assistência médica

Nos cuidados de saúde, a IA agêntica pode simplificar os processos administrativos e clínicos. Pode agendar consultas, fazer a triagem dos doentes com base nos sintomas e até ajudar na codificação médica. 

Finanças e gestão de riscos

Os melhores chatbots financeiros são agora agênticos. 

A IA agêntica ajuda a automatizar tarefas simples e a fornecer informações mais aprofundadas para ajudar os funcionários a tomar decisões baseadas em dados. Também pode:

• Assinalar transacções suspeitas para revisão
• Analisar os dados do mercado ou dos clientes para fazer recomendações
• Automatizar verificações de conformidade e relatórios de despesas
• Fornecer informações sobre tendências para melhorar a tomada de decisões

Moderação de conteúdos

A análise de canais de redes sociais, a identificação de conteúdos-alvo e a tomada de medidas (para eliminar, responder ou acompanhar o sentimento do utilizador) estão bem dentro da capacidade dos sistemas de IA agêntica. Deixe que os funcionários tratem das interações complexas, enquanto um sistema agêntico trata do resto.

Assistentes de codificação

Em 2023, 10% dos engenheiros de software utilizavam assistentes de codificação. Mas a Gartner prevê que 75% dos desenvolvedores de software usarão IA agêntica para realizar suas tarefas diárias.

Estes assistentes podem gerar código, mas também podem atuar como editores e revisores, verificando novamente o trabalho para detetar problemas. Deixem-me dizer-vos que os meus colegas engenheiros de software trabalham muito mais depressa do que há alguns anos.

Automatização de RH

Utilizar um chatbot de RH é uma forma fácil de permitir que os representantes de RH se concentrem em tarefas de alto nível. 

A IA agêntica simplifica as operações de RH, automatizando tarefas repetitivas como a triagem de currículos, o agendamento de entrevistas e a orientação de novas contratações durante a integração. 

Podem mesmo tratar da aprovação e marcação de dias de férias ou da criação de horários para os empregados.

1. IA reactiva e agêntica

Definição: Sistemas que respondem a estímulos ou situações específicas sem memória de longo prazo ou capacidade de aprendizagem.

Exemplos: Chatbots que tratam de consultas predefinidas, sistemas de recomendação.

A IA agêntica reactiva é excelente na execução de tarefas simples com rapidez e precisão. Estes sistemas são ideais para aplicações que requerem respostas imediatas com base em condições conhecidas, como responder a perguntas frequentes ou sugerir produtos.

2. IA deliberativa e agêntica

Definição: Sistemas que utilizam o raciocínio e o planeamento para tomar decisões, tendo frequentemente em conta os resultados a longo prazo.

Exemplos: Veículos autónomos a navegar no trânsito, IA a gerir cadeias de abastecimento.

A IA deliberativa utiliza a lógica e a previsão para gerir tarefas complexas, garantindo que as decisões estão alinhadas com objectivos mais amplos. Estes sistemas são essenciais para aplicações que exigem planeamento estratégico e adaptabilidade.

3. IA agêntica interactiva

Definição: IA concebida para interagir com seres humanos ou outros sistemas, frequentemente em ambientes dinâmicos.

Exemplos: Assistentes virtuais, robots colaborativos (cobots) em ambientes industriais.

A IA agêntica interactiva centra-se na criação de interações sem descontinuidades entre humanos e máquinas. Estes sistemas são cruciais em ambientes onde a compreensão e a resposta às necessidades dos utilizadores são fundamentais para o sucesso.

4. IA agêntica adaptativa

Definição: Sistemas que aprendem e melhoram ao longo do tempo através de feedback e dados, ajustando o seu comportamento em conformidade.

Exemplos: Agentes de IA para plataformas de aprendizagem personalizada, sistemas de preços dinâmicos no comércio eletrónico.

A IA adaptativa tira partido dos dados para aperfeiçoar continuamente a sua tomada de decisões e o seu comportamento. Este tipo de IA prospera em cenários em que a flexibilidade e a melhoria ao longo do tempo são fundamentais para alcançar os melhores resultados.

5. Sistemas Multi-Agentes (MAS)

Definição: Redes de IA agêntica que trabalham de forma colaborativa ou competitiva para atingir objectivos partilhados ou individuais.

Exemplos: Robótica de enxame, sistemas de IA distribuídos para redes inteligentes.

Os sistemas multiagentes envolvem a interação de várias entidades de IA para resolver problemas complexos e de grande escala. São altamente eficazes em ambientes distribuídos em que as tarefas podem beneficiar de diversas perspectivas ou estratégias de colaboração.

Tomada de decisão autónoma

‍AIA agéntica toma as rédeas em tarefas repetitivas ou complexas, para que a sua equipa não tenha de intervir sempre.

Aumento da eficiência

‍Aoanalisar rapidamente os dados, tomar decisões e agir com base nelas, a IA agêntica ajuda as empresas a poupar tempo e recursos.

Escalabilidade

‍Queresteja a gerir 10 processos ou 10 000, a IA agêntica acompanha o ritmo sem esforço, adaptando-se às crescentes exigências sem esforço.

Adaptabilidade

‍AIA agéntica não se limita a seguir um guião - ajusta-se a novas informações e a condições em mudança, garantindo que se mantém relevante e precisa.

Melhoria da resolução de problemas

‍Coma capacidade de raciocinar e aprender, a IA agêntica pode enfrentar até os desafios mais difíceis e apresentar soluções inteligentes e criativas.

Custo-eficácia

‍Aoautomatizar tarefas que exigem muito tempo, a IA agêntica ajuda a reduzir custos e a tirar o máximo partido dos seus recursos.

Experiência do utilizador melhorada

‍Doapoio ao cliente ao marketing, a IA agêntica proporciona interações personalizadas e responsivas que mantêm os utilizadores envolvidos.

Disponibilidade 24/7

‍Aocontrário de uma equipa humana, a IA agêntica nunca se desliga, oferecendo serviço e produtividade 24 horas por dia.

Como é que a IA agêntica lida com a tomada de decisões éticas?

A IA agêntica segue as regras e os limites que lhe forem programados, mas não "compreende" a ética como um ser humano, pelo que é tão responsável como as pessoas que a concebem.

Pode a IA agêntica sobrepor-se às informações ou instruções humanas?

Não, a menos que o permita explicitamente; por predefinição, mantém-se dentro dos limites programados, mas pode incorporar uma lógica de escalonamento ou de substituição, se necessário.

Quais são os riscos ou as limitações da IA agêntica?

Os maiores riscos estão normalmente relacionados com preconceitos, interpretações incorrectas ou falta de supervisão. Plus, se algo correr mal, descobrir a razão pode ser complicado sem um bom registo ou controlo.

A IA agêntica é sempre baseada na nuvem ou pode ser executada no local?

Pode ser executado no local, se for essa a sua configuração. A nuvem é comum para flexibilidade e escala, mas o local é viável para setores com dados restritos ou requisitos de segurança.

Como é que o desempenho da IA agêntica se compara ao das equipas humanas em sectores específicos?

Depende da tarefa. A IA agêntica é fantástica em trabalhos repetitivos ou com muitos dados (como a triagem de tickets de suporte), mas para julgamentos com nuances ou funções orientadas para a empatia, os humanos continuam a ganhar.