Da automação à autonomia

2024 será o ano dos Agentes de IA, que provarão ser mais do que apenas assistentes digitais. Serão catalisadores de transformações em todos os setores e na vida quotidiana.

Os fluxos de trabalho dos agentes de IA trarão enorme progresso para a tecnologia este ano — talvez até mais do que a próxima geração de modelos básicos. “Esta é uma tendência importante e peço a todos que trabalham com IA que prestem atenção a ela”, alerta Andrew Ng, fundador e CEO da Landing AI e da DeepLearning.AI.

Os LLMs, como os usamos atualmente, operam com base em um paradigma conhecido da tecnologia: são uma ferramenta que funciona em resposta a uma entrada humana para fornecer um resultado. Os agentes de IA elevam isso em vários níveis! Digamos que você seja responsável pelo gerenciamento de viagens corporativas:

  • Um LLM pode gerar uma lista de destinos interessantes e um itinerário que atenda a determinadas restrições.
  • Um agente alimentado por IA (como os GPTs, da OpenAI, que respondem com base no prompt de um usuário e nos dados fornecidos) pode operar com maior complexidade. Procurar o hotel mais bem avaliado com quartos disponíveis durante um período específico, no orçamento específico e, eventualmente, fazer a reserva.
  • Um agente de IA, por sua vez, pode ir além, aprendendo sobre o contexto do usuário ao longo do tempo, encontrando e reservando o hotel que melhor atenda suas preferências e circunstâncias de viagem.

O que torna os agentes de IA únicos é sua capacidade de determinar, de forma autônoma, como atingir um objetivo definido pelo usuário. Por exemplo, acionando outros agentes ou serviços via APIs. Por isso são considerados a base dos negócios autônomos.

Imagine criar um agente de compras para identificar o melhor fornecedor de um material. Após receber sua política de compras, contratos anteriores e objetivos da empresa, esse agente restringe a lista de fornecedores e interage com cada um deles, solicitando informações sobre preços, negociando e pedindo que você apenas confirme o pedido. No futuro, até essa última etapa pode ser automatizada.

Vários agentes poderão estar envolvidos na busca dos seus materiais, com base em pontos de decisão fornecidos: desde a seleção de um fornecedor até a negociação de propostas alternativas. Eles podem variar de sistemas simples, que seguem regras predefinidas, a entidades complexas e autônomas que aprendem com suas experiências e se adaptam.

Em resumo, os agentes de IA são a ponte entre a automação e a autonomia, representando uma grande oportunidade para as empresas. Têm uma ampla gama de aplicações, em vários setores, permitindo várias funcionalidades e avanços.

Não por acaso, as ferramentas de agente de código aberto e a literatura acadêmica sobre agentes estão proliferando, tornando este um momento emocionante, mas também confuso, como reconhece o próprio Ng.

Além disso, delegar mais agência aos aplicativos de negócio tem seus riscos: segurança, vieses, privacidade de dados e compliance. O que obrigará os criadores de agentes a considerar três questões:

  • Equidade e manipulação: que variável estamos otimizando e que outras variáveis podem ser afetadas?
  • Privacidade e segurança dos dados: quais dados podem ser usados para desenvolver e manter um agente e como protegê-los?
  • Agência e governança: quais decisões exigirão revisão e aprovação humana?

À medida que estes agentes continuem a evoluir, devemos garantir um desenvolvimento responsável, abordar questões éticas e promover um futuro onde contribuam para um mundo melhor, trabalhando em conjunto, e não substituindo o engenho humano.

Para ir mais fundo:

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