A consultoria Capgemini defende que as empresas devem ter agentes de IA, pois, esta tecnologia em breve estará disponível em todas as funções empresariais onde poderá ser aplicada. De acordo com a pesquisa, 82% das empresas esperam integrá-los às suas operações até 2027.
Em seu relatório Multi-agent AI ─ 21st century automation revolution, especialistas da Capgemini recomendam combinar empatia humana e eficiência tecnológica para se destacar em áreas como atendimento ao cliente, adicionando diferentes canais e estilos de comunicação que atraiam consumidores específicos. Tudo isto seria possível graças aos agentes de IA, que podem compor respostas automáticas às consultas dos usuários com base em dados históricos de suas interações.
Um agente de inteligência artificial é um software que interage com seu ambiente, coleta dados e os utiliza de forma autônoma. Os agentes de IA são uma evolução de tecnologias como automação de processos robóticos (RPA) e o machine learning (ML). Podem perceber, raciocinar e agir em ambientes mutáveis para atingir objetivos predeterminados, decidindo como alcançá-los de forma relativamente autônoma.
Para interagir com os usuários e concluir tarefas de forma independente e eficiente, os agentes de IA frequentemente utilizam modelos de linguagem de grande porte (LLM) como interface. Estes LLM são treinados em grandes volumes de dados e codificam conhecimento através do reconhecimento de padrões, permitindo que os agentes de IA raciocinem, escolham ações e se comuniquem.
Os agentes de IA são:
- Autônomos.
- Orientado a objetivos.
- Conscientes do contexto em que se encontram, eles usam as informações disponíveis para tomar decisões.
- Adaptáveis. Combinam suas respostas e comportamentos com base em dados e interações.
- Iniciam ações de forma independente, sem qualquer intervenção do usuário.
- Capazes de processar a linguagem, eles interpretam e respondem simulando a interação humana.
Alguns dos ambientes de aplicação mais comuns para agentes de IA são aqueles relacionados a tarefas de atendimento ao cliente, a análise preditiva, monitoramento em tempo real, gerenciamento de estoque e tarefas, programação, orquestração de fabricação, recomendação de conteúdo e detecção de fraudes.
Autonomia na resolução de incidentes
Avanços nessa área possibilitaram que agentes de IA até mesmo gerenciem incidentes. Anteriormente, se alguém solicitasse um reembolso através de um chatbot, o caso seria encaminhado para um representante de atendimento ao cliente. Agora, um agente de IA pode solicitar um comprovante de compra ou uma foto de um item, analisar a consulta e oferecer uma solução sem intervenção humana.