IA agêntica vs. IA generativa

Além disso, a IA agêntica aprimora os recursos autônomos ao utilizar um ecossistema digital de grandes modelos de linguagem (LLMs), aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP) para realizar tarefas autônomas em nome do usuário ou de outro sistema. Um modelo de IA generativa que tem chamado muito a atenção é o ChatGPT. Embora esse produto ofereça habilidades criativas semelhantes à IA agêntica, não é a mesma coisa.

A IA agêntica concentra-se em decisões, em vez de criar o novo conteúdo real, e não depende exclusivamente de prompts nem exige supervisão humana. São exemplos de IA agêntica em estágio inicial veículos autônomos, assistentes virtuais e copilotos com objetivos voltados para tarefas. As ferramentas de IA generativa e IA agêntica e agentes estão trazendo enormes benefícios de produtividade a indivíduos e organizações. É importante diferenciar os dois termos e como cada um funciona para impulsionar a inovação e a tomada de decisões.

Para analisar as diferenças entre a IA agêntica e a IA generativa primeiro é preciso definir ambas.

A IA generativa é a inteligência artificial capaz de criar conteúdo original, como texto, imagens, vídeo, áudio ou código de software, em resposta a um prompt ou solicitação do usuário. A IA generativa depende do uso de modelos de aprendizado de máquina chamados de modelos de deep learning, algoritmos que simulam os processos de aprendizado e a tomada de decisão do cérebro humano e de outras tecnologias como automação robótica de processos (RPA).

Esses modelos funcionam identificando e codificando os padrões e relacionamentos em grandes quantidades de dados e, em seguida, usando essas informações para entender as solicitações ou perguntas de linguagem natural dos usuários. Esses modelos podem então gerar texto, imagens e outros conteúdos de alta qualidade com base nos dados em que foram treinados em tempo real.

A IA agêntica descreve os sistemas de IA projetados para tomar decisões e agir de forma autônoma, com a capacidade de perseguir objetivos complexos com supervisão limitada. Ele reúne as características flexíveis dos grandes modelos de linguagem (LLMs) com a precisão da programação tradicional. Esse tipo de IA age de forma autônoma para atingir um objetivo usando tecnologias como processamento de linguagem natural (NLPs), aprendizado de máquina, aprendizado por reforço e representação de conhecimento. É uma abordagem proativa impulsionada por IA, enquanto a IA generativa é reativa ao input dos usuários. A IA agêntica pode se adaptar a situações diferentes ou variáveis e tem "agência" para tomar decisões com base no contexto. É utilizada em vários aplicativos que podem se beneficiar da operação independente, como robótica, análise complexa e assistentes virtuais.

A IA agêntica e a IA generativa têm objetivos e atributos distintos que as tornam distintas uma da outra.

• Criação de conteúdo: onde a IA generativa se destaca na geração de conteúdo. Os modelos de IA podem criar contexto coerente como ensaios e respostas a problemas complexos. Aplicativos de IA, como o ChatGPT da OpenAI, podem gerar respostas, escrever listas e oferecer conselhos quando instruídos pelo usuário. O uso de soluções de IA generativa pode simplificar o processo de desenvolvimento de software e tornar mais fácil para desenvolvedores de níveis de habilidade variados escreverem código.

• Análise de dados: a IA generativa pode analisar grandes quantidades de dados e usar essa análise para revelar padrões e tendências. Os modelos de IA generativa podem simplificar fluxos de trabalho complexos, especialmente no que diz respeito à cadeia de suprimentos e promover uma melhor experiência do cliente.

• Adaptabilidade: A IA generativa pode adaptar suas produções com base no dados que recebe do usuário. Se o usuário estiver apresentando feedback específico ao modelo, o resultado mudará para se alinhar mais ao que o usuário está procurando e, por sua vez, refinar a produção.

• Personalização: a tecnologia de IA generativa pode fazer recomendações e experiências personalizadas com base nas entradas do usuário. O setor de varejo, por exemplo, adotou experiências altamente personalizadas para seus clientes, graças à tecnologia de IA generativa que os ajuda a conhecer todos os detalhes das preferências de seus clientes.

• Tomada de decisão: devido aos planos e objetivos predefinidos, esses sistemas de IA podem avaliar situações e determinar o caminho a seguir, com nenhuma ou o mínimo de contribuição humana.

• Resolução de problemas: a IA agêntica utiliza uma abordagem de quatro etapas para resolver problemas: perceber, raciocinar, agir e aprender. Essas quatro etapas começam com o fato de os agentes de IA recolherem e processarem os dados. O LLM então atua como um orquestrador que analisa os dados percebidos para entender a situação. Em seguida é integrado a ferramentas externas que estão melhorando e aprendendo constantemente por meio de feedback.

• Autonomia: o comportamento autônomo define a IA agêntica. Sua capacidade exclusiva de aprender e operar por conta própria faz com que seja uma tecnologia promissora para as organizações que buscam otimizar os fluxos de trabalho e fazer com que as máquinas executem tarefas complexas com o mínimo de intervenção humana.

• Interatividade: devido à sua natureza proativa, a IA agêntica pode interagir com o ambiente externo e coletar dados para ajustar em tempo real. Um exemplo são os veículos autônomos, que devem analisar constantemente seus arredores e tomar decisões de direção seguras e precisas.

• Planejamento: os modelos de IA agêntica podem lidar com cenários complexos e executar estratégias multietapas para atingir metas específicas.

É importante diferenciar entre IA agêntica e agentes de IA. Essencialmente, a IA agêntica é o framework; os Agentes de IA são os componentes dentro do framework.

A IA agêntica é o conceito mais amplo de solução de problemas com supervisão limitada, enquanto um agente de IA é um componente específico desse sistema projetado para lidar com tarefas e processos com algum grau de autonomia. Esse modelo está mudando a forma como os humanos interagem com a IA. O sistema de IA agêntica é capaz de entender o objetivo ou a visão do usuário e utiliza as informações disponibilizadas para resolver um problema.

Para colocar isso em um exemplo, pense em uma casa inteligente onde a IA agêntica gerencia e executa o sistema geral de consumo de energia. Isso é feito com dados em tempo real e preferências do usuário para coordenar agentes de IA, como o termostato inteligente, a iluminação ou até mesmo eletrodomésticos. Os agentes têm metas e atribuições individuais e trabalham juntos dentro do framework de IA agêntica para atingir as metas de energia do proprietário.

Há muitos casos de uso para IA generativa, no entanto muitas aplicações de IA agêntica ainda estão em fase experimental. Os possíveis casos de uso da IA agêntica estão surgindo em funções como atendimento ao cliente, segurança na área da saúde, gerenciamento de fluxo de trabalho e gerenciamento de riscos financeiros.

As empresas estão usando IA generativa para produzir grandes volumes de conteúdo otimizado para SEO, como blogs e páginas de destino que ajudam a direcionar o tráfego orgânico. Por exemplo, uma agência de marketing digital pode usar ferramentas de IA generativa para criar posts de blogs ou páginas da web otimizadas com palavras-chave de alta qualidade para seus clientes terem classificações mais altas nos mecanismos de pesquisa.

As equipes de vendas humanas muitas vezes ficam sobrecarregadas com tarefas administrativas quando seu principal objetivo é encontrar e desenvolver leads de vendas. As equipes de vendas já são um caso de uso da IA generativa há algum tempo, por meio de chatbots e assistentes virtuais. A tecnologia de IA pode executar tarefas específicas e impulsionar a otimização em uma equipe de vendas junto com a produção de leads.

Os recursos de IA generativa disponíveis podem ajudar as organizações a criar novos conceitos ou designs de produtos com base em pesquisas de mercado, tendências e preferências do usuário. O que, por sua vez, pode acelerar o ciclo de desenvolvimento do produto. Um exemplo é uma empresa de moda que utiliza IA generativa para projetar uma nova linha de roupas e gerar designs com base no input do consumidor e na análise de dados de mercado.

A IA generativa pode ajudar as empresas a gerar respostas automáticas para consultas do atendimento ao cliente. As ferramentas podem criar respostas para perguntas comuns e solucionar problemas em tempo real. Considere um negócio de comércio eletrônico, por exemplo. Ela pode usar IA generativa em chatbots para lidar com muitas tarefas, como consultas de status de pedidos, solicitações de reembolso e perguntas sobre envio.

Os modelos tradicionais de chatbot para clientes tinham limitações devido à natureza programada previamente da tecnologia e algumas vezes exigiam intervenção humana. Enquanto que com agentes autônomos, o modelo é capaz de entender rapidamente a intenção e a emoção de um cliente e tomar medidas para resolver o problema.

Esses sistemas autônomos podem, portanto, avaliar preditivamente uma situação e ajudar a garantir uma interação mais suave do cliente com a empresa. A experiência do cliente é extremamente importante no mundo de hoje com as empresas buscando retenção e maior fidelidade. Especificamente, a IA agêntica pode automatizar tarefas tediosas coletando, limpando e formatando os dados de uma Organização. Esses sistemas podem tirar o peso dos funcionários humanos e liberá-los para fazer mais projetos e tarefas de alto impacto.

A tecnologia de IA já tem sido usada na área da saúde, inclusive em diagnósticos, atendimento ao paciente e simplificação de tarefas administrativas. A segurança cibernética é um dos recursos mais importantes de qualquer ferramenta de IA usada na área da saúde devido a preocupações com dados e privacidade dos pacientes. Essa preocupação também se estende às ferramentas emergentes de IA agêntica.

Um exemplo de caso de uso em potencial vem da Propeller Health, que está integrando IA agêntica em sua tecnologia de inalador inteligente. O dispositivo inteligente coleta dados em tempo real do paciente sobre o uso de medicamentos e fatores externos, como a qualidade do ar. O dispositivo alerta os prestadores de serviços de saúde quando necessário e rastreia os padrões dos pacientes.

A IA agêntica pode gerenciar processos de negócios de forma autônoma e realizar tarefas complexas, como reordenação de suprimentos e otimização das operações da cadeia de suprimentos. Ele pode automatizar fluxos de trabalho internos para facilitar o trabalho dos funcionários humanos sem a necessidade de intervenção física.

Por exemplo, uma empresa de logística pode utilizar um sistema de IA agêntica para ajustar automaticamente rotas e cronogramas de entrega com base em condições de tráfego em tempo real e prioridades de remessa. A escalabilidade e a capacidade aumentada da IA agêntica também a tornam um bom caso de uso especificamente para os setores de logística.

A IA agêntica pode ajudar os setores a atingir as metas dos clientes e otimizar os resultados em tempo real, analisando tendências de mercado e dados financeiros para tomar decisões autônomas sobre investimentos e riscos de crédito. As instituições financeiras procuram proteger os investimentos de seus clientes e, ao mesmo tempo, tomar decisões inteligentes e estratégicas que resultem em resultados mais elevados.

A IA agêntica pode melhorar essas práticas agindo de forma autônoma e ajustando a estratégia com base em eventos econômicos, sociais e políticos em tempo real. Um exemplo é uma empresa de tecnologia financeira que utiliza IA agêntica para monitorar flutuações de mercado e ajustar automaticamente alocações de portfólio.

• Aplicações aprimoradas com IA generativa: Está ocorrendo uma mudança em direção a aplicações aprimoradas com IA generativa integradas a diversos software e plataformas. Esta integração está ajudando a tornar a experiência do usuário ainda mais pessoal e proporcionar funções inteligentes.

• Dados sintéticos para treinamento de modelos: dados sintéticos gerados por IA serão usados para treinar modelos onde dados do mundo real não estão prontamente disponíveis ou são caros. O uso de dados sintéticos pode melhorar o treinamento de IA em setores como robótica, direção autônoma e finanças.

• Tecnologia Deepfake: embora ligeiramente divertida, a IA generativa inventou uma imagem ou vídeo hiper-realista usando uma IA que parece real. Ele levantou e está levantando preocupações éticas em torno da desinformação.

• Personalização de conteúdo: uma tendência popular é a personalização quando se trata de varejo. As equipes de marketing estão adaptando o conteúdo e as campanhas às preferências individuais com base na análise de dados da IA generativa.

• Setor de serviços financeiros: a IA agêntica tem o potencial de revolucionar as estratégias de negociação, analisando dados de mercado e acelerando a execução de negociações. O alcance estendido da IA agêntica é um benefício considerável, já que a IA agêntica pode ser projetada para pesquisar extensivamente na web. Os agentes podem recuperar atualizações e obter informações em tempo real.

• Robótica: lugares como os armazéns da Amazon começaram a empregar robôs em centros de atendimento para agilizar os processos de automação e fabricação do armazém. A IA agêntica pode lidar com tarefas complexas e operar de forma independente para executar tarefas específicas.

• Planejamento urbano: os sistemas de IA agêntica em planejamento urbano podem analisar todos os tipos de conjuntos de dados para ajudar os planejadores a tomar decisões embasadas, como dados de tráfego em tempo real e sensores de câmeras. A natureza intuitiva da IA agêntica tem o potencial de aliviar as equipes de horas de trabalho para criar slides ou tabelas de apresentação.

• Recursos humanos: a IA agêntica usada para recursos humanos pode ajudar as organizações a irem além dos recursos de IA generativa e, em vez disso, oferecerem tomadas de decisão e suporte dinâmico aos funcionários. Os agentes de IA podem automatizar o trabalho de rotina e apresentar respostas personalizadas aos funcionários, dando aos profissionais de RH tempo para lidar com prioridades mais estratégicas.