Uma estrutura de IA agêntica é um sistema que permite que os agentes de IA atuem com autonomia, adaptabilidade e recursos de tomada de decisão. Em comparação, a IA tradicional segue regras predefinidas e não consegue se adaptar a novas situações ou fazer planos complexos. Em resumo, essas estruturas são como dar vida aos seus fluxos de trabalho para que a IA conclua as tarefas tediosas em seu nome.
Essas estruturas são especialmente importantes no desenvolvimento da IA, pois são as grades de proteção que permitem que a IA opere sem intervenção humana. Pense neles como o trilho do trem e a IA como o trem. Uma vez que os humanos tenham construído o trilho, o trem pode ir e voltar com o mínimo de intervenção.
No entanto, as estruturas agênticas de IA vão muito além do simples desenvolvimento de IA. Sua capacidade de automatizar fluxos de trabalho sem problemas e tomar decisões inteligentes em tempo real está permitindo que eles transformem setores inteiros. Em 2025, você já pode ver isso acontecendo, mas essa é apenas a ponta do iceberg.
Antes de prosseguirmos, vamos nos aprofundar um pouco mais: o que de fato é uma estrutura de IA agêntica?
O que é uma estrutura de IA agêntica?
Em termos simples, uma estrutura de IA agêntica é uma abordagem estruturada que permite que os sistemas de IA tomem decisões, planejem ações e executem tarefas de forma independente. Ao contrário da IA tradicional, que segue regras predefinidas ou depende exclusivamente do aprendizado estatístico, a IA agêntica apresenta autonomia, adaptabilidade e consciência contextual.
Por que isso é importante?
A forma como interagimos com a tecnologia está mudando. As estruturas agênticas de IA são cruciais para a criação de uma IA de última geração que deixe para trás os modelos rígidos baseados em regras e o aprendizado de máquina padrão.
Esses sistemas permitem que a IA lide com ambientes complexos e dinâmicos, o que os torna essenciais para aplicativos como assistentes com tecnologia de IA, robótica autônoma e agentes de software com autoaperfeiçoamento.
Conceitos-chave
Há três conceitos fundamentais que devem ser levados em conta quando se pensa em estruturas de IA agêntica: autonomia, tomada de decisões e autoaprendizagem.
Basicamente, essas estruturas oferecem suporte a modelos de IA que podem operar de forma independente, tomar decisões com base em dados extraídos por eles mesmos e adaptar e aprimorar suas habilidades analisando resultados anteriores.
1. Autonomia
Os agentes de IA agem de forma independente para atingir metas. Eles não precisam depender de um ser humano para solicitar que façam algo. Eles simplesmente agem.
2. Tomada de decisões
Os agentes de IA podem analisar grandes quantidades de dados na velocidade da luz, o que os capacita a escolher as ações ideais. Eles avaliam as diferentes opções e tomam decisões firmes rapidamente.
3. Aprendizado e adaptabilidade
Os agentes de IA têm a capacidade de refinar seu comportamento ao longo do tempo, aprendendo e se adaptando por meio da experiência. Quanto mais um agente de IA é usado, mais inteligente ele se torna. Ele está constantemente se autoanalisando e revisando ações passadas para ver onde pode tornar as coisas mais eficientes.
Ao integrar esses princípios, as estruturas agênticas de IA estão se tornando sistemas mais inteligentes e autossuficientes que revolucionam os setores, desde a automação até o atendimento ao cliente.
Como funcionam as estruturas agênticas de IA?
Em sua essência, uma estrutura de IA agêntica capacita a IA a funcionar mais como tomadores de decisão autônomos do que como ferramentas passivas. Você poderia pensar nisso como o primeiro passo sério em direção à IA autoconsciente. Ela age de forma independente, pensa por si mesma, aprende continuamente e ajusta sua estratégia para melhorar... As possibilidades são infinitas.
Ao combinar várias técnicas avançadas de IA, como aprendizagem profunda, aprendizagem por reforço e raciocínio simbólico, as estruturas de IA agêntica criam agentes de IA adaptáveis e orientados por objetivos.
Em resumo, as estruturas de IA agêntica criam agentes de IA que:
Governar a si mesmos. Os agentes de IA definem suas próprias metas e ajustam as estratégias em resposta às mudanças ambientais.
São contextualmente conscientes. Eles interpretam e reagem às mudanças de condições em tempo real.
Planejar vários passos à frente. Eles desenvolvem abordagens estruturadas para a solução de problemas, em vez de reagir a informações isoladamente.
Interagir e colaborar. Eles trabalham com outros agentes de IA ou humanos, compartilhando informações e refinando tarefas.
Como os agentes de IA executam as tarefas?
Para funcionar de forma eficaz, a IA agêntica deve seguir um fluxo de trabalho estruturado que lhe permita processar informações, tomar decisões e executar ações de forma coerente e inteligente. Veja como eles fazem isso:
Percepção e processamento de dados
Os agentes de IA coletam e interpretam dados de seu ambiente usando uma combinação de visão, áudio, texto ou dados de sensores. Por exemplo, um carro autônomo com tecnologia de IA coleta dados de câmeras, LIDAR, GPS e outros sensores para entender o ambiente ao seu redor.
Da mesma forma, um agente de IA para reuniões digerirá a conversa, monitorará o vídeo para detectar expressões faciais e o usará para identificar o tom e emoções mais sutis. Se a plataforma de reuniões usar inteligência para várias reuniões, como o tl;dv, a IA também poderá usar chamadas anteriores como contexto, referindo-se a discussões, pontos de ação e relacionamentos de reuniões anteriores.
Raciocínio e planejamento
Depois que os dados são processados, a IA usa vários métodos de raciocínio, como modelagem preditiva, lógica baseada em restrições ou aprendizado por reforço profundo. Isso pode parecer complicado, mas tudo o que você precisa saber é que eles usam esses métodos para determinar o melhor curso de ação.
Um agente de IA no gerenciamento de projetos, por exemplo, pode analisar os fluxos de trabalho da equipe, prever gargalos e otimizar a alocação de recursos. Ele faz isso aproveitando os dados históricos do projeto, o acompanhamento do progresso em tempo real e as métricas de desempenho da equipe.
Execução e adaptação de decisões
Por fim, o agente de IA toma medidas com base em seu raciocínio. Seja executando uma negociação de ações, recomendando conteúdo personalizado ou navegando em um veículo autônomo, a IA refina continuamente sua abordagem com base nos resultados do mundo real.
Por exemplo, os agentes de IA em vendas podem analisar as interações com os clientes, prever quais leads têm maior probabilidade de conversão e adaptar as estratégias de contato de acordo. Os loops de feedback e a recuperação da memória ajudam a otimizar suas decisões futuras, tornando-a cada vez mais eficiente e confiável ao longo do tempo.
Casos de uso e aplicativos
Há vários casos de uso para estruturas de IA agêntica. A mudança é tão revolucionária que é possível encontrar um caso de uso para a IA agêntica em qualquer lugar. Aqui estão os setores mais populares em que as estruturas de IA agêntica já estão começando a criar grandes mudanças:
1. Atendimento ao cliente
Já se foram os dias dos chatbots inúteis que não conseguem nem mesmo entender sua solicitação. Os assistentes virtuais agênticos de IA fornecem respostas em tempo real e sensíveis ao contexto, reduzindo os tempos de espera e aumentando a satisfação do usuário.
Eles podem entender a linguagem natural, como se você estivesse conversando com o ChatGPT, embora também possam entender os problemas em um nível muito mais profundo. Quando um agente de IA para o sucesso do cliente encontra um problema, ele pode obter rapidamente informações da política da empresa, de artigos on-line ou de resoluções de problemas anteriores para corrigi-lo.
Os assistentes de reunião com IA, como Otter.ai, Fireflies.ai e tl;dv, transcrevem conversas, resumem os pontos principais e geram tarefas de acompanhamento. Em um ambiente de atendimento ao cliente, um assistente de reunião com IA pode rastrear problemas recorrentes dos clientes, destacar itens de ação e até sugerir respostas com base em interações anteriores. Seus chatbots podem responder a consultas, agendar acompanhamentos e fornecer insights contextuais, garantindo uma colaboração perfeita e maior eficiência no suporte ao cliente.
2. Análise de dados e inteligência comercial
A análise rápida de dados é o que a IA faz de melhor. É o seu pão e manteiga. Ela automatiza o processamento de dados, identifica padrões e fornece insights acionáveis para aumentar a velocidade e a eficiência das empresas.
Para usar novamente os assistentes de reunião com IA como exemplo, o tl;dv pode analisar várias reuniões de diferentes equipes, identificando tópicos recorrentes e gerando relatórios automatizados. No sucesso do cliente, isso permite que os gerentes rastreiem pontos problemáticos comuns, monitorem as tendências de sentimento do cliente e abordem proativamente os problemas recorrentes antes que eles aumentem.
3. Automação de processos
A IA simplifica e automatiza fluxos de trabalho repetitivos, melhorando a eficiência e reduzindo a intervenção humana. Isso salva a vida de muitas pessoas, pois elimina a necessidade de executar manualmente tarefas tediosas.
Por exemplo, quando um representante de vendas termina uma chamada de vendas, ele geralmente precisa preencher um CRM para gerenciar os registros de clientes de sua empresa. Não são muitos os representantes de vendas que gostam dessa parte do trabalho. Eles preferem conversar com as pessoas, negociar e tentar fechar mais vendas.
No entanto, com o fluxo de trabalho agêntico da IA do tl;dv, eles podem ligar para um cliente em potencial após o outro, com a certeza de que seu CRM será preenchido com ainda mais precisão do que se eles tivessem perdido tempo para fazer isso sozinhos. A IA do tl;dv automatiza esse processo extraindo notas, insights e resumos de reuniões e importando-os diretamente para o seu CRM após cada chamada com o cliente.
4. Desenvolvimento de software
A IA auxilia na codificação, depuração e otimização dos processos de engenharia de software. Esse é um grande avanço que pode causar inovação em muitas áreas diferentes. Os programadores agora podem usar agentes de IA para economizar seu tempo nas tarefas mais tediosas, enquanto os não codificadores podem criar coisas sem aprender uma única linha de código. Bem-vindo ao futuro.
O Github Copilot, o OpenAI Codex e o Cursor sugerem conclusões inteligentes de código, otimizam funções e até geram casos de teste, acelerando o ciclo de desenvolvimento.
5. Otimização de vendas com tecnologia de IA
A IA aprimora os processos de vendas ao automatizar a pontuação de leads, personalizar o alcance e otimizar as estratégias de preços. Ela pode entender seus clientes potenciais e ajudá-lo a direcioná-los com mais eficiência.
Os assistentes de vendas orientados por IA analisam as interações com os clientes, preveem a intenção de compra e sugerem propostas personalizadas com base em insights comportamentais. Se esses assistentes tiverem acesso à inteligência de reuniões, eles também poderão oferecer dicas para lidar com objeções e treinamento de vendas.
Principais componentes de uma estrutura de IA agêntica
Em termos gerais, uma estrutura agêntica de IA é composta de quatro partes principais: memória, planejamento, raciocínio e adaptabilidade. Em resumo, ela pode se lembrar de interações, definir metas para o futuro, pesar os prós e os contras de uma decisão e agir, além de aprender por meio da experiência e da autoanálise para que possa fazer um trabalho melhor da próxima vez.
Vamos dar uma olhada mais de perto em cada componente individualmente:
1. Memória
Os agentes de IA retêm e recuperam o contexto nas interações, melhorando a eficiência a longo prazo. Isso permite que a IA acompanhe o progresso, lembre-se das preferências do usuário e refine as respostas ao longo do tempo.
Isso a torna uma ferramenta incrível para funções voltadas para o cliente, pois ela pode lembrar as preferências do cliente e personalizar as respostas na próxima vez. Um assistente de vendas com IA pode lembrá-lo de conversas anteriores com um cliente em potencial para que você possa mencionar detalhes relevantes e fazer com que o cliente se sinta mais valorizado.
2. Planejamento e definição de metas
As estruturas agênticas de IA usam o aprendizado por reforço e o planejamento heurístico para criar estratégias de longo prazo. Isso permite que elas priorizem objetivos, aloquem recursos de forma eficiente e se ajustem dinamicamente aos cenários em evolução.
Essa abordagem dinâmica das situações é o que faz com que a IA agêntica se destaque como um divisor de águas. Você pode fazer com que a IA entenda seu modelo de negócios específico e ela pode criar planos detalhados para o futuro, adaptando-se em tempo real se as circunstâncias mudarem.
3. Raciocínio e tomada de decisões
Os modelos de IA avaliam diversas variáveis, ponderam as compensações e otimizam as ações para atingir seus objetivos. Eles empregam árvores de decisão avançadas, modelagem probabilística e estruturas baseadas em lógica para avaliar suas opções de forma inteligente.
Um sistema que pode fazer esse tipo de trabalho em uma fração de segundo tem um valor evidente. Ele pode ser usado para prever vendas, prever a rotatividade de clientes e definir metas comerciais realistas.
4. Adaptabilidade e aprendizado
O aprendizado contínuo por meio de loops de feedback garante que a IA permaneça eficaz ao longo do tempo. Isso envolve o refinamento de modelos com base em novos dados, o ajuste de estratégias em resposta a mudanças ambientais e o aprimoramento do desempenho por meio do aprendizado autossupervisionado.
Uma IA que pode aprender e se adaptar é uma IA que pode fazer a diferença. No passado, se um sistema cometesse um erro, você precisaria reprogramá-lo. Agora, ele efetivamente se reprograma. Agora, ele efetivamente se reprograma.
Reunindo tudo
Quando você tem um agente de IA que se lembra de experiências passadas, pode planejar as futuras, pode tomar decisões difíceis rapidamente analisando os dados disponíveis e, em seguida, aprender a melhorar para a próxima vez, você só pode imaginar a quantidade de tempo que ele economizará.
É isso que uma estrutura de IA agêntica cria: um assistente de IA avançado que nunca se cansa ou fica entediado. Ele pode realizar todas as tarefas domésticas em seu nome e maximizar seu potencial para aumentar a eficiência.
Desafios e limitações
Apesar de seu potencial, as estruturas agênticas de IA enfrentam desafios significativos. De preocupações éticas a riscos de segurança, a IA não é uma revolução de trabalho sem riscos. Pode haver desvantagens:
Preocupações éticas
É fundamental garantir que a IA opere dentro dos limites éticos. Questões como violações de privacidade, tratamento injusto e lacunas de responsabilidade devem ser abordadas para promover a confiança em sistemas autônomos de IA.
Sem mencionar que a Goldman Sachs acredita que a IA substituirá 300 milhões de empregos até 2030. Isso é daqui a apenas cinco anos... Embora ela certamente criará muito mais empregos em novos campos que ainda não compreendemos, a preocupação ética com a substituição de trabalhadores humanos pela IA é real.
Preconceito e imparcialidade
Os modelos de IA podem herdar vieses de seus dados de treinamento, o que leva à discriminação ou a uma tomada de decisão falha. Afinal, são apenas os humanos que programam a IA.
Estratégias como auditorias de viés, protocolos de transparência e representação diversificada de dados ajudam a mitigar esse risco. No entanto, ele nunca pode ser eliminado de fato, assim como não pode ser eliminado de um ser humano.
Restrições tecnológicas
A criação de uma IA realmente autônoma requer raciocínio avançado, consciência contextual e adaptabilidade, que ainda são obstáculos tecnológicos. Embora a IA esteja melhorando, ela está longe de ser uma inteligência geral semelhante à humana.
Dito isso, a IA está avançando tão rapidamente agora que supera os humanos em quase todos os benchmarks. Isso não contradiz necessariamente os obstáculos tecnológicos acima, mas ressalta nossa necessidade de criar novos testes para diferenciar a inteligência humana da inteligência artificial.
Riscos de segurança
Os agentes autônomos de IA podem ser vulneráveis a hackers, ataques adversários ou manipulação. Medidas sólidas de segurança cibernética, criptografia e monitoramento constante são essenciais para proteger esses sistemas.
Também é um risco o fato de a OpenAI, a maior empresa de IA do mundo, ser, na verdade, totalmente de código fechado. Ela também violou notoriamente a violação de direitos autorais em quase todos os materiais protegidos por direitos autorais existentes e saiu impune. Quem sabe o que eles estão fazendo com seus dados agora.
Sem mencionar que, na semana passada, a OpenAI informou que mais de 20 milhões de contas de usuários haviam sido invadidas e seus dados listados para venda na dark web. Se seus agentes de IA forem comprometidos, pode haver uma carnificina.
Comparação com modelos tradicionais de IA
A IA tradicional segue algoritmos predefinidos. Ela não é capaz de tomar decisões por si só, adaptar-se a novas situações ou planejar com antecedência. A IA agêntica, por outro lado, leva as coisas em uma direção nova e ousada. Ela oferece:
Maior autonomia. Os agentes de IA operam de forma independente, exigindo intervenção humana mínima e se ajustando dinamicamente às condições variáveis.
Adaptabilidade aprimorada. Esses sistemas aprendem com a experiência, o que lhes permite refinar estratégias, adaptar-se aos dados em evolução e melhorar o desempenho ao longo do tempo.
Tomada de decisões mais complexas. Os agentes de IA podem planejar, raciocinar e executar processos de várias etapas, o que os torna altamente eficazes em áreas como gerenciamento da cadeia de suprimentos, marketing personalizado e pesquisa orientada por IA.
IA Agêntica RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ao combinar LLMs com recuperação em tempo real de vastos conjuntos de dados, a IA agêntica pode fornecer percepções precisas e contextualmente relevantes e melhorar a qualidade da tomada de decisões.
Aqui está uma tabela que facilita a compreensão das diferenças entre as estruturas de IA agêntica e os modelos tradicionais de IA:
Recurso | Estrutura de IA Agêntica | IA tradicional |
Autonomia | Altamente autônomo, pode tomar decisões independentes e se adaptar dinamicamente | Requer intervenção humana para decisões importantes |
Tomada de decisões | Orientado por metas, capaz de fazer planejamento estratégico de longo prazo | Normalmente reativo, tomando decisões com base em uma lógica pré-programada |
Abordagem de aprendizado | Aprende continuamente e se aprimora por meio da interação | Treinado em conjuntos de dados estáticos, requer retreinamento para atualizações |
Flexibilidade | Pode generalizar em várias tarefas e ambientes | Especializado em tarefas específicas, tem dificuldades com a generalização |
Adaptabilidade | Ajusta-se a novos dados, ambientes e metas em tempo real | Adaptabilidade limitada, requer ajuste manual para mudanças |
Envolvimento humano | Necessidade de supervisão mínima; opera com tomada de decisão semelhante à humana | Requer monitoramento e ajustes humanos |
Execução de tarefas | Pode executar de forma autônoma fluxos de trabalho complexos e de várias etapas | Executa tarefas predefinidas sem se adaptar a novos desafios |
Como as estruturas agênticas de IA aumentam a produtividade
As estruturas agênticas de IA simplificam os fluxos de trabalho automatizando a tomada de decisões, reduzindo a intervenção manual e otimizando tarefas complexas. Isso facilita sua vida, pois cuida das coisas que você gostaria de não ter que fazer. Dessa forma, ela impulsiona a inovação, pois libera seu tempo para se concentrar em tarefas para as quais você está mais motivado.
Na verdade, a GenAI está preparada para contribuir com US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões anuais para o PIB global até 2030. O mesmo estudo enfatiza que o futuro da GenAI é agêntico, em que os agentes de IA colaboram em tempo real para automatizar tarefas complexas e melhorar a tomada de decisões.
Vários setores já começaram a se beneficiar disso, pois as empresas podem operar com mais eficiência e eficácia. Vamos dar uma olhada em três maneiras principais pelas quais as estruturas agênticas de IA aumentam a produtividade:
1. Execução mais rápida de tarefas
Ao delegar tarefas repetitivas e demoradas a agentes de IA, as empresas podem acelerar a execução do fluxo de trabalho. Por exemplo, os chatbots de atendimento ao cliente com tecnologia de IA podem lidar com milhares de consultas simultaneamente, reduzindo o tempo de espera e liberando os agentes humanos para questões mais complexas.
Em ambientes de trabalho remotos e assíncronos, os assistentes de reunião com tecnologia de IA podem transcrever, resumir e extrair automaticamente os principais pontos de ação das discussões. Eles permitem que as equipes permaneçam alinhadas sem ter que passar horas revisando as anotações.
2. Redução dos custos operacionais
A automação orientada por IA reduz a necessidade de trabalho manual em muitas tarefas, levando a uma economia substancial de custos. Nos setores que dependem muito de documentação e conformidade, as ferramentas de IA podem simplificar a entrada de dados, automatizar a geração de relatórios e garantir a adesão às normas com o mínimo de intervenção humana. Basicamente, elas se tornarão suas novas melhores amigas!
Da mesma forma, as empresas que dependem da colaboração virtual podem usar a IA para reduzir o tempo e os recursos gastos em acompanhamentos administrativos. Quando as pequenas coisas se tornam automáticas, elas não esgotam sua carteira.
3. Melhoria da precisão e da eficiência
Os sistemas de IA são programados com base em grandes conjuntos de dados e algoritmos avançados para minimizar os erros humanos. Como resultado, eles tomam decisões mais precisas com mais frequência. Por exemplo, os assistentes de reunião com tecnologia de IA garantem que as principais conclusões das discussões sejam capturadas e organizadas corretamente, evitando mal-entendidos e reduzindo a necessidade de discussões repetidas.
Em empresas jurídicas e de consultoria, a IA pode ajudar na revisão de documentos, na análise de contratos e no resumo, melhorando a precisão e liberando os profissionais para se concentrarem em tarefas estratégicas. Sempre que há dados envolvidos, a IA é um mestre. Ela pode pegar enormes conjuntos de dados e condensá-los em sua essência em segundos.
O papel dos LLMs nos sistemas de IA agêntica
Os LLMs (Large Language Models, Modelos de Linguagem Grandes) desempenham um papel fundamental nos sistemas de IA agêntica, atuando como o principal mecanismo de raciocínio e tomada de decisões. Sem os LLMs, a IA agêntica não estaria nem perto do nível atual. Veja por que os LLMs são essenciais para os sistemas de IA agêntica:
Compreensão de linguagem natural. Os LLMs permitem que a IA interprete e gere respostas semelhantes às humanas com compreensão diferenciada. Sem isso, os agentes de IA seriam robóticos e monótonos.
Retenção de contexto. Eles permitem que a IA rastreie as interações, mantenha a continuidade e melhore o desempenho ao longo do tempo por meio do aprendizado aprimorado pela memória. Remova os LLMs da equação e você terá agentes de IA que não são capazes de reter informações ou se aperfeiçoar.
Tomada de decisões aprimorada. Eles utilizam vastas bases de conhecimento, recuperação de dados em tempo real e raciocínio contextual para informar respostas mais inteligentes e dinâmicas. Se isso estivesse faltando, os agentes de IA teriam muito menos conhecimento.
Solução autônoma de problemas. Eles podem gerar soluções para consultas complexas, adaptando estratégias com base no feedback do usuário e refinando os resultados por meio da aprendizagem iterativa. Os agentes de IA não são os mesmos sem esse recurso fundamental.
Melhores ferramentas de IA para fluxos de trabalho autônomos
As estruturas agênticas orientadas por IA permitem uma automação autônoma, adaptável e orientada por metas. Abaixo, você pode encontrar algumas ferramentas excelentes categorizadas por setor, enfatizando sua função em fluxos de trabalho autônomos.
Negócios e produtividade
Nesta seção, você encontrará várias ferramentas de IA que otimizam os fluxos de trabalho, as reuniões e a tomada de decisões.
- tl;dv. É um assistente de reunião com IA que grava, transcreve e resume suas reuniões gratuitamente. Faça o upgrade para desbloquear fluxos de trabalho com inteligência artificial pós-chamada, em que as anotações da reunião podem ser sincronizadas com seus CRMs em um piscar de olhos. Explore sua inteligência para várias reuniões e faça uma análise contextualizada de várias chamadas ao mesmo tempo.
- Fireflies. Outro assistente de reunião com IA, o Fireflies automatiza as anotações das reuniões, resume as discussões das reuniões e destaca os itens de ação para manter a responsabilidade. Ele também se integra ao seu CRM e a outras ferramentas de produtividade. É bastante limitado em seu plano gratuito e as avaliações dos usuários apontam para a disponibilidade de sua equipe de suporte. Para obter mais variedade, confira os melhores agentes de IA para reuniões.
- Reclaim. Essa ferramenta é uma plataforma de agendamento inteligente orientada por IA para otimizar reuniões de equipe, sessões de trabalho profundo e intervalos.
- ClickUp: automatiza a geração de fluxo de trabalho, a priorização de tarefas e a elaboração de documentos. Ele pode ser criado para qualquer tipo de trabalho e ajuda a organizar todas as suas diferentes tarefas em uma ordem focada.
Finanças e comércio
Os agentes de IA podem analisar mercados, automatizar negociações e gerenciar riscos, o que os torna uma excelente adição aos modelos de negócios financeiros. Aqui estão alguns exemplos de ferramentas poderosas de IA para finanças e comércio:
- Kavout. Preveja o mercado de ações e automatize as negociações com essa poderosa ferramenta.
- AlphaSense. Essa ferramenta de pesquisa financeira com IA analisa de forma autônoma as chamadas de resultados, os registros da SEC e as notícias em busca de insights.
- Numerai. Trata-se de um fundo de hedge de IA que faz crowdsourcing de modelos de aprendizado de máquina para negociação.
Marketing e vendas
Aqui, você encontrará agentes de IA para engajamento do cliente, geração de leads e personalização. Essa área está crescendo muito com os agentes de IA recentemente, portanto, é uma boa ideia acompanhar a concorrência. Aqui estão algumas das melhores ferramentas para dar uma olhada:
- Jasper AI. Essa ferramenta fornece geração de conteúdo com base em IA para blogs, e-mails e anúncios.
- Drift. Trata-se de uma ferramenta de marketing conversacional com IA que qualifica leads e agenda reuniões de forma autônoma. Ela pode economizar horas semanais para sua equipe.
- People.ai. Essa plataforma de inteligência de receita orientada por IA foi criada para equipes de vendas. É uma plataforma de vendas personalizada que ajuda você a expandir seus negócios.
Jurídico e conformidade
Se estiver procurando por análise de contratos, pesquisa jurídica e automação de fluxo de trabalho com base em IA, você precisará de uma dessas ferramentas épicas:
- Harvey AI. Obtenha seu assistente de IA para pesquisa jurídica, análise de contratos e previsões de casos.
- Kira Systems. É uma ferramenta de revisão de contratos com IA que automatiza sua due diligence.
- Evisort. É uma ferramenta de monitoramento de conformidade e gerenciamento do ciclo de vida de contratos com IA que ajuda a economizar o tempo da sua equipe de conformidade. Ela também aumenta a eficiência.
O futuro das estruturas de inteligência artificial
Com a inteligência artificial, o futuro ainda está sendo escrito. Será que veremos uma revolução no estilo Terminator, uma distopia no estilo Matrix ou algo mais positivo para a humanidade?
De qualquer forma, há algumas coisas que podemos esperar com certeza:
Estruturas regulatórias mais fortes
Como uma nova tecnologia, a IA tem pouquíssimas regulamentações. As empresas estão correndo para criar a próxima grande descoberta, mas ninguém está se mobilizando para regulamentar o desenvolvimento. O medo reside no fato de que há vários concorrentes de diferentes empresas e países, todos correndo para atingir o mesmo objetivo: se as regulamentações surgirem em um lugar, isso não restringirá o desenvolvimento em outro.
Regulamentações mais rígidas permitiriam que as estruturas de agentes de IA fossem desenvolvidas de forma mais ética. Só podemos supor que isso se tornará uma questão mais urgente com o passar do tempo.
Maior integração com a computação quântica
A solução avançada de problemas atingirá níveis totalmente novos quando a computação quântica for desenvolvida o suficiente para ser combinada com a IA. Em vez do binário comum - uns ou zeros - a computação quântica usa partículas quânticas para operar como uns e zeros simultaneamente.
A velocidade com que a computação quântica pode resolver problemas é impressionante. O computador quântico atual mais potente pode superar o supercomputador mais potente do mundo em 100 trilhões de vezes em um experimento específico! Esse é um número incompreensível. Para tentar colocar isso em perspectiva, se você contasse de 1 a 100 trilhões, levaria cerca de 3 milhões de anos.
Colaboração aprimorada entre humanos e IA
Com o passar do tempo, a IA compreenderá os seres humanos em um nível mais profundo. Ainda não se sabe se algum dia ela conseguirá reproduzir totalmente as emoções - ou se isso é bom. No entanto, está bem claro que o pedal do acelerador está no chão quando se trata de desenvolvimento de IA. O que isso significa para nós é uma personalização mais forte, melhor compreensão e criatividade colaborativa.
Se os setores maiores adotarem o uso da IA em larga escala, poderemos ver mudanças globais drásticas em um espaço de tempo muito curto. Por exemplo, as equipes humanas de IA podem revolucionar a pesquisa médica, o tratamento personalizado e as soluções de saúde pública.
Como implementar uma estrutura de IA agêntica em sua empresa
Se estiver convencido do poder da IA, você desejará implementá-la em sua empresa o mais rápido possível. Para integrar uma estrutura agêntica de IA de forma eficaz:
Avalie suas necessidades. Determine quais tarefas se beneficiam mais da automação. Use-a onde ela for mais eficaz. Pense: análise de dados, automação de tarefas, precisão e eficiência.
Escolha os modelos corretos de IA. Selecione soluções de IA que se alinhem às suas necessidades de negócios. Se quiser automatizar os fluxos de trabalho pós-chamada, você usará um assistente de reunião de IA como o tl;dv. Outros problemas exigem outras soluções.
Integrar a IA aos sistemas existentes. Garanta uma comunicação perfeita entre a IA e seus processos de negócios existentes. Se possível, encontre uma maneira de unir suas ferramentas em um fio coeso. Isso ajudará quando se trata de automação.
Implementar ciclos de feedback. Garanta que os sistemas de IA aprendam e melhorem com o tempo. Dessa forma, seu sistema pode evoluir com o tempo.
Estabelecer proteções e supervisão humana. Defina considerações éticas e pontos de intervenção. Você deseja manter a privacidade e a segurança do usuário. É importante que haja um dispositivo à prova de falhas para assumir o controle se algo der errado.
- Monitorar e otimizar. Avalie regularmente o desempenho da IA e faça ajustes quando necessário.
Ao aproveitar as estruturas agênticas de IA, as empresas podem melhorar a tomada de decisões, acelerar a execução de tarefas e impulsionar a inovação em um cenário digital competitivo.
Comece a usar as estruturas de IA agêntica hoje mesmo!
As estruturas agênticas de IA são a força vital que permite que os agentes de IA operem como fazem. Ao empregar estruturas agênticas de IA, você está levando sua empresa para o próximo nível. Mais importante ainda, você estará posicionando a si mesmo e a sua empresa como líderes do setor. Aqueles que não conseguirem fazer a mudança para estruturas agênticas de IA provavelmente ficarão para trás à medida que os resultados se agravarem.
Há muitas ferramentas agênticas gratuitas disponíveis para você experimentar. O tl;dv, por exemplo, tem um plano freemium que desbloqueia gravações, transcrições e resumos ilimitados de reuniões, além de vários recursos limitados de IA. Inscreva-se e comece sua jornada de IA agêntica hoje mesmo.
