Como funcionam os agentes de IA?

De acordo com um estudo encomendado pela Microsoft para a Edelman Comunicação, 74% das MPMEs disseram que estão utilizando a inteligência artificial (IA) sempre ou muitas vezes, sendo que 90% delas procura adotar essa tecnologia atualmente.

Já o relatório Índice de Tendências de Trabalho 2024, desenvolvido pelo LinkedIn em parceria com a Microsoft com mais de 31 mil trabalhadores em todo o mundo, mostra que 66% dos executivos globais rejeitam candidatos sem competências em IA, 58% dos líderes no Brasil descartam profissionais sem habilidades em IA e 87% da alta gestão no país considera a tecnologia fundamental para competitividade.

Dados como esses não deixam dúvidas sobre a importância da IA e o papel extremamente relevante que esse recurso já tem e terá cada vez mais no mercado de trabalho. Porém, para que seus resultados sejam realmente positivos e transformem os negócios, é preciso que as empresas e os colaboradores entendam profundamente sobre suas peculiaridades e funcionamentos.

Nesse sentido, um dos pontos a serem estudados e compreendidos são os agentes de IA, que nada mais são do que sistemas de software ou hardware que realizam tarefas de forma autônoma, interagindo com o ambiente e tomando decisões baseadas em algoritmos de inteligência artificial para atingir objetivos específicos. Eles são usados, por exemplo, para automatizar processos empresariais, aumentando a eficiência e a produtividade nas organizações, podendo realizar tarefas repetitivas, como entrada de dados e atendimento ao cliente, permitindo que funcionários se concentrem em atividades mais estratégicas.

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Mas como exatamente eles funcionam? Esses agentes são projetados para simular processos cognitivos humanos, operando por meio de percepções obtidas do ambiente e ações calculadas para atingir determinadas finalidades. Eles variam em complexidade dependendo da tarefa, desde simples agentes reflexos que respondem a estímulos imediatos, até sistemas mais sofisticados que planejam e tomam decisões com base em objetivos.

Eles podem ser categorizados em diversas arquiteturas e tipos dependendo da forma como processam informações e tomam decisões: temos os de Reflexos Simples, que funcionam com regras de condição-ação e não possuem memória interna, respondendo apenas com base na percepção atual; os Reflexivos Baseados em Modelos, que utilizam um modelo do mundo para tomar decisões mais informadas e armazenam histórico de percepções; os Baseados na Utilidade, que avaliam diferentes ações considerando a utilidade esperada para alcançar resultados ótimos, e os Baseados em Objetivos, que focam em atingir certos objetivos, utilizando planeamento e ajuste contínuo de ações.

Cada tipo tem suas particularidades que os tornam adequados para diferentes aplicações dentro da inteligência artificial. Para entender melhor como eles atuam, é importante compreender também sobre os sistemas de percepção e atuação, parte essencial dos agentes de IA, que possibilitam a coleta de dados do ambiente para processar as informações seja por meio de dispositivos como câmeras, microfones e sensores de proximidade, que detectam mudanças no ambiente e fornecem dados em tempo real, ou aqueles focados no processamento de informações, nos quais os dados capturados são processados por algoritmos de IA para gerar uma resposta apropriada. Nesse processo temos ainda os atuadores, que executam ações, como mover um braço robótico ou responder a uma consulta.

Por que agentes de IA ganham relevância?

Esses sistemas trabalham juntos para garantir que os agentes de IA possam interagir com o ambiente de forma eficiente. Para isso, utilizam percepções para entender o que está ao seu redor e ações para mudar o espaço de acordo com seus objetivos. Ou seja, logo após notarem seu entorno, os agentes realizam ações baseadas em algoritmos que processam as informações coletadas e decidem a melhor maneira de atingir os propósitos estipulados. Essas ações podem ser simples, como mover um objeto, ou complexas, como negociar com outro agente.

É importante destacar que os agentes de IA precisam de um modelo interno do ambiente para tomar decisões inteligentes, que deve ser uma representação interna que ele cria com base nas suas percepções. Isso o ajuda a entender melhor o ambiente e planejar suas ações futuras. Portanto, um modelo bem construído permite que o agente simule diferentes cenários antes de decidir qual atitude tomar, o que aumenta a eficácia na tomada de decisões e reduz erros. Em ambientes dinâmicos, o modelo interno precisa ser constantemente atualizado para refletir mudanças.

Além disso, os agentes de IA são capazes de se aprimorar e se adaptar ao longo do tempo, graças a mecanismos avançados de aprendizagem e ao feedback contínuo. Eles ajustam seu comportamento com base nos dados recebidos e nas interações com seu entorno. Então, diferentemente dos agentes reflexivos simples, que apenas reagem ao ambiente sem modificação, os de aprendizagem processam o feedback que recebem para ajustar suas futuras ações.

Fica cada vez mais claro que os agentes de IA têm transformado diversos setores, trazendo produtividade e eficiência. Eles estão sendo implementados em atividades rotineiras, desde a automação em empresas até na educação, ajudando a personalizar a aprendizagem e aprimorando a capacitação profissional, além do setor da saúde, auxiliando no diagnóstico de doenças, análise de imagens médicas,  recomendações de tratamento e monitoramento da saúde dos pacientes continuamente, proporcionando cuidados mais precisos e individualizados. Portanto, entender o seu funcionamento é essencial para identificar quando, onde e como aplicá-lo para otimizar processos e usufruir de todos os seus benefícios.

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