A ascensão dos sistemas agênticos: de bots a agentes

Quando a IA generativa surgiu, as pessoas a usavam principalmente para coisas simples, como criar receitas ou planejar viagens. Mas, à medida que os usuários se familiarizaram com o que a IA generativa é capaz de fazer, também ficaram mais curiosos sobre o potencial dela para lidar com tarefas comuns relacionadas ao trabalho, como redigir e-mails, resumir notas de reuniões e elaborar documentos.

Agora, toda empresa quer ser uma empresa com IA. De fato, a urgência executiva de colocar a tecnologia em uso aumentou sete vezes nos últimos seis meses, e agora é uma das principais preocupações das empresas, acima da inflação ou da economia em geral. Além disso, 77% dos líderes de negócios temem perder a revolução da IA se não a implementarem em breve.

"Agora, toda empresa quer ser uma empresa com IA." — Jayesh Govindarajan, ​​vice-presidente executivo da Salesforce AI Platform

Eles estão absolutamente certos. As empresas que ainda não implementaram a IA correm o risco de perder um terreno significativo para os concorrentes, e isso pode acontecer mais rapidamente do que elas pensam, à medida que passamos de chatbots para copilotos e para agentes de IA autônomos ou "sistemas agênticos".

Muito antes do surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e de a IA generativa estimular um sério interesse de empresas e até mesmo do consumidor na inteligência artificial, muitos de nós já interagíamos com chatbots de IA rudimentares, sem nem mesmo saber disso. Esses bots estavam ao nosso redor, lidando com tarefas simples e predefinidas, como responder a perguntas frequentes comuns ou recomendar produtos com base no histórico do comprador. As empresas têm usado os bots ativamente para oferecer melhores experiências aos clientes, com mais eficiência e economia. O Salesforce Einstein Bots, por exemplo, é usado por mais de 3.000 clientes e gerencia cerca de 65 milhões de sessões por mês.

O Aeroporto de Heathrow tem usado os chatbots do Einstein para oferecer suporte 24 horas por dia, respondendo a 4.000 perguntas por mês e ajudando a reduzir o volume de atendimento de chamadas em 27%. O Heathrow registrou um aumento de 450% no uso do chat ao vivo desde seu lançamento em maio de 2023, liberando o tempo dos agentes e melhorando a eficiência. E hoje, o Aeroporto de Heathrow observa interações por contato cerca de 40 a 60 segundos mais rápidas nos call centers que usam os chatbots do Einstein.

Os bots, no entanto, normalmente se limitam a scripts específicos e às vezes podem parecer robóticos porque carecem de linguagem natural e recursos de raciocínio. Além disso, quando não são baseados em dados corporativos e metadados que envolvem os clientes, os bots não têm nuances, contexto nem personalização.

Os copilotos começaram a mudar isso adicionando IA generativa, processamento de linguagem natural (NLP) e, para casos de uso comercial, CRM, no intuito de simplificar as tarefas rotineiras e fornecer sugestões mais dinâmicas e menos artesanais no fluxo de trabalho. O Einstein Copilot da Salesforce, por exemplo, permite que as empresas usem seus próprios dados e metadados exclusivos por meio do Data Cloud, integrado ao Agentforce, para produzir avançados insights e recomendações para os clientes enquanto usam o Einstein Trust Layer para ajudar a manter a privacidade e a governança de dados. Ao contrário de outros assistentes ou copilotos de IA que não têm dados corporativos adequados para gerar respostas úteis, o Einstein Copilot é um copiloto de nível corporativo que permite aos clientes gerar respostas usando seus próprios dados privados e confiáveis.

A Bombardier, uma grande fabricante de jatos que projeta, constrói e faz a manutenção de aeronaves de alto desempenho para indivíduos, empresas e governos em todo o mundo, está usando o Einstein Copilot para consolidar as informações necessárias sobre clientes potenciais para representantes de vendas antes de reuniões e fornecer recomendações sobre a melhor forma de engajar. O Einstein Copilot economiza o tempo da equipe de vendas, que pode investir esse tempo economizado para conhecer novos clientes potenciais e dar suporte aos clientes existentes, transcrevendo notas de voz de reuniões e interações com clientes.

"O Einstein Copilot economiza o tempo da equipe de vendas, que pode investir esse tempo economizado para conhecer novos clientes potenciais e dar suporte aos clientes existentes, transcrevendo notas de voz de reuniões e interações com clientes." — Jayesh Govindarajan, ​​vice-presidente executivo da Salesforce AI Platform

Ainda assim, os copilotos não são totalmente autônomos. Para casos de uso comercial, eles são extremamente úteis para auxiliar em atividades como agendar reuniões, atualizar registros de CRM, redigir e-mails e conduzir pesquisas preliminares. Em geral, os copilotos podem orquestrar ações complexas em nome do usuário, mas precisam que essas habilidades sejam configuradas e necessitam de um certo grau de apoio para obter o melhor desempenho. Eles são quase como estagiários ou recém-contratados que são superinteligentes e bons em trabalhos simples, mas precisam de orientação e supervisão para fazer muito mais.

Para isso, você precisa de sistemas agênticos, que podem ser entendidos como colegas digitais confiáveis, em vez de assistentes digitais.

Eles são uma forma avançada de IA e podem realizar planejamento, raciocínio e orquestração de alto nível sem precisar de muita ajuda humana. Ao contrário dos programas de software tradicionais que seguem regras predefinidas, os agentes de IA autônomos não apenas melhoram a produtividade, mas também capacitam os colaboradores com novas habilidades e competências, construindo com os clientes relacionamentos mais profundos que abrangem todas as interações e oferecem margens mais altas ao automatizar totalmente as tarefas rotineiras. Eles também interagem com colegas humanos e clientes de maneiras semelhantes às interações humanas.

Por exemplo, a Salesforce anunciou recentemente dois novos agentes de vendas totalmente autônomos para ajudar a dimensionar e treinar equipes de vendas. Baseado no Agentforce, o Agentforce SDR Agent interage de forma autônoma com leads recebidos em linguagem natural para responder a perguntas, lidar com objeções e agendar reuniões para vendedores humanos. O Agente de coach de vendas do Agentforce, por sua vez, participa de forma autônoma de encenações com vendedores, simulando um comprador durante chamadas de descoberta, apresentação ou negociação.

Este anúncio ocorreu após o lançamento, em julho, do primeiro agente de IA totalmente autônomo da Salesforce, o Agentforce Service Agent, que oferece suporte confiável ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, em uma ampla variedade de problemas de serviço sem cenários pré-programados. No mesmo mês, a Salesforce também anunciou uma parceria com a Workday para oferecer um novo assistente de IA para serviços do funcionário, como integração, benefícios de saúde e desenvolvimento de carreira. A expectativa para os próximos meses é de que a Salesforce lance outros agentes de IA para automatizar funções de trabalho para profissões específicas. Alguns desses agentes estarão prontos para uso assim que saírem da caixa. Outros serão personalizáveis para atender às necessidades específicas de uma empresa.

Logo no início, muitos desses agentes trabalharão de forma independente, o que significa que não interagirão com outros agentes focados em tarefas diferentes. Mas isso mudará porque, assim como um representante de vendas precisa interagir com agentes de atendimento e profissionais de marketing, ou um líder de RH precisa consultar regularmente advogados internos ou gerentes de contratação, no final, agentes de IA autônomos precisarão se unir a outros agentes.

Obviamente, tudo isso pode ficar bem complicado, e é por isso que uma plataforma unificada de agentes como o Agentforce será necessária para criar, treinar e supervisionar agentes de IA autônomos personalizados que trabalham de forma independente ou conjunta. Como qualquer empresa no mundo físico, o mundo agêntico precisará de sistemas como esse para supervisionar e monitorar agentes, implantá-los rapidamente quando e onde forem necessários, auditar seu desempenho e, ao mesmo tempo, responsabilizá-los pelo cumprimento de suas metas.

Ainda há muito o que explorar e entender quando se trata de sistemas agênticos. Essa jornada é semelhante à evolução da direção autônoma. A tecnologia começou mesmo com carros fornecendo recursos específicos que os motoristas têm a opção de ativar, como avisos de saída de faixa, estacionamento automático e frenagem de emergência. Mas, com o avanço da ‌tecnologia, começamos a ver táxis sem motorista transportando passageiros pelas ruas mais movimentadas da cidade.

A questão é: assim como ocorre em qualquer coisa autônoma, existe um espectro de opções operando de forma independente ou em conjunto. Não serão apenas chatbots, copilotos ou agentes atendendo às necessidades de negócios,‌ serão todos eles operando em conjunto para moldar o futuro da TI corporativa.

"Não serão apenas chatbots, copilotos ou agentes atendendo às necessidades de negócios,‌ serão todos eles operando em conjunto para moldar o futuro da TI corporativa." — Jayesh Govindarajan, ​​vice-presidente executivo da Salesforce AI Platform

Muitos líderes de negócios têm receio de agentes de IA totalmente autônomos, pois a confiança na tecnologia ainda está sendo desenvolvida. Eles estão cientes da possibilidade de erros se usarem dados desatualizados, o que pode afetar a eficiência.

Mas, usando continuamente dados da própria empresa em vez de aplicar periodicamente modelos de treinamento a informações publicamente disponíveis (como fazem alguns LLMs), é possível superar os problemas de precisão e relevância. Além disso, os problemas de confiança podem ser resolvidos de forma semelhante, com a execução de consultas de IA por meio de sistemas como o Einstein Trust Layer, que executam funções como mascarar informações pessoalmente identificáveis (PII) e definir parâmetros claros e proteções para os agentes de IA seguirem.

É essencial que os agentes de IA entendam e executem suas capacidades expansivas, mas é igualmente importante, se não mais, que eles reconheçam suas limitações e entendam quando a intervenção humana é necessária. Nossos agentes são treinados para recuar, detectar quando não sabem alguma coisa e, com as proteções adequadas, realizar a transferência do agente para o humano.

Durante todo o processo de implementação da IA, trabalhamos com nossos clientes e oferecemos soluções personalizadas, promovendo uma sensação de facilidade e confiança enquanto os clientes adotam o espectro de capacidades autônomas da IA no mercado atual. Agora é hora de tirar nosso foco do que é possível e nos prepararmos para o que é inevitável.

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