Solucionar problemas empresariais explicando “o que” é necessário ou “qual” é o objetivo, mas sem precisar pré-programar o “como”.
Em resumo, essa é a proposta da Agentic AI, o novo paradigma da arquitetura autônoma multiagente que, de forma colaborativa, é capaz de resolver novas tarefas complexas de maneira flexível e simples.
A chamada segunda grande onda de IA Generativa consiste em soluções de software inteligentes (agentes) que ampliam a inteligência dos modelos de IA Generativa, permitindo que eles “raciocinem” para resolver problemas empresariais.
Estas soluções possuem um “inventário” de funções e recursos corporativos à sua disposição, as chamadas “ferramentas” (conversão de fala em texto, visão computacional, pesquisa na Web, wescrapping, execução de código, API calling etc.). O agente consegue enfrentar um novo problema sabendo apenas o que precisa ser feito, o “quê”. Graças à IA generativa, a técnica “divisão e conquista” pode ser aplicada, dividindo o problema em subproblemas, até um nível de granularidade em que cada subproblema é resolvido com uma das “ferramentas” existentes. Ou seja, o agente é capaz de planejar o “como” e executá-lo.
A grande promessa da Agentic AI, por se tratar de uma capacidade emergente, é automatizar, dimensionar e/ou habilitar processos de negócios que exijam ações cognitivas de forma flexível e mutável. Isso inclui resolver um incidente, projetar e executar uma ação comercial, concluir um processo de contratação, atender a uma nova demanda ou reprogramar a entrega de uma remessa.
Dessa forma, esses agentes são considerados os pilares do que chamamos de “cadeias de valor inteligentes ou dinâmicas”, que não são pré-fixadas, mas se adaptam a diferentes cenários e permitem o máximo de adaptabilidade e flexibilidade para atender às exigências em constante mudança do mercado atual.
Os benefícios propostos pela Agentic AI abrangem praticamente qualquer setor e inúmeros processos em todos as áreas, tanto nos negócios quanto nos processos de suporte interno, incluindo, é claro, o ciclo de vida do software.
O desenvolvimento e a operação de software são atividades que se caracterizam por suas tarefas de repetição cognitiva. Um desenvolvedor, um analista ou um operador, em seu trabalho diário, aplica seu conhecimento, experiência e inteligência para resolver situações que podem ser aceleradas com esse novo paradigma. Poderíamos, por exemplo, ter agentes que monitoram a plataforma e, em caso de erro, analisam o registro, identificam o problema e sugerem um ajuste no código ou até mesmo o implementam diretamente.
Outra grande expectativa do mundo da Agentic AI com a qual podemos sonhar nos próximos anos está ligada ao conceito de data flywheel. Isso significa que os agentes não apenas resolverão uma situação que não conheciam a priori, mas também poderão considerar os resultados da aplicação de seu plano para melhorar as decisões de planos futuros. Isso gera um “ciclo" no qual o agente aprende e melhora de forma contínua e autônoma.
Estamos no início da jornada do paradigma Agentic AI, mas a tecnologia subjacente já está atingindo um nível de maturidade suficiente para que as empresas comecem a explorar casos de uso em potencial e a fazer experimentos, com a certeza de que, nos próximos anos, essa tecnologia trará mudanças relevantes e vantagens competitivas importantes, assim como mudará potencialmente as arquiteturas empresariais das empresas. Para isso, basta que nós, como comunidade de IA, aproveitemos a oportunidade e comecemos a confiar nesses tipos de soluções.
Em resumo, essa é a proposta da Agentic AI, o novo paradigma da arquitetura autônoma multiagente que, de forma colaborativa, é capaz de resolver novas tarefas complexas de maneira flexível e simples.
A chamada segunda grande onda de IA Generativa consiste em soluções de software inteligentes (agentes) que ampliam a inteligência dos modelos de IA Generativa, permitindo que eles “raciocinem” para resolver problemas empresariais.
Estas soluções possuem um “inventário” de funções e recursos corporativos à sua disposição, as chamadas “ferramentas” (conversão de fala em texto, visão computacional, pesquisa na Web, wescrapping, execução de código, API calling etc.). O agente consegue enfrentar um novo problema sabendo apenas o que precisa ser feito, o “quê”. Graças à IA generativa, a técnica “divisão e conquista” pode ser aplicada, dividindo o problema em subproblemas, até um nível de granularidade em que cada subproblema é resolvido com uma das “ferramentas” existentes. Ou seja, o agente é capaz de planejar o “como” e executá-lo.
A grande promessa da Agentic AI, por se tratar de uma capacidade emergente, é automatizar, dimensionar e/ou habilitar processos de negócios que exijam ações cognitivas de forma flexível e mutável. Isso inclui resolver um incidente, projetar e executar uma ação comercial, concluir um processo de contratação, atender a uma nova demanda ou reprogramar a entrega de uma remessa.
Dessa forma, esses agentes são considerados os pilares do que chamamos de “cadeias de valor inteligentes ou dinâmicas”, que não são pré-fixadas, mas se adaptam a diferentes cenários e permitem o máximo de adaptabilidade e flexibilidade para atender às exigências em constante mudança do mercado atual.
Os benefícios propostos pela Agentic AI abrangem praticamente qualquer setor e inúmeros processos em todos as áreas, tanto nos negócios quanto nos processos de suporte interno, incluindo, é claro, o ciclo de vida do software.
O desenvolvimento e a operação de software são atividades que se caracterizam por suas tarefas de repetição cognitiva. Um desenvolvedor, um analista ou um operador, em seu trabalho diário, aplica seu conhecimento, experiência e inteligência para resolver situações que podem ser aceleradas com esse novo paradigma. Poderíamos, por exemplo, ter agentes que monitoram a plataforma e, em caso de erro, analisam o registro, identificam o problema e sugerem um ajuste no código ou até mesmo o implementam diretamente.
Outra grande expectativa do mundo da Agentic AI com a qual podemos sonhar nos próximos anos está ligada ao conceito de data flywheel. Isso significa que os agentes não apenas resolverão uma situação que não conheciam a priori, mas também poderão considerar os resultados da aplicação de seu plano para melhorar as decisões de planos futuros. Isso gera um “ciclo" no qual o agente aprende e melhora de forma contínua e autônoma.
Estamos no início da jornada do paradigma Agentic AI, mas a tecnologia subjacente já está atingindo um nível de maturidade suficiente para que as empresas comecem a explorar casos de uso em potencial e a fazer experimentos, com a certeza de que, nos próximos anos, essa tecnologia trará mudanças relevantes e vantagens competitivas importantes, assim como mudará potencialmente as arquiteturas empresariais das empresas. Para isso, basta que nós, como comunidade de IA, aproveitemos a oportunidade e comecemos a confiar nesses tipos de soluções.
