IA
Agentes de IA no atendimento a clientes
No final de 2022, quando começou a popularização dos chatbots, olhávamos para a inteligência artificial como se fosse o futuro. Entretanto, sua adoção foi tão instantânea e massiva que às vezes parece que ela sempre esteve presente.
Só que a IA tem um passado e ele nem é tão curto assim. Hoje acoplada em diversas aplicações, ela é fruto de décadas de pesquisas em vários campos de conhecimento – da Medicina à Educação, até chegar na Computação.
Tanto estoque de conhecimento científico alinhado aos dados coletados no uso diário de sistemas de inteligência artificial possibilitou imaginar – e testar – aplicações com IA para nos auxiliar em quaisquer atividades que sistemas “normais” executam. Como em outros momentos da História, um avanço tecnológico está definindo uma Era: vivemos a GenAI ou Geração IA.
Para facilitar a sua navegação neste universo de conhecimento, reunimos nesta página os conteúdos produzidos pela Inmetrics sobre o tema. A partir daqui você irá acessar a história da inteligência artificial, compreender como o conceito de redes neurais embasa a arquitetura de aplicações de IA e, a partir dele, como são construídos agentes de inteligência artificial a partir de LLMs.
Na sequência, você vai entender como já estamos em uma etapa da GenAI na qual interagimos com agentes mais capazes e autônomos, dotados de inteligência artificial agêntica, e como regulamos a autonomia em agentes de inteligência artificial com práticas de qualidade aplicadas à IA para construir agentes muito mais precisos e confiáveis!
Se você é um early adopter, talvez tenha acessado um chatbot com IA ainda em 2022. Por trás daquela primeira interação, já existiam quase 80 anos de pesquisa científica sobre inteligência artificial, época na qual os computadores estavam nascendo.
Pode soar óbvio, mas conceitualmente falando, o desejo de construir uma inteligência artificial veio do estudo da inteligência… natural. Foi refletindo sobre o cérebro humano, sua capacidade de aprender e, em sequência, sobre sua morfologia que acumulamos conhecimento para testar, em máquinas, o funcionamento da mente humana.
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A inteligência artificial é mais um exemplo de inovação tecnológica que foi buscar inspiração na vida. Da Biologia às Ciências da Saúde, como Medicina e Psicologia, foi preciso estudar o cérebro em diversas instâncias para entender as redes neurais.
Dentre todas as capacidades dos agentes de IA, uma das mais impactantes é a de aprender. O entendimento sobre como neurônios se organizam em assembleias para formar memória e consequentemente aprendizado foi, ainda nos anos 1940, um dos principais achados dos pesquisadores. Essa compreensão foi fundamental para a criação das redes neurais artificiais, a versão, em sistema, das biológicas.
Para entender os fundamentos mais conceituais por trás da IA, clique aqui!
As primeiras máquinas e programas capazes de aprender – e consequentemente classificadas como IA – são da década de 1950. Entre elas e aquelas com as quais interagimos hoje há uma enorme distância; em termos de usabilidade, essa distância pode ser resumida no conceito de agentes de inteligência artificial.
Apesar de estarmos bastante acostumados a conversar com os chatbots, nem todas as aplicações com IA são agentes. Estes têm características específicas, que vão para além da sua arquitetura.
Entenda como caracterizamos os agentes de inteligência artificial, os robôs com os quais conversamos todos os dias – basta clicar aqui!
Seja no nível consciente, subconsciente ou inconsciente, a mente humana funciona a partir da linguagem. A formação de assembleias de neurônios explica nossas conexões do ponto de vista morfológico. Contudo, armazenamos memória e aprendemos somente por meio da linguagem.
É importante fazer essa lembrança porque a barreira da linguagem – mais especificamente, do processamento de linguagem natural – é a que precisava ser quebrada para que os agentes de inteligência artificial pudessem se tornar tão acessíveis. E a superação dessa barreira se deu por meio dos LLMs.
Conforme já dissemos, existem aplicações de IA que não são agentes de inteligência artificial. Contudo, para que qualquer agente do tipo chatbot exista, é necessário configurar um LLM.
Entenda o que são os grandes modelos de linguagem e como eles compõem a arquitetura de aplicações de IA clicando aqui!
Agentes de inteligência artificial tem características “humanas”: habilidade “social”, inocência, reatividade, intenção, dentre outras. Algumas delas aumentam a capacidade dos agentes de resolver problemas com menos intervenção humana. Com mais autonomia – ou usando um outro termo, agência.
Aplicações de inteligência artificial agêntica são versões evoluídas dos agentes de IA. Mais do que apenas resolver tarefas pontuais, elas são capazes de compreender o objetivo do usuário e planejar a resolução organizando as tarefas num fluxo sequencial de trabalho – e aprendendo, enquanto faz isso tudo.
Os modelos de IA mais populares da atualidade já funcionam com inteligência artificial agêntica. Para entender melhor suas peculiaridades, clique aqui!
Aplicações de IA são avaliadas conforme suas habilidades “sociais”, sua capacidade de processar dados e de oferecer a maior quantidade possível de respostas verdadeiras, com o mínimo de intervenção humana e sem “alucinar”. Para atingir todos esses critérios, são necessárias muitas práticas de qualidade aplicadas à IA.
Os agentes de inteligência artificial personalizados são cada vez mais comuns nas empresas, acelerando a atividade de diversos setores. Entretanto, eles estão executando tarefas de acordo com os critérios de qualidade da própria empresa? Como é possível garantir que o agente demande pouca intervenção humana e ainda assim seja conforme na realização das tarefas?
As práticas de qualidade aplicadas à IA envolvem testes que tradicionalmente são realizados em outros tipos de aplicações – como os testes unitários – e outros mais específicos de sistemas cuja arquitetura são em redes neurais artificiais. Para conhecer quais são essas práticas de qualidade aplicadas à IA, clique aqui!
Conforme já dissemos, para que a popularização dos agentes de IA ocorresse, era necessário quebrar a barreira da linguagem. Contudo, entender o conteúdo de um prompt é apenas uma tarefa dos chatbots. Eles devem ser capazes de encontrar a informação solicitada, responder sem “alucinar” e sem que o usuário precise ficar guiando a busca.
A verdade é que enquanto as práticas de qualidade aumentam o rigor e critério, é a configuração da autonomia em agentes de inteligência artificial que transformam a experiência do usuário em uma interação bastante natural. Sendo assim, agentes de qualidade são permanentemente monitorados para que se mantenha esse equilíbrio fino entre autonomia e rigor.
Para entender como se dá toda a configuração dos módulos para definirmos o nível de autonomia em agentes de inteligência artificial, clique aqui!
