Agentes: A próxima fronteira da IA Generativa

A inteligência artificial generativa revolucionou a forma como interagimos com a tecnologia, transformando indústrias como a arte, o entretenimento e a comunicação. No entanto, a evolução desta tecnologia não se limita à geração de conteúdos: a fronteira em que já estamos a trabalhar é o desenvolvimento de agentes inteligentes. Estes agentes não se limitam a gerar respostas ou conteúdos, mas agem de forma autónoma, adaptando-se e tomando decisões em tempo real. Esta capacidade de processar informação ou de “compreender” e agir em contextos complexos marca uma mudança radical, permitindo aplicações que vão desde assistentes pessoais avançados a sistemas de suporte às empresas e mesmo à I+D autónoma.

O desenvolvimento de agentes inteligentes

O conceito de agente inteligente tem sido objeto de investigação há décadas, mas graças aos avanços nos modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), dispomos agora de ferramentas para implementar agentes que atuem com um certo grau de autonomia. Estes agentes não só executam tarefas atribuídas, como também generalizam os seus conhecimentos para se adaptarem a novas situações sem intervenção humana. Os modelos de IA generativa, como o GPT, Claude, Gemini, Llama, Grok e outros, demonstraram capacidades espantosas na geração de textos e diálogos, mas os agentes necessitam de um passo adicional: autonomia para a tomada de decisões e aprendizagem contínua.

Os agentes generativos são sistemas que, através da formação em grandes conjuntos de dados e de técnicas de aprendizagem profunda, podem processar informações para tomar decisões e realizar acções com base em objectivos específicos. A principal diferença em relação aos modelos generativos tradicionais é que estes agentes actuam de forma proactiva, procuram e processam informações em tempo real e geram soluções personalizadas que podem executar de forma independente. Um exemplo é a capacidade de um agente para planear e gerir múltiplas tarefas de acordo com um objetivo a longo prazo, como o agendamento de uma série de reuniões de acordo com a disponibilidade e as preferências do utilizador, ou a monitorização de operações num ambiente empresarial.

Uma das principais áreas de investigação e desenvolvimento neste domínio é a integração das competências de vários modelos generativos num único agente. Enquanto os modelos de geração de texto podem responder a perguntas e gerar ideias, os agentes precisam de competências para analisar e decidir sobre o curso de ação. Esta evolução no sentido da criação de “cérebros” mais completos, representa o desafio de dotar os agentes com capacidades de análise lógica e contextual em tempo real, incluindo a capacidade de avaliar opções, recordar experiências anteriores e adaptar o seu comportamento.

Os agentes generativos têm um grande potencial para sectores específicos. No domínio empresarial, os agentes poderiam ajudar na gestão de tarefas complexas, como a tomada de decisões em tempo real nos mercados financeiros ou a otimização da cadeia de abastecimento em empresas multinacionais. No sector das ciências da saúde, estes agentes poderiam monitorizar a saúde dos pacientes, fazer diagnósticos e propor planos de tratamento, ajudando os profissionais de saúde e melhorando a qualidade de vida das pessoas.

Conclusão

A criação de agentes generativos é o próximo passo no desenvolvimento da IA e promete transformar profundamente a forma como as empresas interagem com a tecnologia e gerem as suas operações. Para as empresas de todos os sectores, desde as finanças aos cuidados de saúde, da indústria transformadora ao ensino, esta tecnologia abre oportunidades sem precedentes para otimizar processos, melhorar o serviço ao cliente e reforçar a tomada de decisões em tempo real.

Para facilitar a adoção, propomos às empresas o seguinte roadmap para a introdução de agentes generativos por fases:

1. Preparação: Efetuar uma avaliação da infraestrutura tecnológica, garantir a qualidade e a governação dos dados, uma vez que estes são essenciais para um desempenho ótimo da IA, formação e sensibilização para a utilização da IA, riscos, etc.
2. Seleção: Identificar áreas-chave em que os agentes de IA possam acrescentar valor, como o atendimento ao cliente, a gestão de dados ou a análise de mercado.
3. Implementação Piloto: Desenvolver e implementar projetos-piloto em zonas de baixo risco para validar a eficácia dos agentes generativos. Monitorizar os resultados e recolher feedback para ajustar os modelos e otimizar o seu desempenho antes de uma expansão generalizada.
4. Dimensionamento e Otimização: Alargar a implementação de agentes em áreas críticas da empresa, integrando-os em processos operacionais e definindo métricas de sucesso. Implementar melhorias contínuas com base nos dados recolhidos e assegurar que a equipa recebe formação para maximizar os benefícios destas ferramentas.

Esta abordagem permite às empresas prepararem-se de forma estratégica e estruturada, promovendo uma adoção ética e eficaz que reforçará não só a competitividade, mas também a resiliência num mercado cada vez mais digital e dinâmico.