Um relatório da Capgemini mostra que 50% das empresas americanas agora usam IA generativa para seus projetos de marketing. Embora essas ferramentas estejam evoluindo, elas não conseguem simplificar os fluxos de trabalho de vários estágios ou lidar com dados em grande escala sem a participação humana frequente.
Mas e se você pudesse obter essa vantagem competitiva hoje? E se houvesse uma maneira de automatizar processos complexos agora mesmo?
Entre os agentes de IA - o próximo estágio da implementação de IA para empresas!
Saber como criar um agente de IA é crucial a longo prazo. Quando você souber como criar um agente personalizado, poderá automatizar tarefas (como atendimento ao cliente ou análise de mercado) com pouca intervenção humana e reduzir os custos gerais.
Neste blog, responderemos a tudo sobre agentes de IA, desde o que eles são até como você pode desenvolver um. Fique até o final - revelaremos um agente de IA que é eficiente e perfeito para suas necessidades de gerenciamento de tarefas e projetos!
⏰Resumo de 60 segundos
- Os agentes de IA são ferramentas autônomas de IA com capacidade de tomada de decisão
- Eles podem interagir com humanos e ferramentas tecnológicas em seu ambiente
- Os agentes de IA já estão sendo usados nos setores de comércio eletrônico, saúde, automação de processos de negócios e computação em nuvem
- Você pode criar um agente de IA personalizado com cientistas de dados, designers de UX, aprendizado de máquina e especialistas em desenvolvimento de software
- Se você usa o ClickUp para gerenciamento de projetos, já terá um agente de IA interno incorporado à sua disposição
Vamos abordar primeiro o básico.
O que é um agente de IA?
Se você já conversou com um assistente de IA em um site, já interagiu com um agente de IA básico. Os locais mais comuns para encontrá-los atualmente são nas páginas de suporte das empresas, respondendo a consultas de clientes, criando tíquetes de suporte ou organizando chamadas com agentes de suporte ao vivo.
No entanto, os recursos de um agente de IA não se limitam apenas ao gerenciamento do suporte ao cliente. Ele pode fazer muito mais, como você verá a seguir.
Definição de um agente de IA
Um agente de IA é um programa autônomo que executa funções predefinidas com o mínimo de intervenção humana e pode reconhecer e interagir com diferentes atores e elementos em seu ambiente para ajudá-lo a atingir seus objetivos.
Por exemplo, se você quiser enviar um e-mail para alguém, um agente de IA pode receber as informações necessárias de você, como o endereço de e-mail do destinatário, o tópico do e-mail, os anexos de arquivos etc. Em seguida, ele interage com seu cliente de e-mail para redigir o e-mail por conta própria usando iA generativa .
Uma vez feito isso, ele mostra uma visualização do e-mail para que você possa alterar qualquer coisa, se necessário, e enviá-lo assim que as alterações forem feitas.
Principais características dos agentes de IA
Aqui está o que você precisa saber sobre os agentes de IA em poucas palavras:
- Requisito mínimo de entrada humana
- Aprendizado e aprimoramento contínuos
- Consciência do contexto e capacidade de interagir com seu ambiente
- Capacidade de ler, extrair e modificar dados de fontes externas
- Compreensão da linguagem e do comportamento humano
- Capacidade de tomar decisões com base em seu treinamento e aprendizado
Tipos de agentes de IA
Você pode categorizar os agentes de IA com base em vários elementos (ou seja, design vs. funcionalidade). Aqui, nós os categorizaremos com base na funcionalidade, o que nos leva a dois tipos principais de agentes que são vistos com destaque nas organizações atualmente:
- Agentes autônomos de IA: Esses agentes geralmente estão voltados para o cliente e têm um alto nível de tomada de decisão autônoma autônoma. Eles gerenciam as consultas dos clientes sem exigir intervenção humana de seus funcionários.
- Agentes de IA de assistência: Esses agentes são internosAplicativos alimentados por IA internos que ajudam seus funcionários a concluir tarefas complexas. Como são internos, eles podem ou não ter uma interface gráfica de usuário, dependendo de suas preferências.
Como criar um agente de IA
Criar agentes de IA não é difícil, mas requer uma abordagem estruturada e um planejamento adequado. Aqui estão oito etapas que você deve seguir ao criar agentes de IA personalizados para suas necessidades de negócios:
Etapa 1: definir a finalidade do seu agente
Antes de começar a criar seu próprio agente de IA, você deve definir claramente o que deseja alcançar com ele. E estamos falando de documentação formal.
É claro que você pode ter uma ideia aproximada do que deseja que o agente de IA faça, mas, para garantir que nada seja esquecido, você deve documentar todas as funções e recursos que deseja nele
Além disso, isso cria um documento central ao qual sua equipe de desenvolvimento pode recorrer quando quiser entender o ambiente e as expectativas do agente.
Etapa 2: formar uma equipe
A próxima etapa (e é crucial) é reunir sua equipe para criar o agente de IA. Mesmo que você seja um desenvolvedor de software, NÃO tente criar agentes de IA sozinho. Isso porque a criação de um agente robusto requer conhecimentos especializados de diferentes áreas, incluindo:
- Ciência e análise de dados
- Aprendizado de máquina (ML)
- Design de interface do usuário
- Desenvolvimento de software
Se você não envolver profissionais de todas essas áreas, poderá acabar criando um agente de IA com falhas. Em vez disso, reúna primeiro uma equipe de especialistas.
Etapa 3: identificar sua pilha de tecnologia
Depois de reunir sua equipe, você deve discutir e decidir sobre as tecnologias que servirão como plataforma para seu agente de IA . Isso inclui:
- Linguagem de programação (Java, Python, etc.)
- Ambiente de hospedagem
- Bibliotecas de processamento de linguagem natural (NLP) (Gensim, NLTK, etc.)
- Bibliotecas de análise de dados (Plotly, SciPy, NumPy, etc.)
- Modelo de ML (ou seja, GPT, BERT, Llama, etc.)
- Tecnologias baseadas em recursos específicos (ou seja, visão computacional, reconhecimento de fala, automação de processos robóticos, etc.)
Você também deve deixar algum espaço para outras bibliotecas e estruturas que possam ser necessárias.
Depois de identificar e selecionar todos esses elementos para a pilha de tecnologia do seu agente de IA, você terá uma base sólida sobre a qual construir.
Etapa 4: faça suas considerações de design
Além de identificar a pilha de tecnologia que deseja usar, há considerações de design que você deve levar em conta antes de desenvolver agentes de IA. Elas incluem:
1. Arquitetura
Há duas abordagens que você pode adotar para a arquitetura do seu agente de IA personalizado: modular e simultânea. Na arquitetura modular, cada parte do agente é projetada sequencialmente e separadamente antes de ser reunida para finalizar o agente. A arquitetura simultânea, por outro lado, é aquela em que todas as partes são treinadas e construídas ao mesmo tempo.
2. Interface e experiência do usuário (UI/UX)
Se quiser que seu agente de IA tenha uma interface de usuário voltada para o público, você também deve considerar os elementos que deseja incluir na UI/UX. Isso inclui sua marca, um mascote, um nome que deseja dar a ele etc.
3. Manuseio de dados
A forma como seu agente de IA personalizado recebe e trabalha com dados relevantes é outra consideração crucial que você deve fazer. Isso significa definir claramente todo o fluxo de dados do início ao fim, incluindo:
- Dados/informações a serem recebidos do usuário
- Dados/informações a serem extraídos do seu servidor
- Funções a serem executadas nos dados extraídos
- Entrega do resultado final ao usuário
Cada etapa do processo de tratamento de dados deve ser apresentada em detalhes.
4. Mecanismo de feedback
Considere incluir um mecanismo de feedback em seu sistema de agente de IA. Seja uma pesquisa, um método de classificação ou um simples botão de gostar/desgostar. É essencial receber feedback dos usuários sobre o agente para aprimorar a ferramenta continuamente.
Etapa 5: rotular e limpar seus dados de treinamento
Há três tipos de fontes de dados que você pode usar para preparar e treinar seu agente, dependendo de quem serão seus usuários finais:
- Dados operacionais de sua organização
- Dados externos que você recebeu ou adquiriu de fontes de terceiros
- Dados gerados pelo usuário que foram gerados por seus clientes/usuários
Independentemente dos dados brutos que você escolher para treinar seu modelo, eles devem ser rotulados e limpos antes do treinamento. O que são rotulagem e limpeza? Bem, aqui está uma breve visão geral:
- Rotulagem: Refere-se à categorização manual, à marcação e à rotulagem de dados por humanos para torná-los compreensíveis para o seu agente de IA. Isso é feito para que o modelo de IA usado em seu agente possa criar conexões entre os pontos de dados e reconhecer corretamente o que cada tipo de dados representa.
- Limpeza: Refere-se à remoção de quaisquer anomalias do seu conjunto de dados, como linhas vazias, valores deturpados ou ausentes, erros etc. A remoção dessas anomalias elimina a possibilidade de seu agente de IA ser treinado com dados defeituosos.
dica profissional: Ferramentas como SuperAnnotate, DataLoop e Encord ajudam você nessas duas etapas.
Etapa 6: criar e treinar seu agente
Agora, você pode começar a criar e treinar seu agente de IA. Comece configurando seu ambiente de treinamento - instale todas as bibliotecas e estruturas de ML necessárias, inicie as ferramentas de treinamento e carregue seus dados.
⚠️ IMPORTANTE: Não carregue todos os seus dados de uma só vez. Divida-os em dois subconjuntos e carregue apenas um. Mantenha o outro conjunto para fins de teste.
Depois de carregar os dados, inicialize o modelo de ML que você selecionou na etapa três. Defina os parâmetros de treinamento (eles podem variar dependendo do modelo escolhido, portanto, é difícil entrar em detalhes aqui) e inicie o processo de treinamento.
Acompanhe métricas como perda e precisão durante o processo de treinamento para ter uma ideia de como o modelo está aprendendo. Se ele não estiver aprendendo bem, ajuste os parâmetros de treinamento.
Ao mesmo tempo, os desenvolvedores de interface do usuário devem projetar e criar a experiência do usuário de seu agente de IA.
Etapa 7: testar o agente
Após a conclusão do processo de treinamento, é hora de testar seu modelo. É aqui que a outra metade do conjunto de dados que você reservou para fins de teste (Etapa 6) entrará em cena.
Inicie seu agente de IA, execute-o nas consultas do conjunto de dados de teste e analise os resultados. Observe a precisão com que ele executou a função desejada em cada ponto de dados em seu conjunto de dados. Além disso, observe quanto tempo levou para executar essas ações.
Se o agente funcionar como pretendido, há mais três tipos de testes que você deve realizar nele. São eles:
- Testes de unidade: Testar cada módulo ou unidade do seu agente de IA independentemente para garantir que eles funcionem corretamente
- Testes de usuário: Convide alguns usuários-alvo do agente para experimentá-lo sob sua observação para que você possa analisar como os usuários podem usá-lo e com que precisão ele funciona em cada cenário
- Testes A/B: Compare duas versões do agente lado a lado para ver qual delas faz o trabalho melhor
Cada um desses testes otimizará o desempenho do seu agente de IA e garantirá que ele tenha um bom desempenho em cenários do mundo real. No entanto, se ele não tiver um bom desempenho durante os testes, talvez seja necessário treinar novamente o agente com parâmetros ajustados ou um conjunto de dados maior.
Etapa 8: implantar e monitorar o agente
Por fim, quando o agente de IA estiver funcionando como pretendido, é hora de implantá-lo. Integre-o aos seus sistemas existentes e implante-o em seu site ou aplicativo. Monitore a precisão e a rapidez com que ele responde às consultas dos usuários analisando os logs de usuários e o feedback que vem por meio do mecanismo de feedback integrado do seu agente de IA.
Se houver espaço para melhorias, implemente uma nova versão do agente abordando os problemas sinalizados pelos usuários.
Implementação e casos de uso de agentes de IA personalizados
Os casos de uso de IA (especialmente seus agentes) são imensos em cada setor. Há quatro áreas principais em que eles estão deixando sua marca.
1. Agentes de IA no comércio eletrônico: Consultores de IA e agentes de atendimento ao cliente
Os agentes de IA em empresas de comércio eletrônico geralmente visam atingir dois objetivos principais:
- Prever flutuações de demanda: Ao analisar dados históricos de vendas e tendências de mercado, os agentes de IA do comércio eletrônico preveem flutuações de demanda e ajudam suas empresas a se manterem à frente da curva
- Lidar com tarefas de suporte ao cliente: Os agentes de IA do comércio eletrônico também analisam as interações com os clientes para obter resoluções precisas
**Exemplo: Assistente virtual da Shein é um excelente exemplo do uso de um agente de IA para avaliar as tendências do mercado em constante mudança. Na verdade, ele lista até 600.000 itens com base nas necessidades do consumidor, tudo para um mercado global!
2. Agentes de IA no setor de saúde: manutenção preditiva e assistentes virtuais
Os agentes de IA podem ajudar as empresas do setor de saúde a evitar falhas nos equipamentos, monitorando e analisando continuamente a saúde dos dispositivos médicos. Isso aumenta a vida útil do equipamento e também alerta a organização quando é hora de substituir os dispositivos.
Além disso, Assistentes virtuais e chatbots com tecnologia de IA estão ajudando os pacientes com lembretes de acompanhamento e agendamento de consultas. Eles podem até mesmo analisar dados médicos para obter sugestões de tratamento e ajudar os médicos com um diagnóstico. Veja como. 👇
Exemplo: Oncologia do IBM Watson atua como um agente de IA proativo no campo do tratamento do câncer. Projetado para ajudar os oncologistas a tomar decisões informadas, ele analisa os dados dos pacientes, a extensa literatura médica e os estudos clínicos relevantes para gerar recomendações de tratamento baseadas em evidências.
Embora, em última análise, exija a contribuição do médico, o Watson Oncology apresenta de forma proativa as possíveis opções de tratamento e destaca as descobertas pertinentes da pesquisa, contribuindo ativamente para o processo de tomada de decisão ao fornecer informações cruciais.
3. Agentes de IA para automação de processos de negócios: sistemas de recomendação e automação de processos robóticos
As empresas preferem usar Agentes de IA para automação de tarefas ao trabalhar com ferramentas de automação de processos robóticos (RPA). Os exemplos incluem:
- Liquidação automática de sinistros por companhias de seguros usando visão computacional e análise de dados
- Detecção de fraudes e bloqueio automático de transações fraudulentas em empresas financeiras por meio da análise de dados históricos
- IA e ML -Classificação automatizada de documentos com base em dados anteriores
**Exemplo: Fukoku Mutual Life , uma seguradora do Japão, usa agentes de IA para processar sinistros. Com a IA, ela pode acessar o seguro médico e calcular automaticamente os pagamentos. Isso fez com que a empresa economizasse quase US$ 1 milhão em custos e aumentasse a produtividade de seus funcionários em 30%.
4. Agentes de IA em computação em nuvem e automação
Os agentes de IA podem ajudar as empresas de computação em nuvem e automação com planejamento de recursos, monitoramento de segurança e atividades de suporte ao cliente. Eles fazem isso por meio de:
- Prever os requisitos de potência de computação
- Analisar e monitorar atividades suspeitas de usuários
- Entender as consultas dos clientes usando NLP antes de responder com respostas de um agente de IABase de conhecimento de IA **Exemplo: Serviços da Web da Amazon (AWS) é um exemplo de destaque do uso de agentes de IA para prever os requisitos de potência de computação. Usando dados históricos, seus sistemas de IA alocam recursos de forma eficiente e economizam custos. Isso garante que, mesmo com picos de uso, os sistemas da AWS não enfrentem nenhum tempo de inatividade.
O agente de IA para seu gerenciamento de projetos
Lembra quando dissemos que revelaríamos um agente de IA no final? Ah, e já mencionamos que você nem precisa criá-lo? Simplificando, se você precisar de IA para produtividade esse é o atalho para uma vantagem competitiva.
Esse agente de IA é Cérebro ClickUp -uma IA que alimenta todos os ClickUp e maximiza sua produtividade. Ele integra-se perfeitamente à sua pilha de aplicativos, automatiza seus fluxos de trabalho e elimina os aspectos manuais do gerenciamento de projetos
Mas o ClickUp Brain não lida apenas com a automação - ele funciona como seu assistente de projeto superinteligente. Desde a identificação de gargalos até a programação inteligente de trabalho com base na sua equipe e na carga de trabalho dela, ele gerencia tudo o que você precisa para otimizar o progresso do projeto.
Essa produtividade baseada em IA também está incorporada em **Chat do ClickUp , sua plataforma de mensagens integrada para colaboração em tempo real. Graças à IA avançada do ClickUp Brain, o ClickUp Chat enriquece suas conversas com informações de todos os seus projetos, tarefas, documentos e muito mais.
Ele é capaz de resumir seus bate-papos, buscar as informações relevantes do projeto e criar tarefas para os membros da sua equipe.
Una o trabalho e a comunicação no local de trabalho com o ClickUp Chat
Aqui está uma breve lista de tudo o que é possível quando você usa o ClickUp Chat como o Agente com tecnologia de IA para seu local de trabalho :
- Buscando informações de outros aplicativos: Quer encontrar um arquivo do seu Google Drive e vinculá-lo a uma tarefa? Use o prompt relevante no ClickUp Chat (lembre-se apenas de conectar o Drive à sua conta ClickUp)
- Atualização rápida: Ficou ausente por um tempo? Clique em Catch me up para obter um breve resumo da conversa
- Criação de tarefas: Precisa criar uma tarefa durante uma chamada com um colega de equipe? Você pode fazer isso sem sair da janela de bate-papo. Também é possível vincular cada tarefa ao projeto de destino e aos membros da equipe em questão automaticamente usando IA
Compartilhe atas de reuniões com sua equipe no ClickUp Chat e atribua itens de ação aos respectivos membros da equipe com seus recursos de IA
Vantagens de usar o ClickUp Chat como seu agente de IA interno
Há muitas vantagens em usar o ClickUp Chat como agente de IA interno de sua organização. No entanto, as principais que se destacam são:
✅ Fluxo de trabalho simplificado: Vincule tarefas e documentos no chat para evitar alternar entre aplicativos para gerenciar seu trabalho e as conversas relacionadas
Maior eficiência e produtividade: Aumenta a sua produtividade e a da sua equipe com tarefas, visualizações, dependências, anúncios e discussões facilmente acessíveis no Chat
Melhor privacidade e segurança dos dados: Mantenha seus dados de gerenciamento de projetos em um só lugar, protegidos com os melhores padrões de segurança
Torne o trabalho sem esforço com o ClickUp Chat como seu agente de IA
Os processos de negócios - como gerenciamento de tarefas ou atendimento ao cliente - serão gerenciados por agentes avançados de IA em um futuro próximo. Não demorará muito para que você veja empresas implementando agentes personalizados para suas tarefas e fluxos de trabalho de rotina.
Quer sair na frente da concorrência, mas ainda não quer gastar recursos na criação de agentes de IA personalizados? A oferta pronta do ClickUp, o ClickUp Chat, lida efetivamente com a colaboração da equipe, o gerenciamento de projetos ou o atendimento ao cliente, transformando seus processos de negócios por meio de um sistema centralizado.
Se você está pronto para maximizar a eficiência de seus negócios, registre-se no ClickUp gratuitamente!