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 otimizar fluxos de trabalho em várias etapas nem lidar com dados em grande escala sem a intervenção humana frequente.
Mas e se você pudesse obter essa vantagem competitiva hoje? E se houvesse uma maneira de automatizar processos complexos agora mesmo?
Entre no mundo dos agentes de IA — a próxima etapa da implementação de IA para empresas!
Saber como criar um agente de IA é fundamental a longo prazo. Depois de aprender a criar um agente personalizado, você poderá automatizar tarefas (como atendimento ao cliente ou análise de mercado) com pouca intervenção humana e reduzir os custos gerais.
Neste blog, responderemos a todas as suas perguntas sobre agentes de IA, desde o que são até como você pode desenvolver um. Fique até o final — revelaremos um agente de IA eficiente e perfeito para suas necessidades de gerenciamento de tarefas e projetos!
⏰Resumo de 60 segundos
- Os agentes de IA são ferramentas de IA autônomas com capacidade de tomada de decisão.
- Eles podem interagir com seres 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, especialistas em aprendizado de máquina e desenvolvimento de software.
- Se você usa o ClickUp para gerenciamento de projetos, já tem um agente de IA interno integrado à sua disposição.
Vamos abordar primeiro os conceitos básicos.
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 hoje são nas páginas de suporte das empresas, respondendo a perguntas de clientes, criando tickets de suporte ou agendando chamadas com agentes de suporte ao vivo.
No entanto, as capacidades 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 agente de IA
Um agente de IA é um programa autônomo que executa funções predefinidas com intervenção humana mínima. Ele pode reconhecer e interagir com diferentes atores e elementos em seu ambiente para ajudá-lo a atingir seus objetivos.
Por exemplo, se você deseja enviar um e-mail para alguém, um agente de IA pode obter as informações necessárias de você, como o endereço de e-mail do destinatário, o assunto do e-mail, os anexos, etc. Em seguida, ele interage com o seu cliente de e-mail para redigir o e-mail por conta própria usando IA generativa.
Depois de concluído, ele mostra uma prévia 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 agentes de IA em poucas palavras:
- Requisito mínimo de intervenção humana
- Aprendizado e aprimoramento contínuos
- Consciência do contexto e capacidade de interagir com o ambiente
- Capacidade de ler, extrair e modificar dados de fontes externas
- Compreensão da linguagem e do comportamento humanos
- 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 (por exemplo, design x funcionalidade). Aqui, vamos categorizá-los com base na funcionalidade, o que nos leva a dois tipos principais de agentes que são vistos com destaque nas organizações atualmente:
- Agentes de IA autônomos: esses agentes geralmente lidam diretamente com os clientes e têm um alto nível de capacidade de tomada de decisão autônoma. Eles gerenciam as consultas dos clientes sem precisar da intervenção humana dos seus funcionários.
- Agentes de IA assistivos: são aplicativos internos alimentados por IA que auxiliam seus funcionários a realizar tarefas complexas. Como são internos, eles podem ou não ter uma interface gráfica, 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 as necessidades da sua empresa:
Etapa 1: defina 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.
Claro, você pode ter uma ideia geral 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, ele cria um documento central que sua equipe de desenvolvimento pode consultar quando quiser entender o ambiente e as expectativas do agente.
Etapa 2: Monte uma equipe
O próximo passo (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 conhecimento especializado de diferentes áreas, incluindo:
- Ciência e análise de dados
- Aprendizado de máquina (ML)
- Design de interface do usuário
- Desenvolvimento de software
Até que você contrate profissionais de todas essas áreas, você pode acabar criando um agente de IA com falhas. Em vez disso, monte primeiro uma equipe de especialistas.
Etapa 3: identifique sua pilha de tecnologia
Depois de montar sua equipe, você deve discutir e decidir quais tecnologias servirão de plataforma para o 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 (por exemplo, visão computacional, reconhecimento de voz, automação de processos robóticos, etc.)
Você também deve deixar 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 para construir.
Etapa 4: Faça suas considerações de design
Além de identificar a pilha de tecnologia que você deseja usar, há considerações de design que você deve levar em conta antes de desenvolver agentes de IA. Elas incluem:
1. Arquitetura
Existem 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 montada para finalizar o agente. A arquitetura simultânea, por outro lado, é aquela em que todas as partes são treinadas e criadas ao mesmo tempo.
2. Interface e experiência do usuário (UI/UX)
Se você deseja que seu agente de IA tenha uma interface de usuário voltada para o público, também deve considerar os elementos que deseja incluir na UI/UX. Isso inclui sua marca, um mascote, um nome que você deseja dar a ele, etc.
3. Tratamento de dados
Outra consideração crucial que você deve fazer é como seu agente de IA personalizado recebe e trabalha com dados relevantes. 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
- Entregando o resultado final ao usuário
Cada etapa do processo de tratamento de dados deve ser detalhada.
4. Mecanismo de feedback
Considere incluir um mecanismo de feedback no seu sistema de agente de IA. Seja uma pesquisa, um método de classificação ou um simples botão de curtir/não curtir. É essencial receber feedback dos usuários sobre o agente para melhorar a ferramenta continuamente.
Etapa 5: Rotule e limpe seus dados de treinamento
Existem 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 da sua organização
- Dados externos que você recebeu ou adquiriu de fontes terceiras
- Dados gerados pelos usuários 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 é rotulagem e limpeza? Bem, aqui está uma breve visão geral:
- Rotulagem: refere-se à categorização, marcação e rotulagem manual de dados por seres humanos para torná-los compreensíveis para o seu agente de IA. Isso é feito para que o modelo de IA usado no seu agente possa criar conexões entre pontos de dados e reconhecer corretamente o que cada tipo de dado representa.
- Limpeza: refere-se à remoção de quaisquer anomalias do seu conjunto de dados, como linhas vazias, valores incorretos ou ausentes, erros, etc. Removê-los 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: Crie e treine 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. Guarde o outro conjunto para fins de teste.
Depois de carregar seus dados, inicialize o modelo de ML selecionado na etapa três. Defina os parâmetros de treinamento (eles podem variar dependendo do modelo escolhido, por isso 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 do seu agente de IA.
Etapa 7: Teste o agente
Depois que o processo de treinamento estiver concluído, é hora de testar seu modelo. É aqui que a outra metade do seu conjunto de dados, que você reservou para fins de teste (Etapa 6), entrará em cena.
Inicie seu agente de IA, execute-o através das consultas do seu conjunto de dados de teste e analise os resultados. Observe com que precisão ele executou a função desejada em cada ponto de dados do seu conjunto de dados. Além disso, observe quanto tempo levou para executar essas ações.
Se o agente funcionar conforme o esperado, há mais três tipos de testes que você deve realizar nele. São eles:
- Testes unitários: teste cada módulo ou unidade do seu agente de IA de forma independente para garantir que funcionem corretamente.
- Testes com usuários: 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 funciona melhor.
Cada um desses testes otimizará o desempenho do seu agente de IA e garantirá que ele tenha um bom desempenho em cenários reais. 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: Implante e monitore o agente
Por fim, quando seu agente de IA estiver funcionando conforme o esperado, 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 registros dos usuários e o feedback recebido por meio do mecanismo de feedback integrado ao seu agente de IA.
Se houver espaço para melhorias, lance uma nova versão do agente, resolvendo os problemas sinalizados pelos usuários.
Implementação e casos de uso de agentes de IA personalizados
Os casos de uso da IA (principalmente seus agentes) são imensos em cada setor. Existem quatro áreas principais nas quais eles estão deixando sua marca atualmente.
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:
- Previsão de flutuações na demanda: Ao analisar dados históricos de vendas e tendências de mercado, os agentes de IA de comércio eletrônico prevêem flutuações na demanda e ajudam suas empresas a se manterem à frente da concorrência.
- Tarefas de atendimento ao cliente: os agentes de IA para comércio eletrônico também analisam as interações com os clientes para encontrar soluções precisas.
Exemplo: o Assistente Virtual da Shein é um excelente exemplo do uso de um agente de IA para avaliar as mudanças nas tendências do mercado. Na verdade, ele lista até 600.000 itens com base nas necessidades dos consumidores, tudo para um mercado global!
2. Agentes de IA na área da saúde: manutenção preditiva e assistentes virtuais
Os agentes de IA podem ajudar as empresas de saúde a evitar falhas de equipamentos, monitorando e analisando continuamente a saúde dos dispositivos médicos. Isso aumenta a vida útil dos equipamentos e também alerta a organização quando é hora de substituir os dispositivos.
Além disso, assistentes virtuais e chatbots com tecnologia de IA estão ajudando pacientes com lembretes de acompanhamento e agendamento de consultas. Eles podem até analisar dados médicos para sugerir tratamentos e ajudar os médicos no diagnóstico. Veja como. 👇
Exemplo: o IBM Watson Oncology atua como um agente de IA proativo na área de tratamento do câncer. Projetado para ajudar oncologistas a tomar decisões informadas, ele analisa dados de pacientes, extensa literatura médica e ensaios clínicos relevantes para gerar recomendações de tratamento baseadas em evidências.
Embora, em última análise, seja necessária a opinião de um médico, o Watson Oncology apresenta proativamente opções de tratamento potenciais e destaca resultados de pesquisas pertinentes, 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). Exemplos incluem:
- Liquidação automática de sinistros por seguradoras usando visão computacional e análise de dados
- Detecção de fraudes e bloqueio automatizado de transações fraudulentas em empresas financeiras por meio da análise de dados históricos
- Classificação automatizada de documentos baseada em IA e ML com base em dados anteriores
Exemplo: a Fukoku Mutual Life, uma seguradora japonesa, usa agentes de IA para processar sinistros. Com a IA, ela pode acessar o seguro médico e calcular automaticamente os pagamentos. Isso levou a empresa a economizar quase US$ 1 milhão em custos e aumentou a produtividade de seus funcionários em 30%.
4. Agentes de IA em computação em nuvem e automação
Os agentes de IA podem ajudar empresas de computação em nuvem e automação com planejamento de recursos, monitoramento de segurança e atividades de suporte ao cliente. Eles fazem isso:
- Previsão dos requisitos de poder de computação
- Analisando e monitorando atividades suspeitas dos usuários
- Compreender as consultas dos clientes usando PNL antes de responder com respostas de uma base de conhecimento de IA
Exemplo: a Amazon Web Services (AWS) é um exemplo notável do uso de agentes de IA para prever os requisitos de poder de computação. Usando dados históricos, seus sistemas de IA alocam recursos com eficiência e economizam custos. Isso garante que, mesmo com picos de uso, os sistemas da AWS não enfrentem nenhuma interrupção.
O agente de IA para o gerenciamento do seu projeto
Lembra quando dissemos que revelaríamos um agente de IA no final? Ah, e mencionamos que você nem precisa criá-lo? Simplificando, se você precisa de IA para aumentar a produtividade, este é o atalho para obter uma vantagem competitiva.
Este agente de IA é o ClickUp Brain — uma IA que alimenta todos os recursos do ClickUp e maximiza sua produtividade. Ele se integra perfeitamente ao seu conjunto de aplicativos, automatiza seus fluxos de trabalho e elimina os aspectos manuais do gerenciamento de projetos.
Mas o ClickUp Brain não lida apenas com automação — ele funciona como seu assistente de projetos superinteligente. Desde a identificação de gargalos até o agendamento inteligente de tarefas com base na sua equipe e na carga de trabalho dela, ele gerencia tudo o que você precisa para otimizar o andamento do seu projeto.
Essa produtividade impulsionada por IA também está integrada ao ClickUp Chat, 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 chats, buscar informações relevantes sobre projetos e criar tarefas para os membros da sua equipe.
Aqui está uma breve lista de tudo o que é possível quando você usa o ClickUp Chat como agente alimentado por IA para o seu local de trabalho:
- Buscando informações de outros aplicativos: Quer encontrar um arquivo no seu Google Drive e vinculá-lo a uma tarefa? Use o prompt relevante no ClickUp Chat (lembre-se de conectar o Drive à sua conta ClickUp).
- Atualização rápida: Ficou ausente por um tempo? Clique em Me atualize para obter um breve resumo da discussão.
- Criação de tarefas: precisa criar uma tarefa enquanto está em uma chamada com um colega de equipe? Você pode fazer isso sem sair da janela de bate-papo. Você também pode vincular cada tarefa ao projeto de destino e aos membros da equipe envolvidos automaticamente usando 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 da sua organização. No entanto, as principais que se destacam são:
✅ Fluxo de trabalho simplificado: vinculando tarefas e documentos no chat para evitar alternar entre aplicativos para gerenciar seu trabalho e conversas relacionadas
✅ Maior eficiência e produtividade: aumente a produtividade sua e da sua equipe com tarefas, visualizações, dependências, anúncios e discussões facilmente acessíveis no Chat.
✅ Melhor privacidade e segurança dos dados: mantenha os dados de gerenciamento do seu projeto em um único lugar, protegidos com os melhores padrões de segurança.
Facilite o trabalho com o ClickUp Chat como seu agente de IA
Processos de negócios, como gerenciamento de tarefas ou atendimento ao cliente, provavelmente serão tratados por agentes de IA avançados em breve. Não demorará muito para que você veja empresas implementando agentes personalizados para suas tarefas rotineiras e fluxos de trabalho.
Quer ficar à frente da concorrência, mas não quer gastar recursos na criação de agentes de IA personalizados ainda?
A oferta pronta da ClickUp, o ClickUp Chat, lida de forma eficaz com a colaboração em equipe e o gerenciamento de projetos, transformando seus processos de negócios por meio de um sistema centralizado.
Se você está pronto para maximizar a eficiência do seu negócio, inscreva-se gratuitamente no ClickUp!