O Que É um Agente de IA?

Parece que todas as grandes empresas de tecnologia estão agora totalmente dedicadas a agentes de IA. Mas boa sorte para realmente entender o que elas querem dizer com “agente de IA”.

Google, Microsoft, Salesforce e outros estão exagerando na promoção de seus produtos de agentes de IA, mas ninguém parece ter a mesma definição do que realmente é um agente de IA.

(Sem mencionar que as definições que fornecem às vezes podem ser confusas, contraditórias ou até mesmo enganosas.)

Isso é um problema. Porque os agentes de IA serão um grande destaque e terão um impacto direto sobre todos os trabalhadores do conhecimento hoje.

Se você não sabe o que são agentes, não pode planejar seu impacto em sua carreira e na sua empresa. E você não pode realmente avaliar a tecnologia que todos esses fornecedores estão vendendo.

Queremos ajudar a corrigir isso. Portanto, montamos um post sobre o que os agentes de IA realmente são e o que você precisa saber para tomar decisões inteligentes sobre eles.

Isso foi informado por uma conversa que tive recentemente com Paul Roetzer, fundador e CEO do Marketing AI Institute, no episódio 124 do The Artificial Intelligence Show e citações dessa discussão.

A Confusão Crescente em Torno dos Agentes de IA

Por que há tanta confusão sobre o que os agentes de IA realmente são e o que eles realmente fazem?

Grande parte do problema está nas definições conflitantes e, às vezes, enganosas fornecidas pelas grandes empresas de tecnologia.

A Microsoft começa sua definição chamando de “agentes autônomos” logo no título de seu post sobre agentes de IA, implicando que seus agentes podem realizar tarefas sem qualquer envolvimento humano.

Mais adiante no post, no entanto, eles fornecem um contexto útil que, infelizmente, contradiz o título, afirmando que os agentes podem ser tudo, desde “simples perguntas e respostas” até “totalmente autônomos”.

A Salesforce afirma que sua plataforma Agentforce oferece a possibilidade de criar “agentes de IA autônomos”, o que novamente sugere que o agente opera sem envolvimento humano. No entanto, a empresa indica na mesma página que os usuários devem definir o papel do agente, conectar fontes de dados, definir suas ações, estabelecer limites para ele e realizar outras ações manuais para que o agente funcione.

“Isso parece uma grande quantidade de envolvimento e supervisão humana para algo que deveria ser autônomo, então você pode entender de onde vem a confusão”, diz Roetzer.

Algumas empresas fazem um trabalho melhor ao explorar as nuances dos agentes de IA. O Google faz um bom trabalho ao não afirmar explicitamente a autonomia, diz Roetzer. Em seu keynote anunciando agentes de IA na Google I/O 2024, o CEO Sundar Pichai disse que os agentes de IA da empresa “são capazes de ‘pensar’ múltiplos passos à frente, e trabalham entre softwares e sistemas, tudo para concluir algo em seu nome, e, mais importante, sob sua supervisão.”

Dharmesh Shah na HubSpot também fez um bom trabalho em seu keynote na conferência da sua empresa, INBOUND, ao não prometer uma autonomia excessiva, diz Roetzer.

“Ele descreveu como software que usa IA e ferramentas para realizar um objetivo que requer múltiplas etapas. E ele especificamente mencionou que alguns agentes podem ter a capacidade de operar de forma autônoma, alguns têm capacidades de planejamento executivo, mas essas são características adicionais, não essenciais para ser um agente de IA.”

Você ainda está confuso?

Você não está sozinho.

Às vezes, pode parecer que o termo “agente de IA” pode significar, bem, o que uma empresa vendedora quiser que signifique.

Uma Definição Mais Clara de Agentes de IA

Então, vamos acabar com a confusão e oferecer uma definição mais clara de agentes de IA.

“A definição simples que tenho usado historicamente,” diz Roetzer, “é que um agente de IA toma ações para atingir objetivos.”

Os grandes modelos de linguagem de hoje, como ChatGPT, Gemini, Claude e outros não são orientados a ações ou autônomos. Eles não são agentes de IA. Em vez disso, eles apenas geram saídas prevendo tokens e palavras.

Para começar a apresentar comportamento de agente, um sistema primeiro precisa ser capaz de tomar ações. Ele precisa ser capaz de passar por etapas ou completar um fluxo de trabalho.

Mas, apenas porque um agente pode tomar ações, não significa que ele faz isso de forma autônoma sem envolvimento humano.

E é aqui que surge muita confusão, diz Roetzer.

Se um agente fosse verdadeiramente autônomo, você lhe daria um objetivo — e ele planejava e executava esse objetivo sem inputs ou supervisão humana.

Um exemplo desse tipo de comportamento autônomo é o famoso sistema AlphaGo da Google DeepMind. AlphaGo foi fornecido com dados de treinamento sobre como vencer o jogo Go e então trabalhou por conta própria para alcançar esse objetivo.

“Basicamente, ele foi instruído a vencer o jogo. Ele faz todo o planejamento, descobre como fazer isso, analisa suas próprias jogadas, pensa 10, 20, 100 passos à frente do que o humano pode fazer,” diz Roetzer. “E assim, essa era a ideia tradicional de um agente.”

Isso é decididamente não como os agentes de IA que estamos ouvindo sobre hoje funcionam. Apenas porque um agente pode realizar uma série de ações, não significa que ele seja autônomo.

“Temos visto marcas falando sobre seus agentes como autônomos quando na verdade não são,” diz Roetzer. “Eles estão longe de serem autônomos.”

Alguém ainda precisa definir os objetivos para o agente. Alguém ainda precisa planejar como o agente funciona. Alguém ainda precisa monitorar o desempenho do agente. Alguém ainda precisa dizer a ele como melhorar.

Hoje, o que estamos realmente discutindo quando falamos sobre “agentes de IA” é um sistema que pode, em alguns casos, ser capaz de realizar algumas ações de forma autônoma. Não um sistema que pode alcançar um objetivo para você sem seu envolvimento, tomando ações.

E, ainda há graus variados de autonomia. Algo não é simplesmente autônomo ou não. Pode ser autônomo em graus ou apenas em determinadas áreas.

“Estamos basicamente usando o termo agente de IA para abranger todas as formas de agente que podem tomar uma ação,” diz Roetzer. “Mas existem cerca de uma dúzia de características que variam dependendo do tipo de agente com o qual você está interagindo.”

Como Avaliar — e Reagir a — Agentes de IA

Não é algo ruim que os agentes de IA de hoje não consigam tomar ações para atingir objetivos de maneira totalmente autônoma. É ainda um estágio inicial. Essa tecnologia está progredindo rapidamente — e fará um grande impacto assim que começar a exibir essas capacidades.

O que significa que você não deve esperar para começar a explorar agentes de IA. Isso apenas significa que você deve ser realista ao avaliar os agentes de IA atualmente no mercado e seu potencial impacto em sua empresa e carreira.

Uma maneira útil de avaliar os agentes de IA que existem atualmente é usando a Escala Humano-Máquina do Marketing AI Institute, mostrada abaixo.

A Escala Humano-Máquina adota a abordagem que a Sociedade de Engenheiros Automotivos (SAE) usa para avaliar os vários níveis de automação da condução.

A Escala Humano-Máquina categoriza cinco níveis de possível automação para sistemas de IA, desde o Nível 0 — que é todo humano, o tempo todo — até o Nível 4, que é toda máquina, ou total autonomia, onde o sistema pode agir em ou acima do nível humano sem inputs ou supervisão. No Nível 4, o humano simplesmente define o resultado desejado e a máquina faz todo o trabalho.

Olhando para a escala, fica bem claro que os agentes de IA hoje estão longe do Nível 4. Na verdade, a maioria provavelmente está, na melhor das hipóteses, em torno do Nível 1 ou 2. Usar a escala facilita a avaliação de quão autônomo um agente de IA pode ser.

Isso também pode ajudar você a moldar sua reação aos agentes de IA.

À medida que ouvimos todo o hype em torno dos agentes de IA, é fácil se preocupar com como uma máquina totalmente autônoma que realiza ações para atingir objetivos poderia substituir seu trabalho.

Mas, novamente, olhando para a escala, está muito claro que estamos longe disso — não importa o hype ou os títulos que você leia.

“Se você ouvir sobre agentes de IA e pensar, oh meu Deus, eles vão tomar meu emprego no próximo ano, isso não vai acontecer,” diz Roetzer.

Na verdade, a própria falta de autonomia nos agentes de IA de hoje representa uma enorme oportunidade para trabalhadores do conhecimento.

“Se você perceber todas as coisas que precisam ser feitas para fazer um agente funcionar, definição de metas, planejamento, construção, monitoramento, melhoria, isso é quase sempre o trabalho do humano agora,” diz Roetzer.

“Portanto, eu na verdade olharia para isso como o oposto de ser ameaçado por eles. A capacidade de construir esses agentes, que na maioria das vezes não exigirá habilidades de codificação, é um enorme superpoder.”

Muitas das coisas mais valiosas que fazemos em nossas empresas e carreiras requerem múltiplas etapas e são processos repetitivos e baseados em dados. Eventualmente, teremos agentes de IA para fazer essas coisas.

“Você pode ser aquele que descobre como construir essas coisas.”