Quando a Twin saiu do modo stealth em janeiro de 2024, os agentes de IA eram mais um conceito teórico do que uma realidade. Hoje, a empresa com sede em Paris está lançando um agente de automação em parceria com a Qonto, a startup fintech que oferece contas bancárias para empresas a mais de 500.000 clientes em toda a Europa.
Se você deseja automatizar tarefas repetitivas, já existem várias abordagens para resolver esses problemas. Algumas empresas utilizam produtos de automação baseados em API, sem código ou com baixo código, como o Zapier. Outras confiam em software de RPA, como o UiPath.
Com sua equipe de nove pessoas, a Twin acredita que existe uma maneira muito mais eficiente de lidar com a automação. Como você pode imaginar, isso envolve inteligência artificial e modelos de uso de computadores.
O Invoice Operator, primeiro produto da Twin projetado para a Qonto, é um bom exemplo de por que faz sentido usar inteligência artificial. A Qonto lida com milhões de faturas por mês. E os clientes gastam várias horas por mês coletando faturas e enviando-as para a Qonto.
Nos últimos três meses, a Twin criou uma ferramenta de recuperação automática de faturas que pode acelerar esse processo. Quando os usuários lançam o Invoice Operator, a Twin primeiro busca a lista de transações com faturas faltantes. Em seguida, exibe a lista de serviços que precisa acessar para baixar as faturas ao lado de uma janela do navegador que mostra as ações do agente.
Se você precisar fazer login em um serviço para baixar faturas, o navegador pausa e pede que você insira suas credenciais manualmente. Depois de fazer isso, você pode clicar em um botão para permitir que o agente continue seu trabalho.
Após isso, o Invoice Operator da Twin automaticamente encontra sua lista de transações anteriores, baixa as faturas e anexas os PDFs às transações em sua conta Qonto.
“Quando você faz isso na escala da Qonto, basicamente precisa cobrir um longo longo de serviços. Milhares, dezenas de milhares e logo centenas de milhares de diferentes serviços que todos estão usando,” disse Hugo Mercier, cofundador e CEO da Twin, durante uma demonstração do produto.
“E isso seria completamente impossível com RPA porque você teria que criar um script personalizado para cada site e, toda vez que o site mudasse, teria que modificar o script,” acrescentou.
Quanto aos produtos de automação baseados em API como o Zapier, Mercier disse que levou 10 anos para o Zapier suportar 8.000 aplicativos em sua plataforma. A Twin já suporta milhares de aplicativos para seu Invoice Operator apenas alguns meses após o início do trabalho no produto.
Nos bastidores, a Twin executa um navegador web baseado em Chromium em um servidor. A startup utiliza o modelo CUA (agente que usa computador) da OpenAI. Na verdade, a Twin foi uma das 15 empresas que tiveram a oportunidade de testar o CUA em versão beta.
CUA é também o modelo que alimenta o Operator da OpenAI, seu produto para consumidores que permite que você insira um prompt para que um agente execute uma ação para você. Além de oferecer melhor desempenho, a Twin acredita que deveria ser mais fácil usar agentes que navegam na web para você.
“Trabalhamos muito para tornar a experiência extremamente simples. Estamos realmente mirando no usuário final, talvez pessoas que não são amigáveis com tecnologia. Elas não precisam se preocupar em configurar nada. Você apenas faz login em suas contas, inicia o aplicativo, e ele navega para encontrar as faturas,” disse Mercier.
Após a recuperação das faturas, a Twin acredita que muitos setores poderiam se beneficiar de aplicações agentivas B2B. Por exemplo, agentes poderiam gerenciar automaticamente pedidos para uma empresa de e-commerce, classificar o catálogo de um marketplace ou recuperar informações para agentes de call center.
A Twin está propondo um futuro onde agentes de IA se tornem mais baratos, rápidos e precisos em uma ampla variedade de tarefas. Agora, vamos ver se a startup consegue transformar a plataforma de agentes que alimenta o Invoice Operator em um produto que os desenvolvedores possam começar a usar em suas próprias aplicações.
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