O que é IA agêntica?

Os sistemas de IA agêntica são projetados para operar com um maior grau de autonomia. Ele funciona usando agentes de IA, que são essencialmente entidades autônomas projetadas para realizar tarefas específicas. Essa tecnologia é baseada em vários componentes principais:

1. Percepção: a IA agêntica começa coletando informações do ambiente e de diferentes fontes, como sensores, bancos de dados e interfaces de usuário. Isso pode envolver a análise de texto, imagens ou outras formas de dados para entender a situação.
2. Raciocínio: usando um modelo de linguagem grande (LLM), a IA agêntica analisa os dados coletados para entender o contexto, identificar informações relevantes e formular possíveis soluções. Por exemplo, se o objetivo é agendar uma reunião, o LLM pode analisar o texto dos e-mails para identificar os participantes, os horários disponíveis e a finalidade da reunião.
3. Planejamento: a IA usa as informações coletadas para desenvolver um plano. Isso envolve definir metas, dividi-las em etapas menores e descobrir a melhor maneira de alcançá-las.
4. Ação: com base no plano, a IA toma uma medida. Isso pode envolver a execução de tarefas, a tomada de decisões ou a interação com outros sistemas.
5. Reflexão: depois de agir, a IA aprende com os resultados. Ela avalia se as ações foram bem-sucedidas e usa esse feedback para ajustar os planos e ações no futuro. Esse ciclo contínuo de percepção, planejamento, ação e reflexão permite que a IA agêntica aprenda e melhore com o tempo.

A Vertex AI do Google Cloud oferece um conjunto abrangente de ferramentas para treinar, criar e implantar modelos de IA, incluindo APIs pré-treinadas para tarefas comuns e opções de treinamento personalizadas para casos de uso avançados. A Vertex AI também oferece ferramentas de MLOps para gerenciar todo o ciclo de vida do machine learning, desde a preparação de dados até o monitoramento de modelos, o que é essencial para o desenvolvimento e a melhoria contínuos de sistemas de IA baseados em agentes.

A IA agêntica e a IA generativa são formas de inteligência artificial e podem ser usadas juntas, mas têm funcionalidades distintas. 

A IA generativa, como o nome sugere, é focada na criação de conteúdo novo, como texto, imagens, código ou música, com base em comandos de entrada. O LLM está no centro da IA generativa, e o valor é gerado pelo que o modelo pode fazer e por extensões simples das capacidades do LLM. Por exemplo, você pode gerar ou editar conteúdo e até mesmo realizar chamadas de função simples e encadear várias opções. 

A IA agentiva é um subconjunto da IA generativa que se concentra na orquestração e execução de agentes que usam LLMs como um "cérebro" para realizar ações por meio de ferramentas. A IA agêntica vai além da criação de conteúdo e da chamada de função, executando ações em sistemas subjacentes para alcançar metas de nível superior. 

Por exemplo, a IA generativa pode ser usada para criar materiais de marketing, enquanto a IA agêntica pode ser usada para implantar esses materiais, rastrear a performance deles e ajustar automaticamente a estratégia de marketing com base nos resultados. Dessa forma, a IA agêntica pode usar a IA generativa como uma ferramenta para alcançar as metas.

Embora os termos "IA agêntica" e "agentes de IA" sejam usados juntos com frequência, há uma diferença sutil entre eles. Agentes de IA são os elementos básicos da IA agêntica. Pense nos agentes de IA como ferramentas individuais em uma caixa, enquanto a IA agêntica é o uso coordenado dessas ferramentas para construir uma casa inteira. 

Enquanto um agente de IA pode se concentrar em uma tarefa específica, a IA agêntica emprega vários agentes para lidar com fluxos de trabalho complexos. A IA agêntica atua como um sistema abrangente que coordena e gerencia esses agentes para alcançar objetivos mais amplos.

A implementação da IA agêntica em uma empresa exige uma análise cuidadosa. Conheça alguns dos principais fatores que você precisa ter em mente:

• Objetivos claros: identifique os problemas específicos que os agentes de IA vão resolver e como eles se alinham às metas de negócios.  
• Qualidade e preparação dos dados: os sistemas de IA agêntica dependem de dados de alta qualidade para tomar decisões precisas. As empresas precisam garantir que os dados sejam precisos, completos, atualizados, formatados corretamente e integrados para o consumo de IA. 
• Implicações éticas: é importante considerar as implicações éticas do uso da IA agêntica e usá-la de forma responsável, já que ela pode tomar decisões que têm um impacto significativo na vida das pessoas. Isso pode incluir o tratamento de possíveis vieses nos dados ou algoritmos que possam levar a resultados injustos ou discriminatórios. Por exemplo, um sistema de IA usado para aprovar empréstimos não pode ter viés contra determinados grupos demográficos. Além disso, as empresas precisam ser transparentes sobre como a IA agêntica está sendo usada e garantir que a supervisão humana esteja em vigor para evitar consequências não intencionais.
• Segurança: sistemas de IA agêntica podem ser vulneráveis a ataques cibernéticos. As empresas precisam implementar medidas de segurança robustas para proteger esses sistemas e os dados que eles usam. Isso inclui proteção contra violações de dados, acesso não autorizado e ataques maliciosos que podem comprometer a integridade ou a confidencialidade do sistema de IA.
• Explicabilidade: é importante entender como um sistema de IA agêntica toma decisões, principalmente quando algo dá errado. As empresas devem investir em sistemas que possam fornecer insights sobre o processo de tomada de decisões. Técnicas como SHAP (SHapley Additive exPlanations) ou LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) podem ajudar a tornar as decisões de IA mais transparentes e compreensíveis. Isso não só ajuda a criar confiança, mas também permite uma melhor depuração e melhoria do sistema de IA.
• Integração: os sistemas de IA agêntica precisam ser integrados aos sistemas empresariais atuais, o que pode ser um processo complexo que exige planejamento e coordenação cuidadosos. Isso inclui garantir a compatibilidade com a infraestrutura de TI, os formatos de dados e os processos de negócios atuais. Também pode envolver a solução de possíveis desafios relacionados à migração de dados, integração de sistemas e adoção pelos usuários.
• Monitoramento e avaliação: monitorar continuamente o desempenho do agente de IA, resolver problemas e refinar algoritmos conforme necessário.  

As empresas precisam avaliar cuidadosamente as necessidades e os recursos antes de implementar a IA agêntica. Elas também precisam estar preparadas para investir na infraestrutura, no conhecimento e no treinamento necessários para garantir a adoção bem-sucedida dessa tecnologia.