O Surgimento da IA Agêntica: Uma Abordagem Estratégica de Três Etapas para Automação Inteligente

Como muitos, eu amo um bom conselho. Mas às vezes, eu preciso de ajuda para fazer algo.

A próxima versão da IA — IA agêntica — nos levará do conselho à ação. Ela permitirá que as empresas que a utilizem deem um salto transformador para frente.

Mas para onde saltar? E transformar como?

A IA agêntica pode reduzir o custo do suporte ao cliente em 25-50% enquanto melhora dramaticamente a qualidade e a satisfação do cliente, pois vai além da simples execução de tarefas. Ela também pode resolver autonomamente fluxos de trabalho e interações de clientes complexos. Quando aplicada ao suporte ao cliente, por exemplo, os agentes não apenas respondem a consultas, mas resolvem integralmente as perguntas do início ao fim, reduzindo a intervenção humana e aumentando a eficiência.

Como em todas as novas tecnologias, adotar a IA agêntica apresenta desafios. Uma empresa deve ter seus fluxos de trabalho bem documentados e profundamente compreendidos e possuir uma base de conhecimento robusta sobre a qual a IA agêntica possa se basear. E assim como com a IA geradora, preocupações de privacidade e segurança de dados exigem que as empresas compreendam os grandes modelos de linguagem (LLMs) que elas utilizam e como as informações são armazenadas e transmitidas por eles.

No entanto, a estratégia de adoção certa para a automação inteligente pode garantir o sucesso. Para colher os maiores benefícios, as empresas precisarão fazer três coisas:

• Começar no lugar certo
• Equilibrar a IA agêntica com a expertise humana
• Acessar uma rede de expertise agêntica

Embora ainda esteja nos primórdios, aqui está o que estamos aprendendo ao trabalhar com clientes de várias indústrias para integrar a IA agêntica em seus fluxos de trabalho e operações.

Não comece pequeno — comece inteligentemente

Talvez contra-intuitivamente, o melhor lugar para começar é com os casos de uso de maior volume. Isso não é arriscado? Não se feito corretamente. Na verdade, embora começar com casos de uso de baixo volume possa parecer reduzir o risco, isso na verdade aumenta o risco de não ver um impacto suficiente para justificar o investimento.

Começar com casos de uso de alto volume oferece o maior potencial de retorno sobre o investimento (ROI), permitindo que uma empresa rapidamente realize um impacto significativo, maximize os ganhos de eficiência e demonstre o valor claro de usar agentes de IA.

Como mitigar o risco de começar muito grande? Implementando inicialmente os agentes com apenas 1% do volume do maior caso de uso. Essa abordagem permite identificar e corrigir problemas potenciais enquanto se prepara para uma automação mais ampla.

Para uma empresa de varejo, isso pode significar automatizar os fluxos de trabalho de “onde está o meu pedido?” ou processamento de devoluções. Além de monitorar os envios em toda a rede de entrega da empresa, um agente de IA pode verificar a identidade do cliente, verificar o status em tempo real e atualizar o cliente — até oferecer opções se o pedido foi inesperadamente atrasado.

Para devoluções, um agente pode verificar as políticas de devolução da empresa, coletar informações do cliente sobre a devolução, sugerir próximos passos e completar tarefas associadas, como imprimir um rótulo de devolução, agendar uma retirada, emitir um reembolso, etc. O agente de devolução também pode observar padrões de abuso e, se necessário, ajustar suas decisões e próximos passos.

Depois que uma empresa implanta um agente de IA em uma amostra de um fluxo de trabalho de alto volume, ela deve monitorar a atividade do fluxo de trabalho para identificar onde pode precisar de ajustes. Quando o agente funciona suavemente, a empresa pode expandir seu uso em quantidades pré-definidas até que eventualmente lidere com todo o volume do fluxo de trabalho.

Claro, nem todas as tarefas e fluxos de trabalho se prestam à automação total com IA agêntica. Na verdade, manter especialistas humanos conectados ao funcionamento geral dos agentes de IA produzirá os melhores resultados.

Equilibrar a IA com a expertise humana

À medida que uma empresa examina seus fluxos de trabalho e processos para candidatos à automação, ela encontrará instâncias mais adequadas à supervisão humana ou ação direta. A IA agêntica é uma inovação incrível e altamente capaz, mas tem limitações.

Três em particular:

Os agentes de IA, como os LLMs que os suportam, não possuem atualmente inteligência geral. Eles funcionam melhor em áreas estreitas e bem definidas. Então, enquanto os humanos podem aprender a realizar uma tarefa específica e abstrair dela princípios que então aplicam a tarefas diferentes e não relacionadas, a IA atualmente não pode.

Em seguida, há fluxos de trabalho com matrizes de decisão extremamente complexas que exigem experiência e julgamento baseado em experiência. Por exemplo, uma empresa de varejo pode precisar de conteúdo para uma campanha de marketing direta. Um agente pode lidar com isso — e executar a campanha.

Mas quer revisitar a expressão e promessa de uma marca em vários mercados? Um agente não estaria à altura da tarefa. Isso exigiria insight sobre tendências de mercado, percepção da marca, diferenças culturais entre mercados e insight sobre como as marcas evocam emoções.

Finalmente, fluxos de trabalho dependentes de comunicação humana “bagunçada” e nuances emocionais que exigem elementos distintamente humanos, como compaixão, devem permanecer com os humanos. Pense em problemas de serviço ao cliente que envolvem clientes irados ou interações de saúde onde o estado emocional ou mental de um paciente pode estar em risco.

Mas não estou descrevendo um processo de tomada de decisão binário: dar isso aos agentes de IA; tudo o mais vai para os humanos. Na prática, um modelo híbrido funciona melhor.

Embora haja necessidade de uma clara delimitação entre os papéis da IA e dos humanos, mesmo quando as tarefas precisam ser tratadas por especialistas humanos, a IA ainda deve estar à mão para estender suas habilidades e aproveitar ao máximo sua expertise.

Em geral, as empresas devem usar a IA agêntica para tarefas transacionais e repetíveis e aproveitar a expertise humana para interações de alto risco, cenários emocionalmente complexos e situações que exigem julgamento matizado. Um pedido de garantia de $50 pode ser totalmente automatizado, enquanto um pedido de $5.000 provavelmente se beneficiaria da inteligência emocional humana e do tratamento sensível à marca.

Acessar uma rede agêntica

Talvez o mais importante, não tente mergulhar na IA agêntica sozinho. Estabeleça uma rede de parceiros especializados. Plataformas de IA agêntica emergentes podem fornecer a tecnologia em canais digitais e de voz. Um integrador de sistemas e consultor que entenda os ambientes operacionais dos clientes pode treinar modelos agênticos para necessidades específicas de clientes e então integrá-los nas operações da empresa.

Integrar esses modelos em sistemas empresariais requer expertise profunda em fluxos de trabalho complexos e desafios específicos da indústria. Isso também requer uma compreensão intricada dos pontos de decisão do fluxo de trabalho e onde a interação humana é mais necessária — ou benéfica — para que a IA agêntica seja um benefício para os trabalhadores e a produtividade da equipe.

A IA agêntica oferece às empresas uma maneira poderosa de melhorar a eficiência, aprimorar as experiências do cliente e impulsionar a inovação. Mas o sucesso não é sobre entrar apressadamente. É sobre fazer escolhas inteligentes e informadas: começar no lugar certo, aplicar um modelo híbrido humano/IA e acessar a rede certa.

Porque, com o mundo da IA mudando tão rapidamente, você não pode se dar ao luxo de fazer isso sozinho.