São Paulo — InkDesign News — A inteligência artificial (IA), especialmente por meio de LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) e técnicas de deep learning, emerge como uma solução inovadora em várias indústrias. Com um foco crescente em eficiência operacional, empresas estão começando a adotar agentes de IA para transformar suas operações e melhorar a experiência do cliente.
Tecnologia e abordagem
Os LLMs, como o ChatGPT, têm evoluído significativamente nos últimos dois anos, tornando-se mais previsíveis e eficazes em diversas tarefas. A integração de uma abordagem orquestrada, que combina múltiplos modelos, é essencial para maximizar a eficiência dos agentes. “Parte da jornada para nossas equipes de engenharia é passar da mentalidade de engenharia de software – escrever uma vez e testá-lo – para uma abordagem mais probabilística”, afirma Shailesh Nalawadi, VP de gerenciamento de projetos da Sendbird.
“A maioria dos modelos principais se comporta muito bem agora. No entanto, o desafio atual é combinar modelos e assegurar a responsividade.”
(“Most mainstream models behave very well now. However, today’s challenge is combining models and ensuring responsiveness.”)— Shailesh Nalawadi, VP de gerenciamento de projetos, Sendbird
Aplicação e desempenho
O uso de agentes de IA em empresas, como Rocket Companies, exemplifica a eficácia dessa tecnologia. Com um canal de experiência baseado em agentes, a empresa observou que clientes têm três vezes mais chances de converter quando interagem por esse meio. “Um engenheiro da Rocket criou um agente em apenas dois dias para automatizar o cálculo de impostos de transferência durante o financiamento imobiliário, economizando mais de um milhão de dólares por ano”, destaca Shawn Malhotra, CTO da Rocket Companies.
“Economizamos mais de um milhão de horas de trabalho em equipe, permitindo que nossos colaboradores se concentrem em atender melhor os clientes.”
(“In 2024, we saved more than a million team member hours, allowing our team members to focus on serving clients better.”)— Shawn Malhotra, CTO, Rocket Companies
Impacto e mercado
À medida que a adoção de agentes de IA cresce, as empresas enfrentam complexidades crescentes na gestão da infraestrutura. “O diálogo entre agentes requer uma rede orquestrada que decide qual agente atenderá determinado pedido, um problema técnico interessante para resolver”, enfatiza Malhotra. O aumento da complexidade pode sobrecarregar os sistemas de monitoramento e controle, exigindo que empresas implementem processos rigorosos de supervisão.
“Você deve ter uma infraestrutura de avaliação em vigor antes de começar a construir. Isso garante que você saiba o que é um comportamento adequado para o seu sistema de agentes.”
(“You should have an eval infrastructure in place before you start building. It ensures you know what good looks like for your agentic system.”)— Shailesh Nalawadi, VP de gerenciamento de projetos, Sendbird
O futuro da IA agentes será caracterizado por uma interconexão maior e um aprendizado colaborativo entre agentes, expandindo as aplicações e os casos de uso. As empresas precisam se preparar para aumentar essa complexidade com avaliações e sistemas de monitoramento que garantam a eficácia e a segurança dos processos.
Fonte: (VentureBeat – AI)
