São Paulo — InkDesign News — As organizações estão cada vez mais integrando algoritmos de machine learning em seus processos para otimizar operações e melhorar a eficiência. Contudo, muitos ainda enfrentam o desafio de traduzir a visão em aplicações práticas.
Arquitetura de modelo
Os assistentes de AI com foco em conhecimento têm se mostrado eficazes em recuperar informações de documentos internos desorganizados, elevando a produtividade das equipes. Este modelo utiliza uma abordagem baseada em recuperação e geração (RAG), onde o agente recupera partes relevantes de informações para fornecer respostas adaptadas ao contexto da empresa.
“O que realmente está funcionando? Onde podemos começar a ver valor mensurável da IA?”
(“What’s actually working? Where do we start to see measurable value of AI?”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
Os assistentes de análise de dados transformam solicitações em linguagem natural em consultas estruturadas, facilitando o acesso a dados críticos. Com o uso de modelos de linguagem em camadas semânticas, a comunicação entre stakeholders e analistas de dados torna-se mais eficiente, reduzindo o tempo de resposta de dias para minutos.
“Esses agentes permitem que os interessados façam perguntas sem precisar escrever consultas SQL.”
(“These agents enable stakeholders to pose their questions without the need to write SQL queries themselves.”)— Autor Desconhecido
Resultados e métricas
A adoção de agentes de automação web tem mostrado resultados significativos em fluxos de trabalho que dependem de interações manuais. Esses agentes utilizam instruções em linguagem natural para executar tarefas repetitivas, aumentando a precisão e permitindo um uso mais eficiente dos recursos da equipe.
“Quando aplicados de forma pensativa, os agentes de automação web podem transformar tarefas repetitivas em fluxos de trabalho escaláveis.”
(“When applied thoughtfully, web automation agents can transform repeated inefficient tasks into workflows that are both manageable and scalable.”)— Autor Desconhecido
Estes avanços em machine learning demonstram como as empresas estão se adaptando a um ambiente tecnológico em constante evolução, priorizando aplicações que realmente geram valor. O futuro prevê um enfoque na eficácia dos agentes AI em mensurar e entregar soluções alinhadas às necessidades específicas das organizações.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
