Adoção de agente de IA

Essa orientação fornece uma estrutura estruturada para ajudar as organizações a adotar agentes de IA com êxito como parte de sua estratégia mais ampla de adoção de IA. Ele aborda as considerações exclusivas que os agentes de IA introduzem. A série destaca os agentes do Microsoft 365 e as diretrizes para a criação de agentes personalizados usando o Microsoft Foundry e o Microsoft Copilot Studio. Ele também inclui estratégias para criar uma arquitetura de dados em toda a organização para dar suporte a agentes de IA em escala.

Por meio dessa orientação, os líderes obterão insights acionáveis em quatro áreas-chave: (1) planejar agentes, (2) governar e proteger agentes, (3) construir agentes e (4) operar agentes (veja a figura 1).)

Figura 1. Processo de adoção dos agentes de IA da Microsoft.

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um programa de software flexível que usa modelos de IA generativos para interpretar entradas, como eventos do sistema, mensagens de usuário ou outras mensagens de agente, raciocinar por problemas e decidir sobre as ações mais apropriadas. Ao contrário dos aplicativos tradicionais que dependem de regras fixas, os agentes orquestram dinamicamente fluxos de trabalho com base no contexto em tempo real. Essa adaptabilidade permite que eles gerenciem ambiguidade e complexidade que o software determinístico não pode. Os agentes são criados com base em cinco componentes principais:

• O modelo de IA generativo serve como o mecanismo de raciocínio do agente. Ele processa instruções, integra chamadas de ferramenta e gera saídas, seja como mensagens para outros agentes ou como resultados acionáveis.

• As instruções definem o escopo, os limites e as diretrizes comportamentais do agente. Instruções claras impedem o crescimento do escopo e garantem que o agente adira às regras de negócios.

• A recuperação fornece os dados de base e o contexto necessários para respostas precisas. O acesso a dados relevantes e de alta qualidade é fundamental para reduzir alucinações e garantir relevância.

• As ações são funções, APIs ou sistemas que o agente usa para executar tarefas. As ferramentas transformam o agente de um recuperador de informações passivo em um participante ativo em processos de negócios.

• A memória armazena o histórico e o estado da conversa. A memória garante a continuidade entre as interações, permitindo que o agente lide com conversas de múltiplos turnos e tarefas de execução longa de forma eficiente.

Diferença em relação à geração aumentada por recuperação (RAG)

Os aplicativos RAG padrão seguem um processo de recuperação determinístico para responder a consultas. Os agentes de IA usam um modelo gerador para decidir quais conhecimentos e ferramentas usar em cada etapa. Essa abordagem adaptável permite o raciocínio em várias etapas e a resolução de problemas complexa, mas também introduz um comportamento não determinístico que requer testes e governança robustos.

Para definições técnicas, consulte o que é um agente? e o que é um fluxo de trabalho?.

Por que agentes de IA?

A adoção de agentes de IA impulsiona resultados organizacionais específicos. Entender esses benefícios ajuda a justificar o investimento e priorizar casos de uso.

• Eficiência: os agentes automatizam tarefas repetitivas e de baixo valor. Reduz o esforço manual e os custos operacionais, permitindo que os recursos se concentrem em iniciativas estratégicas.

• Velocidade: os agentes podem processar informações e executar decisões rapidamente, o que pode melhorar os tempos de entrega do serviço e a capacidade de resposta às alterações no mercado.

• Escalabilidade: os agentes lidam com cargas de trabalho flutuantes e essa elasticidade dá suporte a picos de crescimento e demanda sazonal.

Esses benefícios levam a resultados mensuráveis, como custos operacionais mais baixos, melhor satisfação do cliente e inovação mais rápida. Para os líderes, isso significa que os agentes de IA não são apenas um investimento em tecnologia. Eles são uma alavanca estratégica para o crescimento e a competitividade. Consulte o plano de negócios para agentes de IA para obter mais argumentos de negócios e casos de uso.

Tipos de agente

Normalmente, as organizações implantam três categorias de agentes. Cada categoria oferece um nível diferente de autonomia e impacto nos negócios.

1. Agentes de produtividade. Esses agentes se concentram na recuperação de informações e na síntese para acelerar a tomada de decisões. Eles usam ferramentas de conhecimento para extrair dados de várias fontes e recuperá-los para o usuário. Essa funcionalidade aumenta a precisão dos funcionários e reduz o tempo gasto pesquisando informações em cenários como suporte ao atendimento ao cliente e gerenciamento interno de conhecimento.

2. Agentes de ação. Esses agentes executam tarefas específicas em fluxos de trabalho definidos, como atualizar registros ou disparar processos. Eles usam ferramentas de conhecimento combinadas com ferramentas de ação para realizar tarefas. Essa abordagem simplifica as operações e reduz erros manuais de entrada de dados em casos de uso, como criação de tíquete de serviço e monitoramento do sistema.

3. Agentes de automação. Esses agentes gerenciam processos complexos de várias etapas com supervisão mínima. Eles usam ferramentas de conhecimento e ferramentas de ação, além de gatilhos que determinam quando executar, parar ou escalonar um problema. Essa autonomia permite automação escalonável para cenários como a otimização da cadeia de suprimentos, embora exija uma governança rigorosa para gerenciar a maior complexidade.

Próximas etapas

Para perceber o potencial dos agentes de IA, alinhe a estratégia de adoção com resultados de negócios específicos. As seções a seguir exploram como criar o impacto interno e voltado para o cliente e orientar as equipes a usar agentes com eficiência.