Adoção de agentes de IA

Esta orientação fornece um quadro estruturado para ajudar as organizações a adotar com sucesso agentes de IA como parte da sua estratégia mais ampla de adoção da IA. Aborda as considerações únicas que os agentes de IA introduzem. A série destaca agentes Microsoft 365 e orientações para construir agentes personalizados usando Microsoft Foundry e Microsoft Copilot Studio. Inclui também estratégias para desenhar uma arquitetura de dados organizacional que suporte agentes de IA em larga escala.

Através desta orientação, os líderes irão obter insights acionáveis em quatro áreas-chave: (1) planear para os agentes, (2) governar e garantir agentes, (3) construir agentes e (4) operar agentes (ver figura 1).

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

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um programa de software flexível que utiliza modelos de IA generativa para interpretar entradas, como eventos do sistema, mensagens de utilizador ou outras mensagens de agente, raciocinar através de problemas e decidir as ações mais apropriadas. Ao contrário das aplicações tradicionais que dependem de regras fixas, os agentes orquestram dinamicamente fluxos de trabalho com base no contexto em tempo real. Esta adaptabilidade permite-lhes gerir ambiguidades e complexidades que o software determinístico não consegue. Os agentes são baseados em cinco componentes centrais:

• O modelo de IA generativa serve como motor de raciocínio do agente. Processa instruções, integra chamadas de ferramentas e gera saídas, seja como mensagens para outros agentes ou como resultados acionáveis.

• As instruções definem o âmbito, os limites e as diretrizes comportamentais do agente. Instruções claras previnem o aumento do âmbito e garantem que o agente segue as regras de negócio.

• 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 a relevância.

• As ações são as funções, APIs ou sistemas que o agente utiliza para realizar tarefas. As ferramentas transformam o agente de um recuperador passivo de informação num participante ativo nos processos de negócio.

• A memória armazena o histórico e o estado das conversas. A memória assegura continuidade entre interações, permitindo ao agente lidar eficazmente com conversas de múltiplos turnos e tarefas de longa duração.

Diferença em relação à geração aumentada por recuperação (RAG)

As aplicações RAG padrão seguem um processo determinístico de recuperação para responder a questões. Os agentes de IA utilizam um modelo generativo para decidir que conhecimentos e ferramentas utilizar em cada etapa. Esta abordagem adaptativa permite raciocínio em múltiplos passos e resolução complexa de problemas, mas também introduz comportamentos não determinísticos que requerem testes e governação robustos.

Para definições técnicas, veja O que é um agente? e O que é um fluxo de trabalho?.

Porquê agentes de IA?

A adoção de agentes de IA impulsiona resultados organizacionais específicos. Compreender estes benefícios ajuda a justificar o investimento e a 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 informação e executar decisões rapidamente, o que pode melhorar os tempos de entrega do serviço e a capacidade de resposta às mudanças do mercado.

• Escalabilidade: Os agentes lidam com cargas de trabalho flutuantes, e esta elasticidade suporta o crescimento e os picos sazonais de procura.

Estes benefícios conduzem a resultados mensuráveis, como custos operacionais mais baixos, maior satisfação do cliente e inovação mais rápida. Para os líderes, isto significa que os agentes de IA não são apenas um investimento tecnológico. São uma alavanca estratégica para o crescimento e competitividade. Consulte plano de negócios para agentes de IA para mais justificações de negócio e casos de uso.

Tipos de agentes

As organizações normalmente implementam três categorias de agentes. Cada categoria oferece um nível diferente de autonomia e impacto empresarial.

1. Agentes de produtividade. Estes agentes focam-se na recuperação e síntese de informação para acelerar a tomada de decisões. Utilizam ferramentas de conhecimento para extrair dados de várias fontes e recuperá-los para o utilizador. Esta capacidade aumenta a precisão dos colaboradores e reduz o tempo gasto à procura de informação em cenários como apoio ao cliente e gestão interna do conhecimento.

2. Agentes de ação. Estes agentes realizam tarefas específicas dentro de fluxos de trabalho definidos, como atualizar registos ou desencadear processos. Utilizam ferramentas de conhecimento combinadas com ferramentas de ação para realizar tarefas. Esta abordagem simplifica as operações e reduz erros de introdução manual de dados em casos de uso como criação de tickets de serviço e monitorização do sistema.

3. Agentes de automação. Estes agentes gerem processos complexos e em múltiplas etapas com supervisão mínima. Usam ferramentas de conhecimento e de ação, além de gatilhos que determinam quando correr, parar ou escalar um problema. Esta autonomia permite uma automação escalável para cenários como a otimização da cadeia de abastecimento, embora exija uma governação rigorosa para gerir a complexidade crescente.

Próximos passos

Para concretizar o potencial dos agentes de IA, alinhe a estratégia de adoção com resultados específicos de negócio. As secções seguintes exploram como criar impacto interno e de contacto com o cliente e orientar as equipas para utilizarem os agentes de forma eficaz.