Explore o poder dos Agentes de IA

• Agentes de Inteligência Artificial (IA) são entidades digitais autônomas capazes de realizar tarefas orientadas por objetivos e tomar decisões. Eles aumentam a autonomia, otimizam o gerenciamento de tarefas, integram-se aos workflows, permitem a melhoria contínua e otimizam os custos. Ao contrário dos LLMs básicos, os agentes de IA conseguem gerenciar workflows complexos incorporando todas as funcionalidades exigidas.

• Os agentes de IA se destacam na automação de tarefas complexas ao invocar autonomamente as ferramentas necessárias para executar múltiplas etapas e decisões.

• Existem vários tipos de agentes de IA, cada um projetado para tarefas específicas, como descoberta de conhecimento, suporte ao cliente e análise de dados. Esses agentes podem ser personalizados para atender às necessidades específicas de negócios e setores, oferecendo maior eficiência e insights valiosos.

Os agentes de IA são entidades digitais autônomas que usam a inteligência para automatizar tarefas que geralmente envolvem várias etapas e decisões. Esses agentes são capazes de lidar com objetivos complexos, processar informações, responder de forma inteligente às entradas e melhorar ao longo do tempo.

Por exemplo, o Knowledge Discovery, parte do Hyland Content Intelligence, é impulsionado por agentes de IA configurados para responder a perguntas em linguagem natural, fornecendo informações para acelerar decisões e aumentar a eficiência. Ao criar agentes de IA do Knowledge Discovery adaptados às suas necessidades, as organizações podem ir além de armazenar conteúdo e acessar rapidamente insights de negócios relevantes.

Os agentes de IA estão revolucionando os workflows ao combinar inteligência, autonomia e adaptabilidade para aumentar a eficiência e a escalabilidade. Características-chave que os tornam valiosos para empresas modernas incluem:

• Autônomos: operam de forma independente, tomando decisões com base em regras e padrões aprendidos.

• Inteligentes: aproveitam a IA para processar dados, aprender e se aprimorar ao longo do tempo.

• Orientados a tarefas: lidam com tarefas específicas, desde consultas simples até workflows complexos.

• Configuráveis: adaptam-se a diferentes casos de uso com configurações personalizáveis.

• Interoperáveis: integram-se perfeitamente a outros sistemas e workflows.

• Monitoráveis: oferecem ferramentas para rastrear o desempenho e os resultados.

• Evolutivos: Melhoram continuamente por meio de feedback e atualizações.

• Reutilizáveis: adaptam-se a workflows e departamentos, oferecendo modularidade e escalabilidade.

Essas características permitem que as organizações ampliem as capacidades da força de trabalho conforme a necessidade e implementem a IA em escala.

A inteligência artificial já aumentou a produtividade das organizações. Os agentes de IA irão acelerar isso ao oferecer:

• Autonomia e inteligência aprimoradas: os agentes de IA operam de forma autônoma, tomando decisões com base em regras definidas e padrões aprendidos. Isso libera as equipes humanas para um trabalho mais estratégico.

• Escalabilidade: os agentes de IA aprimoram as capacidades da força de trabalho humana ao lidar com tarefas em escala, permitindo maior eficiência e produtividade.

• Especificidade de tarefas: os agentes de IA lidam com uma ampla gama de tarefas, desde tarefas simples até workflows complexos, que envolvem várias etapas e tomada de decisões, garantindo tanto eficiência quanto precisão.

• Integração com processos de negócios: os agentes de IA se integram facilmente a seus sistemas existentes, colaborando com outros agentes, softwares e até mesmo com seres humanos para melhorar a eficiência geral.

• Melhoria contínua: os processos de negócios são sistemas de ciclo fechado. Quando um agente ou ser humano age, seu resultado é observado e registrado conforme as métricas de objetivos estabelecidas. Esses insights serão utilizados para aprimorar o comportamento dos agentes, permitindo que os agentes de IA aprendam e evoluam continuamente. Ferramentas como o Agent Builder da Hyland, assim como nosso conhecimento especializado no domínio, podem facilitar o processo de feedback e atualização, ajudando as organizações a se manterem atualizadas com as últimas tendências de negócios e avanços da IA.

• Gestão de custos: controle os custos da IA permitindo o acesso a diversos provedores de LLM, o que otimiza o uso com base na complexidade e importância da tarefa para uma execução econômica.

• Automação de workflows: os agentes de IA automatizam tarefas complexas, permitindo que você alcance seus objetivos de forma rápida e eficiente. Isso significa menos trabalho manual e mais foco nos objetivos de alto nível.

A implantação de agentes de IA apresenta questões que devem ser abordadas para ajudar as organizações a gerenciar melhor os riscos e otimizar a implementação e o desempenho bem-sucedidos de seus sistemas de IA, tais como:

• Privacidade de dados: o tratamento de dados confidenciais requer medidas de segurança robustas e conformidade com as regulamentações de privacidade.

• Dependências de LLMs multiagente: tarefas complexas podem exigir vários agentes de IA, mas sistemas baseados nos mesmos modelos básicos podem compartilhar vulnerabilidades. Esse tipo de risco é verdadeiro para qualquer sistema modular, mas uma das principais preocupações é a dependência de LLMs, que podem "alucinar". Para mitigar isso, as organizações devem implementar barreiras de IA e definir as funções dos agentes de forma cuidadosa e atômica. A governança de dados eficaz, juntamente com treinamento e testes completos, também é essencial para reduzir esses riscos.

• Ciclos de feedback infinitos: embora os agentes de IA ofereçam raciocínio autônomo, eles podem criar ciclos de feedback infinitos se não conseguirem planejar ou refletir sobre suas ações. O monitoramento humano em tempo real pode ajudar a prevenir essas redundâncias.

• Complexidade computacional: o desenvolvimento de agentes de IA exige muitos recursos e consome muito tempo. Agentes de alto desempenho exigem uma potência computacional significativa para treinamento e, dependendo da complexidade da tarefa, os agentes podem levar dias para concluir seu trabalho.

Ao lidar com esses problemas, as organizações podem garantir que seus agentes de IA sejam implementados de forma eficaz, ética e segura, maximizando seu potencial e minimizando os riscos.

Abaixo: a IA agêntica está transformando o cenário da automação de negócios, ao ajudar a diminuir a intervenção humana e gerar decisões mais inteligentes. Aqui, Jitesh S. Ghai (CEO da Hyland) e Alan Pelz-Sharpe (Fundador da Deep Analysis) debatem como sua organização pode utilizar a IA para liberar novas eficiências e fomentar a inovação.

Desde a qualidade dos dados até a segurança e o alinhamento de processos, as organizações precisam de uma abordagem estratégica para implementações bem-sucedidas de agentes de IA.

O Hyland Content Intelligence torna isso possível com produtos como Knowledge Discovery, Knowledge Enrichment e Agent Builder, que transformam dados não estruturados em insights práticos e prontos para IA — impulsionando a automação, a adoção escalável da IA e soluções inovadoras. As principais estratégias incluem:

Garantia do acesso a dados limpos e contextuais

Um dos maiores obstáculos para a adoção da IA é a qualidade e o estado dos dados que são alimentados nela.

Fonte: quinto estudo anual Content Services Pulse da Forrester™

Como informações imprecisas ou incompletas levam a insights não confiáveis e a decisões inadequadas, é importante garantir que os dados inseridos na IA sejam limpos e enriquecidos.

O Knowledge Enrichment transforma conteúdo bruto e não estruturado em dados estruturados e significativos, prontos para uso em IA, automação e construção de soluções.

Integração com processos humanos e automação

Os agentes de IA são mais eficazes quando utilizados para automatizar processos de negócios específicos. Para alcançar isso, é necessário desenvolver ferramentas que capacitem os agentes de IA a compreender como realizar o trabalho atribuído.

O Agent Builder capacita os SMEs de processos de negócios a encadear agentes de IA que executam workflows complexos de forma autônoma, adaptando-se à evolução de entradas e saídas que não podem ser pré-programadas. Com recursos integrados de interação humana, ele garante que as decisões críticas recebam supervisão humana, combinando automação com julgamento humano para maior precisão, responsabilização e confiança.

Você também pode aproveitar o conhecimento especializado da Hyland no setor, conhecimento de domínio, serviços e produtos para criar e gerenciar workflows de modelos e notações de processos de negócios (BPMN).

A Hyland traz décadas de experiência em serviços de conteúdo, automação inteligente e aplicações de IA específicas para o setor. Nossa equipe trabalha em estreita colaboração com organizações para:

• Avaliar a prontidão da IA: avaliação da qualidade dos dados, segurança e estruturas de governança para garantir que as soluções de IA operem de forma eficaz.

• Desenvolver estratégias de IA personalizadas: alinhamento das capacidades de IA com os objetivos de negócios para maximizar a automação e a eficiência.

• Garantir uma integração perfeita: incorpora as soluções de IA aos workflows existentes e, ao mesmo tempo, minimiza a interrupção.

Com um profundo conhecimento do setor e um compromisso com a inovação, a Hyland ajuda as organizações a aproveitar a IA de uma forma que aprimora a automação, melhora os insights e gera melhores resultados de negócios.

Os agentes de IA são como especialistas digitais que compreendem suas solicitações, planejam as etapas e executam as tarefas. Eles são especializados e sempre disponíveis, permitindo que as empresas formem equipes virtuais para aumentar a produtividade, manter a consistência e se adaptar rapidamente às demandas em constante mudança. Esses agentes fazem isso da seguinte forma:

Compreendendo o objetivo

Primeiro, o agente de IA precisa entender o que você deseja alcançar, quer seja uma tarefa simples como "priorizar documentos com base nos prazos" ou uma tarefa complexa como "atribuir pontuações iniciais de gravidade com base nos danos descritos e nos limites da apólice". É importante identificar processos e workflows que você deseja automatizar usando agentes de IA.

Analisando

Para tarefas complexas, o agente analisa os detalhes das tarefas e as divide em partes menores e gerenciáveis. Esse design modular aumenta a reutilização e a flexibilidade, permitindo que o agente se adapte a diferentes situações.

Coleta de informações

O agente coleta os dados necessários de várias fontes, como a internet, bancos de dados internos ou por meio de integração de APIs com outros sistemas. Ele realiza isso utilizando ferramentas e parâmetros que os usuários fornecem durante a configuração. Ele usa de forma inteligente as ferramentas adequadas com base em sua descrição e limitações fornecidas.

Tomada de decisões

É aqui que a "inteligência" entra em cena. O agente utiliza seu conhecimento e as informações coletadas para decidir sobre o melhor curso de ação, frequentemente guiado por modelos de prompts, que permitem entrada dinâmica e ações personalizadas.

Tomando medidas (integração do workflow)

O agente executa o plano, realizando tarefas orientadas por conteúdo ao analisar e agir com base em insights do conteúdo corporativo ou ao interagir com outro software. Os agentes de IA podem se integrar naturalmente a seus workflows de BPMN existentes.

Para tarefas mais complexas, vários agentes de IA podem trabalhar juntos em workflows hierárquicos, cada um lidando com uma parte específica da tarefa geral.

Aprendizado e melhoria

Os agentes de IA melhoram com o tempo aprendendo com o feedback e a análise histórica. Isso permite que eles refinem seu desempenho e tomem melhores decisões. O benchmarking ajuda a garantir que o agente esteja operando de forma eficaz ao comparar seu desempenho com padrões ou outros agentes.

Gestão de custos

A gestão eficiente dos custos é fundamental. Isso envolve a alocação de recursos para selecionar os modelos de IA corretos para diferentes tarefas, rastrear o uso para identificar oportunidades de economia e ajustar o uso do agente com base nas necessidades. A flexibilidade do provedor permite que você escolha o melhor equilíbrio de custo e desempenho entre diferentes provedores de IA.

Ao integrar esses elementos, os agentes de IA tornam-se ferramentas eficazes para automatizar tarefas, melhorar a eficiência e tomar decisões mais inteligentes.

A implementação de agentes de IA exige um planejamento cuidadoso. Siga estas etapas fundamentais para uma implementação bem-sucedida:

• Defina objetivos: identifique metas claras para seu agente de IA, como automatizar o suporte ao cliente, melhorar a tomada de decisões ou otimizar processos. Objetivos bem definidos irão moldar sua estratégia de implementação.

• Prepare seus dados: os agentes de IA dependem de dados de alta qualidade e prontos para IA. Garanta que seus dados sejam acessíveis, compreensíveis, práticos e prontos para IA para um desempenho ideal. O Knowledge Enrichment, parte da linha de produtos Hyland Content Intelligence, tem ferramentas que podem ajudá-lo a fazer isso sem problemas.

• Escolha o agente certo: selecione um agente de IA que esteja alinhado com seus objetivos, considerando fatores como a complexidade da tarefa, o ambiente e o nível de autonomia.

• Monitore e otimize: avalie continuamente o desempenho de seu agente de IA. Utilize feedback e dados para realizar o ajuste fino de seus algoritmos, assegurando que eles se adaptem às necessidades em constante evolução.

Se você estiver interessado em liberar o potencial da IA de forma mais ampla em sua organização, pode querer considerar como preencher a lacuna de habilidades e tecnologia.

> Continue aqui | Antes de investir na IA, avalie sua prontidão para a IA

Os agentes de IA são ferramentas versáteis que desempenham uma variedade de funções em diferentes setores. Abaixo estão vários casos de uso principais e possíveis desenvolvimentos futuros que mostram como os agentes de IA podem colaborar com outras soluções e ferramentas para aumentar a eficiência e promover a inovação.

Descoberta de conhecimento

Os agentes podem aprimorar os recursos de pesquisa ao compreender suas necessidades específicas para fornecer melhores resultados.

Exemplo: um agente de descoberta de conhecimento pode vasculhar grandes quantidades de dados não estruturados para encontrar as atualizações mais recentes sobre um produto, extraindo informações de documentos, notas internas, e-mails e até mesmo fontes externas. Isso otimiza o processo e reduz o tempo gasto em pesquisas manuais.

Suporte ao cliente

Juntamente com outras soluções, os agentes de IA podem ajudar a automatizar os workflows de atendimento ao cliente ao processar tickets de suporte, categorizar desafios, escalar para intervenção humana e sugerir respostas ou soluções.

Exemplo: em um cenário de suporte ao cliente, o agente pode encaminhar um problema de cobrança para o departamento correto e consultar automaticamente casos anteriores para sugerir uma resposta adequada. Ele também pode priorizar tickets urgentes com base em critérios predefinidos, melhorando os tempos de resposta e a satisfação do cliente.

> Continue aqui | como elevar experiências: o poder da IA no atendimento ao cliente

Análise de dados de saúde

No futuro próximo, poderão ser desenvolvidos agentes para analisar dados de saúde e identificar padrões, tendências e anomalias. Esses agentes poderão trabalhar em conjunto com outras tecnologias na geração de relatórios para saúde preditiva, visando melhorar os resultados dos pacientes.

Exemplo: em um ambiente de saúde, um agente de IA pode ser configurado para analisar dados de pacientes a fim de calcular o número de diagnósticos de diabetes no ano anterior, identificando possíveis fatores de risco. Ele também pode monitorar tendências nos resultados dos pacientes, auxiliando os profissionais de saúde a tomar decisões informadas por dados para melhorar o atendimento.

Serviços financeiros

Os agentes de IA podem operar em conjunto com outras ferramentas para automatizar tarefas de rotina, avaliar riscos financeiros e assegurar o cumprimento de regulamentações. Eles podem ajudar a processar grandes conjuntos de dados rapidamente e com mais precisão, reduzindo o erro humano e aumentando a eficiência operacional.

Exemplo: um agente de IA pode ajudar a avaliar o risco de um novo cliente ao analisar seu histórico financeiro, incluindo pontuações de crédito, dados de transações e outros fatores relevantes. Ele pode gerar perfis de risco e fornecer insights práticos para analistas financeiros ou sistemas automatizados, permitindo uma tomada de decisões mais rápida e bem informada.

Análise de contratos

Em sinergia com outras soluções, os agentes podem auxiliar as equipes jurídicas na revisão de contratos, identificando termos-chave e sinalizando riscos potenciais. Isso ajuda a automatizar tarefas de rotina, como resumir documentos legais ou verificar o cumprimento de regulamentações.

Exemplo: em um contexto jurídico, um agente poderia rapidamente examinar um grande número de contratos legais, resumindo as principais cláusulas e destacando quaisquer riscos legais ou ambiguidades potenciais. Isso facilita para as equipes jurídicas a revisão de grandes volumes de contratos em menos tempo e com maior precisão.

Processamento de sinistros de seguro

Os agentes podem colaborar com outras ferramentas para automatizar a revisão inicial de reclamações de seguro, acelerando o processo e garantindo precisão. Os agentes de IA também podem ajudar a identificar reivindicações potencialmente fraudulentas, reduzindo o tempo e os recursos necessários para a revisão manual.

Exemplo: depois de um desastre natural, as reclamações de seguro chegam em enorme quantidade. Um agente de IA pode ajudar a validar rapidamente sinistros, identificar padrões de fraude e sinalizar sinistros que precisam de investigação mais aprofundada. Isso acelera o processo de aprovação, garantindo que as reivindicações legítimas sejam processadas rapidamente e, ao mesmo tempo, mantendo a detecção de fraudes.

Automatização de atas de reunião

Agências governamentais e organizações do setor público geralmente realizam longas reuniões com pautas extensas, gerando horas de gravações e transcrições. A revisão manual desses materiais para criar atas de reunião consome muito tempo e, muitas vezes, atrasa sua disponibilidade.

Exemplo: um assistente de reuniões impulsionado por IA pode analisar transcrições, identificar as principais decisões e itens de ação e gerar um resumo das atas das reuniões. Isso acelera o processo, reduzindo o esforço manual e garantindo a precisão e a conformidade com os padrões de documentação.

Esse é apenas um vislumbre das diversas aplicações possíveis de agentes de IA. Eles podem ser personalizados para atender a diversas necessidades e setores, proporcionando maior eficiência e insights valiosos.

O futuro do trabalho está evoluindo juntamente com o surgimento de agentes de IA. Essas ferramentas inteligentes estão promovendo novos níveis de eficiência, inovação e produtividade à medida que se integram mais aos workflows. Para realizar plenamente seu potencial, as organizações precisam de um sistema robusto de inteligência de conteúdo que transforme conteúdo e dados não estruturados em conteúdo prático e pronto para IA, a fim de impulsionar a automação inteligente.

A Hyland está aqui para ajudar. Nossas ofertas de Content Intelligence e nosso conhecimento especializado no setor fornecem a base para a implementação eficaz de agentes de IA. Desde preparar o conteúdo para IA com o Knowledge Enrichment até liberar os principais insights de negócios com o Knowledge Discovery e criar agentes autônomos de IA com o Agent Builder, a Hyland capacita as organizações a expandir a IA em toda a empresa e alcançar uma transformação significativa.

Pronto para começar? Entre em contato com a Hyland para descobrir como podemos ajudar você a liberar o potencial dos agentes de IA em sua organização.