Agentes na era do Platô de IA
Panos
Co-fundador & CEO
6 de dezembro de 2024
in
🏆 Insights de Liderança
O cenário da inteligência artificial (IA) está evoluindo rapidamente, mas estamos chegando a um ponto em que o progresso está se estabilizando? Agentes de IA são uma inovação que vai além dos LLMs tradicionais e transforma a forma como as empresas interagem com os clientes. Vamos explorar o que são os Agentes de IA, como funcionam e por que são mais importantes agora do que nunca.
O que é um Agente de IA?
Pense em um Agente de IA como uma aplicação avançada que combina múltiplos LLMs, fluxos de trabalho e ferramentas para alcançar objetivos específicos de forma autônoma. Ele divide problemas complexos em tarefas menores, planeja soluções, escolhe as melhores ferramentas para cada etapa, toma medidas e, finalmente, integra tudo em uma resposta coesa e significativa.
Em essência, é como ter um SDR incansável, um vendedor e um representante de suporte ao cliente reunidos em um só - sempre disponível, sempre pronto para enfrentar desafios complexos e fornecer soluções personalizadas e impactantes.
Como funcionam os Agentes de IA?
Agentes de IA são construídos com base em grandes modelos de linguagem (LLMs), mas vão muito além. LLMs tradicionais dependem exclusivamente de dados pré-treinados, frequentemente limitados em raciocínio e flexibilidade. Em contraste, agentes de IA de ponta, como aqueles alimentados pela tecnologia Agentic da Moveo, chamam dinamicamente sistemas de backend para buscar as informações mais recentes, otimizar fluxos de trabalho e resolver autonomamente subtarefas complexas para alcançar um objetivo final – dado por você!
Aqui é onde se torna interessante: Esses agentes aprendem a se adaptar ao longo do tempo. Ao lembrar interações passadas e antecipar necessidades futuras, eles oferecem experiências que parecem cada vez mais personalizadas e sob medida—estabelecendo um novo padrão em engajamento com o cliente.
Agentes de IA em Ação: Um Caso de Uso no Setor Financeiro e de Seguros
Imagine um cliente digitando, "Eu quero cancelar meu cartão de crédito," ao lado de uma imagem do extrato mais recente do cartão de crédito com as cobranças destacadas. Um chatbot básico poderia fornecer instruções passo a passo para o cancelamento—direto, mas transacional e limitado em escopo.
Um Agente de IA adota uma abordagem totalmente diferente. Agindo como um conselheiro habilidoso, ele inicia um diálogo reflexivo para descobrir o motivo por trás do pedido. As cobranças estão incorretas? O cliente está insatisfeito com os benefícios? Ao se envolver em uma conversa significativa, o Agente pode propor soluções personalizadas, como isentando taxas ou destacando recompensas não utilizadas, para reter o cliente.
Bastidores: Como Agentes de IA Resolvem Problemas
O que torna os Agentes de IA tão eficazes? Para ilustrar ainda mais como o Agente de IA se torna muito mais eficaz do que um simples chatbot, vale a pena examinar os passos que ele tomaria para abordar a acima mencionada pergunta aparentemente simples. Diferente de um chatbot que entrega uma resposta estática, o Agente de IA aproveita múltiplos LLMs trabalhando em conjunto, cada um especializado em uma tarefa específica, para fornecer uma solução matizada e impactante.
Tudo se resume à sua capacidade de orquestrar ferramentas e processos especializados. Vamos detalhar:
O processo pode começar com um LLM de planejamento que desconstrói o pedido do cliente para determinar quais ferramentas usar:
Ferramenta 1: Analise a imagem enviada pelo cliente com as cobranças destacadas para determinar quais taxas podem ter gerado insatisfação
Ferramenta 2: Pesquisar uma base de conhecimento interna para fornecer informações relevantes sobre o cartão de crédito do cliente e como ele funciona
Ferramenta 3: Chamar uma API para analisar os hábitos do cliente e entender seus padrões de uso específicos
Ferramenta 4: Usar uma calculadora para ilustrar os benefícios ou economias de manter o cartão
Uma vez que essas tarefas sejam concluídas, um LLM de geração de respostas sintetiza os resultados em uma resposta humana e empática.
Por exemplo, se as ferramentas revelam que o usuário destacou uma taxa por atraso, é um cliente fiel e tem um número significativo de pontos de recompensa não utilizados, o Agente de IA pode responder com:
"Eu entendo completamente como taxas por atraso podem ser frustrantes. Como esta é a primeira vez que isso aconteceu e você tem sido um cliente tão fiel, ficarei feliz em isentar essa taxa para você. Para facilitar ainda mais no futuro, recomendo configurar o pagamento automático para evitar situações semelhantes. Além disso, notei que você já acumulou 80.000 pontos de recompensa usando seu cartão - esses podem ser trocados por até $800 em créditos de voo!"
Em casos de uso do mundo real, essas sequências envolvem muito mais "passos" e LLMs especializados adicionais, cada um realizando tarefas distintas. Os agentes GenAI construídos para aplicações empresariais são particularmente complexos, pois exigem uma camada de orquestração sofisticada para operar perfeitamente em tempos de resposta de sub-segundo, melhorar continuamente através do feedback humano e manter padrões rigorosos de privacidade de dados.
Por que não esperar pelo GPT-5 para lidar com tudo?
É tentador assumir que futuros LLMs como o GPT-5 irão lidar com tudo perfeitamente. Mas aqui está o desafio: o progresso no desempenho dos LLMs está desacelerando. Métricas como a Compreensão de Linguagem Multitarefa Massiva (MMLU) mostram apenas ganhos marginais desde o lançamento do GPT-4—o GPT-4 alcançou 86,4%, e o mais recente modelo de raciocínio da OpenAI, GPT-o1-preview, atinge cerca de 90%, uma melhoria modesta.
Um problema-chave são os retornos decrescentes em dados de treinamento adicionais, como destacado em No “Zero-Shot” Sem Dados Exponenciais. Simplificando, a quantidade de texto público de alta qualidade disponível é finita, e modelos mais novos requerem exponencialmente mais dados para oferecer melhorias significativas.
Embora o GPT-5 possa oferecer alguns avanços, é improvável que redefina por conta própria o cenário da IA. A verdadeira inovação virá de avanços em arquiteturas e aprendizado multimodal—não apenas da escalabilidade de modelos existentes.
Leia mais: Por que o GPT-5 não será suficiente para implantar Agentes de IA?
A Abordagem da Moveo: Agentes de IA representam a próxima revolução no Engajamento do Cliente
Na Moveo.AI, acreditamos que o futuro está em modelos menores e específicos de nicho!
Agentes de IA não são apenas LLMs simples; eles representam o caminho mais confiável para alcançar resultados empresariais significativos e quantificáveis usando IA Generativa.
Nossa compreensão da tecnologia e as evidências em mãos nos levaram a estabelecer que a estratégia vencedora não virá de uma única LLM ou de melhorias incrementais nela. Em vez disso, o sucesso reside no desenvolvimento de aplicações que orquestrem LLMs complexos e específicos de nicho—o que chamamos de Agentes de IA. Como empresa, pretendemos transformar a forma como as empresas se comunicam com seus clientes, transformando notificações unidimensionais em conversas com Agentes GenAI proativos.
Ao utilizar um conjunto de LLMs e técnicas de orquestração, conseguimos criar Agentes de IA que superam o GPT-4 em várias métricas-chave de CX e entregam resultados tangíveis para mais de 100 clientes.
Notificações tradicionais e unidimensionais—como lembretes de pagamento ou promoções genéricas—frequentemente falham em cumprir seu potencial. Elas são estáticas, genéricas e carecem do contexto para realmente engajar os clientes. Nossos Agentes de IA transformam esses momentos em conversas dinâmicas, hiperpersonalizadas e orientadas por contexto.
Ao aproveitar a GenAI, criamos Agentes que não apenas entregam mensagens—eles antecipam as necessidades dos clientes, os envolvem com informações relevantes e, mais importante, impulsionam resultados empresariais como aumento de receita, maiores taxas de adoção e melhor retenção.
⚠️Experimente o agente da Moveo para BFSIs aqui
Nossa abordagem proativa permite que as empresas vão além da comunicação como uma tarefa e a transformem em uma ferramenta estratégica que cria valor em cada ponto de contato e ao longo do ciclo de vida do cliente: desde a aquisição até a cobrança de dívidas.
Por que se concentrar em BFSIs?
O setor BFSI apresenta oportunidades únicas para inovação. Os Agentes de IA da Moveo são projetados especificamente em torno de 3 casos de uso principais:
Ativação e Educação do Produto
Redução de Churn
Coleta de Dívidas Humanizada
Com as ferramentas certas—como roteiros de vendas, manejo de objeções, lembretes amigáveis e acesso a informações de perfil do usuário e transações recentes—os Agentes proativos e orientados a metas da Moveo capacitam as BFSIs a facilitar conversas envolventes e hiperpersonalizadas que não apenas informam os usuários, mas também os encorajam a tomar ações específicas, desbloqueando novas fontes de receita para as empresas.
Conclusão
Os Agentes de IA são mais do que apenas um avanço tecnológico — eles atuam como catalisadores, permitindo que a IA Generativa crie mudanças transformadoras semelhantes às provocadas pela adoção da computação em nuvem e da tecnologia móvel.
Nosso objetivo de transformar notificações unidirecionais em conversas com Agentes GenAI proativos para BFSIs está apenas começando!