Afinal o que são "Agentes Autônomos de IA", uma versão simplificada e direta ao ponto

Crédito: Imagem gerada por Inteligência Artificial

Como criei uma equipe autônoma com IA para entregar em horas o que levaria dias

Imagine precisar criar do zero um setor inteiro capaz de pesquisar, qualificar e gerenciar determinada tarefa de sua empresa.

Vamos imaginar também que não queremos menos do que um "Dream Team" com especialistas nas funções de Supervisor, Analista Pesquisador, Analista Qualificador e um Especialista em Aderência.

Questões óbvias: em quanto tempo essa equipe estaria pronta e treinada? Qual seria o orçamento para implementá-la? Qual a produtividade diária? etc...

Bom, este é exatamente o ponto que busca-se resolver por meio dos agentes autônomos de inteligência artificial.

Foi exatamente esse o tema deste estudo, onde explorei duas ferramentas dentre várias que existem no mercado para tal.

Planejar é preciso:

Antes de começar, faça um checklist. (Dica extra: usar um Canvas AI ajuda muito!)

1. Defina o resultado final ou propósito a ser alcançado.

2. Mapeie as etapas do fluxo operacional e os papéis de cada “colaborador”, ou seja, o que será delegado para quem.

3. Liste os recursos necessários para que a equipe entregue o resultado esperado.

Sem esse planejamento prévio, corremos o risco de apenas automatizar o caos. Por isso, invista tempo nessa fase — ela é decisiva.

Ferramentas testadas

Indo para as ferramentas, eu testei Flowise e Make, e meu requisito era que as ferramentas fossem No Code, ou seja, que não envolvessem desenvolver código, algo simples, de arrastar e soltar, parametrizar e realizar algum teste. Isto é importante no sentido de democratizar o conceito para que qualquer pessoa com uma boa ideia e que invista um tempo de estudo, possa desenvolver algum projeto inicial, que o inspire a continuar evoluindo e criando soluções cada vez mais interessantes.

Observo que as ferramentas citadas não são uma recomendação, pesquise a ferramenta que mais fizer sentido ao seu caso e ao seu orçamento, pois envolvem custos, embora existam pacotes grátis com limitações.

Para meu experimento, montei uma equipe com:

• Supervisor

• Pesquisador

• Qualificador

• Analista de Aderência

  
  

Cada um recebeu um prompt claro (parte vital do processo), com sua missão e objetivos.

Os recursos utilizados foram:

• Search API para buscar informações na internet.

• GPT-4 mini como ferramenta de linguagem para interagir naturalmente com o solicitante.

  
  

Resultados e Conclusões

O teste foi feito com uma pesquisa sobre um novo produto logístico que estamos desenvolvendo e que, em breve, será lançado no mercado. Mesmo em um modelo simples, o resultado foi impressionante: uma lista muito bem construída de clientes potenciais e caminhoneiros da nossa base que terão um salto de produtividade com a nova funcionalidade.

O que antes levaria dias foi realizado em poucas horas.

O ponto é que estamos diante de um mundo repleto de oportunidades, inclusive profissões novas para esta área, por exemplo o Gestor de Equipes autônomas que tem por função fazer a sintonia e treinamento com feedback dos agentes.

Estamos apenas arranhando a superfície do que agentes autônomos podem fazer. Em pouco tempo, quem souber orquestrar essas equipes vai ter uma vantagem competitiva imensa

💬 E você? Já testou agentes autônomos ou pensa em criar um? Compartilhe nos comentários como foi sua experiência: qual foi o maior desafio e o maior resultado?

#Renilton Krupp Prauchner, artigo repostado em minha página do Linkedin