Como Criar e Treinar Agentes de IA

Visão geral dos agentes de IA

Agentes de IA ajudam as equipes a simplificar o trabalho automatizando e executando processos comerciais com entradas de linguagem natural e dados. Este guia aborda como eles funcionam, usos no mundo real e como criar e treinar agentes de IA para dar suporte à sua organização.

Principais conclusões

Agentes de IA simplificam tarefas, operações e ajudam a reduzir custos e trabalho manual.
As organizações estão usando agentes de IA para ajudar a enfrentar desafios difíceis, como melhorar o atendimento ao cliente, gerenciar riscos e prever tendências.
Criar um agente de IA envolve planejamento claro, ferramentas adequadas e treinamento e testes cuidadosos.
Estruturas existentes facilitam a criação de agentes de IA personalizados para as necessidades específicas da sua equipe.
Conectar agentes de IA aos seus sistemas e treinar sua equipe garante uma adoção mais tranquila e melhores resultados.
O monitoramento contínuo mantém os agentes de IA precisos, eficientes e alinhados com as metas comerciais em constante mudança.

O que são agentes de IA?

Agentes de IA são ferramentas de IA que automatizam e executam processos comerciais, trabalhando em conjunto ou em nome de uma pessoa, equipe ou organização. Eles foram projetados para ajudar as pessoas a trabalhar com mais eficiência, seja respondendo a perguntas, organizando informações ou ajudando a concluir processos de várias etapas. Eles variam de agentes simples de prompt e resposta a agentes totalmente autônomos que podem executar fluxos de trabalho completos do início ao fim. Quando baseados nos dados da sua organização, os agentes facilitam o uso de ferramentas e informações sem a necessidade de pesquisar, classificar ou alternar manualmente entre sistemas.

Agentes de IA ajudam a reduzir tarefas repetitivas, a entender informações complexas e a tornar o trabalho diário mais tranquilo. Isso libera tempo para que as equipes se concentrem no planejamento, na solução de problemas e na tomada de decisões.

Criar um agente de IA requer algumas etapas importantes. É necessário decidir o que ele deve fazer, escolher uma estrutura para criá-lo e conceder acesso às informações corretas. Ele também precisa de diretrizes claras para se manter no caminho certo. Depois que o agente é criado, ele passa por um processo de treinamento que envolve comentários, execuções de teste e pequenos ajustes para garantir que funcione bem e dê suporte as metas da sua equipe.

Para uma configuração ainda mais rápida, agentes predefinidos oferecem uma vantagem inicial: eles estão prontos para uso e configuração imediatos para simplificar o processo de inicialização.

Tipos de agentes de IA

Existem vários tipos de agentes de IA, cada um com sua própria função:

Agentes de recuperação encontram informações de fontes confiáveis, fazem uma análise e retornam respostas claras às perguntas dos usuários.
Agentes de tarefas automatizam ações e fluxos de trabalho, como enviar atualizações ou gerar relatórios, para reduzir o trabalho manual e repetitivo.
Agentes autônomos trabalham de forma independente em direção a metas, ajustando planos conforme necessário e escalando quando a entrada humana é necessária.

Cada tipo de agente de IA tem pontos fortes diferentes, dependendo das suas metas, mas todos eles foram criados para ajudar as organizações a simplificar a forma como trabalham.

Como as organizações estão usando agentes de IA

Eficiência operacional e redução de custos

As equipes podem usar agentes de IA para realizar tarefas diárias, como inserir dados, gerar relatórios ou acompanhar o inventário. Isso ajuda a trabalhar mais rápido e a gastar menos tempo em trabalho manual. Esse tipo de automação não apenas acelera as operações, mas também reduz o tempo que sua equipe gasta em trabalhos repetitivos, diminuindo custos sem sacrificar a precisão.

Por exemplo, organizações de setores como finanças, saúde e produção estão usando agentes de IA para lidar com tarefas como entrada de dados, atendimento ao cliente e manutenção preditiva. Quase 70% das empresas da Fortune 500 usam o Microsoft 365 Copilot para realizar tarefas repetitivas e monótonas, e os agentes de IA estão prontos para ajudar as organizações a ir ainda mais longe, automatizando determinadas tarefas (ou fluxos de trabalho inteiros) em seu nome.

Com o uso de agentes de IA no trabalho, as empresas começam a perceber ganhos de produtividade e economia nas operações administrativas e em outras funções de suporte.

Atendimento ao cliente

As equipes de atendimento ao cliente estão usando agentes da plataforma IA para lidar com grandes volumes de solicitações de forma mais rápida e consistente. Esses agentes respondem a perguntas comuns, encaminham problemas mais complexos para a pessoa certa e liberam agentes humanos para se concentrarem em um suporte mais personalizado.

Em diversos setores — do comércio eletrônico e bancário ao de hospitalidade — agentes de IA, como chatbots, ajudam a reduzir o tempo de espera, melhorar a qualidade das respostas e aumentar a satisfação do cliente. Por exemplo, usando o Copilot Studio, a equipe do ABN AMRO criou um agente que auxilia os clientes do banco em tudo, desde o desbloqueio de um cartão de débito até a alteração do limite de saque em um caixa eletrônico.

Análise de dados

Agentes de IA ajudam na tomada de decisões analisando grandes volumes de dados em tempo real e apontando tendências, riscos ou oportunidades. Isso facilita a ação rápida e segura das equipes, especialmente ao lidar com mercados em rápida mudança ou informações complexas.

Por exemplo, as equipes criam agentes de IA para identificar mudanças no comportamento do cliente, monitorar o desempenho da cadeia de fornecedores ou prever tendências de mercado. Em serviços financeiros, esses agentes dão suporte à análise de portfólio e à modelagem de risco. No varejo, eles ajudam a ajustar preços ou inventário com base em padrões sazonais ou na demanda local. Estes são apenas alguns exemplos de como os agentes de IA podem fornecer insights oportunos que dão suporte a decisões mais inteligentes e rápidas.

Gerenciamento de riscos e conformidade

Manter-se atualizado com as regulamentações e gerenciar riscos pode ser demorado, mas os agentes de IA podem ajudar. Eles monitoram dados em tempo real, sinalizam anomalias e acompanham padrões de conformidade, reduzindo as chances de erros ou omissões dispendiosos.

Em setores como saúde, finanças e energia, agentes de IA podem ser usados para detectar possíveis fraudes, acompanhar alterações nos requisitos regulamentares e registrar atividades de conformidade. Isso ajuda as equipes a identificar problemas rapidamente e evitar penalidades, além de dar mais confiança à liderança de que os processos chave estão sendo seguidos

Como criar e treinar seus próprios agentes de IA

A criação e o treinamento de seus próprios agentes de IA é um processo passo a passo que requer planejamento, projeto e avaliação cuidadosos. Aqui estão dez etapas chave para orientar seu processo de desenvolvimento enquanto você aprende a criar agentes de IA e treiná-los para os objetivos exclusivos da sua organização.

1. Identificar casos de uso específicos e definir a finalidade e o escopo do agente

Comece definindo claramente o que o agente de IA precisa fazer. Pergunte a si mesmo: qual tarefa ele realizará? Qual problema ele resolverá? Qual resultado final você deseja alcançar? Defina limites claros para sua função, incluindo o que ele deve ou não fazer. Identifique limitações, que tipo de dados ele precisará e quais métricas definirão o sucesso. Reservar um tempo para responder a essas perguntas estabelecerá uma base sólida para o restante do projeto.

2. Selecionar a estrutura e as ferramentas de agentes de IA que atendem às suas necessidades

Em seguida, escolha as estruturas e ferramentas de agentes de IA que melhor atendem aos seus objetivos. As opções populares incluem Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel e bibliotecas de código aberto como Hugging Face Transformers. Algumas são mais adequadas para tarefas de linguagem natural, enquanto outras oferecem mais flexibilidade ou escalabilidade.

Para escolher uma estrutura, considere o tipo de agente que você está criando, sua experiência técnica e como a estrutura funcionaria com suas ferramentas e sistemas existentes.

3. Coletar e preparar dados de treinamento

Dados de treinamento de alta qualidade são essenciais para criar agentes de IA eficazes. Isso inclui dados estruturados, texto não estruturado, imagens ou registros históricos. Depois de coletados, os dados precisam ser limpos para remover erros ou inconsistências. Em muitos casos, os dados devem ser rotulados para ajudar o agente a aprender padrões com precisão. Preparar seus dados com cuidado levará a um melhor desempenho e a resultados mais confiáveis.

4. Projetar e criar o agente de IA

É hora de projetar a arquitetura do agente. Defina como ele receberá entradas, processará informações e produzirá saídas. Crie lógica que conecte o modelo escolhido aos dados, sistemas ou usuários com os quais ele interagirá. Isso pode incluir interfaces do usuário, APIs ou gatilhos de eventos. Um design claro ajudará a garantir que o agente funcione de forma confiável e consistente.

5. Testar, refinar e validar o agente de IA

Depois que o agente de IA estiver em funcionamento, siga estas etapas para testar, validar e refinar seu desempenho ao longo do tempo.

Testar o agente. Comece avaliando o desempenho do agente em diferentes cenários. Use métodos como teste de unidade, teste de usuário ou teste A/B para avaliar suas respostas a entradas típicas e de borda. Isso ajuda a garantir que ele funcione de forma confiável antes de uma implantação mais ampla.

Validar o agente. Compare as saídas do agente com os resultados esperados ou parâmetros de comparação. Se ele não estiver funcionando conforme necessário, faça atualizações específicas na sua lógica, fluxos de trabalho ou fontes de dados. Esta etapa ajuda a confirmar que o agente está produzindo respostas precisas e úteis.

Monitorar e refinar. Após os testes e a validação, continue monitorando o comportamento do agente em cenários reais. Recolha comentários de usuários e especialistas no assunto e faça melhorias incrementais ao longo do tempo. Mesmo pequenos ajustes podem aumentar significativamente sua eficácia e confiabilidade.

6. Publicar o agente de IA no sistema existente

Integre o agente aos seus sistemas e fluxos de trabalho atuais. Isso pode envolver conectá-lo a ferramentas de negócios ou plataformas de comunicação. O objetivo é tornar o agente acessível às pessoas ou processos certos, para que ele possa agregar valor sem interromper as operações diárias.

7. Treinar sua equipe

Embora os agentes de IA possam executar muitas tarefas, a participação humana é importante. Certifique-se de que os funcionários entendam como o agente se encaixa em seus fluxos de trabalho e quando revisar ou ajustar suas saídas. Ofereça sessões de treinamento ou documentação para ajudar sua equipe a usar agentes com eficiência e seguir os princípios de IA responsável.

8. Monitorar continuamente o desempenho para otimizar o impacto

Depois que o agente de IA estiver ativo, fique de olho em seu desempenho. Use dados de desempenho e comentários dos usuários para orientar atualizações e melhorias regulares. Isso ajuda o agente a permanecer preciso, eficiente e alinhado aos seus objetivos e fluxos de trabalho em evolução.

Criar agentes de IA para aumentar a eficiência da sua organização

Os agentes de IA estão reformulando a forma como as equipes trabalham. Ao assumir tarefas repetitivas, dar suporte a tomada de decisões e melhorar o fluxo de informações, eles ajudam as pessoas a se concentrarem no trabalho que mais importa. Criar seu próprio agente de IA requer planejamento cuidadoso, as ferramentas certas e treinamento contínuo. Mas o resultado é um sistema que cresce com sua organização e atende aos seus objetivos.

Os agentes de IA já estão ajudando as equipes a obter resultados em diversos setores, ajudando as organizações a melhorar o atendimento ao cliente, reduzir custos e gerenciar riscos. Comece a usar o Copilot para explorar como um assistente de IA para trabalho e agentes pode dar suporte à sua organização.

Recursos

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Mulher sentada à mesa com uma xícara de café preto olhando para um laptop.

Infográfico

O que é um agente?

Confira como os agentes usam IA para automatizar e executar processos de negócios.

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Mulher sentada no sofá trabalhando em um laptop e um gato atrás dela.

Relatório

O estado dos agentes de IA

Explore cinco casos de uso emergentes de agentes de IA nesse relatório da Forrester Research.

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O espectro de agentes com o Copilot Studio

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O custo de criação de um agente de IA pode variar bastante com base na complexidade, nas ferramentas necessárias e na infraestrutura. Para usos simples, os custos podem se limitar às taxas de computação em nuvem e de armazenamento. Projetos mais avançados podem exigir recursos de desenvolvedor, taxas de licenciamento e manutenção contínua. Plataformas de nuvem como Microsoft Azure oferecem opções de preços escalonáveis para ajudar a gerenciar esses custos.
Embora as soluções anteriores exigissem experiência em desenvolvimento, as ferramentas de pouco ou nenhum código, como Copilot Studio, facilitam a criação de agentes de IA por desenvolvedores cidadãos sem habilidades de codificação pré-existentes. Para funcionalidades mais avançadas, desenvolvedores profissionais podem usar ferramentas como Microsoft Foundry para personalizar e gerenciar aplicativos controlados por IA.
O cronograma depende do escopo do projeto. Agentes simples podem ser desenvolvidos em poucos dias usando plataformas de pouco ou nenhum código já existentes. Agentes mais complexos ou personalizados podem levar várias semanas ou mais para serem projetados, treinados, testados e integrados. O refinamento contínuo é normalmente parte do processo.
A maioria das organizações começa com estruturas existentes porque elas reduzem o tempo de desenvolvimento e oferecem funcionalidades internas. A criação do zero oferece mais personalização, mas requer mais tempo e conhecimento especializado. Usar uma estrutura geralmente é a melhor opção, a menos que você tenha necessidades altamente especializadas.
O Microsoft Foundry oferece uma variedade de ferramentas para criar agentes de IA, incluindo Visual Studio, GitHub e Copilot Studio. Essas ferramentas permitem que todos os usuários criem agentes em todo o espectro de desenvolvedores. Para saber mais, explore este guia passo a passo sobre desenvolver aplicativos e agentes de IA no Azure.

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