Como construir e treinar agentes de IA

Visão geral dos agentes de IA

Os agentes de IA ajudam as equipas a simplificar o trabalho ao automatizar e executar processos empresariais utilizando entradas em linguagem natural e dados. Este guia explica como funcionam, exemplos práticos e como criar e treinar agentes de IA para apoiar a sua organização.

Principais conclusões

Os agentes de IA simplificam tarefas, otimizam operações e ajudam a reduzir custos e trabalho manual.
As organizações estão a usar agentes de IA para enfrentar desafios difíceis, como melhorar o serviço ao cliente, fazer a gestão de riscos e prever tendências.
Criar um agente de IA envolve planeamento claro, as ferramentas certas e um treino e testes cuidadosos.
Os frameworks existentes facilitam a criação de agentes de IA adaptados às necessidades específicas da sua equipa.
Ligar os agentes de IA aos seus sistemas e treinar a sua equipa garante uma adoção mais fluida e melhores resultados.
O acompanhamento contínuo mantém os agentes de IA precisos, eficientes e alinhados com os objetivos empresariais em mudança.

O que são agentes de IA?

Os agentes de IA são ferramentas de IA que automatizam e executam processos empresariais, trabalhando ao lado ou em nome de uma pessoa, equipa ou organização. São concebidos para ajudar as pessoas a trabalhar de forma mais eficiente - seja respondendo a perguntas, organizando informação ou ajudando a completar processos com vários passos. Vão desde agentes simples de pedido e resposta até agentes totalmente autónomos 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 informação sem necessidade de procurar, ordenar ou alternar manualmente entre sistemas.

Os agentes de IA ajudam a reduzir tarefas repetitivas, a compreender informação complexa e a tornar o trabalho diário mais fluido. Isto liberta tempo para que as equipas se concentrem no planeamento, na resolução de problemas e na tomada de decisões.

Construir um agente de IA requer alguns passos importantes. É necessário decidir o que o agente deve fazer, escolher um framework para o criar e dar-lhe acesso à informação correta. Também precisa de diretrizes claras para manter o rumo. Depois de criado, o agente passa por um processo de treino que envolve feedback, testes e pequenos ajustes para garantir que funciona bem e apoia os objetivos da sua equipa.

Para uma configuração ainda mais rápida, agentes pré-construídos oferecem uma vantagem inicial - estão prontos a usar e configurar para simplificar o processo de arranque.

Tipos de Agentes de IA

Existem vários tipos de agentes de IA, cada um com o seu papel:

Agentes de recuperação encontram informação em fontes fiáveis, analisam-na e devolvem respostas claras às perguntas dos utilizadores.
Agentes de tarefas automatizam ações e fluxos de trabalho - como enviar atualizações ou gerar relatórios - para reduzir trabalho manual e repetitivo.
Agentes autónomos trabalham de forma independente para atingir objetivos, ajustando planos conforme necessário e escalando quando é necessária intervenção humana.

Cada tipo de agente de IA tem pontos fortes diferentes dependendo dos seus objetivos - mas todos são criados para apoiar as organizações a otimizar a forma como trabalham.

Como as organizações estão a usar agentes de IA

Eficiência operacional e redução de custos

As equipas podem usar agentes de IA para realizar tarefas diárias como introdução de dados, relatórios ou controlo de inventário. Isto ajuda-as a trabalhar mais rapidamente e a gastar menos tempo em trabalho manual. Este tipo de automação não só acelera as operações - como reduz o tempo que a sua equipa passa a fazer trabalho repetitivo, diminuindo custos sem sacrificar a precisão.

Por exemplo, organizações de setores como finanças, saúde e fabrico estão a usar agentes de IA para tratar tarefas como introdução de dados, serviço ao cliente e manutenção preditiva. Quase 70% das empresas da Fortune 500 utilizam o Microsoft 365 Copilot para realizar tarefas repetitivas e rotineiras - e os agentes de IA estão preparados para ajudar as organizações a ir ainda mais longe, automatizando determinadas tarefas (ou fluxos de trabalho completos) em seu nome.

Ao utilizar agentes de IA no local de trabalho, as empresas começam a registar ganhos de produtividade e poupanças de custos nas operações administrativas e noutras funções de apoio.

Suporte ao cliente

As equipas de serviço ao cliente estão a usar agentes alimentados por IA para tratar volumes elevados de pedidos de forma mais rápida e consistente. Estes agentes respondem a perguntas comuns, encaminham questões mais complexas para a pessoa certa e libertam os agentes humanos para se concentrarem num apoio mais personalizado.

Em todos os setores - desde o comércio eletrónico e a banca até à hotelaria - os agentes de IA, como oschatbots, ajudam a reduzir os tempos de espera, a melhorar a qualidade das respostas e a aumentar a satisfação dos clientes. Por exemplo, utilizando o Copilot Studio, a equipa do ABN AMRO criou um agente que ajuda os clientes do banco em tudo, desde desbloquear um cartão de débito até alterar o limite de levantamento num multibanco.

Análise de dados

Os agentes de IA ajudam na tomada de decisões ao analisar grandes volumes de dados em tempo real e apontar tendências, riscos ou oportunidades. Isto facilita que as equipas atuem rapidamente e com confiança, especialmente quando lidam com mercados em rápida mudança ou informação complexa.

Por exemplo, as equipas criam agentes de IA para identificar mudanças no comportamento do cliente, monitorizar o desempenho da cadeia de abastecimento ou prever tendências de mercado. Nos serviços financeiros, estes agentes apoiam a análise de portefólios e a modelação de riscos. No retalho, ajudam a ajustar preços ou inventário com base em padrões sazonais ou na procura local. Estes são apenas alguns exemplos de como os agentes de IA podem fornecer insights oportunos que apoiam decisões mais inteligentes e rápidas.

Gestão de riscos e conformidade

Cumprir regulamentos e fazer a gestão de riscos pode ser demorado — mas os agentes de IA podem ajudar. Eles monitorizam dados em tempo real, sinalizam anomalias e acompanham padrões de conformidade, reduzindo as hipóteses de erros ou falhas dispendiosas.

Em setores como saúde, finanças e energia, os agentes de IA podem ser usados para detetar potenciais fraudes, acompanhar alterações nos requisitos regulamentares e registar atividades de conformidade. Isto ajuda as equipas a detetar problemas cedo e evitar penalizações, ao mesmo tempo que dá mais confiança à liderança de que os processos chave estão a ser seguidos.

Como construir e treinar os seus próprios agentes de IA

Criar e treinar os seus próprios agentes de IA é um processo passo a passo que requer planeamento, design e avaliação cuidadosos. Aqui estão dez passos chave para orientar o seu processo de desenvolvimento enquanto aprende a criar agentes de IA e a treiná-los para os objetivos únicos da sua organização.

1. Identifique casos de uso específicos e defina o propósito e o âmbito do agente.

Comece por definir claramente o que o agente de IA precisa de fazer. Pergunte a si mesmo: Que tarefa irá realizar? Que problema está a resolver? Qual o resultado que pretende alcançar? Defina limites claros para o seu papel, incluindo o que deve e não deve fazer. Identifique limitações, que tipo de dados precisará e quais métricas definirão o sucesso. Dedicar tempo a responder a estas perguntas estabelecerá uma base sólida para o resto do projeto.

2. Selecione a estrutura e as ferramentas de agente de IA que estejam alinhadas com as suas necessidades.

De seguida, escolha as estruturas e ferramentas de agente de IA que melhor apoiem os seus objetivos. Entre as opções mais populares contam-se o Microsoft Copilot Studio, o LangChain, o Semantic Kernel e bibliotecas de código aberto como o Hugging Face Transformers. Algumas são mais adequadas para tarefas de linguagem natural, enquanto outras oferecem mais flexibilidade ou escalabilidade.

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

3. Recolher e preparar dados de treino

Dados de treino de alta qualidade são essenciais para construir agentes de IA eficazes. Isto inclui dados estruturados, texto não estruturado, imagens ou registos históricos. Uma vez recolhidos, os dados precisam de ser limpos para remover erros ou inconsistências. Em muitos casos, os dados devem ser etiquetados para ajudar o agente a aprender padrões com precisão. Preparar cuidadosamente os seus dados levará a um melhor desempenho e resultados mais fiáveis.

4. Desenhar e construir o agente de IA

É hora de desenhar a arquitetura do agente. Defina como irá receber entradas, processar informações e produzir saídas. Construa a lógica que liga o modelo escolhido aos dados, sistemas ou utilizadores com que irá interagir. Isto pode incluir interfaces de utilizador, APIs ou gatilhos de eventos. Um design claro ajudará a garantir que o agente funcione de forma fiável e consistente.

5. Testar, aperfeiçoar e validar o agente de IA

Uma vez que o seu agente de IA esteja a funcionar, siga estes passos para testar, validar e refinar o seu desempenho ao longo do tempo.

Testar o agente. Comece por avaliar como o agente se comporta em diferentes cenários. Utilize métodos como testes unitários, testes com utilizadores ou testes A/B para avaliar as suas respostas a entradas típicas e casos extremos. Isto ajuda a garantir que funciona de forma fiável antes de uma implementação mais ampla.

Validar o agente. Compare as saídas do agente com os resultados esperados ou referências. Se não estiver a desempenhar conforme necessário, faça atualizações direcionadas à sua lógica, fluxos de trabalho ou fontes de dados. Este passo ajuda a confirmar que o agente está a produzir respostas precisas e úteis.

Monitorizar e aperfeiçoar. Após os testes e validação, continue a monitorizar o comportamento do agente em cenários reais. Recolha feedback dos utilizadores e especialistas no assunto e faça melhorias incrementais ao longo do tempo. Mesmo pequenos ajustes podem aumentar significativamente a sua eficácia e fiabilidade.

6. Publicar o agente de IA no seu sistema existente

Integre o agente nos seus sistemas e fluxos de trabalho atuais. Isto pode envolver ligá-lo a ferramentas empresariais ou plataformas de comunicação. O objetivo é tornar o agente acessível às pessoas ou processos certos, para que possa fornecer valor sem perturbar as operações diárias.

7. Formar a sua equipa

Embora os agentes de IA possam executar muitas tarefas, a intervenção humana é importante. Certifique-se de que os colaboradores compreendem como o agente se integra nos seus fluxos de trabalho e quando devem rever ou ajustar as suas saídas. Ofereça sessões de formação ou documentação para ajudar a sua equipa a utilizar os agentes de forma eficaz e a seguir princípios de IA responsável.

8. Monitorize continuamente o desempenho para otimizar o impacto.

Depois de o agente de IA estar ativo, acompanhe o seu desempenho. Utilize dados de desempenho e feedback dos utilizadores para orientar atualizações e melhorias regulares. Isto ajuda o agente a manter-se preciso, eficiente e alinhado com os seus objetivos e fluxos de trabalho em evolução.

Construir agentes de IA para aumentar a eficiência da sua organização.

Os agentes de IA estão a transformar a forma como as equipas trabalham. Ao assumir tarefas repetitivas, apoiar a tomada de decisões e melhorar o fluxo de informação, ajudam as pessoas a concentrar-se no trabalho que mais importa. Construir o seu próprio agente de IA requer planeamento cuidadoso, as ferramentas certas e formação contínua. Mas o resultado é um sistema que cresce com a sua organização e apoia os seus objetivos.

Os agentes de IA já estão a ajudar equipas a entregar resultados em vários setores, ajudando organizações a melhorar o serviço ao cliente, reduzir custos e gerir riscos. Introdução ao Copilot para explorar como um assistente de IA para o trabalho e agentes pode apoiar a sua organização.

Recursos

Explorar mais recursos

Uma mulher sentada numa mesa a segurar uma chávena de café preto a olhar para um portátil.

Infográfico

O que é um agente?

Veja como os agentes utilizam a IA para automatizar e executar processos empresariais.

Ver a infografia

Uma mulher sentada num sofá a trabalhar num portátil e um gato atrás dela.

Relatório

O Estado dos Agentes de IA

Explore cinco casos de utilização de agentes de IA emergentes neste relatório da Forrester Research.

Obtenha o relatório

Pessoa sentada numa secretária com um monitor grande a mostrar gráficos e diagramas, e um portátil a mostrar dados.

Vídeo

O espetro de agentes com o Copilot Studio

Saiba como conceber facilmente agentes para os seus processos empresariais únicos e diversificados.

Veja o vídeo

O custo de construir um agente de IA pode variar amplamente consoante a complexidade, as ferramentas necessárias e a infraestrutura. Para usos simples, os custos podem estar limitados às taxas de computação e armazenamento na cloud. Projetos mais avançados podem necessitar de recursos de desenvolvimento, taxas de licenciamento e manutenção contínua. As plataformas na cloud, Microsoft Azure, oferecem opções de preços dimensionáveis para ajudar a gerir estes custos.
Enquanto as soluções anteriores exigiam conhecimentos de desenvolvimento, as ferramentas low code e no code atuais, como o Copilot Studio, facilitam aos programadores cidadãos a criação de agentes de IA sem que seja necessário possuir conhecimentos prévios de programação. Para funcionalidades mais avançadas, os programadores profissionais podem utilizar ferramentas como o Azure AI Foundry para personalizar e gerir aplicações baseadas em IA.
O prazo depende do âmbito do projeto. Agentes simples podem ser desenvolvidos em poucos dias usando plataformas low code ou no code já existentes. Agentes mais complexos ou personalizados podem demorar várias semanas ou mais para serem concebidos, treinados, testados e integrados. O aperfeiçoamento contínuo é normalmente parte do processo.
A maioria das organizações começa com frameworks existentes porque reduzem o tempo de desenvolvimento e fornecem funcionalidades incorporadas. Construir do zero oferece mais personalização, mas requer mais tempo e especialização. Usar um framework é geralmente a melhor opção, a menos que tenha necessidades altamente especializadas.
O Azure AI Foundry fornece uma variedade de ferramentas para criar agentes de IA, incluindo o Visual Studio, o GitHub e o Copilot Studio. Estas ferramentas capacitam todos os utilizadores a construir agentes em todo o espectro de programadores. Para saber mais, consulte este guia passo a passo sobre o desenvolvimento de aplicações e agentes de IA no Azure.

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