A Inteligência Artificial Generativa é uma vertente da IA capaz de criar conteúdo, como textos e imagens, a partir de algoritmos que aprendem com grandes quantidades de dados. Ela representa um avanço significativo em relação a modelos tradicionais, pois produz resultados mais criativos e dinâmicos, contribuindo para diversas áreas de negócio.
Agentes de IA: definição e origem
Agentes de IA são sistemas autônomos que executam tarefas específicas em nome de um usuário ou de uma organização. Eles utilizam técnicas de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e algoritmos de geração de conteúdo para agir de forma independente. Esses agentes são herdeiros dos primeiros softwares de automação, mas agora contam com recursos de IA Generativa, tornando-se mais adaptáveis e proativos.
Como funcionam os agentes de IA
Os agentes observam o ambiente, processam informações e tomam decisões com base em objetivos pré-definidos. Eles podem se comunicar com outros sistemas, aprendendo e ajustando-se constantemente. Alguns empregam modelos de linguagem avançados para compreender perguntas, elaborar respostas e realizar tarefas complexas — como gerenciar agendas, analisar dados e até mesmo criar conteúdo.
Exemplo prático em Recursos Humanos (RH)
Imagine uma grande empresa que recebe milhares de currículos por dia. Um agente de IA pode analisar todas as candidaturas, pré-selecionar perfis adequados e até conduzir entrevistas iniciais por chat. Ao final, ele entrega ao setor de RH uma lista enxuta de profissionais mais alinhados às vagas, economizando tempo e aumentando a precisão do processo de recrutamento.
Multiagentes de IA e orquestração
Em cenários ainda mais complexos, vários agentes de IA podem atuar simultaneamente. Enquanto um agente se dedica à triagem de currículos, outro pode cuidar da comunicação com os candidatos, e um terceiro pode se concentrar em tarefas administrativas. A “orquestração” é o processo de coordenar e sincronizar esses agentes, garantindo que cada um desempenhe sua função sem sobreposições ou conflitos.
Construindo agentes de IA com soluções no-code
Hoje existem plataformas que possibilitam a criação de agentes de IA sem exigir conhecimento aprofundado em programação. Essas soluções (também chamadas de frameworks no-code) oferecem interfaces visuais e componentes pré-configurados para integrar modelos de linguagem, fluxos de trabalho e canais de comunicação. Exemplos incluem ferramentas de automação que conectam aplicativos e modelos de IA em poucos cliques, sem a necessidade de escrever grandes blocos de código.
Quando é preciso usar Python (e outras tecnologias)
Para projetos mais complexos ou personalizados, ainda é essencial recorrer a linguagens de programação como Python, que oferece bibliotecas e frameworks especializados em inteligência artificial. Nesses casos, é possível criar agentes de IA altamente customizados, integrados a sistemas de backend robustos e capazes de lidar com demandas específicas de grandes corporações.
Por que estudar engenharia de prompts?
A qualidade do resultado gerado pelos agentes de IA depende da forma como os comandos são elaborados. A engenharia de prompts é a prática de criar instruções claras e otimizadas para orientar o comportamento do agente. Dominar essa habilidade garante respostas mais precisas, tornando o trabalho com IA Generativa e agentes autônomos ainda mais eficiente.
*Adilson Batista é especialista em IA Generativa e CIO da Cadastra. – E-mail: [email protected]
Sobre Adilson Batista
Nascido em 1976, na cidade de São Paulo, Adilson Batista é CIO da Cadastra, além de especialista em Inteligência Artificial Generativa. Seu trabalho combina três competências distintas: design, tecnologia e estratégia de negócios. Atuou como vice-presidente da Wunderman e diretor de estratégia digital da Young & Rubicam, hoje VML. Foi fundador e CEO da agência digital Today e da consultoria de transformação de negócios Adbat, dedicando-se a projetos focados em negócios digitais. Para mais informações, acesse: https://www.linkedin.com/in/adilson/
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