IA generativa X IA agêntica: Entenda as mudanças e diferenças entre as tecnologias
Com 92% das empresas brasileiras planejando adotar agentes de IA, especialista analisa impactos e aplicações da tecnologia
Um levantamento da Cisco mostrou que 83% das empresas no mundo planejam implementar agentes inteligentes e, no Brasil, o número é maior, com 92% das companhias tendo essa pretensão. Desta forma, temos a inteligência artificial generativa e a IA agêntica. Ambas utilizam large language models (LLMs) e têm o objetivo de aumentar a eficiência operacional, mas quais são as diferenças entre elas?
Enquanto a IA generativa cria novos conteúdos a partir de padrões, como textos, imagens, códigos e vídeos, a IA agêntica é capaz de acionar sistemas e tomar decisões por meio de regras definidas, podendo escalar humanos se for preciso. Isso reflete os altos investimentos em agentes de IA agêntica, já que eles devem superar R$ 3,4 bilhões neste ano, o que representa um crescimento de mais de 30%, de acordo com a Associação Brasileira de Software (ABES) em parceria com a IDC.
Segundo Nicola Sanchez, CEO da Matrix Go, empresa especializada em soluções tecnológicas para atendimento digital, relacionamento e engajamento com clientes, a diferença técnica está na arquitetura de cada tecnologia. “A IA generativa costuma estar centrada basicamente no modelo que responde a um prompt para geração; já a IA agêntica combina modelos generativos com memória, ferramentas, APIs, bases de conhecimento, mecanismos de decisão, regras de negócio, camadas de segurança e orquestração. Tecnicamente, ela se apoia em modelos fundacionais com arquiteturas treinadas para prever e gerar informações com base em contexto”, afirma.
As principais mudanças e desafios na adoção da IA agêntica
Por conta dos agentes, as áreas que possuem grande volume de interações, processos repetitivos e dependência de múltiplos sistemas serão as mais afetadas. Como eles transformam processos lentos em fluxos contínuos e melhoram a experiência do cliente, alguns setores com grande impacto serão: atendimento ao cliente, marketing, financeiro, recursos humanos e backoffice.
Para Nicola Sanchez, os principais desafios para a implementação são a falta de dados estruturados, sistemas integrados e políticas claras de governança digital, além das barreiras estratégicas. “A adoção exige envolvimento e capacitação de lideranças e equipes, como também a mudança de processos”, ressalta.
O executivo ainda destaca que é necessário incluir governança desde o início da aplicação. Segundo ele, a tecnologia passará, cada vez mais, a ser uma camada integrada aos sistemas e processos corporativos. “A evolução deve caminhar para agentes mais especializados e multimodais, conectados a dados em tempo real. Eles precisam ser capazes de colaborar entre si dentro de ambientes corporativos controlados. É esse o caminho e estratégia que estamos desenvolvendo com o Morpheus, nosso ecossistema agêntico”, finaliza.
Texto original: Like Leads