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12 de maio de 2025
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Assistência de Agente de IA: Aumentando a Produtividade Humana com Suporte Inteligente
Jorge Miloradovitch
Pesquisador, redator e entrevistador de casos de uso
Agentes de IA estão transformando a maneira como as empresas operam, automatizando tarefas, aprimorando a tomada de decisões e aumentando a eficiência. Em 2023, o mercado de assistência a agentes de IA atingiu US$ 3.86 bilhões e a projeção é de crescimento anual de 45.1% até 2030. Empresas como IBM economizaram bilhões ao automatizar processos de RH e TI, enquanto ferramentas de IA no suporte ao cliente aumentaram a produtividade dos agentes em 13.8%. Ao automatizar tarefas repetitivas, analisar dados em tempo real e integrar-se perfeitamente aos sistemas existentes, os agentes de IA permitem que as empresas se concentrem no trabalho estratégico. Ferramentas como Nó latente simplifique a integração de IA com plataformas de baixo código, facilitando a implementação e o acompanhamento do sucesso.
Estatísticas-chave:
Os agentes de IA estão revolucionando os fluxos de trabalho em todos os setores, do atendimento ao cliente às finanças, RH e muito mais. Pronto para integrar a IA? Plataformas como a Latenode facilitam o início.
Agentes de IA estão remodelando as operações de negócios, automatizando tarefas, aprimorando a tomada de decisões e aumentando a eficiência do fluxo de trabalho. Um exemplo marcante disso é a IBM, que relatou US$ 3.5 bilhões em ganhos de produtividade em dois anos com a integração de IA em 70 áreas de negócios diferentes. . Abaixo, exploramos as principais maneiras pelas quais os agentes de IA estão otimizando os processos de negócios.
Agentes de IA se destacam na gestão de tarefas rotineiras, liberando trabalhadores humanos para responsabilidades mais complexas. Por exemplo, o agente AskHR da IBM automatiza 94% das funções básicas de RH, como o processamento de solicitações de férias e comprovantes de pagamento. Da mesma forma, o sistema AskIT reduziu as chamadas e os chats de suporte de TI em 70%, demonstrando a redução significativa nas cargas de trabalho manuais. .
Kim Ji-kwan, diretor executivo de engenharia de clientes da IBM, destaca o escopo mais amplo desses agentes:
"Ele vai além de perguntas e respostas e se expande de forma flexível para incluir execução de tarefas específicas, pesquisa em base de conhecimento e intervenção humana, processando tarefas que antes levavam minutos ou horas em segundos ou minutos."
Agentes de IA transformam dados brutos em insights acionáveis, permitindo que as empresas tomem decisões mais rápidas e informadas. No setor de seguros, por exemplo, agentes de IA agilizam o processamento de sinistros, automatizando a recuperação de informações e atualizações de status, melhorando a eficiência geral. Esses sistemas também são hábeis em análise de dados em tempo real, identificando padrões para previsão de tendências, avaliando riscos e automatizando relatórios e painéis.
Ao reduzir o erro humano e aumentar a precisão operacional, os agentes de IA estão melhorando significativamente a velocidade e a precisão do fluxo de trabalho. Na indústria, por exemplo, os sistemas de IA analisam dados de sensores para prever falhas de equipamentos, minimizando o tempo de inatividade dispendioso e garantindo operações tranquilas. .
Os benefícios da precisão orientada pela IA são particularmente evidentes nestas áreas:
Esses avanços são especialmente críticos em áreas como a saúde, onde ferramentas baseadas em IA auxiliam os profissionais médicos a fazer diagnósticos mais precisos, reduzindo o risco de erros e melhorando os resultados dos pacientes. .
Os sistemas de agentes de IA contam com três componentes essenciais que trabalham em harmonia para fornecer automação inteligente aos processos de negócios. Esses componentes são projetados para gerenciar tarefas, integrar-se a softwares existentes e aprender continuamente para melhorar o desempenho.
Os agentes de IA se destacam na organização e divisão de tarefas usando métodos sofisticados. Por exemplo, Revionicos utiliza seu Kit de Desenvolvimento de Agentes para ajudar os varejistas a definir preços competitivos, ao mesmo tempo em que protegem as margens de lucro e prevêem os efeitos dos ajustes de preços .
"Usando o Agent Development Kit, a Revionics está construindo um sistema multiagente para ajudar os varejistas a definir preços com base em sua lógica de negócios — como manter a competitividade e, ao mesmo tempo, manter as margens — e prever com precisão o impacto das mudanças de preço." — Aakriti Bhargava, vice-presidente de Engenharia de Produto e IA da Revionics
Esses sistemas coletam dados de diversas fontes, incluindo APIs, dispositivos de IoT e sistemas de reconhecimento de voz. Eles processam essas informações usando algoritmos baseados em regras e modelos de aprendizado de máquina, coordenando ações em diversas plataformas de negócios para garantir operações otimizadas.
A integração perfeita com os sistemas de negócios existentes é uma marca registrada dos agentes de IA. Um ótimo exemplo é Grupo RenaultProjeto da para otimizar a infraestrutura de carregamento de veículos elétricos. Utilizando o protocolo Agent2Agent (A2A), apoiado por mais de 50 parceiros tecnológicos, seus sistemas de IA se comunicam de forma eficaz em diferentes plataformas. .
"Usamos o ADK para desenvolver um agente que garante a instalação de carregadores de veículos elétricos onde os motoristas mais precisam. O agente auxilia nossos analistas de dados a aproveitar dados geográficos, de zoneamento e de tráfego para informar e priorizar investimentos críticos em infraestrutura de veículos elétricos que maximizem a conveniência do motorista com menos pressão sobre nossas equipes." - Laurent Giraud, Diretor de Dados (e IA), Renault Group
Esse nível de integração permite que as empresas utilizem a IA para uma tomada de decisões mais informada, reduzindo o esforço manual e os gargalos operacionais.
O aspecto de aprendizagem dos sistemas de agentes de IA garante melhoria contínua, impulsionada por quatro mecanismos principais:
Esses mecanismos trabalham juntos em um ciclo "sentir-pensar-agir-aprender", permitindo que agentes de IA aprimorem a automação de tarefas e aumentem a produtividade humana ao longo do tempo.
Agentes de IA estão transformando indústrias, impulsionando melhorias mensuráveis em eficiência e produtividade. Suas aplicações práticas abrangem diversas funções empresariais, oferecendo benefícios tangíveis em cenários do mundo real.
Os agentes de IA revolucionaram a forma como as empresas lidam com tickets de suporte, melhorando significativamente os tempos de resposta e as taxas de resolução. Por exemplo, em setembro de 2024, Vercel integrou um agente com tecnologia de IA aos seus fluxos de trabalho de suporte. Este sistema reduziu o número de tickets que exigiam intervenção humana em 31% e reduziu o tempo de resposta inicial em 42%. . Ao aproveitar um grande modelo de linguagem, o agente de IA analisa a base de conhecimento da empresa - como documentação e artigos de ajuda - para fornecer respostas precisas e instantâneas às perguntas dos clientes.
Do mesmo modo, DuckieO agente de suporte de IA da atingiu uma impressionante taxa de rejeição de tickets de 65% e reduziu os tempos de resolução em 80% . Sidd Seethepalli, CTO da Velino, destacou o impacto:
"Nossos clientes B2B precisam de respostas rápidas e precisas, e a Duckie oferece exatamente isso. Podemos nos concentrar em inovar." .
Embora o gerenciamento de tickets de suporte seja um exemplo claro, os agentes de IA também estão causando impacto nas operações financeiras.
O setor financeiro está utilizando a IA para otimizar processos que exigem muita mão de obra, resultando em ganhos de eficiência notáveis. As operações de financiamento comercial do Citi demonstram essa transformação. Seu sistema de IA automatiza a revisão de documentos comerciais complexos, como conhecimentos de embarque e cartas de crédito, identificando erros em tempo real e agilizando os fluxos de trabalho de financiamento comercial. .
Uma análise da McKinsey estima que a IA generativa poderia contribuir entre 200 mil milhões e 340 mil milhões de dólares anualmente para o sector bancário através da melhoria da produtividade e da redução de erros. A Allianz já está percebendo esses benefícios com um sistema baseado em IA que processa solicitações de seguro por meio da análise de relatórios médicos e documentação de incidentes. Essa abordagem reduziu significativamente os tempos de aprovação, garantindo a conformidade com os regulamentos. .
Além das finanças, os agentes de IA também estão reformulando a maneira como as empresas abordam os processos de recrutamento e RH.
No recrutamento, agentes de IA simplificaram tarefas que tradicionalmente consumiam muito tempo. Por exemplo, uma organização de recrutamento na área da saúde reduziu o tempo de contato com enfermeiros recém-formados de 5 a 7 dias para apenas 24 horas, utilizando ferramentas de agendamento de IA. Algumas empresas até automatizaram até 90% de suas tarefas de gerenciamento de entrevistas .
OláFresh, por exemplo, adotado Bom tempoSistema de recrutamento de IA da para acelerar os processos de contratação. Essa mudança permitiu que eles preenchessem as vagas 15 dias mais rápido do que antes . Jason Klein, vice-presidente sênior de talentos da Yext, explicou o impacto mais amplo:
"O candidate.fyi elimina ineficiências no agendamento e na comunicação com candidatos. A plataforma capacita as equipes a oferecer uma experiência personalizada e integrada aos candidatos, ao mesmo tempo em que dimensionam seus esforços de contratação com precisão e facilidade. É mais do que uma ferramenta — é um divisor de águas para equipes de recrutamento modernas que valorizam eficiência, inovação e uma jornada excepcional para os candidatos." .
Esses exemplos destacam como os agentes de IA não estão apenas melhorando a eficiência operacional, mas também mantendo a prestação de serviços de alta qualidade em vários setores.
A implementação eficaz de sistemas de agentes de IA é um passo fundamental para alcançar as melhorias de produtividade mencionadas anteriormente. Quando implementadas estrategicamente, as organizações relataram uma redução de até 30% nos custos de suporte ao cliente. .
O sucesso da implementação da IA depende da identificação de tarefas e processos que oferecem o maior potencial de automação. Análises do setor destacam que os melhores candidatos à automação são aqueles que consomem muito tempo manual, ocorrem com frequência, envolvem múltiplas etapas ou apresentam um alto custo de erro. .
Para identificar essas oportunidades:
| Critérios | Indicadores de alta prioridade |
|---|---|
| Investimento de tempo | Tarefas que exigem mais de 2 horas diárias |
| Impacto do erro | Riscos envolvendo finanças ou conformidade |
| Frequência | Tarefas que ocorrem diariamente ou semanalmente |
| Complexidade | Processos envolvendo múltiplos sistemas |
| Padronização | Tarefas com regras bem definidas |
Depois de identificar os melhores alvos de automação, o próximo passo é integrar essas soluções ao seu fluxo de trabalho da maneira mais tranquila possível.
A Latenode oferece uma plataforma low-code que simplifica o processo de implementação de agentes de IA. Seu construtor de fluxo de trabalho visual e seus amplos recursos de integração a tornam uma excelente escolha para empresas que buscam otimizar suas operações. A plataforma se mostrou especialmente eficaz em diversos casos de uso. :
Francisco de Paula S. compartilhou: "O nó gerador de código JavaScript de IA é um salva-vidas quando ferramentas ou nós de automação estão faltando."
Ao utilizar o Latenode, as empresas podem projetar e implementar agentes de IA com complexidade técnica mínima. Após a implementação, é importante mensurar seu impacto usando métricas claras e acionáveis.
Acompanhar o sucesso dos sistemas de IA envolve focar nos resultados de negócios em vez de apenas em métricas técnicas . KPIs claros devem ser estabelecidos para medir a eficácia desses sistemas, alinhando-os com a forma como o desempenho humano é avaliado.
As principais métricas a serem rastreadas incluem:
Islam B., CEO de uma empresa de software, comentou: "Os nós de IA são incríveis. Você pode usá-los sem precisar de chaves de API, pois eles usam créditos do Latenode para chamar os modelos de IA, o que os torna superfáceis de usar. O GPT personalizado do Latenode é especialmente útil na configuração de nós."
Para garantir o sucesso contínuo, estabeleça métricas de base e analise o desempenho regularmente. Essa abordagem ajudará você a refinar e otimizar seus sistemas de IA ao longo do tempo.
Com 77% dos dispositivos agora incorporando alguma forma de IA , proteger as operações e proteger os dados tornou-se prioridades críticas. Embora os agentes de IA aumentem a eficiência, medidas de segurança robustas são necessárias para preservar esses avanços.
A proteção de dados confidenciais é um pilar fundamental da segurança de sistemas de IA. À medida que os agentes de IA otimizam as operações, garantir sua proteção torna-se essencial para manter a confiança e a confiabilidade.
As principais áreas de foco para proteção de dados incluem:
A tabela abaixo destaca medidas críticas de segurança e suas prioridades de implementação:
| Medida de segurança | Prioridade | Requisitos-chave |
|---|---|---|
| Criptografia de dados | Crítico | Criptografia AES-256, gerenciamento seguro de chaves |
| Controle de acesso | Alta | Autenticação multifator, permissões baseadas em funções |
| Registro de auditoria | Alta | Rastreamento detalhado de atividades, registros à prova de violação |
| RETENÇÃO DE DADOS | Médio | Políticas de exclusão automatizadas, procedimentos de arquivamento |
| Resposta a Incidentes | Crítico | Monitoramento 24 horas por dia, 7 dias por semana, detecção automatizada de ameaças |
A implementação dessas medidas garante uma base segura para operações orientadas por IA e protege informações confidenciais.
Rastrear as atividades do sistema de IA é fundamental para manter a segurança e garantir a conformidade. Por exemplo, uma empresa de manufatura implementou com sucesso sistemas de monitoramento para bloquear atualizações de firmware não autorizadas e impedir o compartilhamento de arquivos de design proprietários por meio de canais não seguros. .
Os principais componentes do rastreamento eficaz da atividade do sistema incluem:
No setor de serviços financeiros, o monitoramento com tecnologia de IA tem se mostrado inestimável. Esses sistemas podem interceptar transmissões não criptografadas de dados confidenciais de clientes, alertar funcionários sobre violações de políticas e fornecer orientação imediata sobre protocolos de segurança adequados. .
Com a projeção de que a IA contribuirá com US$ 15.7 trilhões para a economia global até 2030 , as organizações devem priorizar estruturas robustas de segurança e conformidade. Isso não apenas protege seus investimentos, mas também garante eficiência operacional sustentada.
Organizações que adotam agentes de IA estão observando melhorias mensuráveis em eficiência e resultados. Por exemplo, Cleveland Clinic reduziu as taxas de não comparecimento às consultas em 38%, enquanto Siemens reduzir o excesso de estoque em 35% .
Alguns dos principais benefícios incluem:
Esses exemplos destacam como as ferramentas de IA podem transformar as operações comerciais quando implementadas de forma eficaz.
Para dar continuidade a essas conquistas, a Latenode oferece uma plataforma low-code que simplifica a integração de IA. Veja como você pode começar a usar a Latenode para liberar o potencial da IA na sua organização:
"Benchmarks avançados expõem o abismo entre o desempenho do laboratório e a confiabilidade no mundo real. Eles não são apenas testes; são roteiros para a construção de sistemas de IA verdadeiramente robustos." .
Os agentes de IA estão transformando a tomada de decisões em campos como financiar e saúde assumindo tarefas repetitivas, processando dados complexos e fornecendo insights em tempo real que auxiliam na tomada de decisões humanas.
No setor da saúde, ferramentas de IA auxiliam médicos analisando dados de pacientes para sugerir opções de tratamento, minimizar prescrições desnecessárias de medicamentos e aumentar a precisão diagnóstica. Por exemplo, elas podem avaliar o histórico do paciente e os registros hospitalares para identificar quando antibióticos são realmente necessários, reduzindo o risco de prescrição excessiva.
Em finanças, os sistemas de IA monitoram as transações conforme elas acontecem, identificando padrões incomuns que podem indicar fraude. Eles alertam analistas para investigar, agilizando os fluxos de trabalho e aumentando a precisão. Isso permite que os profissionais financeiros se concentrem em decisões mais estratégicas, em vez do monitoramento rotineiro.
Para incorporar perfeitamente agentes de IA em seus sistemas atuais usando o Latenode, considere estas etapas práticas:
Ao tomar essas medidas, as empresas podem simplificar processos, economizar tempo valioso e aumentar a produtividade com os recursos inteligentes que o Latenode oferece.
Para garantir segurança dos dados e manter compliance Ao trabalhar com sistemas de agentes de IA, as empresas devem adotar diversas práticas críticas. Priorizar a privacidade dos dados é essencial – isso inclui o uso de modelos de IA focados em privacidade, a criptografia de informações confidenciais e a realização de auditorias regulares para atender a regulamentações como GDPR, CCPA ou HIPAA.
Combater o preconceito é outra área fundamental. Empregar ferramentas de detecção de viés, diversificar os conjuntos de dados utilizados para treinamento e avaliar regularmente os modelos de IA para minimizar o risco de resultados discriminatórios não intencionais. No âmbito da segurança cibernética, implementar medidas de segurança em várias camadas, realizar testes de penetração e seguir as melhores práticas estabelecidas podem reduzir significativamente as vulnerabilidades.
Por fim, a criação de uma estrutura de governança robusta é vital. Isso envolve a nomeação de responsáveis pela conformidade, a manutenção de trilhas de auditoria detalhadas e o acompanhamento constante das mudanças regulatórias para garantir a responsabilização e o alinhamento com os requisitos legais. Essas etapas, em conjunto, ajudam a construir confiança e confiabilidade nos sistemas de IA.
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