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Conferência do Gartner mostrará impactos e tendências da GenAI

Analistas vão abordar a Inteligência Artificial generativa na Conferência Gartner Data & Analytics 2024, que acontecerá em março, em São Paulo

Conferência do Gartner mostrará impactos e tendências da GenAI

Até 2028, um terço das interações com os serviços de Inteligência Artificial generativa (GenAI) utilizarão modelos de ação e agentes autônomos para conclusão de tarefas. A previsão é do Gartner, empresa global de pesquisa e aconselhamento para empresas, que irá explorar o impacto das tendências tecnológicas da GenAI na Conferência Gartner Data & Analytics 2024, programada para os dias 26 e 27 março, no Sheraton São Paulo WTC.

Agentes autônomos são sistemas combinados que alcançam objetivos definidos sem intervenção humana e que usam uma variedade de técnicas de IA para tomar decisões e gerar resultados. Eles têm o potencial de aprender com o ambiente e melhorar ao longo do tempo, conseguindo lidar com tarefas complexas.

“No futuro, as interações humanas com a tecnologia de GenAI podem evoluir de usuários promovendo grandes modelos de linguagem (LLMs) para usuários interagindo diretamente com agentes autônomos orientados por intenção, o que poderia permitir um maior grau de autonomia e uma melhor alinhamento com os objetivos humanos”, afirma Arun Chandrasekaran, analista e vice-presidente do Gartner.

Os agentes autônomos podem realizar uma série de tarefas, como encadear diferentes tipos de modelos, verificar a saída de um modelo antes de inseri-lo em outro modelo e executar um loop contínuo para processar entradas em streaming. Essas tarefas podem se traduzir em capacidades como acesso à Internet e uso de aplicativos, controle de saídas de modelos e automação de processos de negócios complexos com base na intenção humana.

“Os agentes autônomos podem reduzir a necessidade de intervenção humana ao interagirem com LLMs, diminuindo o ônus sobre os profissionais de muitos setores, pois podem passar menos tempo trabalhando na engenharia avançada de prompts”, disse Chandrasekaran.

De acordo com o Gartner, os agentes autônomos terão um impacto em vários setores:

Saúde: os agentes autônomos podem ajudar profissionais médicos em áreas como diagnóstico de doenças, planejamento de tratamento e cuidados com pacientes;

Educação: os agentes autônomos podem oferecer experiências de aprendizado personalizadas e adaptar os métodos de ensino às necessidades dos alunos de forma individual;

Jogos: os agentes autônomos podem observar e interagir com jogadores humanos e fornecer experiências mais imersivas e realistas;

Seguros: aplicativos de atendimento autônomos podem lidar com a maioria das interações com os clientes por meio de voz e texto, ajudando inclusive para evitar nas reclamações, fraudes, serviços médicos, políticas e sistemas de reparo. Eles podem ter um impacto dramático na resolução, com respostas e ações em minutos em vez de dias ou semanas.

Agentes autônomos

“Os agentes autônomos precisam de uma função objetiva e clara para que seus comportamentos possam ser controlados de maneira significativa para gerar valor”, diz disse Chandrasekaran. “As tarefas que os agentes autônomos podem realizar, como verificar a saída de um modelo antes de inseri-lo em outro modelo, têm a capacidade de controlar a saída do modelo e automatizar processos de negócios complexos com base na intenção humana. Mas isso só pode ser alcançado com uma função objetiva e clara.”

Para alcançar isso, o Gartner recomenda que as organizações:

– Identifiquem casos de uso nos quais modelos de ação e agentes autônomos possam agregar valor ao reduzir a quantidade de esforço ou habilidades humanas necessárias;

– Construam uma arquitetura para permitir que os agentes autônomos prosperem. Faça isso fornecendo integração de ferramentas e acesso a repositórios de conhecimento e a memória de longo prazo, permitindo que os agentes demonstrem capacidade de raciocínio e expertise;

– Reconheçam que modelos de ação e agentes autônomos não são um substituto para a engenharia de prompts — seu potencial final permanece ligado à qualidade dos prompts que recebem;

– Equilibrem entre autonomia e controle por meio de pilotos estendidos e monitoramento rigoroso do agente autônomo.

 

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