Quase dois anos após o lançamento do ChatGPT, o mundo da inteligência artificial (IA) começa a entrar em um novo estágio. Os chatbots espertinhos saem de foco e dão lugar aos agentes de IA, sistemas que permitem automações sofisticadas e que nos aproximam da ideia de assistentes digitais realmente avançados. É uma visão que Siri, Alexa e Google Assistente foram incapazes de tornar reais, mas que agora retorna com força - principalmente no mundo corporativo.
Agentes de IA são programas com capacidade de realizar tarefas de maneira autônoma, com pouca ou nenhuma supervisão humana. Eles têm capacidade de interpretar dados e tomar decisões, o que abre as portas para automações complexas, que antes não eram possíveis. É como se o ChatGPT conseguisse vasculhar sua caixa de e-mails em busca de promoções, encontrasse as respectivas lojas online e conseguisse realizar compras sempre que identificasse um cupom com 30% de desconto.
“Um agente de IA tem tarefas específicas para realizar e tem excelência na execução, superando sistemas generalistas, como ChatGPT. Normalmente, vários agentes trabalham em conjunto para concluir tarefas complexas”, explica Anderson Amaral, fundador da Scoras, empresa brasileira especializada no desenvolvimento de agentes de IA.
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A ideia de agentes inteligentes capazes de interagir com humanos e realizar tarefas não é exatamente nova. Desde o final da década de 1950, quando os pesquisadores John McCarthy, Marvin L. Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon criaram o termo “inteligência artificial”, o conceito existe - e foi estudado ao longo dos anos 1980 e 1990. No entanto, com o crescimento dos grandes modelos de linguagem (LLMs), as IAs que alimentam chatbots espertos, a visão de máquinas com capacidade complexa de raciocínio ganhou músculo.
“A grande diferença agora é a linguagem natural. Qualquer pessoa que não fala a linguagem do computador pode interagir com as máquinas, o que permite obter resultados mais bacanas de automações”, diz Esther Colombini, professora de robótica e inteligência artificial na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Ou seja, os LLMs abriram não apenas a possibilidade de máquinas realizarem tarefas que envolvem texto, como também permitiram que recebessem comandos de forma mais simplificada, como um humano costuma receber em seu próprio trabalho. “Esse retorno está muito atrelado à ideia de assistentes, como uma Alexa mais poderosa”, diz.
Ainda que possa soar como um salto para os nossos smartphones, agentes de IA são a grande aposta para o mundo corporativo. A OpenAI declarou em seu mais recente evento para desenvolvedores que 2025 deve ser o ano em que agentes de IA “vão funcionar”. A companhia deve lançar uma série de agentes no próximo ano.
O Google já indicou que está trabalhando em agentes, enquanto Microsoft, Salesforce e Workforce lançaram recentemente soluções do tipo. A Palantir, gigante de dados e análises do mundo corporativo, também passou a desenvolver agentes para seus clientes.
“Até aqui, os LLMs eram muito usados nas extremidades das organizações. Por exemplo, um indivíduo que usa o ChatGPT para partes de sua tarefa na empresa. Agora, os agentes estão trazendo a promessa de automatizar partes inteiras das organizações. As empresas apostam na diferença entre ter indivíduos nas pontas para uma implementação central que impacta diversas pessoas”, afirma João Moura, fundador da CrewAI, startup especializada no desenvolvimento e implementação de agentes.
Rios de dinheiro
A possibilidade de automatizar partes inteiras de empresas rendeu à CrewAI um aporte de US$ 12,5 milhões no fim de outubro. A rodada teve participação de Andrew Ng, um dos principais nomes da IA no mundo, e do Alt Capital, fundo de investimentos da família de Sam Altman, fundador e CEO da OpenAI - o empreendimento é liderado pelo irmão do executivo, Jack Altman.
A CrewAI é apenas um exemplo de como o mercado de agentes de IA está fervilhando. Neste ano, startups do tipo já receberam US$ 6,5 bilhões em aportes e foram avaliadas juntas em US$ 150 bilhões, segundo a plataforma Pitchbook. E gigantes do investimento, como Microsoft, Nvidia, SoftBank, Thrive Capital e Tiger Global, estão entre os nomes dando apoio a essas companhias.
Segundo a firma de investimentos Sequoia, os agentes de IA invertem uma lógica que persiste no mercado de software. Sai a ideia de software as a service e entra o service as a software. Ou seja, empresas param de oferecer programas que podem ser aplicados em um determinado processo do cliente e passam a oferecer soluções que resolvem diretamente essas demandas por meio dos agentes - é como se fosse uma terceirização digital de partes das atividades internas da companhia.
Dessa maneira, a Sequoia imagina que esse possa ser um mercado global avaliado em US$ 10 trilhões - a cifra, claro, é exorbitante e acompanha os investimentos gigantescos na criação dos LLMs que turbinam os agentes.
“Temos uma empresa de telecomunicações como cliente e, por uma necessidade do departamento jurídico, ela tem que encaixar certos valores em certos produtos para uma otimização fiscal. Os nossos agentes de IA realizam esse trabalho”, conta Moura.
Segundo ele, um agente que extrai dados, outro faz todas as contas de porcentagem, outro garante que está tudo preenchido em um formato específico, outro checa se os números estão de acordo com a legislação e, por fim, outro dá uma recomendação de aprovação ou negação para os humanos do departamento.
Outra grande aplicação é o desenvolvimento de código de software. Em alguns casos, os agentes escrevem, verificam, testam e colocam no ar os códigos. Nesta semana, Sundar Pichai, CEO do Google, revelou que 25% da produção de código da gigante já é feita por meio de IA.
O desafio agora é transformar esses modelos e agentes em ferramentas úteis. “Quando conversei com Sam Altman, ele me disse: ‘Construa pensando para o futuro, os modelos vão continuar melhorando. Então, não construa para o que existe hoje e não se preocupe com os modelos, pois as grandes empresas já estão investindo muito dinheiro. Existe muita coisa entre esses modelos existirem e o valor para as empresas. Você mora nesta última milha. Tem muito espaço para você gerar valor e criar negócio aqui’”, conta Moura, da CrewAI.
João Moura, fundador da CrewAI
Em busca da inteligência perfeita
Na busca pela inteligência artificial geral (AGI, na sigla em inglês), a OpenAI acredita que existem cinco níveis até que as máquinas desenvolvam capacidades cognitivas sobre humanas, como na ficção. Atualmente, a companhia acredita estar no nível dois, que representa sistemas capazes de “raciocinar” - o primeiro modelo da empresa, o OpenAI-o1, lançado em setembro, seria o primeiro passo neste estágio. O terceiro nível de evolução é representado por agentes poderosos, capazes de tomar decisões autônomas.
“A AGI virá dos agentes justamente porque trabalhando junto as inteligências se somam. Não será uma única IA poderosa que vai se transformar numa AGI. Serão vários agentes trabalhando juntos”, explica Amaral. Ou seja, um ChatGPT sozinho não faz verão.
Normalmente, quando agentes de IA trabalham juntos, cada um opera um modelo de IA para a tarefa para a qual foi designado. No mundo ideal, onde custo não é uma questão, cada agente tem seu próprio LLM. Mas isso não é sempre necessário. É possível ter modelos menores (SLM) ou mais específicos em agentes específicos. O mais importante é a orquestração entre eles.
Anderson Amaral, fundador da Scoras
Neste formato, os agentes conseguem reduzir os erros uns dos outros. A chance de “alucinação”, o termo dado para quando IAs produzem respostas falsas ou que fogem ao bom senso, é reduzida justamente porque existe checagem constante entre os sistemas. É um pouco como opera o OpenAI-o1, que aplica uma técnica chamada “cadeia de pensamento” (chain of thought) na qual o sistema revisa internamente os passos que deu para chegar a uma resposta - é o oposto do GPT-4, que “corre” para dar uma resposta que soe factível.
No mundo corporativo, automações de software não são novidade - scripts com regrinhas definidas existem há décadas, mas os agentes levam outras vantagens. Eles são adaptáveis (não deixam de funcionar mesmo quando uma regra falha) têm autonomia (não precisam de cada detalhe específico de como têm que fazer as tarefas) e apresentam memória (conseguem lembrar de coisas que já fizeram e aprendem com isso para evitar erros e enriquecer contexto). Nada disso existe em automações tradicionais de software.
No começo do ano, Altman, da OpenAI, fez uma provocação: está próximo de ocorrer o momento em que uma startup de um humano só atingirá o status de unicórnio (avaliação a partir de US$ bilhão) graças aos agentes de IA, que farão os papéis dos outros funcionários.
E quando chega para mim?
“Existe um hype sobre o assunto, mas a empolgação da indústria reflete o que já acontece na pesquisa acadêmica, que vai dos modelos para os agentes. Existem alguns cuidados que precisam ser tomados. Por exemplo: como fazer a orquestração dos agentes ou como garantir que os humanos compreendam o que a máquina fez. Mas existe a preocupação de levar agentes para todas as pessoas”, conta Esther, da Unicamp.
Recentemente, a startup Anthropic mostrou um vídeo de um agente que toma o controle do computador do usuário, utilizando mouse e teclado, além de “enxergar” o monitor, para realizar tarefas. O vídeo fez barulho não apenas por mostrar o potencial da tecnologia para qualquer trabalhador que utiliza um computador, mas também por levantar questões éticas de comportamento no trabalho.
Outra possibilidade é que os smartphones possam se tornar agentes potentes por meio de diversas IAs integradas. Embora os primeiros testes indiquem que há um longo caminho pela frente, a Apple imagina que as várias IAs da plataforma Apple Intelligence possam tornar isso verdade no iPhone. É aguardar as próximas atualizações. Se isso acontecer, finalmente os assistentes poderão ganhar peso na vida das pessoas.
“O ambiente corporativo teve acesso a grandes modelos e estruturas para personalização de IAs nesses ambientes, mas eu entendo que tem também toda uma linha de estudo de como personalizar mais esses agentes para as pessoas. Só não vejo os agentes fora de nichos em 2025″, afirma Esther.