Os agentes de IA são mais eficazes do que a GenAI para a produtividade das empresas: Estudo da Deloitte
NOVA DELHI: Os agentes de inteligência artificial (IA) podem ser uma ferramenta mais eficaz do que os grandes modelos de linguagem (LLM) ou Aplicações GenAI, abrindo novas possibilidades para impulsionar produtividade empresarial e entrega de programas através de automatização de processos empresariais, afirmou a empresa britânica de serviços profissionais Deloitte num estudo.
Com a ajuda de um agente de IA, os casos que anteriormente eram considerados demasiado complexos para a GenAI podem agora ser activados à escala de uma forma segura e eficaz, refere o estudo.
Por definição, o agente de IA é um sistema inteligente autónomo que utiliza técnicas de IA para interagir com o seu ambiente, recolher dados e executar tarefas sem intervenção humana.
Explicar a diferença entre a IA Gen e agentes de IA, o estudo acrescenta que os chatbots típicos alimentados por LLM têm normalmente uma capacidade limitada para compreender pedidos de várias etapas.
“Eles (LLM ou Gen AI) estão em conformidade com o paradigma “input-output” das aplicações tradicionais.
e podem ficar confusos quando lhes é apresentado um pedido que tem de ser desconstruído em várias tarefas mais pequenas. Também têm dificuldade em raciocinar sobre sequências, como as tarefas de composição que exigem a consideração de contextos temporais e textuais. Estas limitações são ainda mais acentuadas quando se utilizam modelos linguísticos pequenos (SLM), que, por serem treinados com volumes de dados mais pequenos, sacrificam normalmente a profundidade do conhecimento e/ou a qualidade dos resultados a favor de um melhor custo e velocidade computacional”, afirmou.
Segundo o estudo, os casos de utilização da GenAI têm-se limitado, na sua maioria, a aplicações autónomas, como a criação de anúncios personalizados com base no histórico de pesquisa de um cliente e a revisão de contratos, entre outras.
Por outro lado, os agentes de IA são excelentes na resposta às limitações e, ao mesmo tempo, tiram partido das capacidades das ferramentas digitais específicas de um domínio e de uma tarefa para realizar eficazmente tarefas mais complicadas.
“Os agentes de IA equipados com memória de longo prazo podem recordar as interações com clientes e constituintes – incluindo e-mails, sessões de conversação e chamadas telefónicas – através de canais digitais, aprendendo continuamente e ajustando recomendações personalizadas. Isto contrasta com os LLM e SLM típicos, que se limitam frequentemente a informações específicas da sessão”, acrescenta o estudo.
O estudo acrescenta ainda que, embora os agentes de IA individuais possam oferecer melhorias valiosas, as empresas também precisam de sistemas de IA multiagentes, dadas as limitações dos agentes de IA individuais.
No entanto, o estudo observa que os agentes de IA também introduzem novos riscos que exigem estruturas robustas de segurança e governação.
“Um risco significativo é a potencial parcialidade dos algoritmos de IA e dos dados de formação, que pode conduzir a decisões injustas. Além disso, os agentes de IA podem ser vulneráveis a violações de dados e ciberataques, comprometendo informações sensíveis e a integridade dos dados”, acrescenta.
