Além do ChatGPT: big techs apostam em agentes de IA que fazem trabalhos para humanos

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Bloomberg — Se você está em busca de se familiarizar com chatbots, já está defasado. As conversas no Vale do Silício agora estão focadas diretamente nos agentes de inteligência artificial (IA), que podem lidar com tarefas de várias etapas, como a integração de clientes, a aprovação de despesas e não apenas o encaminhamento, mas também a resposta a solicitações de atendimento ao cliente, tudo com o mínimo de supervisão humana.

Sam Altman, CEO da OpenAI, chama os agentes de “o próximo grande avanço”. A Salesforce (CRM) já assinou acordos para instalar agentes de IA em mais de 200 empresas, como a Accenture, a Adecco, a FedEx, a IBM e a RBC Wealth Management.

“Estamos realmente à beira de uma transformação revolucionária”, disse o CEO da Salesforce, Marc Benioff, na mais recente teleconferência de resultados da empresa de software. “Esta é realmente a ascensão do trabalho digital.”

Os céticos podem notar o tom semelhante de entusiasmo que acompanhou a estreia do ChatGPT em 2022. Embora o chatbot da OpenAI tenha deslumbrado a todos, ele ainda não conseguiu liberar amplamente ganhos substanciais de produtividade ou alterar radicalmente a maioria dos locais de trabalho.

A tecnologia de agentes vai um passo além, não apenas executando truques e dando respostas plausíveis a consultas, mas realmente realizando os tipos de tarefas repetitivas que hoje são realizadas por milhões de humanos.

Os agentes não são apenas para o ambiente de trabalho. Em breve será possível usar um para pesquisar, selecionar e reservar cada componente de um longo itinerário de férias, por exemplo.

O que Altman considera mais empolgante, no entanto, é a perspectiva de um agente que atue como “um colega de trabalho sênior realmente inteligente com quem é possível colaborar em um projeto”, disse ele em uma entrevista de podcast no mês passado.

“O agente pode realizar uma tarefa de dois dias – ou duas semanas – muito bem, e enviar um e-mail quando tiver dúvidas, mas retornar com um excelente produto de trabalho.”

Embora possa ser difícil prever todas as reverberações que os agentes de trabalho autônomos podem desencadear, alguns casos de uso discretos já surgiram.

Os agentes especializados podem assumir um conjunto definido de tarefas básicas e repetitivas, como responder a consultas recorrentes de clientes ou simplificar a documentação do cliente em todos os departamentos.
Os agentes assistentes pessoais podem lidar com a agenda e as tarefas administrativas dos funcionários.
Os agentes colegas de trabalho podem colaborar com equipes e indivíduos, participando de sessões de brainstorming e interagindo no Slack para oferecer ideias.
Os agentes supervisores podem supervisionar e coordenar o trabalho de vários outros tipos de agentes.

A Salesforce lançou seu produto de agente, chamado “Agentforce”, em setembro. A Anthropic lançou seu próprio produto em outubro, seguido por um lançamento da Microsoft em novembro.

A OpenAI deverá revelar um agente em uma prévia de pesquisa em janeiro. Enquanto isso, uma série de startups lançaram seus próprios produtos de IA “agêntica”.

Patrick Stokes, vice-presidente executivo de marketing de produtos e setores da Salesforce, disse em uma entrevista que espera ver os agentes mais difundidos já no primeiro trimestre de 2025.

“Em novembro do ano que vem, olharemos para trás e pensaremos: ‘como foi possível existir um mundo sem isso?’”, disse Stokes.

Mudança de papéis

Em um evento recente da Salesforce em Nova York, os executivos fizeram questão de enfatizar que os agentes não foram criados para roubar empregos. “Não vão nos substituir, vão agregar”, disse o CEO da Saks Global, Marc Metrick, em um vídeo promocional da Salesforce exibido durante a apresentação.

Mas, como Benioff disse na teleconferência, será necessário fazer mudanças, inclusive na Salesforce. “A transformação não está isenta de desafios, os empregos vão evoluir, as funções vão mudar e as empresas precisarão se adaptar”, disse Benioff. “Todos nós precisaremos reequilibrar nossas forças de trabalho à medida que os agentes assumirem uma parte maior da força de trabalho e, então, poderemos reequilibrar e remodelar nossas empresas de novas maneiras.”

Na empresa de consultoria McKinsey, um agente de IA agora lida com o tédio da integração de clientes. Ele coordena a papelada, compartilha detalhes de contato relevantes, confirma o escopo do projeto e passa tudo pelos departamentos jurídico, de risco, financeiro, de pessoal e outros departamentos da empresa para obter suas aprovações.

“Costumava ser uma avalanche de e-mails entre todas as diferentes funções”, disse Rodney Zemmel, que lidera a prática digital da McKinsey e a transformação de IA da própria empresa. No passado, a integração exigia dezenas de horas a cada novo cliente.

Agora, “um agente basicamente faz toda essa busca” e conclui o processo em cerca de 30% do tempo. Ele envia e-mails e faz o acompanhamento para obter todas as informações necessárias para dar andamento aos projetos. O produto final é então revisado e aprovado por uma pessoa.

“Funciona nesse caso porque se trata de um conjunto complicado de tarefas, mas, na verdade, bastante padronizado, sem muito julgamento envolvido”, disse Zemmel.

Outra aplicação da McKinsey testa um “esquadrão” de agentes para trabalharem juntos como uma equipe de funcionários humanos faria.

A McKinsey frequentemente ajuda as empresas a migrar dados de mainframes para a nuvem – um “processo trabalhoso, complicado e caro”, disse Zemmel. Por isso, a empresa treinou um esquadrão de agentes de IA para imitar os diferentes membros da equipe que normalmente trabalhariam no projeto, como designers e engenheiros de dados.

Embora os esquadrões ainda não estejam totalmente operacionais, Zemmel disse que os resultados iniciais foram impressionantes. “Conseguimos reduzir o tempo de migração de um mainframe para a nuvem em mais da metade usando esses esquadrões de agentes com o grau certo de supervisão humana”, disse ele.

Os agentes podem ser ativados por meio de instruções em linguagem natural e são projetados para serem igualmente comunicativos com seus usuários humanos. Recentemente, a McKinsey deu acesso a uma plataforma interna que permite que todos na empresa criem seus próprios agentes. Permitir que cada funcionário crie os agentes mais úteis para ele pode trazer grandes benefícios de produtividade.

Mas também, disse Zemmel, “existe o potencial de criar um caos absoluto”, portanto, é essencial criar as proteções certas para os agentes.

Na McKinsey, uma equipe central analisará todos os agentes em relação às políticas cibernéticas, de risco, jurídicas e de dados antes que eles sejam disponibilizados para o restante da empresa.

As empresas que adotarem agentes não substituirão departamentos inteiros da noite para o dia, disse Zemmel. A nova tecnologia pode até mesmo levar a uma reversão do offshoring para funções como recursos humanos, finanças ou tecnologia.

Em vez de terceirizar o trabalho para uma grande equipe com um conjunto de habilidades mediano em um país com custos de mão de obra mais baixos, como a Índia, as empresas obtêm mais vantagens ao empregar uma equipe pequena, mas altamente qualificada, em casa, que é alavancada por agentes poderosos.

Vantagens para humanos

Os agentes são versáteis, pois podem ser estritamente para uso interno ou configurados para “falar” com os clientes.

A Nsure, uma empresa de seguros on-line, implantou um agente de IA que se comunica com os clientes por telefone, texto, e-mail e bate-papo on-line, respondendo a perguntas, fornecendo cotações, registrando informações e resolvendo problemas.

O agente, que recebeu o nome do vice-presidente de IA e automação da Nsure, John Haisch, lida com 60% das solicitações dos clientes, assumindo tarefas repetitivas e demoradas que antes eram realizadas por funcionários humanos.

O “Friendly John”, como é conhecido o agente, foi treinado com 300 horas da voz de Haisch, o que resultou em um simulacro tão convincente que a própria mãe do executivo achou que era ele, apenas com um leve resfriado.

A Nsure também treinou o agente em leis de seguros e informações regulatórias, além de três anos de interações de agentes humanos com clientes, com as conversas anotadas para corrigir quaisquer falhas. E o agente vem melhorando continuamente à medida que a empresa alimenta o modelo com suas conversas mais recentes para mostrar a ele as interações com um agente humano.

O cofundador e diretor de operações da Nsure, Wojtek Gudaszewski, disse que, com os agentes de IA, a empresa pode expandir seus negócios com apenas 20% da força de trabalho que seria necessária para atingir a mesma escala.

Mas não houve redução de tamanho. Com o trabalho configurado como uma linha de produção, ela simplesmente transferiu os agentes humanos para um lugar diferente na linha – de funções que exigiam tarefas mais repetitivas para outras mais complexas.

Essa mudança levou a um moral mais elevado e a uma menor rotatividade, disse Gudaszewski, com funcionários colocados em funções significativas e com salários mais altos, onde podem aprender e crescer.

Outra vantagem: como o agente de IA pode atender às consultas dos clientes a qualquer hora do dia, os funcionários humanos não precisam se preocupar em trabalhar à noite ou nos feriados.

Até o momento, a experiência na Nsure está de acordo com a hipótese apresentada por Dario Amodei, cofundador da empresa de IA Anthropic. Ele sugeriu que a chegada dos agentes de IA poderia se traduzir em salários mais altos para os humanos com habilidades que a IA não pode replicar.

“Na verdade, mesmo que a IA possa fazer 100% das coisas melhor do que os humanos, mas permaneça ineficiente ou cara em algumas tarefas, ou se as entradas de recursos para os humanos e para a IA forem significativamente diferentes, a lógica da vantagem comparativa [para os humanos] continua a ser aplicada”, escreveu Amodei em uma ampla meditação sobre como ele acha que a IA moldará nosso futuro.

“No entanto, acho que, no longo prazo, a IA se tornará tão amplamente eficaz e barata que isso não se aplicará mais”, escreveu ele. “Então, nossa configuração econômica atual não fará mais sentido, e será necessário um diálogo mais amplo com a sociedade sobre como a economia deve ser organizada.”

Diferentes tipos de agentes

Muito antes de potencialmente chegarmos a esse ponto, as empresas terão testado uma ampla gama de aplicações para agentes de IA.

Na Accenture, estão em andamento planos para criar agentes específicos para clientes de diversos setores, de viagens a bancos de varejo e planejamento da cadeia de suprimentos.

Internamente, a empresa já implantou agentes para ajudar seu departamento de marketing a projetar o retorno sobre o investimento para eventos ou elaborar um plano de marketing com base em dados históricos e informações sobre o que os concorrentes estão fazendo. Os agentes foram testados pela primeira vez em agosto e agora foram implementados para cerca de 500 funcionários de marketing.

A maioria dos agentes são agentes "utilitários" que funcionam como um pesquisador júnior. Mas a empresa também criou o que chama de agentes "estratégicos", que podem coordenar o trabalho de vários agentes de pesquisa, de forma semelhante a um líder de equipe. Os agentes também podem "se reunir" entre si, compartilhando informações como os funcionários fariam em reuniões regulares de check-in.

Lan Guan, diretor de IA da Accenture, disse que os agentes estratégicos podem trabalhar lado a lado com profissionais de marketing juniores e até mesmo atuar como treinadores para eles.

No passado, um funcionário júnior encarregado de realizar um evento poderia ficar nervoso com a ideia de ter que escrever um briefing de marketing ou fazer o planejamento estratégico. O senhor pode se sentir sobrecarregado e procurar a orientação de um supervisor. “Essa é a maneira antiga de trabalhar”, disse Guan.

Agora, segundo ela, um agente estratégico terá o contexto e a memória para entender o que o funcionário está tentando fazer e poderá orquestrar os agentes utilitários certos, com base na experiência passada e nas melhores práticas, para concluir a tarefa.

A Accenture não quis dizer se suas projeções de contratação mudaram com os ganhos de eficiência esperados com o uso de agentes de IA.

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