Nos últimos anos, a IA generativa foi um dos principais assuntos do planeta. O lançamento do ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Copilot (Microsoft) e, mais recentemente, do chinês DeepSeek (DeepSeek), fez o mundo despertar para o enorme potencial da inteligência artificial. E, agora, os agentes de IA são a evolução dessa tecnologia, principalmente em termos de automação inteligente. Mas em um duelo IA Generativa vs Agentes de IA (como os da Pipefy), quais as diferenças entre eles? E como cada um é aplicado?
O que é a IA Generativa?
A IA Generativa é um modelo de inteligência artificial capaz de criar conteúdos a partir de conteúdos pré-existentes. A partir de modelos de aprendizado profundo (redes neurais e LLMs), ela consegue “compreender” um colossal volume de dados (online ou offline). Com isso, essa IA gera textos, vídeos, imagens, músicas, apresentações, códigos de programação e uma infinidade de outros materiais a partir de simples comandos – também conhecidos como prompts.
O que são Agentes de IA?
São programas de software que interagem com seu ambiente de forma autônoma, coletando dados e utilizando-os para realizar tarefas autodeterminadas, para atingir metas predeterminadas. De forma geral, um usuário estabelece esse objetivo, mas é o agente de IA que escolhe como atingi-lo, escolhendo as melhores ações para isso, automatizando diversos processos durante a jornada. Para ficar em um exemplo prático: um IA agent atuando no atendimento a um cliente em uma seguradora, poderá realizar diversas perguntas ao requerente quando acionado e, baseado nas respostas, pesquisará as informações no banco de dados da empresa e formulará a resposta à dúvida do cliente.
IA Generativa vs Agentes de IA: quais as diferenças entre um e outro?
- A IA Generativa é capaz de criar conteúdo original a partir do uso de aprendizado profundo para compreender padrões e gerar novos materiais. Além disso, ela não possui “vontade” própria e depende dos prompts dos usuários humanos para entregar o que ele precisa. Este modelo pode também ser útil na criação de designs, protótipos e até mesmo roteiros, liberando os profissionais para se concentrarem em tarefas mais estratégicas.
- Já os Agentes de IA funcionam de outra maneira. Eles contam com autonomia para executar tarefas e tomar decisões. Além disso, eles podem interagir com sistemas e usuários sem depender de comandos gerados por esses últimos. Ele também pode ser integrado a diversas tecnologias, incluindo a própria IA Generativa, além de automação e aprendizado de máquina. Entre as vantagens desse modelo está a automação inteligente para tarefas complexas, a personalização da experiência do usuário e otimizar processos, melhorando a eficiência e a produtividade de empresas dos mais diversos setores.
IA Generativa vs Agentes de IA: quais são as aplicações de cada um?
- A IA Generativa pode ser aplicada nas mais diversas áreas: isso inclui a criação de conteúdo digital ( textos, vídeos, músicas, apresentações), Design e Arte (imagens para campanhas publicitárias e anúncios), programação (geração de códigos e comandos de automação para o desenvolvimento de softwares) e Educação (resumos de conteúdos diversos, incluindo materiais didáticos).
- Já os Agentes de IA podem ser usados no atendimento ao cliente na forma de chatbots e/ou assistentes virtuais para empresas de varejo, prestação de serviços e bancos, por exemplo. Ainda em setores como Financeiro e de Seguros, eles são capazes de reduzir burocracias, monitorar fraudes, analisar créditos, identificar documentos falsos, criar pontuações de risco e muito mais. Já nas áreas de TI e Automação, os Agentes de IA tem participação importante no suporte automatizado, bem como na gestão da infraestrutura. E, por fim, no e-commerce, eles podem gerar recomendações customizadas aos clientes, além de atendimento automatizado para dúvidas mais frequentes.
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IA Generativa vs Agentes de IA: elas podem convergir?
A resposta é sim. Embora diferentes, a IA Generativa e os Agentes de IA podem se complementar. Por exemplo: um Agente de IA pode utilizar a IA Generativa para criar conteúdo personalizado para cada usuário, ou para gerar novas ideias e soluções para problemas complexos.
A combinação dessas tecnologias abre um leque de possibilidades para o futuro da IA, desde a criação de assistentes virtuais mais inteligentes e personalizados, até a automação de tarefas complexas em diversos setores.
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