A automação de processos entrou em uma nova fase. Se antes os fluxos dependiam de regras fixas e comandos manuais, agora eles contam com agentes de IA para automação capazes de interpretar contexto, tomar decisões e executar tarefas de ponta a ponta, sem precisar de intervenção humana constante.
Neste artigo, você vai conhecer mais sobre os 3 principais tipos de agentes de IA e entender como eles estão agregando às operações de empresas dos mais variados setores.
1. Agentes reativos: respostas imediatas e previsíveis
Os agentes reativos são os mais simples da escala de autonomia, mas cumprem um papel importante. Eles funcionam como “sensores” que detectam gatilhos e executam ações pré-programadas de forma imediata.
Por exemplo, quando um formulário é preenchido, um agente reativo dispara automaticamente um e-mail de confirmação ou altera o status de um pedido.
Esse tipo de agente é amplamente utilizado em fluxos automatizados básicos, nos quais as regras são claras e não há espaço para improviso. Embora tenham baixa capacidade de adaptação, são extremamente eficientes para reduzir tarefas repetitivas e garantir consistência na execução.
No Pipefy, é possível configurar agentes reativos para validar solicitações simples, acionar sistemas externos e atualizar registros em tempo real, mantendo o processo em movimento constante e padronizado.
2. Agentes proativos: antecipando gargalos e riscos
Os agentes proativos, por sua vez, representam um avanço significativo. Eles não apenas reagem a estímulos, mas analisam dados e contexto para prever e evitar problemas antes que eles ocorram.
Imagine um fluxo de atendimento que prioriza chamados com base em prazos de SLA. Nele, um agente proativo identifica automaticamente quais solicitações estão prestes a estourar o prazo e reorganiza a fila para garantir que os atendimentos mais urgentes sejam feitos primeiro.
Essa capacidade de antecipação é possível graças ao uso de machine learning supervisionado, que permite aos agentes reconhecer padrões e agir de forma alinhada aos objetivos de negócio.
Nas empresas, isso se traduz em maior confiabilidade e controle operacional, especialmente em processos críticos como gestão de risco, análise de crédito e operações de compliance.
Com o Pipefy, é possível configurar agentes proativos para monitorar indicadores-chave, detectar desvios e acionar fluxos corretivos de forma autônoma, protegendo o desempenho e a reputação da operação.
3. Agentes adaptativos: aprendizado contínuo e inteligência contextual
Os agentes adaptativos representam o nível mais avançado de automação. Diferentemente dos modelos reativos e proativos, eles aprendem com o uso e ajustam seu comportamento ao longo do tempo.
Essa evolução é possível com a integração de IA Generativa e Large Language Models (LLMs), que interpretam linguagem natural, compreendem intenções e fazem inferências complexas. Isso permite que os agentes lidem com solicitações ambíguas, adaptem-se a mudanças de contexto e melhorem continuamente suas respostas.
No Pipefy, agentes adaptativos conseguem analisar dados de processos para identificar gargalos recorrentes, sugerir melhorias e até executar ações de forma autônoma. Por exemplo, podem classificar automaticamente pedidos recebidos por e-mail, preencher dados em sistemas integrados e encaminhar demandas para as áreas corretas, tudo com base em histórico, regras de negócio e contexto operacional.
De acordo com a McKinsey, a integração de modelos de linguagem generativa pode gerar até US$ 4,4 trilhões por ano em ganhos de produtividade nos negócios. E, no centro dessa revolução, estão os agentes adaptativos, levando a automação a um patamar em que a eficiência e a inteligência caminham juntas.
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No relatório “Tendências de IA para Automação de Processos”, você encontra um mergulho detalhado sobre as principais tendências de IA aplicadas à automação de processos, além de entender mais sobre a evolução dos agentes de IA e os resultados que eles já entregam na prática.
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- As diferenças entre agentes reativos, proativos e adaptativos;
- Casos de uso reais em setores como serviços financeiros, seguros e bens de consumo;
- Como funcionam agentes baseados em regras e aqueles orientados por LLMs;
- Os ganhos em produtividade, confiabilidade e escala ao adotar cada modelo;
- O papel do Pipefy como parceiro estratégico para a implementação de IA na automação de processos de forma segura e com governança.
