Começou a corrida para desenvolver a próxima geração de ferramentas de inteligência artificial (IA). Nos últimos dois anos, desenvolvedores de todo o mundo têm criado agentes autônomos, uma forma avançada de IA que pode raciocinar, agir e interagir com outros agentes de IA com o mínimo de intervenção humana.
Essa tecnologia, conhecida como Agentic AI – inteligência artificial autônoma, vai além da IA tradicional, pois pode tomar decisões e executar tarefas complexas de forma autônoma, em vez de apenas responder solicitações. Por exemplo, um agente de IA pode projetar e construir um site funcional; planejar uma viagem ao exterior e fazer todas as reservas de voos e hotéis; ou otimizar dinamicamente o estoque na cadeia de suprimentos de uma empresa.
A Generative AI, mais conhecida como a tecnologia por trás do ChatGPT, foi comparada a um estagiário inteligente que pode executar uma ampla variedade de tarefas mediante solicitação. A Agentic AI é mais parecida com um funcionário inteligente que pode concluir grandes projetos de forma independente. Um agente de IA pode dividir os problemas em etapas menores e executá-las proativamente interagindo com serviços externos, APIs e outros agentes de IA.
Diferentemente dos chatbots de IA generativa, a Agentic AI pode orquestrar outros agentes autônomos para atingir um objetivo comum, coordenando atividades como a busca de dados e a criação de conteúdo. Um dia, como prevê o analista do setor Jeremiah Owyang, você poderá ter mil agentes "em enxame" trabalhando para você enquanto você dorme.
Impulsionando a automação empresarial
Embora a tecnologia ainda esteja em seus estágios iniciais, a Agentic AI está pronta para se tornar uma ferramenta essencial na automação empresarial, com o potencial de revolucionar os negócios na próxima década, permitindo decisões em tempo real e orientadas por dados. O Gartner espera que a Agentic AI permitirá que 15% das decisões do trabalho diário sejam tomadas de forma autônoma até 2028. A empresa de pesquisa também prevê que 33% dos aplicativos de software empresarial incluirão a Agentic AI até 2028, em comparação com menos de 1% em 2024.
A Agentic AI está atraindo interesse no Brasil, onde as possíveis utilizações da tecnologia são vistas em setores como finanças, saúde, manufatura e segurança cibernética. A capacidade dos sistemas desta tecnologia pode processar grandes quantidades de dados e extrair percepções úteis, o que significa, por exemplo, que os sistemas autônomos podem examinar as transações financeiras e detectar irregularidades em tempo real, melhorando significativamente a detecção de fraudes. A Federação Brasileira de Bancos (FEBRABAN) acredita que esta tecnologia pode reduzir a incidência de fraudes em até 50%.
Na área da saúde, os agentes de IA podem processar rapidamente dados de diversas fontes, incluindo imagens médicas, históricos de pacientes e pesquisas clínicas, para permitir diagnósticos mais precisos e ajudar os médicos a elaborarem planos de tratamento. Um estudo da Associação Médica Brasileira (AMB) estima que a Agentic AI pode reduzir os erros médicos em até 30%. Setores como manufatura e construção também podem se beneficiar dos sistemas de Agentic AI que oferecem maneiras inovadoras de otimizar recursos e gerenciar riscos. Em setores que envolvem projetos complexos, custos crescentes e riscos de segurança, os agentes de IA podem automatizar funções como a geração de planos estratégicos, a alocação dinâmica de recursos e o monitoramento contínuo de segurança.
Nova infraestrutura para um futuro autônomo
Apesar de seu potencial para melhorar drasticamente a produtividade dos funcionários e a lucratividade organizacional, a verdade é que a maioria das empresas não está pronta para a Agentic AI – no Brasil ou em qualquer outro lugar.
Um grande obstáculo é a infraestrutura. Os sistemas de IA utilizam dos grandes modelos de linguagem (LLMs), a memória e as ferramentas de terceiros não apenas para saber coisas, mas também para raciocinar por meio de decisões em tempo real. Por motivos de desempenho e controle de dados, esse tipo de computação exige um novo paradigma operacional que envolve a interferência da IA nos limites, ou seja, a implantação de aplicativos de IA em dispositivos locais próximos ao usuário final, em vez de centralizados em um data center.
Infelizmente, a maioria das empresas não têm a estrutura e a capacidade certas para implementar agentes de IA em um nível avançado. Mesmo as empresas com estruturas avançadas e próprias para a nuvem para dar suporte a seus aplicativos viram seus custos de computação dispararem quando começaram a incorporar a IA nesses aplicativos. Com a iminência da Agentic AI, a demanda por recursos de computação para dar suporte à tecnologia de ponta de agentes de IA está aumentando exponencialmente.
Em apenas alguns anos, haverá mais agentes de IA do que pessoas na Terra. A necessidade é a mãe da invenção, e o surgimento da Agentic AI está ajudando a estimular a criação de CPUs e GPUs hiper especializadas que podem atender aos requisitos exclusivos de computação dessa tecnologia. Mais empresas também estão ampliando sua infraestrutura de ponta a fim de acompanhar o ritmo de inovação da IA.
Uma pesquisa com organizações orientadas por IA nos EUA, divulgada no ano passado pela Vultr e pela S&P Global Market Intelligence, constatou que 80% dos entrevistados esperam aumentar suas operações de IA de ponta em um futuro próximo. Os provedores de nuvem alternativos têm um papel fundamental a desempenhar ao possibilitar a inferência sem servidores a nível de ponta, permitindo que as empresas reduzam os custos e a complexidade enquanto se concentram na otimização de aplicativos de IA.
O Brasil é um dos principais destinos do mundo para adoção e inovação de IA, com casos de uso poderosos surgindo em setores como energia, finanças e educação. As ambições de IA do país o tornam um solo fértil para a adoção de soluções de Agentic AI. As estruturas focadas em tecnologia de ponta podem permitir que as empresas forneçam a mínima estrutura necessária para dar suporte à inferência de IA em grande escala, desbloqueando o próximo estágio no desenvolvimento de máquinas capazes de pensar.
Kevin Cochrane, diretor de inovação da Vultr.
