NOÇÕES SOBRE O QUE É UM “ generative AI agent” E PARA O QUE SERVEM

* para simplificar abreviei “generative AI agent” como genAIagen  

Sabemos que uma IA “normal” é capaz de ler entender e escrever quase tão bem quanto um ser humano.

Já uma IA generativa sabe fazer tudo isso e além disso  ouvir, entender e produzir sons e imagens.

Mas o que é exatamente um  genAIagen?  Trata-se de um  software tipo aplicativo que utiliza tecnologia de IA   para cumprir tarefas, tomar decisões e se aprimorar ao longo do tempo através de algoritmos de aprendizado como  o método da tentativa e erro.

O progresso significativo alcançado  com a genAIagen decorre do fato dele ser treinado para realizar tarefas específicas e  aprender mais durante seu uso.

Imagine-se este tipo de AI generativa treinado para o atendimento online de clientes de um banco. Algumas interações cliente/Banco são previsíveis como ‘meu cartão de crédito foi bloqueado.  O que preciso fazer?’ No entanto há situações bem mais complexas em que a IA tem dificuldade em compreender   o que o cliente está tentando comunicar.  Se entre dois seres humanos essa comunicação pode ser  difícil, imagine em uma  interação entre  humanos e máquinas..

Atualmente   funcionários dos Bancos realizam   o atendimento por voz ou texto e interagem  com os clientes. Com a ajuda de uma genAIagen, os funcionários podem receber quase instantaneamente um script da IA  para orientá-lo na resposta ao cliente. Alem disso  o “agent” pode ajudá-los a entender o que o cliente disse ou escreveu. 

O uso dos “agents” já está sendo empregado em diversas outras aplicações.

É provável que um sistema tipo genAIagen seja utilizado nas próximas Olimpíadas em Paris especialmente em tarefas como a segurança contra atos de terrorismo. No entanto, essa situação apresenta potenciais problemas de invasão de privacidade.

Atualmente programas impulsionados  por IA que planejam e executam tarefas ou que ajudam humanos em serviços específicos, ainda  não estão sendo amplamente utilizado. escala. O  genAIagen encontra dificuldades por diversos motivos:

  - problemas com a qualidade dos dados disponíveis

desconfiança (possível perda de emprego)

  - custo para implementação

Mesmo assim, o potencial dos “agents” tem superado em muito a capacidade de líderes imaginarem como eles podem ser usados para transformar trabalho.

   

Autor: Luiz de Campos Salles   om