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Copilot e agentes de IA

Obtenha uma descrição geral de como um copiloto e os agentes de IA trabalham em conjunto para transformar as operações comerciais nas principais empresas.
Uma mulher a trabalhar com um portátil

O que é um copiloto e o que são agentes de IA?

Um copiloto é um assistente com inteligência artificial que fornece suporte para tarefas, oferece informações e impulsiona a produtividade. Os agentes são ferramentas de IA especializadas criadas para lidar com processos específicos ou resolver desafios empresariais. Pense nos agentes como as aplicações da era da IA, com o copiloto como interface.

Principais conclusões

  • Obtenha uma descrição geral da relação entre um copiloto e os agentes de IA.
  • Descubra as capacidades dos agentes de IA, incluindo a automatização de tarefas, a análise de dados, a tomada de decisões e a adaptabilidade.
  • Compreenda os diferentes tipos de agentes de IA - e quando os utilizar.
  • Mergulhe na tecnologia que dá aos agentes de IA a capacidade de comunicar, aprender e adaptar-se.
  • Veja exemplos de agentes de IA em ação.
  • Obtenha orientações sobre como implementar a IA nos seus fluxos de trabalho ou sistemas.
  • Saiba como os agentes de IA estão a transformar as operações das empresas.
  • Saiba o que está reservado para o futuro dos agentes de IA.

Como um copiloto se relaciona com os agentes de IA

Um copiloto, como o Microsoft 365 Copilot, é um assistente com inteligência artificial que pode ajudar a melhorar a sua produtividade e criatividade, fornecendo suporte em tempo real, sugestões e orientação contextual.

Os agentes são especializados e podem ser utilizados através do Copilot para executar tarefas específicas, muitas vezes com o mínimo de informações das pessoas que os utilizam. Podem responder e resolver questões dos utilizadores em tempo real, ou operar de forma independente, tomando ações específicas com base em dados e objetivos predefinidos. Podem também executar processos empresariais, adaptáveis a novos desafios e melhorar ao longo do tempo.

Se os agentes são como aplicações numa interface com tecnologia de IA, um copiloto é a interface que permite interagir com estes agentes. O Microsoft 365 Copilot, por exemplo, apresenta uma constelação de agentes, incluindo o Microsoft 365 Copilot para Vendas, o Microsoft 365 Copilot para Assistência a Clientes e o Microsoft 365 Copilot para Finanças, para ajudar a realizar tarefas.

Capacidades dos agentes de IA

Os agentes de IA podem ser aplicados a muitos cenários diferentes numa variedade de campos para impulsionar a eficiência e a inovação. Algumas dessas capacidades incluem:

  • Automatização de tarefas: Os agentes de IA ajudam a otimizar tarefas repetitivas e rotineiras para que os utilizadores se possam concentrar na resolução de desafios mais significativos. Podem automatizar as consultas dos clientes através de chatbots, gerir o agendamento e processar transações, o que impulsiona a produtividade.
     
  • Análise avançada de dados: Os agentes de IA podem analisar vastos valores de dados de forma rápida e precisa, extraindo informações que informam as estratégias de negócio. Também podem processar feedback dos clientes, dados de vendas e tendências de mercado para identificar padrões e tendências comportamentais, ajudando as equipas a tomarem decisões informadas com base em informações em tempo real.
     
  • Tomada de decisões: Ao utilizar entradas de dados e algoritmos, os agentes de IA podem operar de forma independente em muitos ambientes dinâmicos. Isto inclui priorizar tarefas, recomendar ações ou mesmo agir de forma autónoma, como otimizar os níveis de inventário com base em previsões de vendas.
     
  • Adaptação aos desafios: Através da análise e processamento das interações e feedback dos utilizadores, os agentes de IA adaptam-se e melhoram o seu desempenho ao longo do tempo. Esta capacidade permite que as ferramentas de IA refinem as suas respostas, personalizem as experiências dos utilizadores e se tornem mais eficientes nas suas tarefas. Por exemplo, nas operações de TI, os agentes de IA podem aprender com os dados históricos para aperfeiçoar e otimizar as estratégias de resposta a incidentes, o que pode melhorar os tempos de resolução.
Para saber mais sobre as capacidades da IA generativa, explore os produtos, soluções e recursos da Microsoft IA.

Tipos de Agentes de IA

Agentes de pedidos e respostas

Os agentes de pedido e resposta são ferramentas de IA responsáveis por executar tarefas específicas com base na entrada ou "pedido" de um utilizador. Estes agentes processam a entrada dada e geram uma resposta eficiente, facilitando uma troca de informações com o utilizador. Podem ser utilizados em vários contextos, como chatbots, assistentes virtuais ou sistemas de IA especializados para aplicações empresariais.

Os agentes de pedidos e respostas funcionam com base no tipo de dados a que têm acesso, bem como no conjunto de regras predefinidas que determinam o seu comportamento. Podem reagir rapidamente a quaisquer alterações nos dados, nas suas regras ou no contexto em que operam. 

Uma vez que se destinam a simular uma conversação natural, são normalmente utilizados em cenários que requerem respostas imediatas a questões ou pedidos dos utilizadores, como apoio ao cliente, por exemplo. Os agentes de resposta imediata são eficazes para as organizações que procuram otimizar as interações de rotina e melhorar o suporte ao cliente, sem adicionar mais complexidade aos sistemas existentes.

Agentes de tarefas

Os agentes cognitivos são concebidos para mimetizar os processos de pensamento humano. Utilizam a aprendizagem automática e o processamento de linguagem natural para compreender, aprender e adaptar-se ao comportamento do utilizador ao longo do tempo, o que os torna úteis para analisar dados históricos e tomar medidas com base nas suas aprendizagens.

Os agentes cognitivos são utilizados em aplicações como assistentes virtuais, como a Siri e a Alexa, que podem aprender com as preferências do utilizador e melhorar continuamente as suas respostas. Nas empresas, os agentes cognitivos podem analisar os dados dos clientes para fornecer recomendações personalizadas que suportam uma tomada de decisões mais informada. Ao utilizarem informações baseadas em dados, estes agentes ajudam as organizações a criarem experiências de utilizador mais personalizadas, melhorando a satisfação e a cativação do cliente.

Agentes autónomos

Os agentes autónomos têm as suas próprias funções e capacidades distintas. Embora operem independentemente como uma entidade, também são capazes de interagir e colaborar com outros agentes para resolver problemas complexos, otimizar processos maiores ou atingir um objetivo específico.

Estes sistemas multiagente são frequentemente utilizados em logística e gestão da cadeia de fornecimento, onde os agentes autónomos podem orquestrar dinamicamente tarefas como a gestão de inventário, monitorização de envios e alocação de recursos. Podem também ser aplicados a ambientes de grande escala, como as cidades inteligentes, onde vários agentes gerem o fluxo de tráfego, os transportes públicos e a distribuição de energia, ao mesmo tempo que aprendem com os dados. No mundo empresarial, as organizações podem utilizar agentes autónomos para melhorar a eficiência geral dos departamentos.

De que forma os agentes de IA melhoram os fluxos de trabalho

Produtividade melhorada

As organizações em todo o mundo já estão a utilizar agentes de IA para impulsionar a produtividade e a inovação. As organizações de saúde, por exemplo, estão a utilizar agentes de IA para ajudar no diagnóstico de pacientes e nas recomendações de tratamento. Ao analisarem grandes valores de dados e pesquisas médicas, os agentes de IA fornecem aos médicos informações que otimizam o processo de tomada de decisão, permitindo que se concentrem mais nos cuidados aos pacientes.

As instalações de manufatura, por outro lado, poderiam utilizar agentes de IA para otimizar as operações e reduzir o período geral de indisponibilidade. Por exemplo, os agentes podem otimizar os níveis de inventário de forma dinâmica, garantindo que os produtos populares permanecem sempre em stock, reduzindo simultaneamente os custos de inventário. Ao monitorizarem o estado de funcionamento do equipamento em tempo real, os agentes de IA podem prever necessidades de manutenção antes mesmo de ocorrerem avarias. 

Apoio ao cliente

Cada vez mais empresas de retalho começaram a implementar Bots de conversação com tecnologia de IA nos respetivos sites e aplicações móveis1 para ajudar os clientes com recomendações de produtos, reservas e consultas. Estes chatbots respondem instantaneamente aos clientes relativamente às suas encomendas, pagamentos e devoluções, resultando numa maior satisfação dos clientes em geral.

Na banca, os agentes de IA podem gerir as consultas dos clientes relativamente a saldos de contas, histórico de transações e aplicações de empréstimos, fornecendo assistência instantânea aos clientes sempre que necessário. Na hotelaria, um concierge de IA pode ajudar os hóspedes com reservas, fornecer recomendações locais e resolver preocupações em tempo real. Para qualquer organização virada para o cliente, um agente de IA tem o potencial de melhorar a experiência do cliente, otimizar as operações e gerar mais receita.

Eficiência operacional

As organizações tecnológicas de várias indústrias estão a utilizar agentes de IA para maximizar a eficiência operacional em escala. Nos armazéns de todo o mundo, as soluções com tecnologia de IA estão a recolher itens e a otimizar rotas para reduzir o tempo necessário para o processamento de encomendas. Esta automatização não só acelera as operações como também reduz os custos de mão de obra, permitindo às empresas manterem a sua vantagem competitiva.

O potencial da IA para a eficiência operacional é quase ilimitado. Tomemos como exemplo uma empresa de construção que implemente agentes de IA para gerir as linhas cronológicas dos projetos e a alocação de recursos. Um agente de IA pode analisar as condições meteorológicas, a disponibilidade da força de trabalho e o fornecimento de materiais para ajustar os agendamentos dos projetos de forma dinâmica. Na agricultura, um agente de IA tem a capacidade de monitorizar a saúde das culturas com recurso a drones e sensores, fornecendo aos agricultores dados em tempo real e recomendações para irrigação e controlo de pragas. Em ambos os cenários, um agente de IA garante a conclusão atempada de um projeto, ao mesmo tempo que reduz os custos.

Como começar com os agentes de IA

Se pretende começar a implementar agentes de IA no seu fluxo de trabalho empresarial, considere as seguintes práticas recomendadas:
 
  1. Identifique casos de utilização. Em primeiro lugar, deve definir claramente o que pretende alcançar. Pretende otimizar as suas iniciativas de apoio ao cliente? Ou tem mais interesse em obter informações mais detalhadas sobre os seus dados? Comece por analisar os seus fluxos de trabalho existentes para identificar tarefas específicas que podem ser melhoradas com automatização ou assistência de IA.
     
  2. Pesquise e selecione soluções de IA. Ao pesquisar diferentes agentes e plataformas de IA, considere fatores como a funcionalidade, a facilidade de utilização, a escalabilidade e a compatibilidade com os seus sistemas existentes. Escolha uma solução que ofereça segurança avançada, suporte fiável ao cliente e recursos para ajudar nas suas necessidades contínuas.
     
  3. Realize testes-piloto. Antes de avançar com a implementação, realize um teste-piloto com um pequeno grupo de utilizadores. Isto permitir-lhe-á avaliar o desempenho do agente de IA e recolher informações para identificar quaisquer desafios ou áreas de melhoria.
     
  4. Preparação e configuração. É crucial que configure o seu agente de IA para se alinhar com as suas necessidades específicas. Talo pode envolver a configuração de fluxos de trabalho, a definição de permissões de utilizador e a personalização de respostas. Também pode significar a preparação do agente de IA com dados históricos para melhorar a sua precisão e eficácia. Durante esta fase de implementação, preste atenção aos requisitos de privacidade e conformidade dos dados, especialmente quando estiver a lidar com dados confidenciais.
     
  5. Implementação. Durante a implementação, é necessário garantir que o agente de IA se integra de forma totalmente integrada no software, sistemas e ferramentas existentes. Isto pode envolver a utilização de APIs, conectores ou outros métodos de integração. Também é necessário efetuar testes exaustivos para confirmar que o agente de IA trabalha bem com os processos existentes.
     
  6. Monitorize e otimize. Quando terminar, defina métricas de desempenho, como tempos de resposta, satisfação dos clientes e taxas de conclusão de tarefas, para monitorizar a eficácia do agente de IA. Não se esqueça de monitorizar continuamente o desempenho do agente de IA e de o ajustar conforme necessário com base no feedback dos utilizadores e nos dados de desempenho.
     
  7. Dimensione e expanda. Com base no êxito da implementação inicial, poderá considerar a expansão das suas iniciativas de IA para outros departamentos ou fluxos de trabalho para adoção. Isto também pode envolver a preparação ou educação da sua equipa para garantir que têm as competências necessárias para utilizar a IA de forma eficaz. 

Operações empresariais transformadas

Como os agentes estão a transformar as empresas

Ao reduzir significativamente as tarefas manuais e ao facilitar a tomada de decisões mais rápidas e precisas, os agentes de IA estão a revolucionar as operações das empresas. Ao contrário dos métodos de automatização tradicionais, que normalmente se baseiam em regras predeterminadas e fluxos de trabalho estáticos, os agentes de IA utilizam aprendizagem automática e algoritmos avançados para se adaptarem a condições em mudança e aprenderem com as interações. Esta capacidade de adaptação permite-lhes gerir tarefas complexas, como pedidos de informação de clientes, gestão de inventário e análise de dados, com maior nuance e eficiência.

As empresas utilizam estas ferramentas para aumentar todos os aspetos do seu negócio, incluindo operações da cadeia de fornecimento, finanças, apoio ao cliente e até vendas. Nas vendas, por exemplo, os agentes de IA capacitam as equipas, fornecendo-lhes análises de predição baseadas nos dados dos clientes. Ao identificar contactos de elevado potencial, os agentes de IA melhoram o processo de tomada de decisões, dando aos representantes de vendas a capacidade de se concentrarem nas oportunidades mais promissoras.

As organizações que utilizam agentes de IA comunicam frequentemente melhorias significativas na eficiência operacional e na poupança de custos. A empresa global de materiais científicos Dow, por exemplo, estabeleceu recentemente uma parceria com a Microsoft para utilizar o Copilot e agentes, com o objetivo de transformar o seu sistema de faturação de transporte, identificar anomalias nas faturas e otimizar a sua operação de envio global. Uma vez implementado em todos os modos de envio e localizações globais, espera-se que este sistema permita à empresa poupar milhões em custos de envio no primeiro ano.

Descubra o valor e o impacto da IA para os líderes empresariais

Passo seguinte

Quer esteja a automatizar o apoio ao cliente com chatbots ou a utilizar a análise preditiva de vendas, as potenciais aplicações para agentes de IA são vastas e variadas. Os agentes de IA oferecem uma grande variedade de benefícios que podem melhorar significativamente as operações de negócios e fornecer informações valiosas para a tomada de decisões. Ao reduzir a carga de trabalho manual, estes agentes permitem que as equipas se concentrem em iniciativas mais estratégicas. A sua capacidade de aprender com as interações permite-lhes adaptarem-se e melhorarem ao longo do tempo, proporcionando experiências mais personalizadas e fluxos de trabalho otimizados.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, adicionar agentes de IA às suas operações pode não só otimizar os processos, mas também fornecer um frameworks robusto para crescimento e adaptável - ajudando a sua empresa a manter a competitividade no mercado acelerado de hoje. 
Recursos
Um homem a verificar algo num tablet

Microsoft Copilot Studio

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Perguntas frequentes

  • Comece por identificar casos de utilização específicos em que a automatização possa representar um valor para a sua organização. Em seguida, selecione uma solução de IA que se alinhe com as suas necessidades, realize um teste-piloto e recolha feedback para refinamento. Por fim, ligue o agente de IA aos seus sistemas existentes, dê formação à sua equipa e, em seguida, monitorize continuamente o desempenho para otimizar o impacto.
  • Sim. Alguns agentes de IA podem integrar-se em software e sistemas existentes através de APIs ou conectores incorporados. Ao selecionar uma solução de IA, verifique a compatibilidade com as plataformas existentes para garantir uma integração sem problemas.
  • Para medir o ROI do seu agente de IA, considere estabelecer indicadores-chave de desempenho (KPIs) que se alinhem com os seus objetivos de negócio e, em seguida, monitorize regularmente estas métricas para avaliar o seu impacto.
  • Os agentes de IA melhoram a eficiência operacional ao ativarem sistemas sem supervisão humana, permitindo que os colaboradores se concentrem em atividades mais complexas e estratégicas. Também podem analisar rapidamente grandes conjuntos de dados, identificar padrões e tendências que podem não ser imediatamente óbvios e fornecer informações acionáveis para uma melhor previsão e planeamento estratégico.
  • Alguns métodos comuns incluem encriptação, controlos de acesso e conformidade com normas específicas da indústria. No entanto, nem todos os agentes de IA utilizam as mesmas medidas de segurança, uma vez que estas podem variar com base na indústria, no tipo de dados que estão a ser tratados e na forma como o agente é utilizado na organização. Saiba mais sobre as práticas de IA responsável na Microsoft.
  1. [1]
    A disponibilidade das aplicações móveis varia consoante o país/região.