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Copilot e agentes de IA

Obtenha uma visão geral de como um copiloto e agentes de IA trabalham juntos para transformar operações de negócios em grandes organizações.
Uma mulher trabalhando com laptop

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

Um copiloto é um assistente baseado em IA que dá suporte a tarefas, oferece insights e aumenta a produtividade. Os agentes são ferramentas especializadas de IA criadas para lidar com processos específicos ou resolver desafios de negócios. Pense nos agentes como os aplicativos da era de IA, com o copiloto como a interface.

Principais conclusões

  • Obtenha uma visão geral da relação entre um copiloto e agentes de IA.
  • Descubra os recursos dos agentes de IA, incluindo automação de tarefas, análise de dados, tomada de decisão e capacidade de adaptação.
  • Entenda os diferentes tipos de agentes de IA e quando usá-los.
  • Aprofunde-se na tecnologia que oferece aos agentes de IA a capacidade de se comunicar, aprender e adaptar.
  • Veja exemplos de agentes de IA em ação.
  • Obtenha diretrizes sobre como implementar a IA em seus fluxos de trabalho ou sistemas.
  • Saiba como os agentes de IA estão transformando operações de negócios.
  • Descubra o que está disponível para o futuro para agentes de IA.

Como um copiloto se relaciona com agentes de IA

Um copiloto, como o Microsoft 365 Copilot, é um assistente baseado em IA que pode ajudá-lo a ser mais produtivo e criativo, fornecendo suporte em tempo real, sugestões e diretrizes contextuais.

Os agentes são especializados e podem ser usados com um copiloto para executar tarefas específicas, geralmente com entrada mínima das pessoas que os usam. Eles podem responder e resolver consultas de usuário em tempo real ou podem operar de forma independente, executando ações específicas com base em dados e metas predefinidos. Eles também podem executar processos de negócios, adaptar-se a novos desafios e melhorar ao longo do tempo.

Se os agentes forem como aplicativos em uma interface baseada em IA, um copiloto será a interface que permite que você interaja com esses agentes. O Microsoft 365 Copilot, por exemplo, apresenta uma constelação de agentes, incluindo o Microsoft 365 Copilot para Vendas, o Microsoft 365 Copilot para Serviços e o Microsoft 365 Copilot para Finanças, para ajudá-lo a realizar tarefas.

O que os agentes de IA podem fazer

Agentes de IA podem ser aplicados a muitos cenários diferentes em uma variedade de campos para impulsionar a eficiência e a inovação. Alguns desses recursos incluem:

  • Automação de tarefas: Os agentes de IA ajudam a simplificar tarefas repetitivas e mundana para que os usuários possam se concentrar na solução de desafios mais significativos. Eles podem automatizar consultas de clientes por meio de chatbots, gerenciar o agendamento e processar transações, o que aumenta a produtividade.
     
  • Análise de dados avançada: Os agentes de IA podem analisar grandes quantidades de dados de maneira rápida e precisa, extraindo insights que informam estratégias de negócios. Eles também podem processar comentários dos clientes, dados de vendas e tendências de mercado para identificar padrões comportamentais e tendências, ajudando as equipes a tomar decisões informadas com base em informações em tempo real.
     
  • Tomada de decisão: Ao usar entradas de dados e algoritmos, os agentes de IA podem operar de forma independente em vários ambientes dinâmicos. Isso inclui priorizar tarefas, recomendar ações ou até mesmo agir de forma autônoma, como otimizar os níveis de inventário com base nas previsões de vendas.
     
  • Adaptando-se aos desafios: Por meio da análise e do processamento de comentários e interações do usuário, os agentes de IA se adaptam e melhoram seu desempenho ao longo do tempo. Essa funcionalidade permite que as ferramentas de IA refinem suas respostas, personalizem as experiências do usuário e se tornem mais eficazes em suas tarefas. Por exemplo, em operações de TI, os agentes de IA podem aprender com dados históricos para aprimorar e aprimorar estratégias de resposta a incidentes, o que pode melhorar os tempos de resolução.
Para saber mais sobre os recursos de IA gerativa, explore produtos, soluções e recursos de IA da Microsoft.

Tipos de agentes de IA

Agentes de prompt e resposta

Agentes de prompt e resposta são ferramentas de IA projetadas para executar tarefas específicas com base na entrada ou no "prompt" de um usuário. Esses agentes processam a entrada fornecida e geram uma resposta correspondente, facilitando uma troca de ida e volta com o usuário. Eles podem ser usados em vários contextos, como chatbots, assistentes virtuais ou sistemas especializados de IA para aplicativos de negócios.

Agentes de prompt e resposta operam com base no tipo de dados aos quais eles têm acesso, bem como no conjunto de regras predefinidas que determinam seu comportamento. Eles podem reagir rapidamente a quaisquer alterações nos dados, suas regras ou o contexto no qual operam. 

Como eles se destinam a simular uma conversa natural, eles são comumente usados em cenários que exigem respostas imediatas a consultas ou solicitações do usuário, como o atendimento ao cliente, por exemplo. Agentes de prompt e resposta são eficazes para organizações que buscam simplificar as interações rotineiras e aprimorar o atendimento ao cliente, sem adicionar mais complexidade aos sistemas existentes.

Agentes de tarefa

Agentes cognitivos são projetados para imitar processos de pensamento humano. Eles usam o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural para entender, aprender e adaptar-se ao comportamento do usuário ao longo do tempo, o que os torna úteis para analisar dados históricos e tomar medidas com base em seus aprendizados.

Agentes cognitivos são usados em aplicativos como assistentes virtuais, como Siri e Alexa, que podem aprender com as preferências do usuário e melhorar continuamente suas respostas. Em empresas, os agentes cognitivos podem analisar os dados do cliente para fornecer recomendações personalizadas que dão suporte à tomada de decisões mais informada. Usando insights controlados por dados, esses agentes ajudam as organizações a criar experiências de usuário mais personalizadas, melhorando a satisfação e o envolvimento do cliente.

Agentes autônomos

Agentes autônomos têm suas próprias funções e funcionalidades distintas. Embora eles operem independentemente como uma entidade, eles também podem interagir e colaborar com outros agentes para resolver problemas complexos, otimizar processos maiores ou atingir uma meta específica.

Esses sistemas de vários agentes são frequentemente usados na logística e gerenciamento de cadeia de fornecedores, em que agentes autônomos podem orquestrar dinamicamente tarefas como gerenciamento de inventário, acompanhamento de remessa e alocação de recursos. Eles também podem ser aplicados a ambientes de grande escala, como cidades inteligentes, em que vários agentes gerenciam o fluxo de tráfego, o transporte público e a distribuição de energia, enquanto também aprendendo com os dados. No mundo dos negócios, as organizações podem usar agentes autônomos para aumentar a eficiência geral entre departamentos.

Como os agentes de IA melhoram os fluxos de trabalho

Produtividade otimizada

As organizações em todo o mundo já estão usando agentes de IA para aumentar a produtividade e impulsionar a inovação. As organizações de saúde, por exemplo, estão usando agentes de IA para ajudar com recomendações de diagnóstico e tratamento de pacientes. Analisando grandes quantidades de dados médicos e pesquisa, os agentes de IA fornecem aos médicos insights que simplificam o processo de tomada de decisão, permitindo que eles se concentrem mais no atendimento aos pacientes.

As instalações de fabricação, por outro lado, podem usar agentes de IA para otimizar operações e reduzir o tempo de inatividade geral. Por exemplo, os agentes podem otimizar os níveis de inventário dinamicamente, garantindo que os produtos populares estejam sempre em estoque, reduzindo os custos de inventário. Além disso, monitorando a integridade do equipamento em tempo real, os agentes de IA podem prever as necessidades de manutenção antes que os detalhamentos ocorram. 

Atendimento ao Cliente

Cada vez mais empresas de varejo começaram a implantar chatbots baseados em IA em seu site e em seus aplicativos móveis 1 para ajudar os clientes com recomendações de produtos, reservas e consultas. Esses chatbots respondem instantaneamente aos clientes sobre seus pedidos, pagamentos e devoluções, resultando em maior satisfação geral do cliente.

No setor bancário, os agentes de IA podem gerenciar consultas de clientes sobre saldos de contas, histórico de transações e aplicativos de empréstimo, fornecendo assistência instantânea aos clientes sempre que necessário. E, em hotel, um concierge de IA pode ajudar os convidados com reservas, fornecer recomendações locais e resolver problemas em tempo real. Para qualquer organização voltada para o cliente, um agente de IA tem o potencial de melhorar a experiência do cliente, simplificar as operações e gerar uma receita maior.

Eficiência operacional

As organizações de tecnologia em vários setores estão usando agentes de IA para maximizar a eficiência operacional em escala. Em depósitos em todo o mundo, as soluções baseadas em IA estão escolhendo itens e otimizando rotas para reduzir o tempo necessário para o processamento de pedido. Essa automação não apenas acelera as operações, mas também reduz os custos de mão de obra, permitindo que as empresas mantenham sua vantagem competitiva.

O potencial da IA para eficiência operacional é quase ilimitado. Considere uma empresa de construção implantando agentes de IA para gerenciar linhas do tempo do projeto e alocação de recursos. Um agente de IA pode analisar condições meteorológicas, disponibilidade da força de trabalho e materiais para ajustar os cronogramas do projeto dinamicamente. Na agricultura, um agente de IA tem a capacidade de monitorar a integridade da cultura usando drones e sensores, fornecendo aos americanos dados em tempo real e recomendações para a limpeza e o controle de doenças. Em ambos os cenários, um agente de IA garante a conclusão em tempo há tempo de um projeto, reduzindo os custos.

Como começar a usar agentes de IA

Se você estiver procurando começar a implementar agentes de IA em seu fluxo de trabalho de negócios, considere as seguintes práticas recomendadas:
 
  1. Identificar casos de uso. Primeiro, convém descrever claramente o que você deseja alcançar. Você está procurando otimizar suas iniciativas de atendimento ao cliente? Ou você está mais interessado em obter insights mais aprofundados de seus dados? Comece analisando seus fluxos de trabalho existentes para identificar tarefas específicas que podem melhorar com a automação ou a assistência de IA.
     
  2. Pesquise e selecione soluções de IA. Ao pesquisar diferentes agentes e plataformas de IA, considere fatores como funcionalidade, facilidade de uso, escalabilidade e compatibilidade com seus sistemas existentes. Escolha uma solução que ofereça segurança forte, suporte confiável ao cliente e recursos para ajudar com suas necessidades contínuas.
     
  3. Teste piloto. Antes de prosseguir com a implementação, realize um teste piloto com um pequeno grupo de usuários. Isso permitirá que você avalie o desempenho do agente de IA e colete insights para identificar quaisquer desafios ou áreas de melhoria.
     
  4. Treinamento e configuração. É crucial que você configure seu agente de IA para se alinhar às suas necessidades específicas. Isso pode envolver a configuração de fluxos de trabalho, a definição de permissões de usuário e a personalização de respostas. Isso também pode significar treinar o agente de IA usando dados históricos para melhorar sua precisão e eficácia. Durante essa fase de implementação, preste atenção aos requisitos de conformidade e privacidade de dados, especialmente ao lidar com informações confidenciais.
     
  5. Implementação. Durante a implementação, você desejará garantir que seu agente de IA se integre perfeitamente aos softwares, sistemas e ferramentas existentes. Isso pode envolver o uso de APIs, conectores ou outros métodos de integração. Você também desejará realizar testes completos para confirmar se o agente de IA funciona bem com seus processos existentes.
     
  6. Monitore e otimize. Quando terminar, defina métricas de desempenho, como tempos de resposta, satisfação do cliente e taxas de conclusão de tarefas, para acompanhar a eficácia do agente de IA. Monitore continuamente o desempenho do agente de IA e ajuste conforme necessário com base nos dados de desempenho e comentários do usuário.
     
  7. Dimensione e expanda. Com base no sucesso de sua implantação inicial, convém considerar expandir suas iniciativas de IA para outros departamentos ou fluxos de trabalho para adoção. Isso também pode envolver treinamento ou instruir sua equipe para garantir que ela tenha as habilidades necessárias para usar a IA com eficiência. 

Operações de negócios transformadas

Como os agentes estão transformando os negócios

Ao reduzir significativamente as tarefas manuais e facilitar a tomada de decisões mais rápida e precisa, os agentes de IA estão revolucionando as operações de negócios. Ao contrário dos métodos de automação tradicionais, que normalmente dependem de regras predeterminadas e fluxos de trabalho estáticos, os agentes de IA usam aprendizado de máquina e algoritmos avançados para se adaptar às condições em constante mudança e aprender com as interações. Essa capacidade de adaptação permite lidar com tarefas complexas, como consultas de clientes, gerenciamento de inventário e análise de dados com maior nuance e eficiência.

As organizações usam essas ferramentas para aumentar todos os aspectos de seus negócios, incluindo operações da cadeia de fornecedores, finanças, atendimento ao cliente e até mesmo vendas. Em vendas, por exemplo, os agentes de IA capacitam as equipes fornecendo a elas análises preditivas com base nos dados do cliente. Ao identificar clientes potenciais de alto potencial, os agentes de IA aprimoram o processo de tomada de decisão, dando aos representantes de vendas a capacidade de se concentrar nas oportunidades mais promissoras.

As organizações que usam agentes de IA geralmente relatam melhorias significativas na eficiência operacional e na economia de custos. A empresa de materiais de ciência global Dow, por exemplo, recentemente fez uma parceria com a Microsoft para usar o Copilot e agentes para transformar seu sistema de faturamento de frete, identificar anomalias de fatura e simplificar sua operação de envio global. Depois de distribuído em todos os modos de envio e locais globais, espera-se que esse sistema economize milhões de custos de envio para a empresa no primeiro ano.

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Próxima etapa

Se você estiver automatizando o atendimento ao cliente com chatbots ou usando análises de vendas preditivas, os possíveis aplicativos para agentes de IA são amplos e variados. Os agentes de IA oferecem uma grande variedade de benefícios que podem aprimorar significativamente as operações de negócios e fornecer insights valiosos para tomada de decisões. Ao reduzir a carga de trabalho manual, esses agentes permitem que as equipes se concentrem em iniciativas mais estratégicas. Sua capacidade de aprender com interações permite que eles se adaptem e melhorem ao longo do tempo, oferecendo 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 apenas simplificar processos, mas também fornecer uma estrutura robusta para crescimento e adaptação, ajudando sua empresa a permanecer competitiva no mercado de ritmo rápido de hoje. 
Recursos
Um homem verificando algo em um tablet

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Microsoft 365 Copilot for Work

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Uma pessoa trabalhando com laptop

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Perguntas frequentes

  • Comece identificando casos de uso específicos em que a automação pode fornecer valor para sua organização. Em seguida, selecione uma solução de IA que se alinhe às suas necessidades, realize um teste piloto e colete comentários para refinamento. Por fim, conecte o agente de IA aos seus sistemas existentes, treine sua equipe e monitore continuamente o desempenho para otimizar o impacto.
  • Sim. Alguns agentes de IA podem se integrar a softwares e sistemas existentes por meio de APIs ou conectores internos. Ao selecionar uma solução de IA, verifique se há compatibilidade com suas plataformas existentes para garantir uma integração perfeita.
  • Para medir o ROI do agente de IA, considere estabelecer KPIs (indicadores chave de desempenho) que se alinham aos seus objetivos de negócios e, em seguida, acompanhe regularmente essas métricas para avaliar seu impacto.
  • Os agentes de IA melhoram a eficiência operacional automatizando sistemas sem supervisão humana, permitindo que os funcionários se concentrem em atividades mais complexas e estratégicas. Eles também podem analisar grandes conjuntos de dados rapidamente, identificar padrões e tendências que podem não ser imediatamente óbvios e fornecer insights acionáveis para melhor previsão e planejamento estratégico.
  • Alguns métodos comuns incluem criptografia, controles de acesso e conformidade com padrões específicos do setor. No entanto, nem todos os agentes de IA usam as mesmas medidas de segurança, pois elas podem variar com base no setor, no tipo de dados que está sendo tratado e em como o agente é usado dentro da organização. Saiba mais sobre as práticas de IA responsáveis na Microsoft.
  1. [1]
    A disponibilidade dos aplicativos móveis varia de acordo com o país/região.