E mais. Agora, sejam bem-vindos, sejam bem-vindas à nossa aula, nossa live aqui, sobre agentes autônomos, que são o futuro da inteligência artificial. Porque a gente não para de ouvir falar sobre isso. Eu acho que, não sei, se você está um pouquinho mais no mundo da IA, você já deve ter visto um monte de matéria sobre isso, que fala: "Oh, the future is agent", então o futuro é dos agentes e coisas relacionadas do tipo. E por que isso é tão importante e como você pode começar com os agentes? Esse aqui é o nosso objetivo nessa aula e eu espero que vocês estejam comigo para isso.
Teve uma das frases, quando até o Paulo, que é um dos sócios aqui, o Paulo Aguiar, que é um dos sócios do CR_IA e um dos nossos instrutores, ele foi para a CES, que é um dos maiores eventos de tecnologia do mundo. E uma das frases que mais reverberou nesse evento foi do CEO da NVIDIA, que é o Jensen Huang, que disse que o departamento de TI de todas as empresas vai se transformar no departamento de RH dos agentes de IA.
Essa frase tem alguns pontos importantes, parece meio confusa no começo, mas é muito importante a gente ter isso em mente. Quando a gente começa a pensar nas possibilidades de um agente — e é isso que vamos destrinchar aqui nos próximos minutos — nós começamos a ver que muitas vezes o departamento de TI, que é o responsável pela tecnologia de uma empresa, vai acabar se tornando um departamento de RH, porque ele vai "contratar", entre aspas, possíveis agentes que possam ajudar os times com seus trabalhos. Isso vai acontecer com grande frequência nos próximos meses. Vai ser muito rápido, e eu vou explicar alguns motivos para isso ser rápido.
Para começar, eu pedi para a Inteligência Artificial criar essa estrutura de uma aula para vocês, e olha só no que deu. Essa estrutura de aula, vou pegar aqui para mostrar para vocês, eu entrei... para quem não viu até agora — opa, eu tenho que... Está dentro do Chaos, teste 1, pronto. Para quem não viu até agora, eu até fiz um vídeo sobre isso, o Paulo também fez um vídeo sobre isso. Na semana passada a OpenAI lançou o Operator. Infelizmente, eu não posso mostrar o Operator aqui para vocês porque eu teria que acessar via VPN nos Estados Unidos, e isso deixaria a conexão lenta, então eu gravei algumas telas para vocês. Até vou pegar outra aqui que acabei de pensar, que pode ser legal para trazer também.
O Operator é basicamente o ChatGPT, só que além de ele responder as coisas ali dentro, ele pode trabalhar por você, então ele pensa em ações específicas e realiza essas ações. Aqui eu tenho até dois exemplos legais para mostrar.
Mas o que eu fiz ontem? Ontem eu cheguei para ele e falei assim: "Eu preciso criar uma aula sobre agentes de IA para pessoas que não são da parte técnica". Aí eu coloquei: busque por 10 artigos sobre inteligência artificial, procure questões que as pessoas têm sobre IA e depois desenvolva essa aula, levando o ChatGPT para a nuvem e organizando esse pensamento nesse documento aqui. Eu dei um documento no Google Docs para ele fazer sozinho.
Ele criou um navegador, que é justamente isso que ele faz: ele vai clicando nas coisas, como um humano faria, como um humano resolveria essa questão. Ele vai passando fase por fase, e vocês podem ver até aqui do lado que ele vai falando o que está fazendo, vai clicando e resolvendo tudo isso. Por que isso é interessante? Porque isso tira a necessidade do que chamamos de API, que são portas de entrada e saída que diferentes ferramentas oferecem para você controlar essas ferramentas.
Por exemplo, a API do Twitter: você tem um chamado que faz uma requisição para criar um tweet. Mas quando falamos desse modo, quase que usamos linguagem natural para o computador. Em vez de usar uma API para fazer aquele tweet, o agente entra no Twitter, encontra a caixa para criar o tweet e faz isso por conta própria. Então, ele foi fazendo tudo que pedi até chegar no momento que colocou num Google Docs para mim. Eu não cliquei em nada, ele fez tudo sozinho, inseriu o conteúdo e fez as alterações conforme necessário.
Isso é o computador mexendo no próprio computador, não sou eu fazendo isso. Isso é um exemplo de um agente de IA. Por exemplo, pedi para ele também se inscrever nos eventos do CR_IA, aí ele vai, encontra o site do CR_IA, vai na parte de eventos e se inscreve lá sozinho. Isso é o Operator, que é dos próprios criadores da OpenAI. Por enquanto, o Operator está disponível só na conta Pro, que custa 200 dólares por mês, então é caro, e só para os Estados Unidos. Por isso que não estou mostrando ao vivo, pois precisaria de VPN para gravar os vídeos.
Nos próximos meses isso deve estar disponível para todo mundo. O Operator é um agente de IA, uma possibilidade — existem inúmeras outras possibilidades que temos aqui dentro. É disso que quero mostrar para vocês, um pouco dessas possibilidades e o que vai acontecer com esses agentes de IA nos próximos meses.
Qual a diferença? Quando falamos de um chatbot, que é o ChatGPT, ele espera a pergunta do usuário para responder, é passivo. Você pergunta, ele responde. Já esses agentes autônomos podem coletar informações, tomar decisões e executar essas tarefas por si mesmos, há uma complexidade muito grande nessas operações.
Respondendo uma pergunta, o Operator, por exemplo, é uma conta cara, mas nós do CR_IA usamos para educação. Você acessa ele via VPN para fingir que está nos Estados Unidos.
Basicamente, quando falamos do agente de IA, ele é um programa ou sistema que de forma autônoma coleta informações, toma decisões e executa tarefas para atingir um objetivo específico. Por exemplo: "Inscreva-se nos eventos relacionados com design nesse site", e ele faz tudo sozinho. Ele entende seu pedido, processa, toma decisões. O que precisa fazer para se inscrever no evento? Entrar no site, buscar eventos relacionados com design, preencher o campo de e-mail, clicar em "sim", e assim por diante.
Tem outros exemplos ainda mais complexos. A Daiane comentou que é assustador; pra mim também é, e pra quem não é leigo também. Estamos entrando numa nova fase: os agentes de IA são uma nova forma de inteligência artificial que vai mudar completamente como trabalhamos. Antes de uma IA que pensa como um humano, temos essa fase dos agentes de IA, que vai impactar muito.
Quais passos estão por trás desses agentes? Primeiro, eles coletam dados e entendem o contexto, observando o ambiente — como ler arquivos ou obter informações de um site. O Operator, por exemplo, tem um navegador e usa isso para tomar decisões.
Depois vem o aprendizado reforçado — ele aprende com as ações realizadas para melhorar o processo. Por exemplo, no Operator, inicialmente ele tem dificuldade de formatar o texto porque precisa achar onde clicar, mas ao repetir o processo, ele vai direto ao ponto, aprendendo em tempo real para ser mais produtivo.
Depois, vem a tomada de decisão, escolhendo a melhor ação a ser tomada. Isso pode ser complexo e envolver múltiplos fatores. Por fim, a execução: enviar e-mails, mandar mensagens, copiar arquivos, enfim, fazer as tarefas acontecerem.
Neste esquema do Word Can Work Forum, podemos entender melhor como isso funciona. Você tem o input do usuário, que pode ser automatizado, ele entende a estrutura digital ou física do ambiente — isso pode ser clicar em links num site ou entender o ambiente físico, como carros autônomos interpretam ruas, pedestres.
O agente usa sensores visuais, auditivos, etc. Ele tem um controle central que toma decisões, guarda memórias, ativa ferramentas quando necessário e está sempre aprendendo com as ações.
Assim, ele entende o ambiente, onde clicar, toma decisões e adapta seu comportamento. Isso é o computador agindo sozinho para executar as tarefas.
Por que isso é importante? Porque vai mudar a nossa forma de trabalhar. Máquinas vão trabalhar junto com a gente em paralelo. Passaremos tarefas para elas realizarem enquanto fazemos outras atividades.
No esquema da consultoria McKinsey, o usuário usa linguagem natural para dar um prompt, o agente interpreta, constrói prompts e responde, enviando feedback para o usuário trabalhar em cima disso.
Até por enquanto — e acredito que por muito tempo — o uso dos agentes será como copiloto. Você trabalhará junto com eles para tarefas específicas.
Por exemplo, uma instituição financeira que demora de 1 a 4 semanas para fazer um memorando de risco de crédito. O processo atual envolve buscar dados em 15 fontes, analisar, escrever relatório, revisar, pegar feedback.
Com IA, você faz um prompt e o agente busca as 15 fontes, realiza análises, cria o relatório, revisa e melhora automaticamente usando múltiplas funções e sensores. Tarefa que antes demorava semanas pode ser feita muito mais rápido.
O Pedro Estrada perguntou se o Operator e outras IAs do mesmo tipo vão surgir e mudar a forma que trabalhamos com SEO. O SEO já está muito influenciado pela IA; o ChatGPT já faz buscas específicas influenciando o resultado. Com agentes autônomos, sites poderão ser acessados só por ferramentas de IA, e a lógica de SEO vai mudar para facilitar esses acessos.
Isso vai mudar muito a forma como consumimos informação online. O potencial dos agentes é liberar humanos do trabalho repetitivo e escalar tarefas. Mas isso implica mudanças no mercado de trabalho, com funções desaparecendo e outras surgindo. Precisamos entender essa dinâmica e focar no que humanos podem fazer melhor — como pensamento crítico e resolução de problemas.
O futuro é agêntrico — mais autonomia, mais impacto, mais conexão. Você sozinho poderá realizar tarefas complexas porque o computador vai executar ações para você.
Exemplos de aplicações:
- Marketing: montar campanhas que ajustam métricas automaticamente, como testes A/B para vendas do CR_IA.
- RH: filtrar currículos e agendar entrevistas automaticamente. Importante discutir viéses e ética, porque a IA pode reproduzir preconceitos.
- Saúde: monitorar sinais vitais via relógio, detectar problemas e agendar exames automaticamente.
- Logística: monitorar estoque e pedir reposição automaticamente.
- Arquitetura: otimizar espaços criando soluções rápidas e diversas.
- Educação: propor planos de estudo personalizados que se adaptam ao ritmo do aluno.
Quero reforçar a importância de discutir regulação e viéses nas ferramentas.
Vi outro exemplo prático: um empreendedor percebeu que nos Estados Unidos muitas pessoas querem doar pianos só para tirá-los de casa. Ele criou um sistema para oferecer remover pianos por 200 dólares, automatizando todo o processo usando agentes de IA.
Ele configurou o agente para acessar o Facebook Marketplace, filtrar anúncios de pianos com preço máximo zero, buscar pessoas no raio de 75 milhas, enviar mensagens automatizadas oferecendo o serviço, e organizar tudo numa tabela com status, condição do piano, links.
Esse é um exemplo simples que mostra o potencial dos agentes para criar novos negócios — e também o risco de aumento de spam na internet, pois agentes já conseguem resolver captchas.
Por que todo esse hype? Vem do ganho massivo de produtividade: menos trabalho repetitivo para humanos, mais tempo para resolver problemas. Agentes adaptam-se ao seu estilo, voz da marca, aprendem continuamente e encontram soluções testando múltiplas opções ao mesmo tempo.
Até aqui, tudo bem? Alguma dúvida?
Tipos de agentes:
- Agente reativo: reage apenas ao estímulo atual, sem memória, como termostato que liga ao cair da temperatura.
- Agente baseado em objetivo: visa um objetivo e planeja etapas para alcançá-lo, como robô aspirador limpando a casa.
- Agente baseado em utilidade: tem pensamento crítico, avalia prós e contras para decidir o melhor caminho, como agente de viagens buscando as melhores passagens.
- Agente de aprendizado: melhora com feedback contínuo, personaliza tarefas, como treinador pessoal adaptando treino.
- Sistema de multiagentes: sistema complexo com um agente gestor coordenando múltiplos agentes especializados. Exemplo: agente gestor delega pesquisa, criação de conteúdo e design para diferentes agentes.
Cada tipo tem complexidades, valores, limitações. É importante escolher o agente certo para cada situação. Às vezes, só um agente baseado em objetivo resolve.
Como começar com agentes diários?
Primeiro, reflita se você realmente precisa de um agente de IA. Às vezes, um GPT específico já resolve — chamado de GPT Wrapper. No CR_IA temos aulas sobre esse tema, onde você aprende a criar chatbots com GPT.
Mapeie seus processos, identifique tarefas repetitivas ou demoradas, e pense em como automatizá-las. Teste, comece pequeno e vá aumentando conforme faz sentido. Isso é essencial para trabalhar com IA.
Algumas ferramentas focadas na criação de agentes:
- Scade: é uma ferramenta com gatilhos (triggers). Você pode dar um texto, que será enviado para o ChatGPT, que gera prompts para outros serviços, como gerar imagens no DALL·E. Pode criar um fluxo que gera resultado final para o usuário. É um começo de agente. No Scade, por exemplo, você pode transformar um desenho base em nova imagem, automatizando todo o processo.
Vou deixar o slide para vocês explorarem.
Além dos agentes, podemos usar automações puras, como o Make (antigo Integromat) — que é mais fácil que o Airtable para automatizar processos.
Aqui dentro do CR_IA usamos muito o Make para processos como criação de eventos no Google Calendar, publicação no site, upload no YouTube, etc.
Um processo que tem cada vez mais IA: subir uma aula, fazer transcrição da aula, revisar com ChatGPT, criar textos, tags, atualizar o conteúdo automaticamente.
Isso é um agente de IA — baseado em objetivos, podendo ser melhorado com múltiplos agentes.
Comece fazendo seu processo numa ferramenta de automação para entender onde pode melhorar.
Se nunca usou automação, experimente o Zapier, que é mais fácil. Tenha sempre o humano presente para checar os resultados, fazer testes para evitar erros.
Por exemplo, em marketing, criar música a partir do input do usuário, mas controlando para evitar conteúdo inapropriado.
E sempre faça testes para garantir que está funcionando.
Resumo: repense seus processos, identifique o que automatizar, quais ferramentas usar, e comece pequeno. Aumente conforme for aprendendo.
Dentro do CR_IA temos aulas específicas de automação e IA para isso; vou deixar o link para vocês na descrição da aula no site.
Basicamente, essa aula foi para mostrar o potencial, inspirar ou até assustar um pouco, para vocês terem noção do que vem por aí com ferramentas e agentes de IA.
Recomendo explorar o Zapier e o Scade, que têm versões gratuitas para começar; depois, se quiser, usar as versões pagas para mais recursos.
Finalizando, algumas perguntas:
- O acesso ao CR_IA começa a partir da aula, conforme a Yasmin respondeu.
- A Daiane perguntou como aplicar na área de amamentação, uma área bem específica. Depende do que você faz, mas se produz conteúdo já dá para aplicar, se agenda pessoas também dá para automatizar e criar agentes.
- Precisa de computador potente? Não. Tudo que mostrei roda na web, não precisa de máquina potente. O processamento é feito na máquina dos outros.
- O curso de agentes vai entrar no acesso do CR_IA, deve estar no ar em meados do próximo mês.
- A Simone, fundadora do BAB, ONG sobre educação de câncer para crianças, falou que usaram IA para criar um site sobre tipos de câncer, mostrando como IA pode ajudar em diversas áreas.
- É mais importante fazer automações para quem trabalha sozinho. Quem tem equipe pode gerenciar processos humanos e IA. Para quem trabalha sozinho, é fundamental para ser mais produtivo.
Fechamos essa aula.
