Ninguém Sabe Realmente o que é um Agente de IA

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O Vale do Silício está apostando alto em agentes de IA. O CEO da OpenAI, Sam Altman, prevê que eles “se juntarão à força de trabalho” este ano, enquanto o CEO da Microsoft, Satya Nadella, acredita que eles substituirão alguns empregos baseados em conhecimento. O CEO da Salesforce, Marc Benioff, até declarou que a empresa pretende ser “o fornecedor número um de mão de obra digital” por meio de seu conjunto de serviços baseados em IA.

No entanto, há pouco consenso sobre o que um agente de IA realmente é.

Nos últimos anos, os líderes de tecnologia aclamaram os agentes de IA como transformadores, assim como chatbots como o ChatGPT da OpenAI remodelaram a forma como acessamos as informações. No entanto, definir um “agente” é complicado. Como outras palavras da moda da IA, como “multimodal”, “AGI” e até mesmo a própria “IA”, o termo “agente” está sendo usado de forma tão ampla que corre o risco de perder todo o significado.

Confusão em todo o Setor Sobre Agentes de IA

Essa ambiguidade cria desafios para empresas como OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon e Google, todas as quais estão construindo linhas de produtos em torno de agentes de IA. Um agente de uma empresa pode funcionar de forma totalmente diferente de outra, levando à confusão e frustração do cliente.

Ryan Salva, diretor sênior de produtos do Google e ex-líder do GitHub Copilot, expressou sua frustração, dizendo: “Acho que nossa indústria usa excessivamente o termo ‘agente’ a ponto de ser quase sem sentido”.

O debate sobre o que define um agente de IA não é novo. No ano passado, o ex-repórter do TechCrunch Ron Miller destacou o problema, observando que quase todas as empresas que desenvolvem agentes de IA têm sua própria interpretação.

Essa confusão só aumentou.

As Definições Inconsistentes da OpenAI Aumentam a confusão

Esta semana, a OpenAI publicou uma postagem de blog definindo agentes como “sistemas automatizados que podem realizar tarefas de forma independente em nome dos usuários”. No entanto, em sua documentação do desenvolvedor, a empresa os descreveu como “LLMs equipados com instruções e ferramentas”. O líder de marketing de produtos de API da OpenAI, Leher Pathak, sugeriu mais tarde que “assistentes” e “agentes” eram termos intercambiáveis, confundindo ainda mais a distinção.

A Microsoft, por outro lado, tenta diferenciar agentes de assistentes de IA. De acordo com seus blogs, agentes são “novos aplicativos” projetados para um “mundo alimentado por IA” com experiência específica, enquanto assistentes lidam com tarefas gerais como redigir e-mails.

A Anthropic reconhece a inconsistência, afirmando em uma postagem de blog que agentes podem ser vistos como “sistemas totalmente autônomos que operam independentemente ao longo do tempo” ou “implementações prescritivas que seguem fluxos de trabalho predefinidos”. Enquanto isso, a Salesforce oferece uma definição ainda mais ampla, categorizando agentes em seis tipos, de “agentes de reflexo simples” a “agentes baseados em utilidade” que respondem a consultas de clientes.

A Evolução da IA ​​e o Hype de Marketing Confundem as Definições

A falta de uma definição clara decorre tanto da natureza evolutiva da IA ​​quanto da influência do marketing. OpenAI, Google e Perplexity introduziram recentemente seus primeiros agentes — Operator, Project Mariner e um agente de compras — cada um com capacidades muito diferentes.

Rich Villars, GVP de pesquisa mundial na IDC, observou que as empresas de tecnologia raramente aderem estritamente às definições técnicas, priorizando a inovação em campos em rápida evolução. Andrew Ng, fundador da DeepLearning.ai, argumenta que o marketing desempenhou um papel importante na distorção do termo, afirmando que “cerca de um ano atrás, os profissionais de marketing e algumas grandes empresas o dominaram”.

IA na Deloitte

Jim Rowan, chefe de IA na Deloitte, vê oportunidade e risco na ambiguidade. Embora permita que as empresas adaptem os agentes às suas necessidades, também leva a “expectativas desalinhadas” e dificuldade em medir o valor e o ROI. Sem uma definição padronizada, o desempenho de benchmarking e a garantia de resultados consistentes se tornam desafiadores.

Dada a forma como o próprio termo “IA” evoluiu, uma definição universal para “agente” parece improvável de surgir — se é que algum dia surgirá.

Leia o Artigo Original TechCrunch

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