Agentes de IA vs. chatbots: qual a diferença?

É muito comum confundir agentes de IA com chatbots. Embora ambos possam conversar, os agentes de IA abrem um leque de possibilidades que os chatbots tradicionais não permitem.

No artigo de hoje, exploraremos as diferenças entre eles e por que os agentes de IA estão revolucionando o mercado.

O que é um Chatbot?

Um chatbot é um programa projetado para simular uma conversa com um usuário humano através de diferentes canais. Nos últimos anos, sua popularidade cresceu nas empresas porque automatizam o atendimento de demandas em vários canais. No entanto, eles têm algumas limitações:

1. Baseados em regras: Operam através de um script predefinido ou "árvore de decisão". Seguem uma estrutura projetada por um humano, que nem sempre cobre todas as situações possíveis em uma conversa real.
2. Geram frustração: Os usuários sabem que estão interagindo com um bot, e frequentemente esses bots não entendem completamente suas necessidades devido às limitações mencionadas. Isso pode levar a uma experiência insatisfatória.
3. Dificuldade em extrair insights: Como não compreendem totalmente o contexto das conversas, é desafiador obter insights valiosos. Isso requer que um humano analise manualmente as interações para identificar padrões ou necessidades comuns.

Essas limitações podem resultar em experiências insatisfatórias para os usuários e complicar o trabalho daqueles que otimizam e supervisionam esses sistemas.

O que é um Agente de IA?

Um agente de IA é um programa capaz de interagir com seu ambiente, coletar dados e usá-los para realizar tarefas visando alcançar objetivos específicos. Diferentemente dos chatbots, os agentes de IA têm as seguintes características:

1. Orientados por objetivos: Humanos definem os objetivos, e o agente interage com o ambiente para coletar informações e realizar tarefas que atendam a esses objetivos.
2. Interação versátil: Podem se comunicar via texto, voz e vídeo, e não se limitam a um chat. Além disso, podem se integrar a várias APIs para executar fluxos de trabalho mais complexos.
3. Conversação natural: Ao simular efetivamente uma conversa humana, conseguem seguir diálogos com fluidez e evitar frustrações. Mantêm o contexto da conversa para fornecer respostas coerentes.
4. Unidades de pensamento: Podem funcionar como componentes de um processo mais amplo, onde múltiplos agentes interagem entre si. Isso permite decompor tarefas complexas em micro-tarefas que cada agente pode lidar eficientemente.
5. Capacidade de aprendizado: Podem aprender com as informações de uma empresa, ler bancos de dados, PDFs e quaisquer outros recursos relevantes para atingir seu objetivo final.
6. Fornecimento de insights: Um agente dedicado à extração de insights pode analisar conversas de chatbots, resumi-las e extrair informações valiosas.

Exemplos

• Chatbot: No varejo, pode responder perguntas básicas sobre horário de funcionamento, políticas de devolução ou disponibilidade de produtos. Segue um script e fornece respostas predeterminadas com base na entrada do usuário.
• Agente de IA: Pode agendar reuniões, gerenciar e-mails e dar recomendações de conteúdo personalizadas. Por exemplo, um agente de vendas pode qualificar um cliente em tempo real, atribuir uma pontuação, agendar uma reunião com um vendedor se os critérios forem atendidos e atualizar o CRM.

Aqui está uma demonstração de um agente de IA apresentada por David Grandes, CEO da Patagon AI. Para entender melhor o que David está dizendo, ative as legendas em português:

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Em Resumo

Os agentes de IA são fundamentalmente diferentes dos chatbots: agem de acordo com objetivos definidos, interagem naturalmente em vários formatos, aprendem com as informações fornecidas a eles, possibilitam análise de insights e podem funcionar como unidades de pensamento para tarefas complexas.

As empresas que entendem essas diferenças prosperarão, pois essa tecnologia supera em muito as alternativas atuais.