Assistente de IA: como usar Inteligência Artificial para automatizar tarefas estratégicas

A ascensão da IA generativa acelerou o desenvolvimento de modelos de linguagem e a criação de assistentes de IA cada vez mais inteligentes e contextualizados. O que antes era limitado a chatbots e interações simples, atualmente evoluiu para agentes capazes de compreender linguagem natural, executar tarefas complexas e interagir com diferentes sistemas e até mesmo com outros agentes de AI.

Esse avanço ocorre em um momento crítico da transformação digital nas empresas, onde agilidade, eficiência operacional e personalização passaram a ser expectativas básicas do mercado. Nesse sentido, o assistente de IA emerge como uma solução estratégica: capaz de reduzir custos, melhorar a experiência do usuário e liberar times para decisões de alto impacto.

Mais do que uma tendência emergente, os assistentes de IA representam uma vantagem competitiva real para organizações que buscam escalar com inteligência, responder mais rápido às mudanças e adotar uma cultura de inovação.

O que é um assistente de IA?

Um assistente de IA é um aplicativo que compreende comandos em linguagem natural e utiliza uma interface conversacional (por texto ou voz) para realizar tarefas para o usuário.

Nesse sentido, um assistente de IA pode utilizar a Inteligência Artificial apenas na parte de processamento de linguagem natural, mas geralmente utiliza também na execução das tarefas que são solicitadas.

Assistente vs Agente

É comum ouvirmos os termos assistente e agente sendo usados de forma intercambiável, como se fossem sinônimos. Porém, o conceito é um pouco diferente.

Um assistente de IA tende a ser mais passivo, agindo apenas quando solicitado pelo usuário. Já um agente, por definição, é mais ativo e autônomo, atuando proativamente para atingir um objetivo previamente definido.

Outra diferença é que o assistente é feito para interagir com humanos, utilizando uma interface conversacional e interpretação de linguagem natural. Já o agente pode ser desenvolvido exclusivamente para conversação entre agentes, adotando protocolos próprios.

Imagine um exemplo simples: a Siri, no seu iPhone, é um assistente que responde às suas solicitações. Se você pedir para ela criar um lembrete que seja acionado toda vez que você chegar em casa, ela pode acionar um agente de lembretes que, a partir desse momento, irá funcionar de forma autônoma para cumprir o objetivo definido.

Logo, soluções de IA modernas geralmente combinam assistentes e agentes.

Como são construídos os assistentes de IA

Assistentes de IA modernos são baseados em LLMs para criação da interface conversacional e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Atualmente, isso permite que a conversa seja muito mais natural e fluída do que com os “chatbots” do passado.

Os modelos usados incluem, por exemplo, OpenAI, LLaMa, Claude, Granite, entre outros. Se o assistente for utilizado para tarefas mais específicas, pode-se optar por um Small Language Model (SML).

Alguns assistentes mais simples utilizam um único modelo para interpretar as solicitações dos usuários, gerar respostas e executar tarefas. Outros adotam uma arquitetura de multiagentes, com agentes especializados em diferentes funções.

A opção por uma arquitetura multiagente pode, inclusive, representar uma alternativa para reduzir os custos operacionais, já que agentes especializados podem ser mais eficientes e econômicos do que utilizar uma LLM para todas as tarefas.

O Python é a principal linguagem utilizada na construção de um assistente de IA. Além disso, também é comum utilizar frameworks que aceleram o desenvolvimento e já trazem uma camada de funções prontas. O Langchain, por exemplo, é o mais conhecido, mas existem muitos outros.

Para engenharia de prompt, Vellum AI, Mirascope e Guidance são boas opções. Para agentes de IA autônomos, considere AutoGPT, MetaGPT e Grip Tape. A orquestração do fluxo de trabalho pode ser alcançada com LlamaIndex, Haystack ou Flowise AI. Já para recuperação de dados, Milvus, Weaviate e Instructor são os mais utilizados.

       

Prompt Engineering: melhorando o resultado dos assistentes de IA

O primeiro e mais básico conceito embutido nos assistentes é o de prompt engineering.
Quando criamos um assistente, podemos prepará-lo com uma camada de engenharia de prompt para ajudar o usuário final a conseguir melhores resultados.

Por exemplo, na SoftDesign, desenvolvemos um assistente de IA que auxilia nossos Product Managers na redação de User Stories e critérios de aceite. Nesse caso, o usuário precisa apenas inserir o contexto e o objetivo em linguagem natural.

Esse assistente conta com uma camada de engenharia de prompt que adiciona à LLM diversas instruções adicionais (persona, tom de voz, templates, exemplos, etc.) que permitem que a resposta gerada seja muito mais rica e efetiva.

RAG: como criar assistentes com informações da minha empresa?

Estamos habituados à praticidade e abrangência dos assistentes de conversa, como ChatGPT ou Copilot, para realizar perguntas ou solicitar explicações aprofundadas sobre diversos temas. No entanto, podemos replicar essa versatilidade no contexto empresarial, considerando suas particularidades?

O principal desafio reside em desenvolver um chat capaz de responder questões sobre conhecimento específico, como perguntas frequentes (FAQs) relacionadas ao negócio ou ao histórico de uma empresa. Esse desafio se deve ao processo de treinamento do modelo (LLM) que alimenta esses chats, frequentemente demorado e oneroso, e que envolve o uso de deep learning e redes neurais.

Contudo, existe uma alternativa mais acessível e com resultados comparáveis ao treinamento de modelo: a técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ela permite que um LLM pré-treinado acesse informações novas e específicas sem a necessidade de um processo de aprendizado.

A implementação do RAG pode ocorrer de diversas maneiras, sendo a mais comum a estruturação das informações em um banco de dados vetorial, consultado antes de enviar uma pergunta ao LLM. Palavras-chave são identificadas na pergunta e uma busca por similaridade extrai do banco vetorial as informações contextuais relevantes para a resposta.

Um exemplo simples de RAG é utilizá-lo para alimentar um chat com informações de uma base de conhecimento. Na imagem abaixo, mostramos um chat de uso interno da SoftDesign, onde pessoas colaboradoras podem fazer perguntas sobre políticas, programas e processos da nossa empresa.

Casos de uso reais em setores estratégicos

A seguir, compartilhamos exemplos de assistentes de IA em diferentes setores.

Recursos Humanos:

• Assistente para triagem de currículos.
• Assistentes para tirar dúvidas de colaboradores.
• Assistentes para apoiar o processo de onboarding.

Setor Financeiro:

• Assistente para análise e resumo de dados.
• Assistentes para suporte a cliente e buscas inteligentes.

Setor de Saúde:

• Assistentes para agendamento de pacientes.
• Assistente para triagem de pacientes.
• Assistentes para resumo de prontuário do paciente.
• Assistente com sugestões de conduta baseadas em bases de conhecimento médicas.

Produtos digitais e Desenvolvimento de Software:

• Assistentes para análise reversa de código legado e geração de documentação.
• Assistentes para escrita de histórias de usuário e cenários de teste.
• Assistente de codificação (os famosos copilots).

1. Case real: assistente de AI para atendentes de suporte

Um exemplo da aplicação do conceito de assistente de IA, combinando engenharia de prompt com RAG vetorial, foi o desenvolvimento de uma solução para auxiliar atendentes de suporte.

Dentro de um sistema SaaS para service desk, integramos alguns assistentes que ajudam a tornar o trabalho dos atendentes mais eficiente, e melhorar a qualidade das respostas para os clientes.

Um dos assistentes criados resume o histórico do cliente com base em todos os chamados e outros dados de comportamento do usuário. Assim, o atendente de suporte consegue ter rapidamente uma visão geral do usuário que abriu o chamado, o que melhora o entendimento da situação.

Outro assistente integrado a esse sistema é o assistente de reposta, que sugere ou aprimora a mensagem escrita pelo atendente, aumentando assim a padronização e a qualidade das respostas.

2. Case real: assistente de IA para redação de análises de fundos financeiros

Outro caso real desenvolvido pela SoftDesign foi a automação da geração de relatórios sobre fundos financeiros, com o apoio de Inteligência Artificial. 

De forma prática, após a análise de dados ser realizada e validada por um analista, o sistema permite solicitar a geração do relatório final ao assistente de IA. Com base em dados históricos, modelos de texto e indicadores financeiros extraídos da própria análise, o assistente propõe uma versão preliminar do relatório. 

Esses relatórios são então avaliados em comitê, garantindo assim o processo de Human-in-the-loop. Ou seja, o assistente ajuda um humano facilitando o seu trabalho, mas age sempre com supervisão.

Como começar a adotar um assistente de IA na sua empresa

1. Comece identificando tarefas repetitivas que podem ser automatizadas ou assistidas.
2. Identifique etapas do seu processo de trabalho em que uma base de conhecimento seria útil. Nesses momentos, um assistente com RAG pode oferecer sugestões a partir das informações existentes.
3. Procure momentos no seu processo em que é preciso analisar grandes quantidades de dados. Nesses pontos, os assistentes de IA podem auxiliar na criação de resumos ou na identificação de informações críticas no histórico.
4. Por fim, aproveite o potencial dos assistentes em todas as atividades que envolvem geração de conteúdo, seja em texto, imagem ou vídeo. Eles podem sugerir ideias, além de ajudar a melhorar e padronizar materiais e comunicações.

Limitações e cuidados

Segundo Bruno Mota, Software Engineer Fullstack da SoftDesign, apesar dos avanços recentes, é importante reconhecer que assistentes de IA possuem limitações que exigem atenção. Entre os principais pontos, destacam-se: 

• Alucinações: modelos de IA podem gerar respostas que parecem certas, mas são imprecisas ou incorretas. Por isso, recomenda-se sempre validar informações antes de tomar decisões críticas. 

• Viés nos dados: as repostas refletem os dados usados no treinamento, podendo perpetuar vieses ou informações desatualizadas. Ou seja, supervisão humana é essencial para mitigar esse risco. 

• Privacidade e segurança: assistentes de IA lidam frequentemente com dados sensíveis. Logo, é fundamental garantir a conformidade com normas de proteção de dados (como a LGPD) e evitar o compartilhamento não autorizado de informações.

Conclusão: o futuro com assistentes de IA

A revolução da AI generativa já está acontecendo, e contar com um assistente de IA deixou de ser um diferencial. Agora, é uma necessidade competitiva.

Com o tempo, veremos assistentes sendo integrados em sistemas e em canais de atendimento de todos os tipos, que irão tornar mais fácil o trabalho das pessoas.

Esse novo cenário impacta diretamente o perfil dos times. Cada vez mais, saber aproveitar o potencial dos assistentes de IA será o que diferencia profissionais e impulsiona os resultados nas empresas.

Unir o raciocínio humano à velocidade e escala dos assistentes de IA é o caminho para aumentar a produtividade, melhorar a tomada de decisão e entregar experiências mais personalizadas aos clientes.

Perguntas frequentes sobre assistente de IA

Por fim, a seguir, respondemos algumas das principais dúvidas sobre o tema.