Por Eliano Marques e Jorge Caiado (*)

A inteligência artificial (IA) tem registado uma revolução  rápida, passando de  sistemas básicos, como os Robôs de Processos Automatizados (RPAs), para agentes autónomos e inteligentes, capazes de executar tarefas complexas de forma independente. Estes agentes combinam tecnologias avançadas, como Modelos de Ação de Larga Escala (LAMs), Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs), Tool Calling e Retrieval-Augmented Generation (RAG) com ferramentas externas, proporcionado soluções práticas, proativas e personalizadas.

A integração de diferentes modelos e ferramentas é o que confere aos agentes de IA a sua grande versatilidade e capacidade. Ao enfrentar  uma tarefa complexa, um agente de IA pode dividi-lo em sub-tarefas, utilizar ferramentas especializadas para cada etapa e orquestrar todo o processo de forma a garantir um resultado final eficiente e preciso. Este nível de integração é particularmente valioso em ambientes empresariais e na prestação de serviços personalizados aos consumidores.

Estão a ser aplicados em diversas indústrias e contextos, desde o planeamento da atividade diária das pessoas até a otimização das operações empresariais. No Planeamento de Viagens, os agentes conseguem organizar itinerários de viagens, efetuar  reservas em hotéis e agendar transportes de forma integrada e eficiente, simplificando o processo para os utilizadores; na área da Saúde, os agentes podem realizar diagnósticos assistidos por IA, monitorizar pacientes remotamente e otimizar processos e recursos hospitalares, contribuindo para um atendimento mais eficiente e personalizado; na Gestão Empresarial, as empresas utilizam agentes de IA para automatizar processos internos, reduzir custos operacionais e melhorar significativamente a experiência dos clientes; na Educação Personalizada, os agentes podem criar tutores virtuais e conteúdos adaptados ao ritmo, às dificuldades e aos interesses de aprendizagem de cada aluno, promovendo uma experiência educativa mais eficaz e envolvente; na Criação de Conteúdos, os podcasts gerados por IA ilustram como estes sistemas conseguem combinar criatividade com automação, expandindo as possibilidades na produção de conteúdo.

Estes avanços suscitam aos agentes de IA cada vez mais desafios, tanto éticos como técnicos. No que toca à privacidade e segurança de dados, a gestão de dados sensíveis em sistemas autónomos levanta preocupações sobre a proteção e utilização responsável dessas informações. Outra preocupação é a falta de transparência, pois algumas decisões tomadas pelos agentes de IA permanecem pouco claras, dificultando a compreensão e a auditoria dos processos subjacentes. Da mesma forma, o enviesamento algorítmico pode impactar a tomada de decisões, criando enviesamentos injustos, imparciais ou discriminatórios, com impactos negativos para determinados grupos. Quanto ao futuro do trabalho, a crescente automação pode gerar mudanças profundas no mercado de trabalho, exigindo uma adaptação tanto das empresas como dos trabalhadores.

Os agentes de inteligência artificial não são apenas uma evolução tecnológica – representam uma transformação profunda na forma como os humanos e as máquinas interagem. Num futuro onde a automação e a inteligência artificial estarão presentes em todos os aspetos da vida, contribuindo para a melhoria da qualidade de vida e impulsionando a inovação, estes são os desafios a que teremos que fazer face.

(*) Coordenadores da Pós-Graduação em Applied Artificial Intelligence & Machine Learning do ISEG