Como um agente pode substituir tarefas operacionais do dia a dia

Como um agente pode substituir tarefas operacionais do dia a dia



#crewai #ai #tecnologia #n8n #inovação #MachineLearning #automação #openai #dio #microsoft #ai #LLMs

                       A inteligência artificial é a algo revolucionário em termos de operações e atividades e veio para transformar a maneira como trabalhamos diariamente, automatizando tarefas e resolvemos problemas, não só construindo, mas prospectando sobre softwares, isto é, será demonstrado neste artigo, como um agente pode substituir tarefas operacionais do dia a dia.

                       Este artigo explorará a fundo como os Agentes de IA podem substituir tarefas operacionais do dia a dia, liberando o potencial criativo das equipes de desenvolvimento. Apresentaremos exemplos práticos, aplicações reais e ideias inspiradoras para que você possa começar a construir agentes poderosos e transformadores.

                       Frente a tudo isso que está acontecendo em termos de evolução, os Agentes de IA são os agentes transformadores da inteligência ao transformar tarefas operacionais produzindo softwares para mudar o dia a dia operacional. Surgem como agentes autônomos capazes com capacidade de análise, execução e feedback. Agem para o alcance de objetivos específicos.

                       Isto é, ao automatizar tarefas, os desenvolvedores gastam menos tempo e foco em atividades operacionais, repetitivas, rotineiras e previsíveis. É algo surreal relacionado à inovação e negócios complexos, Agentes de IA autônomos capazes de automatizar atividades e rotinas repetitivas, avaliar e revisar informações e dados complexos e até mesmo tomar decisões com mínima intervenção humana. 

                       Um dos pilares mais significativos e importantes é que está junção ao otimizar processamentos técnicos formam uma poderosa atuação em capacidade de análise e validação, entendimento e velocidade no report da informação, com alta capacidade de transformação e aprimoramento na resolução de problemas complexos e de forma completa.

                      É um trabalho otimizado de troca entre o homem e a máquina, o criador e a criatura, a criatividade e a capacidade de análise e validações caminhando juntas em um futuro absurdamente assustador e viciante, até chegar ao ponto, creio, de dependência onde um não consiga mais viver sem o outro em suas relações e comandos no dia a dia.

                      Este artigo vai demonstrar como os Agentes de IA podem transformar o operacional, com liberdade para criar e inovar das equipes de desenvolvimento, com exemplos, aplicações reais e ideias inspiradoras para criar Agentes cada vez mais poderosos.

A Evolução do Agentes de IA e a Transformação na Rotina Operacional – O agente de AI substituindo tarefas operacionais do dia a dia

                       Os Agentes de IA já surgiram com ampla capacidade de transformação e aprendizado, análise e capacidade de adaptação. Eles mesmos são capazes de se auto programarem para entender o ambiente, transformar, tomar decisões e se aprimorar ao logo do exercício das atividades. Tudo o que demanda inteligência e certo nível de autonomia.

                       A chave para esta grande transformação reside em sua autonomia, alta capacidade de interagir entre sistemas das mais diversas formas, e não apenas executar um comando, mas possuem habilidades de entendimento, compreensão, processamento de dados para executas os mais diversos tipos de ações em em múltiplos ambientes, como sistemas de gestão, bancos de dados e ferramentas de comunicação.

"Os agentes são como mão de obra digital - capazes de navegar automaticamente na Web, navegar nos nossos ficheiros utilizando as nossas aplicações e, potencialmente, até controlar os nossos dispositivos por nós."

“Criação de sistemas de pesquisa empresarial e de resposta a perguntas com a LangChain.

A LangChain fornece uma estrutura poderosa para a criação de sistemas de pesquisa empresarial e de resposta a perguntas que podem ajudar os funcionários a aceder à informação certa no momento certo. Ao tirar partido das bibliotecas LangChain, as empresas podem codificar as suas vastas colecções de documentos em embeddings vectoriais, que são representações numéricas compactas do significado semântico do texto. Estas incorporações são depois armazenadas numa base de dados de vectores, permitindo a recuperação rápida e eficiente de documentos relevantes com base nas consultas dos utilizadores.

Quando um empregado apresenta uma pergunta ou consulta de pesquisa, o sistema alimentado por LangChain utiliza o Linguagem de expressão LangChain para analisar a entrada do utilizador e compreender a intenção subjacente à consulta. Em seguida, pesquisa a base de dados vetorial para encontrar os documentos mais relevantes que possam fornecer a resposta ou a informação necessária. O sistema pode ainda refinar os resultados aplicando filtros adicionais ou algoritmos de classificação para garantir que são apresentadas ao utilizador as informações mais precisas e úteis.

As vantagens da implementação de um sistema de pesquisa e resposta a perguntas baseado na LangChain são significativas. Os funcionários podem aceder rapidamente ao conhecimento coletivo da organização, independentemente do local onde a informação se encontra. Isto não só poupa tempo e melhora a produtividade, como também promove a partilha de conhecimentos e a colaboração entre diferentes equipas e departamentos. Ao fornecer acesso instantâneo a informações relevantes, as empresas podem tomar decisões mais rápidas e mais informadas, conduzindo a melhores resultados comerciais”. (5 problemas de IA empresarial que pode resolver com a LangChain - Skim AI).

                       Esses agentes são transformadores e revolucionários na ótica do desenvolvimento, pois já aparecem com ampla capacidade de transformação e para moldar o aprendizado, são capazes até de se autoprogramar, criar suas próprias linguagens ao interpretar ambientes que mudam a todo instante, tomar decisões baseadas em contextos complexos e aprimorar seu desempenho ao longo da execução de tarefas:

Para aprimorar a compreensão sobre os Agentes de IA e suas capacidades, as seguintes áreas de estudo são cruciais:

• Para entender os fundamentos de como os agentes percebem, analisam e tomam decisões, é essencial explorar conceitos de IA e ML, incluindo algoritmos de aprendizado, redes neurais e processamento de linguagem natural - Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.
• Esta área se aprofunda na interação entre múltiplos agentes de IA, como eles colaboram, competem e se comunicam para resolver problemas complexos ou gerenciar tarefas distribuídas - Sistemas Multiagentes.
• Embora não seja estritamente IA, o RPA é um campo complementar que se concentra na automação de tarefas repetitivas e baseadas em regras. A combinação de RPA com Agentes de IA pode criar soluções de automação ainda mais poderosas e inteligentes - Automação Robótica de Processos (RPA).
• Para construir agentes robustos e escaláveis, é fundamental aplicar princípios de engenharia de software, design de APIs e arquiteturas de microserviços, permitindo que os agentes se integrem e operem em diversos ambientes - Engenharia de Software e Arquitetura de Sistemas.
• À medida que os agentes de IA se tornam mais autônomos, as questões éticas em torno da tomada de decisões, responsabilidade e viés algorítmico tornam-se cada vez mais importantes e exigem estudo aprofundado - Ética em IA.

                       É uma característica eficaz de auto aprimoramento de situações com uma certa amplitude de autonomia, como na otimização de sistemas em tempo real, na personalização de experiências de usuário e até mesmo na descoberta de padrões ocultos em grandes volumes de dados.

                       Além disso, modelos de reinforcement learning e arquiteturas autoajustáveis permitem que esses sistemas evoluam sem intervenção humana direta, aproximando-se cada vez mais de uma inteligência artificial generalizada (AGI):

“Os modelos de Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço) são técnicas de aprendizado de máquina que permitem que um agente tome decisões interagindo com um ambiente e recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações”. (Aprendizagem por Reforço: O que é, Algorithms, Tipos e exemplos)

Substituição de Tarefas – Exemplos Práticos

                       Determinado agente de IA pode fazer uma triagem, realizar categorização ou até mesmo resolver suportes de baixo nível, respondendo a perguntas frequentes e/ou encaminhando casos de alta relevância para que sejam validados por humanos.

                       Interagis com sistemas de CRM e várias bases de conhecimentos na busca por melhores soluções.

                       É possível coletar informações das mais diversas fontes, criar relatórios personalizados, consolidar dados e fazer uma distribuição por atividade operacional. É possível que seja feito uma automatização de processos, atualizar ferramentas para compilar dados e até resumir informações de análise preliminares.

                       Agentes podem verificar informações e acompanhar servidores, determinadas redes e aplicativos de forma otimizada, identificar erros e inconsistências e até criar mensagens de alertas de forma proativas, criar rotinas e realizar ajustes ao tempo da atividade.

                       É possível automatizar novas contas, tipos de permissões, determinados de ambientes de atuação para departamentos, atividades e níveis de acessos, excluir perfis e integrar com ferramentas de gestão de dados em cada etapa.

                       Corrigir bugs, automatizar tarefas, criar alertas de erros e realizar personalizações de acordo com os acontecimentos.

Ferramentas e Ideias para Realizar Construção de Poderosos Agentes

                       Para isso, é possível encontrar paridades com ferramentas de IA, dados, código específicos, como os verificados nos artigos vencedores anteriores sobre Azure AI e GitHub Copilot.

                       Essa combinação permite não apenas a automatização de tarefas e tecnologias, mas robôs de IA mais inteligentes e responsivos de acordo com características específicas de cada cliente.

Identificação de Estruturas Específicas de Agentes de IA De Acordo Co, Ciclos Específicos

                       Útil na Coleta dados nos mais diversos dos ambientes (ex: logs, e-mails, números, dados, processamentos, APIs, sistemas) e ao organizar essas informações, é possível identificar padrões e tendências que auxiliam na tomada de decisões estratégicas.

                       Processa, analisa e interpreta os dados verificados, identifica padrões de comportamento e ajusta necessidades. Decisão: Com base na análise e em seus objetivos, o agente decide qual ação tomar envolve uma análise para padrões de comportamento. Com essas informações, ajustes podem ser feitos para atender melhor às necessidades específicas de um sistema ou processo. Esse ciclo de refinamento contínuo garante que as decisões sejam fundamentadas em evidências concretas, reduzindo incertezas.

                       A tomada de decisão é baseada na análise dos dados coletados e nos objetivos estabelecidos. A partir das informações extraídas, o agente escolhe a melhor ação a ser executada, garantindo eficiência e precisão. Esse processo é fundamental para otimizar operações e melhorar resultados em diferentes áreas, como gestão, tecnologia e negócios.

                       Além de decidir sobre ações, o agente pode interagir com outros sistemas para gerar novas informações. A integração entre diversas plataformas e algoritmos permite uma abordagem mais inteligente e automatizada. Dessa forma, a comunicação entre sistemas aprimora a capacidade analítica e contribui para soluções mais inovadoras.

                       Possui capacidade de decidir sobre ações e interagem com outros tipos de sistemas para gerar novas informações., com um modelo de coleta, análise, que fornece a inteligência de sistemas e auxilia na evolução de processos. Com dados bem estruturados e analisados, é possível criar estratégias mais assertivas, melhorar a eficiência operacional e potencializar o desenvolvimento tecnológico de forma sustentável.

Ferramentas Essenciais para Agentes de IA

                       Algumas plataformas são essenciais para o agente compreender uma linguagem natural, processar respostas, resumos e síntese de informações – IAs Generativas (Azure OpenAI Service).

                       Alguns permitem que estes agente executem tarefas para validar tipos de sentimentos, palavras chaves e capacidade de analisar de imagens, como aquisição de conhecimento e compreensão por meio do pensamento, raciocínio lógico e validações como o - Azure AI Language:

“Oferece ferramentas avançadas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para analisar textos, extrair informações, detectar sentimentos e até mesmo resumir conteúdos. Ele permite que desenvolvedores integrem capacidades de linguagem em aplicativos sem precisar criar modelos do zero”. (Language Studio - Microsoft Azure).

                       E o Azure AI Vision:

“É um serviço de visão computacional que permite analisar imagens e vídeos, reconhecer texto por meio de OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres), detectar rostos e até mesmo rastrear movimentos em tempo real. Ele pode ser usado para melhorar a acessibilidade, segurança e automação em diversos setores”.(https://azure.microsoft.com/pt-r/products/ai-services/ai-vision/).

Alguns Exemplos de Ferramentas Capazes de Acelerar a Aplicabilidade de Agentes

                       O Apidog que realiza o gerenciamento do ciclo de vida das APIs, (designers, documentação e até testes).

                       O TensorFlow, que é capaz de desenvolver agentes de IA (APIs) de forma autônoma.

                       Ferramentas que se conectam com diversos softwares e possibilitam a troca de informações e dados, podem interagis via APIs e até realizar recuperação de informações de forma automática em tempo real.

                   Assistentes de Código (como GitHub Copilot): Aceleram a implementação do agente, sugerindo código para integrações com APIs, tratamento de erros e otimização de desempenho. O Copilot pode gerar as "mãos" do agente, permitindo que ele interaja com diferentes sistemas de forma eficiente.

                       Ferramentas de Workflow, como por exemplo o Azure Logic, que automatizam fluxos de trabalhos e interagem com aplicativos e podem realizar computação sem servidor em resposta a eventos

                     O Azure Functions que realiza computação sem a necessidade de gerenciar estruturas e sem servidor ideal para integrar APPs, processar dados e com capacidade de automatizar um workflow de trabalho com lógica personalizável.

                       Entre outras, como por exemplo: ClickUp capaz de gerenciar projetos e automatizar fluxos de atividades, o Stonebranch é um facilitador de processamento em ambientes híbridos, tanto de forma localizada quanto realizar atividades em nuvem, e SuperOps que realiza um monitoramento e é ótimo para acompanhar e controlar projetos. Esses são apenas alguns exemplos de ótimas ferramentas de capazes de acelerar a aplicação de agentes.

Construir Um Agente de IA – Ideias

                       Construir um Agente Para Realizar Uma Revisão de Códigos para auxílio e monitoramento de pull request (GitHub, GitLab e Bitbucket) que podem ser configurados para receber alertas, extrair um código modificado, análise de padrões e decisões de sugestões (GitHub Copilot e APIs de Git).

Benefícios do Agente de IA

                       Capacidade para reduzir o trabalho e análise humana, pois possui capacidade de verificação e aprendizado, podendo aumentar o seu aprimoramento e desenvolvimento para que o trabalho fique otimizado e responsivo, dando mais liberdade ao desenvolvedor.

                       É unir o homem em troca com máquina de IA, o Agente de IA para que o desenvolvedor esteja mais livre e focado em um trabalho de gestão e criação para novas soluções. Pois o futuro da criação é a independência sem limites. Até que ponto que o homem deixará a máquina governar, ou ser governado por ela.

Conclusão:

                       O foco do artigo é evidenciar o aumento da qualidade de suas atividades com o envolvimento do trabalho do desenvolvedor com o agente de IA. É unir a capacidade do criador com a inteligência da máquina. O homem passa a se direcionar mais para a criação e a gestão das automatizações. As atividades rotineiras passam a ser realizadas por agentes operacionalizadores do trabalho, para que se tenha mais eficiência ao otimizar processos, onde o homem fica com o trabalho de supervisão e criação para dar validade com ética legal e o comando da máquina.

                       Os desenvolvedores chegam com a inteligência, criatividade e o comando, e os agentes realizam todo o processamento da informação, ao ponto de aprimorá-la, realizarem ajustes ao reconhecer padrões ao ponto de sugerir as mutabilidades sistêmicas para agilizar as atividades no trabalho de automatização de rotinas, com destaque a união da capacidade humana com o processamento da máquina ao transformar e moldar o futuro da computação na forma como vemos hoje.

                       Este artigo evidencia a ótima sinergia entre humanos e os Agentes de IA revolucionando a atividade operacional na forma como vemos hoje e fomos doutrinados em escolas técnicas e faculdades.

                       É uma colaboração extremamente revolucionária na forma a como guiar o trabalho e realizar as inovações em uma divisão de rotinas e tarefas, onde um é capaz de impulsionar o outro em um trabalho de inputs e outputs sem limites em uma parceria contínua de avanço e produtividade, pois conforme essa revolução ocorre é preciso ter controle, análise e supervisão síncrona para que não fuja do ético, técnico e computacional harmônicos.

Referências

MODELO DE ARTIGO GANHADOR. Aplicações Inteligentes: Como Unir a IA Generativa do Azure AI com a Produtividade do GitHub Copilot. [S. l.]: [s. n.], 2025. Disponível em: MODELO DE ARTIGO GANHADOR.pdf. Acesso em: 13 jun. 2025.

Amershi, S. et al. (2019). Software Engineering for Machine Learning: A Case Study. ICSE-SEIP.

Peng, S. et al. (2023). The Impact of AI Assistants on Developer Productivity. arXiv preprint.

OLIVEIRA, Gisele. Desbravando o universo com Azure AI e GitHub Copilot. [S. l.]: [s. n.], 2025. Disponível em: MODELO DE ARTIGO SEGUNDO LUGAR.pdf. Acesso em: 13 jun. 2025.

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. W.W. Norton & Company.

Pearce, H. et al. (2022). Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot’s Code Contributions. IEEE Symposium on Security and Privacy.

Kellogg, K. C. et al. (2020). The Algorithmic Accountability Problem. Organization Science.

Mehrabi, N. et al. (2021). A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning. ACM Computing Surveys.

Rajan, K. et al. (2021). Low-Code and No-Code Platforms: A Systematic Mapping Study. IEEE Access.

Ziegler, A. et al. (2022). Measuring GitHub Copilot’s Impact on Productivity. GitHub Blog.

Aprendizagem por Reforço: O que é, Algorithms, Tipos e exemplos. https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/reinforcement-learning.

5 problemas de IA empresarial que pode resolver com a LangChain - Skim AI - https://skimai.com/pt/5-problemas-de-ia-empresarial-que-pode-resolver-com-a-langchain/.