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O avanço dos agentes de IA e a transformação da relação entre humanos e máquinas foram o foco da palestra “Agentes: Autonomia e a próxima onda da Inteligência Artificial”, ministrada por Anderson Soares, VP do Centro de Excelência em Inteligência Artificial, durante o São Paulo Innovation Week, nesta quinta-feira (14).
Durante a apresentação, Anderson traçou uma linha do tempo da evolução da inteligência artificial, desde os primeiros sistemas de processamento de linguagem natural até os atuais agentes autônomos capazes de executar tarefas complexas em múltiplas etapas. Para ele, a própria definição de inteligência mudou ao longo das décadas.
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Soares relembrou que os primeiros avanços computacionais já representavam saltos tecnológicos significativos para a humanidade. “Naquela época, obviamente isso foi uma grande evolução porque você fazia tudo de uma maneira muito arcaica, muito manual, mas isso já trouxe um salto absolutamente relevante a ponto de colocar o homem na Lua”, disse.
Um dos pontos centrais da palestra foi a chegada da chamada “era agêntica”, em que inteligências artificiais passam a dividir problemas complexos em diversas subtarefas e executá-las de maneira autônoma. Para Anderson, isso representa uma mudança estrutural na forma como softwares serão utilizados daqui para frente.
“A possibilidade da gente conseguir agora atacar tarefas que envolvem múltiplas etapas é uma coisa transformadora. Aí sim a gente começa a entrar na era de conseguir produzir soluções, porque a maioria dos problemas que a gente quer resolver são extremamente complexos e cheios de passos”, explicou.
O especialista comparou os grandes modelos de linguagem aos sistemas operacionais modernos. “A gente começa a entrar numa era em que os Large Language Models são praticamente sistemas operacionais”, afirmou. Segundo ele, o modelo principal funciona como um núcleo capaz de entender comandos humanos, dividir atividades e coordenar diferentes agentes especializados. “Hoje, a maioria das soluções que a gente tá construindo envolve um LLM orquestrador e LLMs específicos”, completou.
Na visão de Anderson, essa evolução deve transformar completamente interfaces digitais tradicionais, reduzindo a dependência de menus, formulários e etapas manuais.
Apesar do potencial, o pesquisador destacou que ainda existem obstáculos importantes para a popularização dos agentes autônomos. Entre eles estão confiabilidade, observabilidade, custo computacional e dificuldades no planejamento de longo prazo.
Para o pesquisador, a inteligência artificial está deixando de ser apenas uma ferramenta conversacional para se tornar um sistema capaz de executar ações concretas e resolver problemas complexos. “A gente sai dessa era de conversar com a máquina, que é legalzinha para caramba, mas habilita a gente a fazer realmente coisas extremamente complexas daqui para frente”, concluiu.
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