Por Diogo Bernardelli, Head Of Engineering da Inner AI
No final primeiro semestre, São Francisco (EUA), reforçou sua imagem de polo da tecnologia e sediou pela 2ª vez o AI Engineer World's Fair, um evento que reuniu especialistas e engenheiros de empresas como Open AI, Anthropic e Perplexity e também entusiastas da inteligência artificial (IA) para discutir os próximos rumos e tendências da tecnologia. O encontro evidenciou que estamos deixando a fase inicial de hype da ferramenta para adentrar em um novo momento que será definitivo no processo de lapidação e aplicação de soluções para empresas.
À primeira vista, posso soar alarmista ao afirmar que chegamos a este ponto, principalmente por se tratar de uma tecnologia tão nova. Contudo, acredito que tal conjuntura represente rigorosamente o contrário, sendo uma base fundamental para a construção de uma jornada mais eficiente e robusta a longo prazo.
Apesar do potencial transformador da IA, a rápida adoção inicial, impulsionada pelo medo de ficar para trás, nem sempre foi acompanhada por uma estratégia sólida. Agora, é hora de ir além do hype e buscar a compreensão profunda das reais possibilidades da tecnologia. Nesse cenário, três direções se destacam: RAG (Retrieval-Augmented Generation), AI Agents e Evals. Juntas, essas tendências representam a IA em sua fase de maturidade, onde a tecnologia se torna uma ferramenta poderosa para otimizar processos, resolver problemas complexos e impulsionar o crescimento dos negócios.
Futuro palpável
O RAG revoluciona a inteligência artificial ao combinar a recuperação de informações de diversas fontes em tempo real com a geração de conteúdo. Imagine relatórios automáticos a partir de dados complexos, traduções instantâneas de documentos técnicos ou respostas precisas a perguntas complexas de clientes. A IA não se limita mais ao seu conhecimento pré-treinado, mas consulta bases de dados confiáveis para fornecer informações completas e atualizadas, análise e geração de conteúdos, entre outros pontos.
Agentes de IA: autonomia e inteligência para resolução de problemas
Em contraste com chatbots, agentes de IA são programas autônomos e inteligentes que operam sem intervenção humana constante. Eles se adaptam ao ambiente, coletam dados, e tomam decisões para alcançar objetivos predefinidos. Imagine um agente de IA em um call center: ele interage com clientes, faz perguntas, pesquisa em bases de dados e oferece soluções personalizadas. Se necessário, ele encaminha o problema para um atendente humano. A autonomia e inteligência dos agentes de IA os tornam ferramentas valiosas para otimizar processos e resolver problemas complexos.
Até por isso, a grande expectativa e tendência do mercado passa pela combinação cada vez mais intrínseca entre as duas ferramentas. Essa sinergia entre agentes de IA e RAG abre caminho para a automação de tarefas complexas, combinando a performance e escalabilidade dos agentes com a eficiência e precisão do RAG.
Evals: a chave para a IA confiável e eficaz
Já o Evals se destaca como uma ferramenta crucial para garantir o funcionamento contínuo e confiável da IA. Por meio da avaliação contínua de desempenho, o Evals permite que empresas monitorem e ajustem a eficácia de seus modelos de IA, identificando falhas, sugerindo melhorias e garantindo a melhor usabilidade das aplicações. Essa tecnologia representa uma tendência crucial para o futuro, impulsionando sua efetividade e confiabilidade no mercado.
O RAG, os AI agents e o Evals são exemplos de recursos que devem liderar o processo de reaprumo da IA no mercado corporativo, intensificando a forma como as ferramentas representam melhorias verdadeiramente reais e palpáveis. Esse período de entrega de resultados e busca pela melhor aplicabilidade tende a definir o real impacto do futuro da IA, focando em soluções e serviços que tragam valor agregado e impacto significativo na vida das pessoas.