Como utilizar o SearchGPT para criar melhores agentes de IA

O panorama da IA está prestes a mudar radicalmente. O anúncio da OpenAI sobre as capacidades de pesquisa na Web do ChatGPT, ou SearchGPT, representa um passo fundamental para agentes de IA verdadeiramente autónomos que podem aceder, verificar e agir com base em informações em tempo real.

Para as organizações ou indivíduos que constroem e implementam soluções de IA, este desenvolvimento aborda um desafio persistente: como criar sistemas de IA que permaneçam actuais e precisos no nosso mundo em rápida mudança. Até agora, mesmo os agentes de IA mais sofisticados têm sido limitados pelos seus dados de treino, operando dentro de uma bolha de conhecimento que se torna obsoleta no momento em que o treino termina.

As implicações são significativas. Como prevê o diretor de produto da OpenAI, Olivier Godement, "daqui a uns anos, todos os seres humanos na Terra, todas as empresas, têm um agente. Esse agente conhece-nos extremamente bem. Conhece as suas preferências". Mas para chegar a este futuro, os agentes de IA precisam de se libertar das restrições dos dados de treino estáticos.

Quando os dados de treino não são suficientes

As limitações da formação de modelos baseados apenas em dados tornaram-se cada vez mais evidentes à medida que os agentes de IA são utilizados em aplicações do mundo real. Há alguns pontos que os impedem.

Todos os modelos de IA enfrentam um desafio fundamental: o seu conhecimento tem uma data de validade. Quer se trate de eventos actuais, de documentação actualizada ou de informações sobre novos produtos, os modelos de IA tradicionais não conseguem aceder a estas informações, a não ser que sejam reciclados - um processo que é dispendioso e demorado.

O acesso a informações actualizadas é essencial. Os acontecimentos mundiais desenrolam-se de hora a hora, a informação muda constantemente e as necessidades evoluem continuamente. Os agentes de IA que funcionam apenas com dados de treino não podem fornecer as informações em tempo real necessárias para uma tomada de decisão informada.

Talvez o mais crítico, os modelos de formação apenas com dados têm dificuldades na verificação. Quando um Agente de IA Quando uma empresa faz uma afirmação ou fornece informações, os utilizadores precisam de confiar que estas são exactas e actuais. Sem acesso a fontes em tempo real, esta verificação torna-se impossível, conduzindo a potenciais desinformações e problemas de confiança.

A necessidade de soluções de IA mais dinâmicas é evidente em vários domínios:

• Investigação e análise: Os sistemas de IA têm de monitorizar as condições, acompanhar as alterações e identificar as tendências emergentes em tempo real. Os dados de formação de há alguns meses atrás podem não ter em conta mudanças ou desenvolvimentos cruciais.

• Acesso à informação: As aplicações modernas exigem acesso imediato às informações, actualizações e alterações de estado mais recentes. Os agentes de IA têm de fornecer respostas precisas e actualizadas que reflictam a realidade atual.

• Trabalho de conhecimento: Nos domínios em rápida evolução, a compreensão dos últimos desenvolvimentos exige um acesso aos dados em tempo real. Os agentes de IA limitados a dados de treino não podem fornecer as informações atempadas necessárias para um apoio eficaz.

Estas limitações criaram um claro imperativo de mudança. À medida que confiamos cada vez mais nos agentes de IA para nos ajudarem em tarefas complexas, a capacidade de aceder e verificar as informações actuais torna-se não só uma melhoria, mas também uma necessidade.

Por dentro da nova capacidade de pesquisa do ChatGPT

A nova capacidade de pesquisa do ChatGPT ajuda-nos a introduzir uma mudança fundamental na forma como os agentes de IA interagem com o mundo. Ao integrar o acesso à Web em tempo real, o ChatGPT pode agora verificar informações, aceder a dados actuais e fornecer respostas actualizadas. Mas como é que funciona e porque é que é importante?

No fundo, a nova funcionalidade de pesquisa permite ao ChatGPT fazer algo que os humanos tomam por garantido: verificar os factos. Quando questionado sobre eventos actuais, condições de mercado ou qualquer tópico que possa ter mudado desde a sua formação, o ChatGPT pode agora pesquisar na Internet para verificar e atualizar os seus conhecimentos.

Esta capacidade aborda o que Olivier Godement, da OpenAI, identifica como um dos dois principais obstáculos para os agentes de IA: a capacidade de ligação a diferentes ferramentas. A integração da pesquisa é o primeiro passo para que os agentes de IA possam não só aceder à informação, mas também interagir com vários sistemas e ferramentas para realizar tarefas complexas.

Mas isto é mais do que um simples motor de busca ligado a um chatbot. O sistema deve:

• Compreender quando é necessário procurar informações

• Formular consultas de pesquisa eficazes

• Avaliar e sintetizar os resultados

• Integrar esta nova informação com os seus conhecimentos actuais

• Apresentar respostas coerentes e exactas

O resultado é um agente de IA que pode fornecer informações mais fiáveis, actuais e verificáveis - um passo crucial para assistentes de IA fiáveis que podem lidar com tarefas do mundo real.

O fosso entre a pesquisa e a autonomia

Embora a pesquisa na Web represente um avanço significativo, existe ainda um fosso considerável entre as capacidades actuais e os agentes de IA verdadeiramente autónomos. Compreender esta lacuna é crucial para quem trabalha ou implementa soluções de IA.

Estado atual: Recuperação e síntese de informações

Os agentes de IA actuais, mesmo com capacidades de pesquisa na Web, são excelentes:

• Encontrar e sintetizar informações

• Responder a consultas com dados actuais

• Verificação de factos e declarações

• Fornecer respostas contextualizadas

Mas continuam a ser limitados em aspectos cruciais. Há dois grandes obstáculos que têm de ser ultrapassados.

1. O desafio do raciocínio

O primeiro obstáculo é o raciocínio fiável. Embora a OpenAI tenha introduzido o "cadeia de pensamento" nos seus modelos mais recentes, ainda há trabalho a fazer. Os agentes de IA precisam de:

• Processar a informação de forma mais sistemática

• Reconhecer e corrigir os seus próprios erros

• Analisar problemas complexos de forma eficaz

• Tentar abordagens diferentes quando as tentativas iniciais falham

2. A barreira da integração de ferramentas

O segundo grande desafio é ligar os agentes de IA a várias ferramentas e sistemas. Embora a pesquisa seja um primeiro passo crucial, os agentes verdadeiramente autónomos terão de:

• Interface com vários sistemas

• Executar acções em diferentes plataformas

• Tratar dados sensíveis de forma segura

• Gerir fluxos de trabalho complexos

Olhando para o futuro, o caminho do desenvolvimento é claro mas difícil. Os futuros agentes de IA terão de:

• Capacidades de raciocínio melhoradas que podem ser confiadas a tarefas complexas

• Quadros de segurança robustos para o tratamento de informações sensíveis

• Métodos fiáveis para a execução de acções no mundo real

• Mecanismos claros de responsabilização e tratamento de erros

Criar agentes de IA exige que confiemos em que eles realizarão tarefas complexas e tomarão as decisões corretas. Esta confiança só será possível através de avanços tanto nas capacidades de raciocínio como na integração de ferramentas práticas.

A viagem da atual IA com capacidade de pesquisa para agentes verdadeiramente autónomos não se resume ao avanço tecnológico - trata-se de construir sistemas em que se possa confiar para agir no mundo real. Embora a capacidade de pesquisa do ChatGPT seja um avanço significativo, também mostra o trabalho ainda necessário para alcançar a visão de agentes de IA que possam atuar verdadeiramente como assistentes capazes na nossa vida quotidiana.

Conversa sobre números: Primeiros resultados da IA activada pela Web

A integração da pesquisa na Web em agentes de IA não é apenas teoricamente promissora - as primeiras aplicações já estão a mostrar impactos mensuráveis. Vejamos como esta capacidade está a transformar áreas-chave:

Estudos de mercado que nunca dormem

Os estudos de mercado tradicionais podem demorar semanas ou meses. Os agentes de IA com acesso à Web podem agora:

• Monitorizar os movimentos dos concorrentes em tempo real

• Acompanhar as alterações de preços nos mercados

• Identificar as tendências emergentes à medida que vão surgindo

• Compilar e analisar notícias e opiniões sobre as redes sociais

Um processo que antes exigia uma atualização manual constante pode agora ser executado continuamente, fornecendo informações sempre actuais. Por exemplo, um agente de IA pode acompanhar simultaneamente os lançamentos de produtos, as alterações de preços e as reacções do mercado em vários concorrentes - uma tarefa que normalmente exigiria uma equipa de analistas a trabalhar 24 horas por dia.

Apoio ao cliente 2.0

O impacto no apoio ao cliente é particularmente notório. Os agentes de IA com acesso à Web podem:

• Fornecer informações exactas e actualizadas sobre os produtos

• Referência às políticas e procedimentos actuais

• Oferecer soluções relevantes com base em actualizações recentes

• Tratar consultas complexas que exigem informações em tempo real

A diferença é significativa: em vez de orientar os clientes para consultarem sítios Web ou esperarem por agentes humanos, estes assistentes de IA podem aceder e transmitir imediatamente informações actuais, reduzindo drasticamente os tempos de resolução e melhorando as taxas de satisfação.

Pesquisa e análise em tempo real

Talvez o impacto mais transformador seja a investigação e a análise. Os agentes de IA com acesso à Web podem:

• Sintetizar informações de várias fontes actuais

• Cruzar referências de alegações e verificar factos

• Identificar e analisar tópicos de tendência

• Gerar relatórios completos com os dados mais recentes

2025: A IA habilitada para pesquisa remodela o software corporativo

À medida que nos aproximamos de 2025, a integração de capacidades de pesquisa em agentes de IA está a catalisar grandes mudanças na forma como interagimos com a tecnologia. Eis o que é provável que aconteça nos próximos 12 meses:

• Capacidades de raciocínio melhoradas tornam-se padrão nos agentes de IA

• Melhoria da integração entre as capacidades de pesquisa e de ação

• Desenvolvimento de agentes especializados para sectores e tarefas específicas

• Normalização dos protocolos de segurança e verificação

A verdadeira transformação ocorrerá quando os agentes de IA passarem da mera pesquisa e síntese de informação para a sua utilização efectiva. Os desenvolvimentos futuros incluem:

• Agentes de IA que podem executar acções com base em informações em tempo real

• Integração com várias ferramentas e plataformas

• Segurança reforçada e quadros de permissões

• Capacidades de raciocínio mais sofisticadas

Plano de ação para a IA baseada na Web

À medida que as capacidades de pesquisa se tornam padrão nos agentes de IA, é necessária uma estratégia de implementação clara. Aqui está um roteiro prático:

1. Identificar casos de uso de pesquisa de alto impacto

• Tarefas de investigação: Mapear fluxos de trabalho de investigação repetitivos que requerem a síntese de informações de várias fontes da Web

• Actualizações sensíveis ao tempo: Lista de processos que atualmente sofrem de atrasos no acesso a informações em tempo real (por exemplo, monitorização da concorrência, análise de mercado)

• Fluxos de trabalho de verificação de factos: Documentar onde a sua equipa passa o tempo a verificar informações ou a procurar actualizações

2. Preparar a base de dados

• Integração da base de dados de conhecimento: Organize a sua documentação interna e os dados que os agentes terão de consultar juntamente com as pesquisas na Web

• Verificação da fonte: Criar uma lista de fontes e domínios fiáveis para o seu sector

• Modelos de consulta: Desenvolver padrões de pesquisa normalizados para necessidades de informação comuns no seu domínio

3. Comece com implementações de agentes focadas

• Assistente de investigação: Implementar um agente centrado na recolha e resumo de informações a partir de fontes específicas

• Monitor em tempo real: Implementar agentes que monitorizam alterações em sítios Web ou fontes de dados específicos

• Agente de verificação de factos: Criar um agente especializado na verificação de alegações com base em fontes fiáveis da Web

4. Medir e otimizar

• Qualidade da resposta: Controlar a exatidão e a relevância das respostas dos agentes quando combinam dados da Web com conhecimentos internos

• Poupança de tempo: Medir a redução do tempo gasto em tarefas manuais de pesquisa e verificação

• Atualidade da informação: Monitorizar a rapidez com que os seus agentes incorporam novas informações em comparação com os processos manuais

5. Plano de integração avançada

• Ligações API: Identificar quais as ferramentas internas a que os seus agentes terão de aceder para além das pesquisas na Web

• Limites de pesquisa personalizados: Defina parâmetros específicos para o que os seus agentes podem ou não pesquisar

• Protocolos de escalonamento: Estabelecer procedimentos claros para determinar quando é que os agentes devem recorrer à apreciação humana

Esta abordagem estratégica garante que está a maximizar o valor dos agentes de IA com suporte Web, ao mesmo tempo que cria uma base para capacidades mais avançadas à medida que a tecnologia evolui.

A introdução de capacidades de pesquisa na Web para agentes de IA marca um momento crucial na sua evolução de sistemas de conhecimento estáticos para assistentes dinâmicos e em tempo real. Embora subsistam desafios em termos de capacidades de raciocínio e de integração de ferramentas, a capacidade de aceder, verificar e agir com base em informações actuais representa um passo crucial para agentes de IA verdadeiramente autónomos.