O que um agente de IA significa para treinamento e desenvolvimento? 

Por Paul Andrews, originalmente em inglês no blog Performance Matters da GP. 

À medida que a inteligência artificial (IA) continua a evoluir, um dos avanços mais empolgantes é o agente de IA. Esse tipo de IA pode definir e alcançar seus próprios objetivos de forma autônoma, assim como um carro autônomo navega pelas estradas e toma decisões sem intervenção humana. 

Em Treinamento e Desenvolvimento (T&D), o agente de IA tem o potencial de revolucionar a forma como as organizações treinam, desenvolvem e apoiam sua força de trabalho. 

Desafios com ferramentas genéricas de IA 

Muitas organizações experimentaram ferramentas genéricas de IA para criar conteúdo, fazer recomendações de aprendizagem e fornecer suporte de desempenho. No entanto, essas ferramentas muitas vezes ficam aquém por várias razões. 

Produção medíocre: modelos genéricos de IA geralmente carecem da especialização necessária para um design instrucional eficaz. Pense nisso como uma receita sem o toque de um chef. Pode ter todos os ingredientes, mas não terá o mesmo sabor. Isso frequentemente resulta em conteúdos de aprendizagem pouco inspiradores ou ineficazes. 

Pouca compreensão contextual: modelos de IA treinados em conjuntos de dados amplos podem não compreender totalmente as necessidades únicas de aprendizagem de uma organização. É como usar uma roupa tamanho único: raramente serve perfeitamente. Isso pode levar a recomendações imprecisas ou irrelevantes. 

Problemas de sobrecarga de dados: quando as organizações inserem grandes quantidades de dados não estruturados em ferramentas de IA, os resultados podem ser confusos, contraditórios ou até incorretos. Imagine tentar encontrar um livro específico em uma biblioteca onde todos os livros estão espalhados aleatoriamente. Organizar e fazer uma curadoria desses dados de forma adequada é essencial para evitar esses problemas.

Os dados de que a IA precisa 

A IA funciona melhor quando processa dados organizados e curados, que reflitam conhecimento preciso e atualizado. O desafio surge quando a IA encontra formatos complexos, como pacotes SCORM (um padrão para conteúdo de eLearning) ou dados muito tabulados (como planilhas com muitas linhas e colunas), que podem ser difíceis de interpretar. 

Transformar materiais de aprendizagem em formatos legíveis para a IA é crucial para obter resultados significativos. Pense nisso como traduzir um livro para um idioma que a IA possa entender. 

Além disso, como os modelos de IA dependem fortemente dos dados usados em seu treinamento, eles podem produzir resultados enganosos se processarem informações desatualizadas ou conflitantes. Por exemplo: suponha que você forneça a um modelo de linguagem (LLM) todos os cursos de treinamento da sua organização. Alguns cursos antigos podem conter informações que entram em conflito com os mais recentes. Outras vezes, pode haver dados propositalmente falsos em questões de avaliação. Isso pode gerar problemas, pois a IA não consegue distinguir entre informações verdadeiras e falsas. Se a IA usar dados incorretos para gerar materiais de aprendizagem ou recomendações, isso pode causar desinformação e confusão entre estudantes. 

É aqui que humanos desempenham um papel fundamental. 

Como a IA não pode entender o contexto ou a veracidade dos dados que processa, todos os seus dados precisam passar por um processo de validação. Validar os dados garante que as informações usadas pela IA sejam precisas e confiáveis. É como revisar um documento para encontrar e corrigir erros antes da publicação. Essa etapa ajuda a manter a qualidade e a confiabilidade dos resultados gerados pela IA.

O que é um agente de IA? 

Um agente de IA (também chamada IA agente) vai além da simples automação, seguindo um processo estruturado para alcançar resultados complexos. Imagine que você tem a transcrição de um vídeo de um webinar e quer criar um quiz com base nele. Um único prompt não será suficiente. Isso porque criar um quiz significativo envolve várias etapas, como limpar a transcrição para remover dados desnecessários, identificar pontos-chave de aprendizagem e, em seguida, gerar perguntas relevantes seguindo regras específicas. 

Essa divisão lógica pode ser incorporada em um agente de IA, de forma que as pessoas usuárias não precisem criar prompts manuais a cada vez, já que ele entende o objetivo e pode gerenciar subtarefas de forma autônoma. 

Componentes-chave do agente de IA 

Orquestrador: pense nele como um gerente de projetos em um ambiente corporativo. Ele supervisiona todo o processo, dividindo a tarefa principal em tarefas menores e atribuindo-as às partes adequadas. 

Chamada ao LLM: em várias etapas, o sistema usa um LLM para processar e refinar dados, garantindo resultados precisos e significativos. O LLM funciona como um analista de negócios que coleta e processa informações para criar relatórios detalhados. 

Sintetizador: esse componente final é como um especialista em controle de qualidade, que compila todas as informações processadas, garantindo que o conteúdo gerado atenda aos objetivos pretendidos e seja coeso e bem estruturado.

Benefícios do agente de IA 

Diferente das ferramentas tradicionais de IA, que exigem prompts humanos constantes, o agente de IA opera de forma mais independente. Ele pode: 

O agente de IA simplifica fluxos de trabalho complexos. É como ter um assistente competente que entende seus objetivos, realiza tarefas de forma eficiente e revisa o próprio trabalho. 

Como agentes de IA podem se autoavaliar e trabalhar com outros agentes 

Agentes de IA não funcionam isoladamente, podendo avaliar seu próprio desempenho e colaborar com outros sistemas de IA. Eles são como membros de uma equipe de negócios bem coordenada, cada um com um papel específico. Essa equipe trabalha em conjunto de forma eficiente para alcançar o resultado desejado sem precisar de supervisão constante. Confira como esses agentes podem atuar juntos: 

Agente de conteúdo de aprendizagem: imagine este agente como um pesquisador. Ele extrai tópicos de uma transcrição de vídeo, da mesma forma que um pesquisador coleta informações de várias fontes. Ele utiliza processamento de linguagem natural, uma tecnologia que ajuda os computadores a entender e processar a linguagem humana, para identificar pontos e temas-chave. 

Agente de currículo: este agente atua como um planejador de projetos. Ele pega os tópicos identificados pelo pesquisador (o agente de conteúdo de aprendizagem) e os estrutura em um módulo de aprendizagem, organizando o conteúdo de uma forma que faça sentido para a aprendizagem. 

Agente de avaliação: pense neste agente como um especialista em controle de qualidade. Ele gera questionários com base no módulo de aprendizagem criado pelo planejador de projetos (o agente de currículo). O especialista em controle de qualidade garante que os questionários estejam alinhados com os objetivos e o conteúdo da aprendizagem. 

Agente de feedback: este agente é como um analista de desempenho. Ele analisa as interações de estudantes com os questionários e módulos de aprendizagem, analisando seus respectivos desempenhos. Em seguida, ele refina o conteúdo ao longo do tempo, fornecendo feedback personalizado para aprimorar os materiais de aprendizagem.

Benefícios dos agentes de IA colaborativos 

Eficiência: ao dividir as tarefas entre agentes especializados, o processo geral se torna mais eficiente, assim como em uma equipe de negócios, onde cada membro se concentra em sua área de especialização. 

Colaboração: agentes de IA podem trabalhar juntos para realizar tarefas complexas. Essa abordagem colaborativa permite que diferentes agentes especializados cuidem de partes específicas de um fluxo de trabalho. 

Precisão: cada agente se concentra em sua função específica, garantindo maior precisão em seus resultados, semelhante a como um especialista em uma equipe de negócios garante um trabalho de alta qualidade em sua área. 

Autoavaliação: agentes de IA podem avaliar seu próprio desempenho. Isso significa que eles podem monitorar seus resultados, verificar a precisão e ajustar conforme necessário. 

Melhoria contínua: ciclos de feedback permitem que os agentes aprendam com seu desempenho e melhorem ao longo do tempo.

Exemplos agente de IA em T&D 

Em T&D, os agentes de IA podem desempenhar diversas funções que aprimoram tanto a entrega de conteúdo quanto as experiências de aprendizagem personalizadas: 

Analisadores de conteúdo de aprendizagem: a IA processa grandes volumes de materiais de treinamento, extraindo conceitos-chave e resumindo informações essenciais. Isso auxilia na criação de conteúdo de aprendizagem conciso e relevante. 

Assistentes de design instrucional: a IA ajuda a criar objetivos de aprendizagem, esboços de cursos e questões de avaliação alinhados às melhores práticas. Essa função é crucial para garantir que o conteúdo instrucional seja eficaz e envolvente. 

Instrutores de aprendizagem personalizada: a IA recomenda caminhos de aprendizagem personalizados com base na função, nível de experiência e objetivos de carreira do funcionário. Isso garante que o desenvolvimento seja relevante e direcionado, aprimorando a experiência de aprendizagem. 

Recomendações de cursos orientadas por IA e mentoria em tempo real: os agentes de IA podem sugerir treinamentos relevantes, adaptados às funções e ao histórico de aprendizagem. Agentes de mentoria em tempo real, como chatbots, fornecem conhecimento sob demanda e respondem a perguntas relacionadas a tarefas, apoiando as pessoas funcionárias imediatamente.

Como agentes de IA podem trabalhar com o ambiente mais amplo de tecnologias de aprendizagem 

Agentes de IA não substituem as ferramentas de Treinamento e Desenvolvimento existentes; ela as aprimora, integrando-se perfeitamente aos ecossistemas de aprendizagem existentes. 

Integração com sistemas de gestão de aprendizagem (LMS): agentes de IA podem trabalhar dentro de um LMS para automatizar recomendações de cursos e acompanhar o progresso de estudo. Essa integração proporciona experiências de aprendizagem personalizadas e melhora os resultados gerais da aprendizagem. 

Complementando ferramentas de criação de conteúdo: os agentes de IA podem complementar as ferramentas de criação de conteúdo, permitindo a geração de materiais de aprendizagem adaptáveis, de acordo com as necessidades organizacionais. Isso aumenta a eficiência e a eficácia da produção de conteúdo. 

Aprimorando sistemas de suporte ao desempenho: os agentes de IA podem fornecer insights contextuais em fluxos de trabalho digitais, garantindo que estudantes recebam orientações oportunas e relevantes durante a execução de suas tarefas. Esse recurso oferece suporte às pessoas funcionárias em tempo real e aprimora seu desempenho.

O futuro dos agentes de IA em T&D 

À medida que as organizações adotam soluções de aprendizagem orientadas por IA, o agente de IA terá papel central em tornar o treinamento mais adaptativo, personalizado e eficiente. 

Com a implementação cuidadosa, equipes de T&D poderão se concentrar menos na geração de conteúdo e mais em iniciativas estratégicas de alto valor. Esse modelo reforça a colaboração humano e IA, em que a tecnologia assume tarefas repetitivas e intensivas em dados, liberando profissionais para focar no que exige criatividade, estratégia e interação humana. 

Como está o seu preparo para explorar as possibilidades dos agentes de IA em sua estratégia de T&D?