Tentando acompanhar a IA | Edição 128

Olá Pessoal!!

Hoje queria compartilhar uma dúvida que percebo com frequência em conversas e treinamentos que tenho dado de IA.

Imagina que eu queira fazer uma análise aprofundada sobre o impacto do tarifaço no setor sucroenergético.

Qual a diferença entre usar uma IA generativa padrão de mercado (ChatGPT, Claude, Qwen, DeepSeek, etc) com recurso de análise profunda (Ex: deep research) ou construir um agente autônomo que faça essa pesquisa para mim?

Vou tentar abordar de forma simples para você entender as vantagens de usar um caminho ou outro na sua empresa...

#_Contexto

Modelos de IA generativa padrão (ex: ChatGPT) são ótimos para análises pontuais, respondendo perguntas ou realizando buscas profundas quando solicitados.

Já um agente autônomo é uma camada a mais de inteligência, com maior capacidade de planejar tarefas sozinho, executar ciclos de pesquisa, armazenar na memória, interagir com APIs ( sistemas externos como uma fonte de governo, bolsa de valores, crm interno, etc ), refinar resultados e até gerar alertas ou relatórios periódicos enviando no seu email, teams ou whatsapp.

#_Diferença_Principal

IA Generativa + Busca e análise profunda (Deep Research): entrega uma análise única, baseada na pesquisa do momento. Se eu precisar atualizar ou aprofundar pontos, tenho que pedir novamente.

Agente Autônomo: recebe um objetivo amplo e por ter uma capacidade de tomar decisões, busca dados continuamente, refina cenários, monitora novas informações e gera resultados recorrentes, com pouca intervenção humana.

#_Exemplo_Prático_1

Usando o assistente de uma IA generativa padrão (ex: Gemini, ChatGPT, etc)

Prompt: "Faça uma análise profunda do impacto do tarifaço no setor sucroenergético brasileiro."

A IA:

• Pesquisa fontes confiáveis disponíveis.

• Monta um relatório único com estimativas, cenários e conclusões.

• Se amanhã houver novas medidas do governo, é necessário pedir a análise novamente.

#_Exemplo_Prático_2

Usando um agente criado pela empresa para esse tipo de tarefa.

Eu defino um objetivo.

Objetivo: "Monitore o impacto do tarifaço no setor sucroenergético, atualize análises semanais e me alerte para mudanças críticas."

O agente:

• Pesquisa continuamente fontes governamentais, indicadores de preços, dados de exportação e relatórios de mercado.

• Reavalia cenários quando surgem novas notícias.

• Armazena histórico para análise de tendências.

• Gera relatórios automáticos e envia alertas quando detecta riscos relevantes.

Ou seja, poderia, toda segunda-feira, enviar para os diretores uma nova avaliação de cenário.

O agente poderia, por exemplo, detectar que o preço do açúcar subiu 15% em uma semana e automaticamente gerar um alerta: 'Atenção: variação crítica detectada no mercado de açúcar - análise detalhada em anexo

Em resumo, o "Busca e Análise Profunda`" é excelente para consultas pontuais, enquanto o "Agente autônomo" é mais adequado para necessidades contínuas, análises dinâmicas e processos que exigem automação e menor dependência de prompts humanos*.

A tecnologia de agentes está evoluindo rápido e, para casos como este, pode trazer muito mais valor no médio e longo prazos.

Importante destacar que aqui usei um único exemplo e uma abordagem bem simples. O tema é bem mais amplo e mais técnico, mas o objetivo é passar uma visão macro desse tema.

Espero que seja útil para alguém de vocês!!!

Sobre o autor:

Rogério Coutinho da Silva

rogerio.coutinho.silva@gmail.com 

https://www.linkedin.com/in/rogerio-coutinho-silva/

Engenheiro de Computação formado pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Sócio-fundador da Podium Tecnologia (Consultoria especializada em Governança de Segurança da Informação, Privacidade e Continuidade de Negócios) e da SimpleWay (Plataforma de Governança de Segurança Cibernética, Privacidade e IA).

Foto de Solen Feyissa na Unsplash