A Microsoft aproveita o evento Ignite 2024 para estabelecer sua perspectiva sobre a inteligência artificial em empresas.
Em 2024, durante o Microsoft Ignite, a Microsoft encerrará sua relação com os chatbots. Isso não se deve ao afastamento da empresa das interfaces de linguagem natural, mas sim ao foco em aplicar o conhecimento adquirido com seus primeiros Copilots e direcionar esforços para obter ganhos concretos de produtividade por meio de modelos de linguagem extensos (LLMs).
Não é surpreendente que os chatbots impulsionados por LLM sejam uma novidade interessante com funcionalidades úteis de geração de texto. A Microsoft está explorando novas maneiras de utilizá-los, começando por integrá-los ao conteúdo corporativo por meio do Microsoft 365 Copilot e, em seguida, incorporando ferramentas para interagir com serviços baseados em OpenAPI em sua plataforma central de inteligência artificial, o Semantic Kernel.
Muitos esforços da Microsoft no último ano foram dedicados ao desenvolvimento de ferramentas voltadas para o que eles denominam de “Inteligência Artificial Autônoma”. Essa AI autônoma combina diversas técnicas de desenvolvimento baseadas em LLM para criar automação de processos que transformam consultas em linguagem natural em transações que operam em endpoints de serviço específicos. Essa abordagem é fundamentada no conceito de agentes autônomos com mais de 30 anos.
Crie agentes de baixo código utilizando Copilot Studio.
Novas tecnologias, como o Azure AI Foundry, estão impulsionando a transição para a utilização de IA em larga escala. A Microsoft está disponibilizando essas ferramentas para seus desenvolvedores sem experiência em programação no Copilot Studio. O objetivo é capacitar usuários de negócios envolvidos em processos complexos a desenvolver agentes de IA, simplificando suas tarefas.
Alguns dos recursos do Copilot Studio que foram apresentados durante o Ignite 2024 foram previamente divulgados em um evento realizado em Londres cerca de um mês antes. Durante o Ignite, a Microsoft forneceu informações adicionais importantes, contextualizando o assunto e demonstrando a integração do desenvolvimento de código baixo com aplicativos de inteligência artificial mais avançados construídos com o Azure AI Foundry.
Unir a inteligência artificial personalizada e pré-embalada dessa maneira está alinhado com o modelo de equipes de fusão, o qual conecta aplicativos da Power Platform com o processo de desenvolvimento. Isso possibilita a construção e otimização de modelos de inteligência artificial personalizados, os quais podem ser facilmente integrados às aplicações dos usuários usando o Azure, juntamente com as devidas regras de segurança e APIs.
Integrando a Plataforma de Energia ao ambiente global do programador.
A Power Platform se destacou do restante do conjunto de ferramentas de desenvolvimento da Microsoft por uma razão prática. Foi separada para ser comercializada em um mercado diferente e para evitar confusão com outras ferramentas. Ela se tornou a substituição lógica para ferramentas como o clássico Video Basic e Silverlight, criando sua própria linguagem de programação baseada em Funções do Excel. Seus conectores e ações são o principal elo com o ecossistema mais amplo da Microsoft. No entanto, esse modelo está evoluindo, com a plataforma de IA em rápido desenvolvimento do Copilot Studio liderando o caminho.
Uma parte da mudança advém do reconhecimento da Microsoft de que a automação de processos requer uma contribuição significativa do setor de negócios juntamente com a expertise em tecnologia. A IA Agentic demandará habilidades de programação e modelagem de processos para construir um conjunto de assistentes de IA que suportem um extenso fluxo de trabalho. Ao combinar diferentes agentes de IA em um conjunto, é possível utilizar os modelos adequados para cada etapa do processo. Por exemplo, um modelo OCR pode ser utilizado para alimentar uma ferramenta que utiliza o Microsoft 365 Copilot para agendar o técnico de manutenção de campo apropriado para resolver uma falha específica em um componente.
Utilizando o Copilot Studio em conjunto com o SDK do Microsoft 365 Agent.
Uma das novidades mais empolgantes reveladas no Ignite foi um conjunto de ferramentas para desenvolver Agentes usando Microsoft 365. Essas ferramentas possibilitam integrar aplicativos do Copilot Studio ao seu código em C#, com planos futuros de suporte para Python e Node.js. A nova SDK não só conecta Azure AI Foundry e Copilot Studio, mas também viabiliza a colaboração com plataformas de inteligência artificial de outros provedores.
O SDK do Microsoft 365 Agent possui quatro elementos essenciais e disponibiliza diversas interfaces de usuário, incluindo o Microsoft 365 Copilot com recursos como as páginas do Copilot, para Teams e Slack. A base de dados provém de serviços como o Microsoft Graph, Azure Fabric e Azure AI Search. Todo o processo é coordenado pelo Kernel Semantic, com suporte dos agentes do Copilot Studio e do Azure AI Foundry.
A integração bidirecional entre o Copilot Studio e o Microsoft 365 Agent SDK permite que você amplie as capacidades de um Agente Copilot usando o Semantic Kernel, acrescentando memória e habilidades, ou que seu código em C# acesse um Agente Copilot já existente sem a necessidade de desenvolver integrações de API, graças à biblioteca de conectores da Power Platform.
Ao combinar essas duas ferramentas, é possível ampliar sua abrangência, permitindo a presença de Agentes Copilot em mais de 15 canais, que vão desde bate-papo e e-mail até SMS e Equipes. Se você já utilizou o Bot Framework inicial para criar chatbots simples, é provável que esteja familiarizado com a maioria desses canais. O Microsoft 365 Agent Framework é a evolução desse sistema, assim como o Copilot Studio foi desenvolvido com base no serviço original do Power Virtual Agents.
Um futuro agente versátil
Essa combinação de programação de baixo código e programação avançada proporciona grande flexibilidade em termos de plataformas, permitindo que você personalize os recursos necessários para construir e implementar o fluxo de trabalho ideal para o seu processo de negócios específico. Anteriormente, a transição de um protótipo da Power Platform para um aplicativo totalmente gerenciado costumava ser desafiadora, mas essa abordagem agora possibilita que equipes de negócios identifiquem problemas e testem soluções de fluxo de trabalho de forma ágil, as quais podem ser integradas em um projeto de automação de processos empresariais mais amplo.
Existem mais aspectos importantes na criação de agentes eficazes do que simplesmente escrever código. É necessário contar com boas fontes de dados e uma variedade de modelos ajustáveis. A mais recente atualização do Copilot Studio aproveita a ferramenta de indexação de vetores do Azure AI Search para disponibilizar fontes de dados para ferramentas que utilizam geração aumentada de recuperação (RAG), com recursos extras para auxiliar nas respostas ajustadas e reduzir os riscos de respostas incorretas geradas por LLMs. Além disso, será possível utilizar o Sistema de Controle Copilot para implementar políticas adequadas visando gerenciar os serviços, incluindo a adição de controles de acesso para mitigar o risco de vazamento de dados confidenciais durante as operações dos agentes.
Será interessante observar como ferramentas semelhantes evoluem além dos métodos de trabalho tradicionais, com a próxima geração de modelos de inteligência artificial assumindo o controle direto dos computadores dos usuários e automatizando processos que vão desde o data center até os desktops. Embora as APIs GraphQL da Microsoft 365 permitam que as atuais inteligências artificiais interajam com os aplicativos de produtividade comuns, ainda há muitos aplicativos corporativos com interfaces personalizadas construídas com ferramentas como o Visual Basic, os quais atualmente não são acessíveis para a maioria das ferramentas de inteligência artificial.
O que vem a seguir? Profissionais no local de trabalho.
Não é complicado pensar em utilizar uma ferramenta de automação de fluxo de trabalho de desktop, como o Power Automate, para identificar as telas e controles de aplicativos necessários para concluir um fluxo de trabalho que combina desktop e nuvem. Depois de identificados, um LLM avançado pode reagir a eventos em um fluxo de trabalho, controlando os aplicativos e automatizando interações do usuário, o que antes poderia causar atrasos em um processo de negócios.
Ao considerar a integração de agentes para aplicativos sem API em ambientes além do desktop do Windows, surge uma perspectiva interessante, especialmente se as interações puderem ser realizadas por meio de PCs em nuvem hospedados no Azure, sem interferir nas atividades habituais do usuário. A utilização de agentes de IA em processos de automação robótica sugere a relevância do uso de serviços como o Windows 365 como parte de um conjunto de ferramentas que facilitam a ampla implementação dessas tecnologias, mesmo em aplicações antigas que não foram projetadas com recursos de aprendizado de máquina.
A Microsoft decidiu concentrar a maior parte de seus recursos de inteligência artificial na automatização de processos de negócios para controlar transações baseadas em fluxos de trabalho extensos, utilizando um mecanismo de orquestração para gerenciar o contexto. Isso envolve a cooperação entre programadores e usuários. Ao oferecer diferentes opções para combinar ferramentas de baixo código com plataformas de desenvolvimento convencionais, os usuários podem escolher a abordagem mais adequada com base em sua experiência com IA e suas exigências empresariais.
Como de costume, é uma abordagem prática para introduzir uma nova tecnologia. Essa tecnologia pode evoluir rapidamente com a chegada de novas ferramentas e modelos, o que certamente acontecerá – e mais rapidamente do que se imagina.