Nota: Este artigo foi escrito originalmente em inglês e traduzido com a ajuda de tecnologia de inteligência artificial. Fizemos o possível para que a tradução fosse tão precisa e valiosa quanto o original, preservando seus detalhes e nuances.
Observamos um grande salto na tecnologia de inteligência artificial (IA) nos últimos anos. Enquanto antes conhecíamos apenas IAs mais simples, como chatbots, reconhecimento facial e Google Maps, hoje temos IA mais avançada com funções mais inteligentes e complexas. No passado, as tarefas de marketing eram feitas manualmente, mas agora mais profissionais de marketing estão usando IA para simplificar seu trabalho. De fato, cerca de 63% dos profissionais pesquisados estão planejando incorporar IA ou Machine Learning (ML) em suas campanhas de influenciadores, o que significa que veremos mais marcas usando IA para marketing de influenciadores. Para trabalhar de forma eficiente, é importante que os profissionais de marketing compreendam qual tipo de IA os ajudará mais.
Com os rápidos avanços na inteligência artificial, os tipos de IA estão se tornando mais variados, e às vezes pode ser confuso acompanhá-los. Um exemplo é o tipo que vamos discutir hoje: agentes de IA e IA agêntica. Recentemente, esses termos têm aparecido em várias notícias de tecnologia, e é possível que algumas pessoas pensem que são apenas maneiras diferentes de dizer a mesma coisa ou até mesmo intercambiáveis. Na realidade, embora soem semelhantes, agentes de IA e IA agêntica são basicamente diferentes, e essa distinção pode ter um impacto significativo.
Compreender a diferença é necessário para que as marcas possam tomar decisões bem-consideradas sobre qual tipo de IA adotar, bem como os potenciais benefícios e riscos que podem enfrentar. No final, isso afetará como as marcas constroem relacionamentos, geram resultados e prosperam a longo prazo.
Agora, vamos dar uma olhada mais de perto nos agentes de IA e na IA agentica, e então comparar qual é melhor, mais segura e mais eficaz para as marcas.
O que são agentes de IA e IA agentiva?
Antes de decidir qual é o melhor para a sua marca e estratégias de marketing, é importante entender o que eles são e do que são capazes.
Vamos começar com agentes de IA. Um agente de IA é um programa de software que atua de forma autônoma para alcançar objetivos específicos, realizando tarefas em nome de usuários ou outros sistemas. Os agentes de IA operam com base em regras ou instruções predefinidas e podem interagir com seu ambiente para atingir os objetivos. Na vida real, os agentes de IA podem ser vistos na forma de chatbots de suporte, assistentes pessoais e sistemas de recomendação. No contexto do marketing de influência, qualquer plataforma de marketing de influência impulsionada por IA que possa detectar fraudes em redes sociais é classificada como um agente de IA. Devido à sua funcionalidade, até 82% das empresas pesquisadas planejam integrar agentes de IA nos próximos três anos.
Por outro lado, você pode ter ouvido falar sobre a IA agencial em todos os lugares desde o lançamento do Manus AI em 6 de março. Desenvolvido por uma startup chinesa, ele rapidamente chamou a atenção dos entusiastas de IA devido às suas características sofisticadas. Ele pode planejar, executar e refinar múltiplas tarefas de forma independente ao mesmo tempo, até mesmo fluxos de trabalho complexos, como análise de dados, geração de relatórios e automação web sem precisar de intervenção constante do usuário. Manus é o exemplo mais recente de IA agencial, que muitos consideram ser o software que marca o início de uma nova era na IA.
Então, o que exatamente é a IA agênica? Em contraste com agentes de IA, a IA agênica é um sistema avançado de IA projetado para tomar decisões de forma autônoma, alcançar objetivos complexos com supervisão humana mínima e se adaptar a ambientes em mudança. Diferente da IA generativa ou agentes de IA que são mais reativos ao input do usuário, a IA agênica adota uma abordagem proativa. Esta IA autônoma pode aprender e se adaptar de forma independente a novas situações sem precisar seguir regras predefinidas.
Um exemplo de IA agencial é a Darktrace, uma empresa de cibersegurança de IA que usa IA agencial para detectar, auto-aprender e responder de forma autônoma a potenciais ameaças cibernéticas em tempo real.
Como eles são diferentes?
Nível de autonomia
Os agentes de IA são como assistentes robóticos que seguem um conjunto rígido de regras. Eles só fazem o que você lhes manda e precisam de instruções atualizadas se você quiser que façam outras coisas. Como os agentes de IA não têm suas próprias opiniões ou pensamentos, os julgamentos ou decisões que tomam são baseados em regras predefinidas, algoritmos e padrões. Por exemplo, um chatbot só pode responder a consultas específicas para as quais foi treinado, e precisa de atendimento ao cliente humano para responder a perguntas fora disso.
Por outro lado, os sistemas de IA agêntica são muito autônomos e independentes. Eles são capazes de tomar decisões independentes, aprender com suas ações e com o ambiente. Suas capacidades são muito mais avançadas do que as dos agentes de IA. Eles podem identificar e perseguir proativamente objetivos estratégicos, avaliar opções para tomar decisões razoáveis e até mesmo adaptar-se em tempo real. Por exemplo, um veículo autônomo é capaz de tomar decisões de direção em tempo real com base nas condições de tráfego e de estrada sem precisar de intervenção humana.
Simplificando, se agentes de IA são como alguém que só pode cozinhar seguindo uma receita certa, IA agente é como um chef que pode criar novos pratos com base no que está disponível e sempre desenvolve um menu mais variado e delicioso.
2. Orientado a tarefas vs orientado a objetivos
Agentes de IA são orientados por tarefas. Seu propósito é executar funções específicas, como classificar e-mails, definir lembretes, lidar com tarefas de atendimento ao cliente, identificar potenciais influenciadores usando dados de suas contas e detectar fraudes. A IA agêntica é mais do que isso. Eles têm objetivos mais complexos e podem ajustar estratégias dependendo da situação para alcançar esses objetivos. A IA agêntica não vive por instruções rígidas, eles se concentram em como atingir resultados desejados, operam independentemente e decidem tudo o que consideram importante.
3. Capacidades de aprendizagem e tomada de decisão
Tanto os agentes de IA quanto a IA agêntica são excelentes em realizar suas tarefas, mas ainda são diferentes. Enquanto agentes de IA podem realizar tarefas precisas com precisão ao analisar padrões, eles carecem de aprendizado independente e tomada de decisão. Eles não se adaptam ou evoluem por conta própria, a menos que o usuário os atualize ou forneça mais dados ou insumos. Sua melhoria também é limitada apenas à atualização de informações e precisão, mas eles não podem mudar seu processo de tomada de decisão. Intervenções humanas ainda são muito predominantes para agentes de IA.
A IA agentica possui habilidades de aprendizado mais avançadas, podendo aprender fazendo - ficando mais inteligente à medida que trabalha, sem qualquer supervisão humana. Esse aprendizado não apenas a ajuda a trabalhar melhor, mas também melhora seu processo de tomada de decisões e capacidade de criar novas soluções, tudo isso sem necessidade de intervenção humana.
Como eles funcionam de forma diferente no marketing de influenciadores
40,9% dos participantes da pesquisa do Influencer Marketing Hub acreditam que a IA vai revolucionar o marketing de influenciadores. Bem, talvez não estejamos muito longe de ver isso acontecer em breve. Na verdade, já vimos um pouco dessa 'revolução' com a existência de plataformas de marketing de influenciadores impulsionadas por IA. É assim que agentes de IA e IA agentica podem auxiliar os esforços de marketing de influenciadores:
Agentes de IA em marketing de influenciadores
Agentes de IA no marketing de influência geralmente lidam com tarefas repetitivas e trabalhosas, como descoberta e contato de influenciadores. Para realizar essas tarefas, eles seguem regras ou algoritmos predefinidos. Isso melhora a eficiência nos esforços de marketing de influência, já que agentes de IA se destacam em executar tarefas em grande escala, como classificar e categorizar influenciadores.
Por exemplo, plataformas de marketing de influenciadores como a HypeAuditor ajudam as marcas a identificar influenciadores adequados ao escanear perfis com base em nichos e filtros selecionados. A plataforma então mostra análises de influenciadores com diferentes métricas, como taxas de engajamento, dados demográficos da audiência e histórico de seguidores. Uma vez que os influenciadores são encontrados e selecionados, o sistema pode auxiliar no alcance dos influenciadores ou organizar listas de influenciadores. Além disso, essas ferramentas podem rastrear o desempenho da campanha, estimar o ROI e gerar relatórios de campanha.
Além de ajudar as marcas a gerenciar o recrutamento de influenciadores e a gestão de campanhas, os agentes de IA também podem usar o Processamento de Linguagem Natural (PLN), que lhes permite entender e interpretar a linguagem humana. Na indústria de marketing de influenciadores, plataformas como esta são úteis para realizar análise de sentimento, que aprofunda em como sua marca é percebida pelo público.
No entanto, agentes de IA têm adaptabilidade limitada, o que significa que eles não se ajustam rapidamente às mudanças, a menos que haja uma atualização em sua programação predefinida. Por exemplo, se o engajamento de um influenciador mudar repentinamente devido a uma tendência, um agente de IA pode não perceber a mudança a tempo e dependerá fortemente da intervenção humana, levando a escolhas desatualizadas de influenciadores.
IA Agente no marketing de influenciadores
Por outro lado, a IA agêncica no marketing de influenciadores atua como a versão refinada dos agentes de IA. Ela tem todas as qualidades dos agentes de IA e pode fazer ainda mais. Não é de se admirar que muitas pessoas estejam entusiasmadas com a forma como a IA agêncica transformará o marketing de influenciadores no futuro.
A IA agencial não só pode ajudar a organizar listas de influenciadores e rastrear campanhas de influenciadores, como também pode tomar decisões autonomamente. Por exemplo, se a IA perceber que um influenciador está se tornando popular em uma nova região, ela pode automaticamente entrar em contato com uma mensagem como: "Oi [Nome do Influenciador], vimos um aumento no engajamento do seu público em [Região]. Vamos explorar como podemos expandir seu envolvimento na campanha."
A IA agentiva pode até assumir algumas tarefas que normalmente são realizadas por profissionais de marketing humanos, como negociar termos com influenciadores. Se tiver acesso aos dados corretos (como taxas de influenciadores ou condições de trabalho preferidas), poderia lidar com as negociações iniciais de contratos ou ajustar termos com base no desempenho. Isso poderia incluir sugerir termos de pagamento melhores ou oferecer ideias adicionais de conteúdo.
Devido à sua natureza proativa, a IA agêncica também seria capaz de gerenciar relacionamentos com influenciadores, iniciando conversas para verificar o progresso da criação de conteúdo, fornecer feedback ou oferecer sugestões estratégicas à medida que a campanha avança. Isso torna a IA agêncica o próximo nível de assistente em campanhas de marketing de influenciadores.
O bom e o mau dos agentes de IA e da IA agentiva
A pesquisa da Capgemini com 1.100 executivos de grandes empresas mostra que 71% dos entrevistados disseram que os agentes de IA aumentarão a automação em seus fluxos de trabalho, e 64% disseram que eles melhorarão o atendimento ao cliente e a satisfação. Isso mostra como a IA agora é vista como algo útil e um elemento considerável para uma empresa. Mais interessante ainda, 57% deles disseram que as melhorias potenciais de produtividade superam os riscos. Será que é assim?
Enquanto podemos aproveitar as capacidades dos agentes de IA e da IA agente, toda tecnologia vem com benefícios e riscos. Nesta seção, analisaremos ambos para que você possa destacar o que torna cada um valioso e onde você pode precisar ser cauteloso.
Os benefícios
O uso de agentes de IA no marketing de influenciadores demonstrou tornar o trabalho mais rápido e preciso. Além disso, ajuda as marcas a economizar mais orçamento, reduzindo os custos de mão de obra e aumentando a eficiência operacional. Nossa pesquisa mais recente mostra que os profissionais de marketing gastam em média 120 horas por campanha para gerenciar manualmente parcerias com influenciadores. Sem IA, ineficiências orçamentárias no marketing de influenciadores podem se tornar um custo significativo. Por exemplo, uma campanha envolvendo 50 microinfluenciadores exigiria cerca de $4,5 mil gastos apenas em salários de profissionais de marketing. Esses custos podem ser mínimos se uma empresa decidir usar agentes de IA.
Outro benefício é que ambos os tipos de IA podem ajudar na tomada de decisões. Embora agentes de IA e IA agêntica realizem a tomada de decisões de forma diferente, ambos são valiosos. Agentes de IA são excelentes em realizar a tomada de decisões em tarefas pré-definidas, como determinar se uma conta de influenciador do Instagram é autêntica ou suspeita de fraude, ou avaliar sentimento de marca/influenciador. IA agêntica oferece um benefício mais avançado ao proporcionar experiências hiper-personalizadas. Ela ajustará estratégias de influenciadores em tempo real com base nos dados que acompanha para garantir que suas campanhas atendam a demandas específicas do público.
As desvantagens
Por trás dos pontos brilhantes, a IA tem seus próprios riscos e desafios, e esses dois tipos de IA não são exceção. Uma desvantagem que temos observado é como a IA nunca pode substituir a criatividade humana ou detectar nuances sutis no processo de marketing de influenciadores. Não importa o quanto avancem, a IA não pode replicar totalmente emoções, sentimentos ou experiências de primeira mão como os humanos podem.
Além de sentimentos, os agentes de IA dependem fortemente de regras predefinidas, o que significa que eles enfrentam dificuldades em situações imprevisíveis ou tarefas fora de sua programação original. Para evitar perder oportunidades, é melhor combinar o trabalho dos agentes de IA com a supervisão humana para verificações de realidade.
Embora a IA agêntica traga mais capacidades e fluxos de trabalho automatizados do que agentes de IA, ela também vem com desvantagens maiores. Primeiramente, essa IA é muito complexa, tornando-a cara para desenvolver e manter, de modo que pequenas ou médias empresas podem achar o custo proibitivo. Em segundo lugar, como a IA agêntica toma decisões de forma autônoma, às vezes pode tomar ações que são imprevisíveis ou desalinhadas com os valores humanos. Isso exigiria novamente que os humanos interviessem e corrigissem se algo der errado. E como um sistema agêntico pode fazer (quase) tudo sozinho, há preocupações éticas sobre suas implicações. Por exemplo, a IA agêntica usada para seleção de influenciadores pode, sem querer, favorecer influenciadores de certos contextos, levando a representações tendenciosas ou excluindo vozes diversas.
Por outro lado, ambos os agentes de IA e a IA agentic também representam altos riscos de segurança e privacidade, já que lidam com informações sensíveis como dados de influenciadores e preferências de clientes. Isso apresenta um risco de violações de dados ou uso indevido. O manuseio inadequado de dados poderia levar ao comprometimento de perfis de influenciadores ou à exposição de dados pessoais. Há também preocupação com a injeção de códigos maliciosos que podem estar ocultos em documentos lidos pela IA, que o sistema depois executa.
Infelizmente, a lista não termina aí. Um dos maiores riscos que os agentes de IA e IA agentiva apresentam é seu impacto sobre os trabalhadores humanos. Sua capacidade de lidar com tarefas e objetivos complexos torna mais desafiador para os humanos, especialmente quando se trata de comparações de custo. Para minimizar o impacto da IA substituindo trabalhos humanos, é melhor colocar humanos em tarefas de maior valor ou assumir funções como operadores ou verificadores de qualidade, para que possam ainda monitorar decisões e combinar julgamento humano e de IA.
Conclusão
Agora está claro que agentes de IA e sistemas de IA agentivos são diferentes, especialmente em suas capacidades e autonomia. Enquanto agentes de IA são mais comumente usados em cenários do mundo real, já que são bastante acessíveis para muitas marcas, a IA agentiva permanece exclusiva e pode até ser considerada algo para o futuro na indústria de marketing de influenciadores. Mas com a chegada de IA agentiva sofisticada e multitarefa como Manus ao mercado, é importante que as marcas se mantenham atualizadas sobre esses conceitos, especialmente se estiverem planejando embarcar na onda de IA em breve - ou ainda mais cedo.
Embora possa parecer que ainda falta muito para vermos uma ferramenta de IA capaz de tomar decisões e reduzir significativamente o papel humano no marketing de influenciadores (mesmo em áreas como negociação e feedback), nunca é cedo demais para entender essas tecnologias. Com os rápidos avanços em IA que vemos quase a cada poucos meses, a era que esperamos pode chegar mais cedo do que o esperado. Quando esse momento chegar, certifique-se de que sua marca esteja pronta para se manter à frente e saiba como utilizar todas essas tecnologias de IA com sabedoria.
