Um agente de IA pode detectar um acesso incomum às 2:13 da madrugada, isolar a conta comprometida e gerar um resumo do incidente.
Um funcionário de escritório clica em um link de phishing às 2:13 da madrugada e, enquanto a equipe de TI não está ativa, um agente de IA detecta comportamentos de início de sessão incomuns, desativa a conta comprometida, verifica possível propagação de malware, abre um ticket, envia uma alerta para a equipe de segurança e redige um resumo do incidente. A sequência descreve como um agente pode agir automaticamente e apoiar rotinas do trabalho.
O que são e como diferem das aplicações de chat
Os agentes de IA podem realizar ações além de responder perguntas, como monitorar prazos, supervisionar bandejas de entrada compartilhadas e gerar relatórios noturnos. Enquanto aplicações de chat com IA respondem a consultas, os agentes também podem executar tarefas e integrar-se a fluxos de trabalho.
Comecem pelo problema
O ponto de partida é o trabalho que precisa ser feito, não a tecnologia. Conversem com colegas para esclarecer a necessidade e reduzir o escopo. Definam o resultado esperado: o agente deve recuperar informação, completar uma tarefa ou agir de modo independente? Um objetivo claro acelera a construção e aumenta a utilidade.
Um exemplo citado é um grupo que gasta horas por semana montando um relatório de status a partir de e-mails, mensagens e documentos. Nessa situação, um agente de IA pode ler as comunicações do time e preparar um primeiro rascunho em minutos.
Decidam por onde começar
Antes de construir, verifiquem soluções já disponíveis. Um modelo de IA ou um agente preconstruído pode atender à necessidade. Abram o Microsoft 365 Copilot e cliquem em “Agentes” no painel para consultar um catálogo de agentes pré-configurados. Se não houver opção adequada, considerem o nível de experiência da equipe: com pouca ou nenhuma experiência em programação, o Microsoft 365 Copilot permite começar rapidamente; casos mais complexos podem exigir ferramentas de desenvolvimento.
No exemplo de atendimento a clientes, um agente pode classificar mensagens, priorizar atendimentos, redigir respostas padrão e encaminhar casos ao responsável.
Construam o agente no Microsoft 365 Copilot
Na seção de Agentes do Microsoft 365 Copilot, cliquem em “Novo agente”. Descrevam em linguagem simples o que esperam: o Copilot gera um rascunho do agente automaticamente.
Após a criação, cliquem em “configurar” para testar e refinar instruções. Definam comportamento, tom e tarefas do agente, alinhando a atuação ao fluxo de trabalho.
No exemplo da bandeja de entrada compartilhada, a equipe pode instruir o agente a categorizar solicitações como perguntas gerais, assuntos urgentes ou casos complexos, e a encaminhar cada categoria ao membro adequado. Também podem treinar o agente para usar termos aprovados e sinalizar conteúdo sensível a revisores humanos.
Adicionar conhecimento e definir saídas
Para desempenho adequado, o agente precisa de contexto. Conectem fontes como e-mails, documentos, sites de SharePoint ou páginas web. Decidam se o agente deve trabalhar apenas com dados selecionados ou consultar fontes mais amplas, como PDFs de políticas internas.
Definam os formatos de saída que o agente deve gerar: relatórios, apresentações, planilhas, respostas ou código. No construtor de agentes do Microsoft 365 Copilot, editem o agente clicando no ícone de lápis ao lado do nome e anexem fontes de informação ou usem a janela de chat para orientar o processo.
Um exemplo prático: orientar o agente a “revisar mensagens e e-mails de Teams dos últimos sete dias” e a focar em atualizações de um projeto específico, identificando decisões, bloqueios e prazos próximos. Em seguida, ajustar estrutura e extensão do relatório e especificar um tom claro e profissional. Também é possível limitar o agente para usar apenas determinadas fontes e evitar inferências sobre informações faltantes.
Testar, compartilhar e escalar
Teste o agente em cenários reais e ajuste instruções conforme necessário. Na tela de edição, é possível alterar as diretrizes do agente diretamente ou receber orientação do Copilot via chat.
A equipe que prepara um relatório semanal pode perceber que o agente reúne informações contraditórias e, então, instruí‑lo a marcar atualizações ambíguas e a não inferir detalhes. Ou pode reduzir o tamanho do relatório inicial e pedir pontos principais em formato de lista.
Quando o agente estiver operacional, ampliem suas capacidades ou migrem para ferramentas mais avançadas. O objetivo é construir algo útil para o trabalho e aperfeiçoá‑lo ao longo do tempo.
Todas as imagens foram geradas com MAI Playground e Microsoft 365 Copilot.
Samantha Kubota reporta sobre IA e inovação para Microsoft Signal, com foco recente em como os agentes de IA transformam o trabalho cotidiano, avanços em pesquisa da Microsoft e o uso responsável de tecnologias emergentes. Antes de trabalhar na Microsoft, foi jornalista na NBC News. Sigam‑na no LinkedIn.
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