Com a demanda crescente por ferramentas que simplifiquem as operações — em vez de torná-las mais complexas — empresas dos setores automotivo e de logística estão adotando Agentes de Inteligência Artificial capazes de planejar, se adaptar e agir no mundo real, e não apenas responder perguntas.
Os agentes de IA estão prontos para ganhar escala e não apenas porque o setor de tecnologia adora um novo termo da moda. Os agentes mais recentes são orientados a objetivos, sensíveis ao contexto e cada vez mais capazes de assumir tarefas completas que antes exigiam fluxos de trabalho complexos e altamente customizados.
À medida que mais pessoas se acostumam a conversar com a IA, surge uma nova pergunta: se ela consegue escrever um e-mail, por que não pode simplesmente cuidar de toda a tarefa? Desde o planejamento até o envio.
Os agentes de IA representam a passagem da intenção para o resultado. Basta descrever o objetivo em linguagem natural, e o agente coordena todas as etapas necessárias para executá-lo.
Em setores como automotivo e logística, esse potencial é especialmente transformador. Para entender melhor as camadas por trás do funcionamento desses agentes, conversamos com Aleksandra Kovacevic, Senior Director de Responsible AI na HERE.
Tecnologias essenciais por trás da inteligência de localização da HERE
A camada de percepção
Antes que um agente possa decidir ou agir, ele precisa entender o que está acontecendo ao seu redor. A camada de percepção funciona como os sentidos do agente: captura, valida e alinha continuamente sinais sobre a situação atual. Ela reúne informações confiáveis em tempo real e as transforma em uma visão clara do que está acontecendo — indo muito além de identificar posições no mapa. É preciso compreender todo o contexto.
Na logística, por exemplo, isso significa monitorar padrões de tráfego, interdições viárias, condições dos veículos, clima, regras de acesso e qualquer outro fator que possa influenciar a jornada. Não se trata apenas de saber onde as coisas estão, mas de entender a situação como um todo.
“Tudo começa com um mapa confiável e de alta qualidade”, explicou Kovacevic. “Se o agente não compreende o mundo ao seu redor de forma precisa e em tempo real, tudo o que vem depois vira suposição.”
O mapa da HERE atua como essa fonte compartilhada de informações, constantemente atualizada e enriquecida com dados.
A camada de aprendizado
A camada de aprendizado é onde os agentes de Inteligência Artificial se tornam mais úteis com o tempo. Cada decisão tomada e seu respectivo resultado são analisados, refinando a capacidade de antecipação, preferências e raciocínio do agente. Se um café recomendado é frequentemente ignorado ou se uma rota sugerida se mostra ineficiente, o agente aprende e ajusta suas recomendações futuras.
“O desafio é conseguir confiar que a IA atue em nosso nome”, afirmou Kovacevic. “A confiança vem de entender o ‘porquê’ de uma decisão. Se um caminhão é redirecionado, o agente precisa saber o motivo para buscar a melhor alternativa possível.”
Cada correção feita pelo motorista, cada recomendação rejeitada e cada resultado inesperado se tornam sinais de aprendizado. Na prática, isso significa que o próprio mapa evolui: acessos incorretos são corrigidos, rotas melhores surgem e novos padrões são identificados.
Esse refinamento contínuo é o que torna os agentes cada vez mais previsíveis, seguros e confiáveis a cada tarefa executada.
A camada de decisão
A camada de decisão funciona como o “instinto” do sistema — o ponto onde informações brutas se combinam com experiência para gerar escolhas mais inteligentes. Pense na diferença entre um motorista iniciante e um experiente: o iniciante reage apenas ao que vê à frente, enquanto o experiente reduz a velocidade antes de uma curva fechada porque já vivenciou situações semelhantes.
É aí que a HERE se destaca. “A HERE tem 40 anos de experiência. Quatro décadas de dados históricos”, disse Kovacevic. “Imagine quanta memória e capacidade de antecipação é possível construir a partir disso.”
Com essa profundidade de dados, o mapa deixa de ser apenas linhas e formas. Cada trecho de estrada passa a contar uma história: como costuma ser o tráfego, onde acidentes são mais frequentes, como diferentes veículos se comportam naquele terreno e como as condições variam ao longo do dia.
Ao combinar memória e contexto, o agente toma decisões que não são apenas mais rápidas, mas também mais seguras, mais inteligentes e mais alinhadas à forma como os humanos agem.
A camada de colaboração
O futuro da automação não está em um único agente trabalhando isoladamente, mas em uma rede de agentes colaborando para otimizar sistemas inteiros. Um agente do veículo precisará se comunicar com um agente do armazém, que por sua vez interage com um agente da cadeia de suprimentos.
Para que isso funcione, os agentes precisam trocar não apenas resultados, mas também os motivos por trás desses resultados.
“A explicabilidade é o que permite a negociação entre humanos e agentes — e entre os próprios agentes. Essa é a base da confiança”, explicou Kovacevic.
Quando um agente de IA recomenda a Rota B em vez da Rota A, mesmo sendo mais curta, ele precisa explicar que fez isso para evitar uma ponte incompatível com o tipo de caminhão. Essa transparência permite que o gestor de operações compreenda os trade-offs, mantenha o controle e negocie melhores decisões. Com a evolução desses sistemas, os agentes aplicarão essa mesma lógica para negociar entre si, encontrando o melhor horário de entrega ou redirecionando uma frota inteira diante de um imprevisto.
Construindo o futuro dos agentes de Inteligência Artificial, camada por camada
Os agentes de Inteligência Artificial têm o potencial de tornar as cadeias de suprimentos mais resilientes, os veículos mais inteligentes e as operações mais eficientes. Mas isso não pode ser feito apenas com modelos de uso geral.
Ao integrar percepção, aprendizado, tomada de decisão e colaboração, a HERE transforma mapas em memória compartilhada, contexto e raciocínio geoespacial — a base que os agentes de IA precisam para atuar de forma confiável no mundo real.
“Na era dos agentes, o mapa deixa de ser algo apenas para consulta e passa a ser um elemento com o qual os agentes podem raciocinar. Quando você oferece base, memória e explicabilidade, os agentes conseguem agir de forma confiável”, concluiu Kovacevic.
Para montadoras e empresas de logística, essa abordagem em múltiplas camadas é a chave para liberar todo o potencial dos sistemas autônomos e construir um mundo mais inteligente e conectado.
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Texto original disponível aqui.
