Automatização de processos com IA melhora agilidade financeira de negócios

Empresas de todos os tamanhos estão sempre buscando maneiras de otimizar seus processos e garantir que os pagamentos cheguem mais rápido. A Intuit, conhecida por soluções como QuickBooks e TurboTax, está dando um passo à frente. Ela acaba de lançar novos agentes de inteligência artificial que prometem acelerar o recebimento de fundos em até cinco dias e poupar até 12 horas mensais em fluxos de trabalho autônomos para pequenas e médias empresas.

Novos Agentes de IA da Intuit Transformam as Operações

A Intuit tem investido pesado em inteligência artificial generativa nos últimos anos. Essa tecnologia já está presente em produtos como QuickBooks, Credit Karma, TurboTax e Mailchimp. Agora, a empresa eleva o nível com uma série de agentes de IA.

Esses Agentes de IA da Intuit funcionam como uma equipe virtual, projetada para automatizar tarefas e fornecer informações de negócios em tempo real. Eles abordam áreas críticas como pagamentos, contabilidade e finanças, impactando diretamente a forma como as empresas operam no dia a dia. A promessa é de uma economia de tempo significativa.

Ashok Srivastava, diretor de dados da Intuit, explica que a evolução é clara. “Nos primeiros anos, a IA era um recurso de fundo. Com o Intuit Assist, começamos a dar informações ao cliente. Agora, os agentes estão fazendo o trabalho de verdade para o cliente, com permissão”, afirma Srivastava.

Essa mudança representa uma redefinição completa da experiência do usuário, focando em automação e proatividade. O objetivo é que as ferramentas de IA não apenas assistam, mas executem tarefas complexas, liberando o tempo dos empresários para atividades mais estratégicas.

Arquitetura Técnica: Do Kit Inicial aos Agentes de Produção

A Intuit tem pavimentado o caminho de assistentes para a IA autônoma por um tempo. Em setembro de 2024, a empresa detalhou seus planos para usar a IA na automação de tarefas complexas de negócios. Essa abordagem é construída sobre a plataforma de sistema operacional de IA generativa (GenOS) da companhia, a base de seus esforços em inteligência artificial.

Recentemente, a Intuit anunciou mais avanços. A empresa desenvolveu seu próprio serviço de otimização de prompts, que melhora as consultas para qualquer modelo de linguagem grande (LLM). Isso garante que as instruções dadas à IA sejam as mais eficientes possíveis, maximizando a precisão e a velocidade das respostas dos modelos.

Além disso, a Intuit criou uma camada de cognição de dados inteligente para dados empresariais. Essa camada consegue entender diferentes fontes de dados, o que é essencial para fluxos de trabalho corporativos complexos. Para equipes empresariais que buscam maior eficiência, a implementação de ferramentas de IA para aumentar a eficiência operacional é um passo fundamental.

Um “kit de início de agente” foi desenvolvido, aproveitando a base técnica da empresa para facilitar o desenvolvimento de IA autônoma. Isso permite que novas funcionalidades sejam adicionadas e personalizadas de forma mais ágil, acelerando a implementação de soluções de IA para diferentes necessidades empresariais. A combinação de múltiplos modelos de IA nas empresas mostra-se cada vez mais crucial.

Portfólio de Agentes: Do Fluxo de Caixa à Gestão de Clientes

Com essa base técnica sólida, incluindo os kits de início de agente, a Intuit construiu uma série de novos agentes para ajudar os proprietários de negócios. A suíte de agentes da Intuit demonstra a sofisticação técnica necessária para ir da IA preditiva à execução autônoma de fluxos de trabalho. Cada agente coordena previsão, processamento de linguagem natural (NLP) e tomada de decisão autônoma dentro de processos de negócios completos.

Entre os agentes disponíveis, destacam-se:

• Agente de Pagamentos: Otimiza o fluxo de caixa de forma autônoma. Ele prevê pagamentos atrasados, gera faturas e executa sequências de acompanhamento. Isso garante que as empresas recebam seus fundos de maneira mais consistente e rápida.
• Agente de Contabilidade: Representa a evolução da Intuit de sistemas baseados em regras para contabilidade autônoma. Este agente agora categoriza transações, faz a conciliação e conclui fluxos de trabalho de forma autônoma, resultando em livros contábeis mais organizados e precisos.
• Agente Financeiro: Automatiza análises estratégicas que antes exigiam ferramentas de Business Intelligence (BI) dedicadas e analistas humanos. Ele fornece análise de indicadores-chave de desempenho (KPIs), planejamento de cenários e previsões. Tudo isso é baseado em comparações com referências de mercado, gerando recomendações de crescimento de forma autônoma. A capacidade de IA ampliar a análise de dados é um diferencial importante.

A Intuit também está desenvolvendo agentes de centro de clientes para auxiliar nas tarefas de aquisição de clientes. O processamento de folha de pagamento e os esforços de gestão de projetos também fazem parte dos planos de lançamento futuros. Isso demonstra um compromisso com a expansão contínua das capacidades de automação.

Além da Interface Conversacional: Design Orientado a Tarefas

Os novos agentes marcam uma evolução na forma como a inteligência artificial é apresentada aos usuários. O redesenho da interface da Intuit revela princípios importantes de experiência do usuário para a implementação de agentes corporativos. Em vez de apenas adicionar recursos de IA a softwares existentes, a empresa reestruturou fundamentalmente a experiência do usuário do QuickBooks para a IA.

“A interface do usuário agora está realmente orientada para as tarefas de negócios que precisam ser realizadas”, explicou Srivastava. “Isso permite que insights e recomendações em tempo real cheguem diretamente ao usuário.” Essa abordagem centrada na tarefa é diferente das interfaces baseadas em chat que dominam as ferramentas de IA corporativas atuais.

Em vez de exigir que os usuários aprendam estratégias de prompting ou naveguem por fluxos de conversa, os agentes operam dentro dos fluxos de trabalho de negócios existentes. O sistema inclui o que a Intuit chama de “feed de negócios”, que contextualiza as ações e recomendações dos agentes. Essa integração fluida facilita a adoção e o uso da tecnologia pelos usuários.

Para empresas que se preocupam com a segurança e privacidade de seus dados, saber como a tecnologia gerencia informações confidenciais é crucial. A Intuit investe em mecanismos de verificação para garantir que as operações autônomas sejam confiáveis e transparentes, o que é um ponto fundamental para a confiança do cliente.

Confiança e Verificação: O Desafio do Ciclo Fechado

Um dos aspectos tecnicamente mais significativos da implementação da Intuit aborda um desafio crítico na implantação de agentes autônomos: a verificação e a confiança. Equipes de IA em empresas frequentemente enfrentam o problema da “caixa preta”, ou seja, como garantir que os agentes de IA estão funcionando corretamente quando operam de forma autônoma?

“Para construir confiança em sistemas de inteligência artificial, precisamos fornecer provas ao cliente de que o que eles pensam que está acontecendo realmente está acontecendo”, enfatizou Srivastava. “Esse ciclo fechado é muito, muito importante.” Esse é um ponto sensível para o desenvolvimento da IA, e as preocupações com a transparência das IAs são cada vez maiores no mercado.

A solução da Intuit envolve a construção de capacidades de verificação diretamente no GenOS. Isso permite que o sistema forneça evidências das ações e resultados dos agentes. Para o agente de pagamentos, isso significa mostrar aos usuários que as faturas foram enviadas, rastrear a entrega e demonstrar a melhoria nos ciclos de pagamento resultante das ações do agente.

Essa abordagem de verificação oferece um modelo para equipes corporativas que implementam agentes autônomos em processos de negócios de alto risco. Em vez de pedir aos usuários para confiar nas saídas da IA, o sistema fornece trilhas auditáveis e resultados mensuráveis. Isso garante maior segurança e credibilidade para as operações automatizadas.

A evolução da Intuit oferece um roteiro claro para equipes empresariais que planejam implementações autônomas de IA. É fundamental focar na conclusão do fluxo de trabalho, e não apenas em conversas. Ou seja, o objetivo é automatizar processos de negócios de ponta a ponta, em vez de construir interfaces de chat genéricas. Investir em plataformas que coordenam previsão, processamento de linguagem e execução autônoma dentro de fluxos de trabalho unificados, e não apenas ferramentas de IA isoladas, é crucial.

É importante também projetar sistemas de verificação desde o início, incluindo trilhas de auditoria abrangentes, rastreamento de resultados e notificações para o usuário como capacidades centrais, e não como algo a ser pensado depois. Além disso, mapear os fluxos de trabalho antes de construir a tecnologia, usando programas de consultoria ao cliente para definir as capacidades do agente com base nos desafios operacionais reais, é um passo inteligente. A Intuit destaca que é preciso planejar o redesenho da interface para otimizar a experiência do usuário para fluxos de trabalho baseados em agentes, em vez de padrões de navegação de software tradicionais.

“À medida que os modelos de linguagem grandes se tornam commodities, as experiências construídas sobre eles se tornam muito mais importantes”, conclui Srivastava. Essa visão reforça a ideia de que o valor real da IA está na sua aplicação prática e na forma como ela melhora a vida dos usuários e a eficiência dos negócios.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.