Agentes inteligentes no processo de Inteligência Competitiva

Muitas das capacidades de raciocínio automatizado, atualmente utilizadas em plataformas tecnológicas de Inteligência Competitiva (IC), são encapsuladas em peças autônomas de código de software, chamados agentes inteligentes ou robôs de software (“soft-bots”). Esses agentes atuam como proxies para os trabalhadores do conhecimento e podem ser utilizados em coletas e recuperação de informações e, sobretudo, nas funções de filtragem de informações, conforme exemplos apresentados no quadro abaixo.
Nome Descrição Referência
Search Pad Um knowbot avançado que localiza e classifica as informações relevantes com base nas preferências do usuário, também aprende com eles. http://www.searchpad.com
Copernic Um agente que realiza buscas na internet, consultando simultaneamente todos os motores de busca mais importante da web. http://copernic.com
KOS (Knowledge Object Suite) Uma nova classe de ferramenta inteligente de recuperação de informações construído por modelagem como nós aprendemos. http://www.cirilab.com
NetAttachePro v1.0 Uma “segunda geração de agentes na web”, que apresenta um poderoso agente inteligente de filtragem da informação. Ele permite navegar e organizar offline. http://www.tympani.com


Agentes Inteligentes podem ser definidos como programas que apóiam seus usuários e agem em seus nomes
: um programa de computador que apóia na coleta de notícias, atua de forma autônoma e, por sua própria iniciativa, tem “inteligência” e pode aprender e melhorar o seu desempenho na execução de suas tarefas (Woolridge e Jennings, 1995) . Estes agentes são programas de computador autônomos e o seu ambiente afeta, de forma dinâmica, o seu comportamento e a estratégia para resolver problemas. Eles ajudam os usuários a lidar com a informação. A maioria dos agentes inteligentes são baseados na Internet, ou seja, são softwares hospedados na Internet. Segundo KHOO, TOR and LEE (1998), os seguintes atributos definem um verdadeiro Agente Inteligente:

a)    Autonomia: capacidade de fazer a maioria de suas tarefas sem qualquer intervenção direta de uma fonte externa, que inclui agentes humanos e outros, enquanto controla suas próprias ações e estados;
b)    Habilidade Social: capacidade de interagir, quando considerarem necessário, com outros softwares ou seres humanos;
c)    Receptividade: capacidade de responder, de forma antecipada, às mudanças percebidas no ambiente, incluindo mudanças no mundo físico, outros agentes, ou na Internet;
d)    Personabilidade: capacidade para se adaptar às necessidades dos usuários, por meio da aprendizagem de como o usuário reage ao desempenho do agente;
e)    Pró-atividade: capacidade de um agente tomar iniciativas por si só, autonomamente (fora de uma instrução específica pelo seu usuário) e espontaneamente, muitas vezes em uma base periódica, o que torna o agente uma ferramenta muito útil e poupadora de tempo;
f)    Adaptabilidade: a capacidade de mudar e melhorar de acordo com as experiências acumuladas. Isso tem a ver com a memória e aprendizagem: um agente aprende com seu usuário e progressivamente melhora o desempenho nas suas tarefas. Os knowbots, mesmo os mais experimentais, desenvolvem a sua “própria” personalidade e tomam decisões baseadas em experiências passadas;
g)    Cooperação: a interatividade entre o agente e o usuário, que é muito diferente da forma de trabalhar de um software comum.

Muitas aplicações de IC fazem uso de agentes inteligentes. Esta gama inclui, ainda, gestão da informação personalizada (como a filtragem de e-mail), comércio eletrônico (como a localização de informações para a aquisição e compra) e gestão de complexos processos comerciais e industriais (como agendamento de controle de tráfego aéreo). Essas tarefas/aplicações geralmente podem ser agrupadas em cinco categorias(Khoo, Tor e Lee, 1998):

1. Agentes de vigília: procura informações específicas;
2. Agentes de aprendizagem: adapta às preferências do usuário por meio da aprendizagem de seu comportamento passado;
3. Agentes de compra: compara “o melhor preço para um item”;
4. Agentes de recuperação da informação: ajuda o usuário na “busca de informações de uma forma inteligente”;
5. Auxiliar de agentes: executa tarefas de forma autônoma, sem a interação humana.

A quantidade de dados hoje disponível nos dá a impressão de estarmos “sobrecarregados com a informação”. Ter muitos dados pode nos causar tantos problemas quanto não tê-los. Então, como devemos filtrar os dados para obtermos o que precisamos? 
Podemos classificar esse problema de sobrecarga de informação em duas divisões:

1. Filtragem da informação: É uma função muito importante na IC porque os usuários precisam de filtrar as informações de uma maneira mais gerenciável. Os trabalhadores do conhecimento (tais como gestores, profissionais técnicos e pessoal de marketing) têm necessidade de informação em tempo oportuno, uma vez que isso pode afetar grandemente o seu desempenho. Tarefas redundantes ou rotineiras devem ser minimizadas porque algumas pessoas devem gastar seu tempo de maneira mais produtiva (Roesler e Hawkins, 1994) ;
2. Aquisição da informação: A pesquisa sobre aquisição da informação baseada em estudos de comportamento de busca por mais de cinco décadas, pode servir como uma excelente base teórica para o estudo da Internet como fonte de informação e de agentes inteligentes como mediadores no ambiente digital (Kulthau, 1991 , 1993 ; Spink , 1997; Wilson , 1981).

CHOO, DETLOR e TURNBULL (2000)  pesquisaram como os trabalhadores do conhecimento usam a Internet para encontrar informações externas às suas organizações. A vantagem de se utilizar um referencial teórico como ponto de partida é que o comportamento e preferências online podem ser melhor compreendidos, explicados e previstos. Esses comportamentos e preferências online podem ser utilizados para uma melhor concepção tanto dos ambientes online e mediadores, como também dos agentes inteligentes, embarcados em processos de IC.

Por Prof. Neri Santos Dr. Ing.

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