GPTs vs Actions: O que deu errado e o que vem a seguir para a automação de IA

Lembra-se do burburinho quando a OpenAI lançou os GPTs personalizados? O entusiasmo era real. Todos imaginávamos construir os nossos pequenos assistentes de IA, perfeitamente ajustados para uma tarefa específica ou com uma personalidade única. O cerne desse sonho era uma funcionalidade chamada GPT Actions, que deveria permitir que esses assistentes se ligassem às nossas aplicações do dia a dia e realmente fizessem as coisas.

Mas se foi um dos muitos que tentou construir um, provavelmente achou a experiência mais frustrante do que futurista. A promessa era um futuro simples e poderoso, mas a realidade era um emaranhado de obstáculos técnicos. Então, qual era a verdadeira diferença entre GPTs e Actions, porque é que esta ideia brilhante não deu certo para as empresas e como será realmente a próxima geração de automação com IA?

A diferença entre GPTs e Actions: O que são GPTs personalizados e Actions?

Para percebermos realmente o que correu mal, primeiro precisamos de estar na mesma página sobre o que cada componente deveria ser. Vamos analisar as duas partes chave da equação.

O que é um GPT personalizado?

Um GPT personalizado é essencialmente uma versão personalizada do ChatGPT. Pode dar-lhe um conjunto específico de instruções, uma personalidade particular (digamos, um agente de suporte simpático e prestável ou um parceiro criativo espirituoso) e até mesmo uma base de conhecimento dedicada, carregando ficheiros como PDFs ou documentos internos.

Pense nisto da seguinte forma: se o ChatGPT padrão é um bibliotecário generalista que sabe um pouco sobre tudo, um GPT personalizado é um especialista que é um verdadeiro perito num tópico de nicho. Talvez seja literatura do século XIX, ou talvez sejam as políticas internas de RH da sua empresa. Esta funcionalidade, que está disponível nos planos pagos do ChatGPT, permite-lhe criar estes assistentes focados para tarefas específicas. Poderia ter um para fazer brainstorming de textos de marketing na voz da sua marca e outro para resumir artigos de investigação densos e técnicos. É uma ótima maneira de moldar a IA às suas necessidades específicas.

O que eram as GPT Actions?

As GPT Actions eram a outra metade do quebra-cabeças, e foi aqui que as coisas começaram a complicar-se. Esta funcionalidade, agora descontinuada, foi concebida para permitir que um GPT personalizado se ligasse a aplicações e serviços externos usando APIs. Esta era a chave que deveria transformar o seu GPT especializado de um conversador num executor. Uma Action era o que permitia a um GPT realizar tarefas no mundo real.

Por exemplo, com a Action certa, o seu GPT poderia teoricamente:

• Verificar o seu Google Calendar para ver se está livre para uma reunião.

• Criar um novo ticket de suporte ao cliente num help desk como o Zendesk.

• Obter números de inventário em tempo real de uma base de dados da empresa.

Assim, o GPT personalizado era o “cérebro” e a personalidade da IA, enquanto a Action era o seu conjunto de “mãos”, permitindo-lhe interagir com o mundo fora da janela de chat. Toda a discussão sobre GPTs vs. Actions era, na verdade, sobre como este cérebro e estas mãos deveriam trabalhar em conjunto para automatizar tarefas.

A promessa do modelo GPTs vs. Actions: Um mundo de automação conectada

A ideia por trás das GPT Actions era genuinamente empolgante. Pintava um quadro de um futuro onde se poderia usar linguagem simples e quotidiana para iniciar fluxos de trabalho complexos, tudo sem nunca sair da interface de chat. Programadores e empresas estavam cheios de ideias sobre como isto poderia mudar fundamentalmente a nossa forma de trabalhar.

Alguns dos casos de uso que entusiasmaram toda a gente foram:

• Para equipas de vendas: "Encontra o Diretor de Marketing da Acme Corp no LinkedIn, obtém as suas informações de contacto e redige um e-mail de seguimento amigável com base na nossa última conversa."

• Para agentes de suporte: "Um cliente quer um reembolso. Procura o número do pedido dele no Shopify, confirma se é elegível e processa a devolução."

• Para operações internas: "Reserva uma sala de reuniões por 30 minutos para a equipa de engenharia algures amanhã à tarde e envia um convite de calendário."

Isto deveria ser a ponte que ligava a IA conversacional à automação empresarial prática e do dia a dia. Prometia tornar ferramentas poderosas acessíveis a qualquer pessoa que soubesse escrever uma frase. Foi uma ideia fantástica, mas como muitos de nós descobrimos, a execução foi outra história.

A realidade dos GPTs vs. Actions: Armadilhas comuns

Apesar da visão grandiosa, tentar usar as GPT Actions para tarefas empresariais do mundo real revelou muitas falhas. O sistema estava repleto de desafios que o impediram de ganhar tração séria, especialmente para empresas que precisavam de algo fiável e fácil de gerir.

A alta barreira técnica de entrada

Qualquer pessoa que passou tempo a navegar em fóruns de programadores ou threads do Reddit na altura pode dizer-lhe que construir uma Action funcional foi tudo menos uma experiência "no-code". Os obstáculos técnicos eram íngremes.

Qualquer pessoa que passou tempo a navegar em fóruns de programadores ou threads do Reddit na altura pode dizer-lhe que construir uma Action funcional foi tudo menos uma experiência 'no-code'.

Reddit

Primeiro, tinha de escrever um esquema OpenAPI detalhado. Este é basicamente um documento altamente estruturado, escrito em JSON ou YAML, que atua como um tradutor, dizendo ao GPT como falar com a API de uma ferramenta externa. Este passo, por si só, exigia um conhecimento bastante bom dos princípios de design de APIs, o que o colocou imediatamente fora do alcance da maioria dos profissionais de marketing, vendas ou suporte.

Depois, tinha de lidar com a autenticação. Configurar uma ligação segura usando chaves de API ou OAuth é complexo e, para muitas empresas, a ideia de entregar credenciais sensíveis a um sistema com tão pouca transparência era impensável. Mesmo para programadores experientes, o processo transformava-se frequentemente numa dor de cabeça de tentativa e erro. Passava horas a ajustar o esquema, a tentar descobrir porque é que o GPT não estava a entender um comando específico ou porque é que uma chamada de API estava a falhar. Simplesmente não era a solução plug-and-play que todos esperávamos.

Uma experiência de utilizador fragmentada e limitada

Um dos maiores entraves ao fluxo de trabalho era que uma Action estava completamente isolada dentro do seu GPT personalizado específico. Não podia simplesmente estar a ter uma conversa normal com o GPT-4 e chamar o seu "Assistente Zendesk" especial para realizar uma tarefa rápida.

Isto significava que era constantemente forçado a alternar entre diferentes janelas de chat, o que quebrava completamente o seu fluxo de trabalho. Imagine que está a analisar um relatório de feedback de clientes num chat e tem uma ideia para um novo artigo de ajuda. Teria de copiar as suas ideias, abrir um GPT personalizado diferente construído para a sua base de conhecimento, colar tudo e depois dar-lhe o comando. Era desajeitado, ineficiente e parecia um retrocesso.

Pior ainda, não conseguia encadear ações para criar qualquer tipo de fluxo de trabalho de vários passos com significado. Cada ação era um evento único. O GPT não tinha memória ou lógica incorporada para lidar com um processo real como, "Encontra um novo lead, enriquece os seus dados de contacto com uma segunda ferramenta e depois adiciona-o ao nosso CRM." Só conseguia fazer uma peça isolada de cada vez, o que limitava severamente a sua utilização para qualquer tipo de automação empresarial séria.

Desempenho pouco fiável: Um grande problema

Para as empresas que esperavam usar GPTs em funções de contacto com o cliente, a plataforma simplesmente não foi construída para isso.

Não havia uma loja oficial ou uma maneira fácil para os utilizadores descobrirem e instalarem GPTs personalizados, pelo que todo o esforço que investia na construção de um dificilmente alcançaria uma audiência. Mais importante, não havia como simular ou testar como a sua Action se comportaria com dados do mundo real antes de a colocar online. Basicamente, tinha de a construir, lançá-la e esperar pelo melhor. Para qualquer empresa séria, implementar automação não testada num ambiente ao vivo é um risco enorme.

Finalmente, a falta de controlo era um problema grave. Não conseguia definir regras granulares para definir quando a IA deveria agir e quando deveria ficar em silêncio. Uma equipa de suporte poderia querer automatizar apenas as respostas a perguntas simples de "onde está a minha encomenda?", mas não a problemas técnicos complexos. Com as GPT Actions, esse nível de controlo simplesmente não era possível, e isso tornou-se um fator decisivo para equipas que precisam de manter a qualidade e a confiança.

A evolução para além dos GPTs vs. Actions: De Actions desajeitadas a agentes de IA integrados

As dificuldades com as GPT Actions acabaram por ensinar uma lição valiosa à indústria: as empresas não precisam de um kit de ferramentas DIY complicado. Precisam de uma plataforma totalmente integrada, fiável e fácil de usar que cumpra a promessa de automação sem as dores de cabeça. É aqui que entram as plataformas de agentes de IA como a eesel AI, continuando de onde as GPT Actions pararam.

Fique online em minutos

Em vez de passar semanas a lutar com esquemas OpenAPI, as plataformas modernas de agentes de IA oferecem integrações com um clique com as ferramentas em que já confia, como Zendesk, Freshdesk e Intercom.

Todo o processo de configuração foi concebido para ser verdadeiramente self-service. Pode conectar de forma segura as suas fontes de conhecimento, sejam elas tickets de suporte passados, wikis internos no Confluence ou guias de procedimentos no Google Docs, e ter um agente de IA funcional a postos em minutos. Não há necessidade de uma chamada de vendas obrigatória ou de esperar que um programador o ajude. Esta abordagem remove completamente a barreira técnica que impediu tantas pessoas de sequer começarem com as GPT Actions.

As plataformas modernas de agentes de IA permitem integrações com um clique para conectar todas as suas fontes de conhecimento, uma vantagem chave na comparação entre GPTs e Actions.

Obter controlo total

Onde as GPT Actions eram isoladas e rígidas, uma plataforma como a eesel AI oferece um motor de fluxo de trabalho completo. Pode construir regras precisas para automatizar seletivamente apenas os tipos de questões com as quais se sente confortável, dando-lhe controlo total sobre todo o processo.

Também pode definir ações personalizadas que capacitam a IA a fazer muito mais do que apenas responder a uma pergunta. Pode procurar informações de encomendas em tempo real no seu backend, escalar um ticket para o agente humano correto ou atualizar automaticamente os campos do ticket com tags relevantes. Este é o tipo de controlo granular que sempre faltou nos GPTs personalizados, permitindo-lhe construir confiança na sua automação e escalá-la com segurança.

As plataformas de IA dedicadas fornecem controlo granular e regras personalizadas, uma evolução necessária a partir do modelo rígido de GPTs vs. Actions.

Teste com confiança

Um dos maiores riscos com as GPT Actions era avançar às cegas, sem uma forma real de testar a sua criação. A eesel AI resolve este problema com um poderoso modo de simulação.

Antes que o seu agente de IA interaja com um cliente real, pode executá-lo em milhares dos seus próprios tickets de suporte históricos. A plataforma mostrar-lhe-á exatamente como a IA teria respondido em cada caso, dando-lhe uma previsão precisa do seu desempenho e taxa de resolução. Este ambiente de teste sem riscos permite-lhe afinar o comportamento da IA, provar o seu valor à sua equipa com dados concretos e implementá-la sabendo exatamente o que esperar.

A capacidade de testar e simular o desempenho com base em dados históricos é uma vantagem chave para as plataformas de agentes de IA em relação ao modelo original de GPTs vs. Actions.

Preços do ChatGPT

Apenas para contextualizar, a criação e utilização de GPTs personalizados requer um plano pago da OpenAI. Aqui está um resumo rápido dos preços dos seus planos individuais e de equipa.

Os preços foram obtidos da página oficial de preços da OpenAI no final de 2024. Tenha em mente que os planos e funcionalidades podem mudar.

A automação requer mais do que uma janela de chat

No final de contas, os GPTs personalizados são uma ferramenta fantástica para personalizar uma experiência de chat ou para truques de produtividade individual. Mas a grande experiência dos GPTs vs. Actions mostrou-nos que a automação empresarial séria precisa de mais do que uma funcionalidade inteligente adicionada a uma aplicação de chat para o consumidor. A implementação original era demasiado complexa para a maioria dos utilizadores, demasiado fragmentada para se encaixar em fluxos de trabalho reais e demasiado pouco fiável para tarefas de contacto com o cliente.

A verdadeira automação exige uma plataforma que foi construída de raiz para essa finalidade. O futuro não passa por mexer em ligações desajeitadas numa janela de chat; passa por implementar agentes de IA inteligentes e integrados, fáceis de configurar, seguros de testar e suficientemente poderosos para lidar com processos empresariais reais do início ao fim. Para as equipas que estão prontas para ultrapassar o entusiasmo inicial e começar a obter resultados reais da IA, uma plataforma dedicada é o caminho claro a seguir.

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