[vc_row][vc_column][vc_column_text]A demanda por serviços híbridos (físicos e digitais) não para de crescer e, além disso, há consumidores exigindo um atendimento mais personalizado e uma experiência sem atritos em todos os pontos de contato. Muitos deles encontram formas criativas de se adaptar às circunstâncias e, com a ajuda da tecnologia, conseguem navegar pela incerteza por meio de novas maneiras. Se as empresas desejam reter e fortalecer o relacionamento com seus clientes, devem fazer o mesmo.
As aplicações inteligentes e o aprendizado automático, que possibilitam uma inteligência artificial (IA) explicável e escalável, maximizam o acesso às informações sobre as necessidades, os comportamentos e os dados do cliente para hiperpersonalizar ofertas, reinventar o mercado e permitir que os serviços se adaptem às circunstâncias individuais do cliente. No entanto, as empresas enfrentam desafios técnicos em sua implementação, muitas vezes elas não têm uma estratégia de IA de ponta a ponta e carecem de uma abordagem centralizada no usuário.
Para combater esses e outros desafios na adoção da IA, a IBM recomenda três práticas para ajudar as empresas a desenvolver melhores estratégias de retenção de clientes:
Use uma abordagem ágil e centrada em pessoas para entender melhor as necessidades do cliente. Metodologias ágeis (como o IBM Design Thinking) visam focar a atenção nas necessidades dos usuários, realizando várias sessões de chuvas de ideias com os clientes no início de um projeto, permitindo que a IA se alinhe aos principais problemas e desejos dos usuários. A prototipagem e a iteração dessas ideias devem vir antes da formulação de soluções. Quando se trata de desistência de clientes, é necessário um sistema mais inteligente para ajudar a priorizar quais deles exigem atenção e notificação imediata diante de um cliente que possui alto risco de sair. Para realmente abraçar a IA, é fundamental ter sistemas nos quais você possa confiar – ou seja, sistemas que produzem saídas de IA Explicável.
Aplique o modelo AI Ladder para criar processos de ponta a ponta para aplicativos de IA. Esse modelo fornece às organizações uma compreensão de onde estão em sua jornada de IA, bem como uma estrutura para ajudá-las a determinar onde precisam se concentrar, fornecendo cinco áreas principais a serem consideradas: 1. Como modernizar-se para que seus dados estejam prontos para um mundo de IA e de nuvem híbrida; 2. como tornar os dados simples e acessíveis; 3. como criar uma plataforma de análise pronta para os negócios; 4. como desenvolver e dimensionar a IA com transparência e confiança; e finalmente 5. como colocar a IA para funcionar em toda a organização.
Reduza a complexidade e aumente os processos de IA repetíveis. De acordo com o AI Adoption Index, 86% das empresas do Brasil disseram que estão usando ou têm planos de implementar algum tipo de software de automação nos próximos 12 meses, o que lhes permitirá transformar seus processos de forma eficiente e lucrativa. Para acelerar a implementação de IA em todo o negócio, em vez de adotar abordagens de implementação sob medida e não repetíveis, é mais eficiente criar uma plataforma única para implementar todos os aplicativos de IA, padronizar os processos e fortalecer os resultados de negócios. Por exemplo, o IBM Cloud Pak for Data oferece uma ampla variedade de serviços, incluindo o AutoAI para automatizar a abordagem de construção de modelos e o Watson Studio para permitir uma IA ética e explicável.
A batalha pela confiança do consumidor ocorre em várias frentes, desde a capacidade de tornar as decisões de inteligência artificial compreensíveis e explicáveis, até garantir aos consumidores que seus dados pessoais estão protegidos contra ataques cibernéticos. Somente uma IA transparente, confiável e eficaz será capaz de impulsionar o crescimento dos negócios, fortalecer as estratégias de retenção e atrair novos clientes.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Por: Assessoria de imprensa – IBM [/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Estamos trazendo um tema que muitas vezes causa confusão pela sua definição, então para começar deixamos aqui uma nota muito importante: A Inteligência Artificial não é só uma única coisa.
A inteligência artificial é uma junção de muitas tecnologias diferentes que juntas trabalham para permitir que as máquinas encontrem, compreendam, atuem e aprendam com níveis de inteligência semelhantes aos dos humanos. Com seus sistemas de aprendizado que analisam grandes volumes de dados, a Inteligência Artificial pode “aprender por si mesmas”.
As tecnologias como aprendizado de máquina, que já vimos por aqui e processamento de linguagem natural fazem parte do cenário de AI. Cada uma dessas tecnologias está evoluindo ao longo dos tempos em seu próprio caminho e ritmo, porém quando aplicado em combinação com dados, análises e automação, ajudam empresas a atingirem seus objetivos.
Definindo a inteligência artificial como “limitada” e “geral”.
A Inteligência Artificial limitada (ou “fraca”), na maior parte que experimentamos no dia vem dela, que realiza uma única tarefa ou um conjunto de tarefas intimamente relacionadas. Alguns exemplos incluem:
Aplicativos meteorológicos
Assistentes digitais
Software que analisa dados com a função de otimizar uma determinada negócios
Quando aplicada corretamente a Inteligência Artificial limitada tem o poder de transformar e influenciar a forma como trabalhamos e vivemos, assim como faz já atualmente em muitos casos.
Já Inteligência Artificial geral (ou “forte”) é mais parecida com o que você vê em filmes de ficção científica, onde as máquinas sensíveis emulam a inteligência humana. Por mais que as máquinas executem algumas tarefas melhor do que os seres humanos, um exemplo seria o processamento de dados, essa visão igual aos do cinema ainda não existe. Por esse motivo a colaboração entre máquina e homem é muito importante, atualmente a Inteligência Artificial não é uma subtituição e sim uma extensão das capacidades humanas, e continuará sendo.
Conhecendo as tecnologias por trás da IA
Existem algumas tecnologias que são a junção da Inteligência Artificial que juntas contribuem para que ela evolua e cresça.
Machine Learning
Como já vimos anteriormente dispensa apresentação. Com ML ao invés de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, fazemos com que a partir dos dados ela aprenda sozinha.
Deep Learning
O Deep Learning “treina” as máquinas para executarem atividades como se fossem humanos, dessa forma o sistema pode aprender como se defender de ataques sozinho, por exemplo.
O processo de aprendizado ocorre entre suas camadas de neurônios matemáticos, em que a informação é transmitida através de cada camada. Nesse modo, a saída da camada anterior é a entrada da posterior.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural visa ao estudo e à tentativa de reproduzir processos de desenvolvimento ligados ao funcionamento da linguagem humana. Para isso, emprega softwares, programação e outras soluções.
Por meio do PLN, as máquinas podem compreender melhor os textos, isso envolve: o reconhecimento de contexto, extração de informações, desenvolvimento de resumos etc. Também é possível compor textos partindo de dados obtidos por computadores, um exemplo é quando você está em sua rede socias, os algoritmos podem buscar padrões em postagens para compreender como os clientes se sentem em relação a marca e produto.
Por que a IA é importante?
Com o aumento rápido de dados e à maturidade de outras inovações no processamento em nuvem e na capacidade computacional, o reconhecimento da Inteligência Artificial está crescendo mais rápido do que nunca. Com esses facilitadores as organizações estão começando a notar como a Inteligência Artificial pode multiplicar o valor para eles.
As empresas que se expandem com a Inteligência Artificial veem o retorno triplicar em comparação com aquelas que estão presas na fase-piloto. Essa capacidade de autoaprendizagem e auto-otimização significa que a Inteligência Artificial integra benefícios ao negócio que gera.
A Inteligência Artificial além de ajudar as empresas a se adaptarem rapidamente, com um fluxo constante de insights para impulsionar a inovação, também oferecem vantagem competitiva em um mundo de constante mudança.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]A tecnologia sempre esteve presente no imaginário popular. Basta lembrarmos de clássicos do cinema ou da literatura, como os filmes “De Volta para o Futuro” ou os clássicos de Júlio Verne “Vinte mil léguas submarinas” e “Viagem ao Centro da Terra”.
Mas a participação da tecnologia na vida dos seres humanos perpassa fases, mídias e concepções diferentes. Hoje, o cognitivo, antes restrito à mente humana, já habita o mundo das máquinas com assistentes virtuais e influenciadores artificiais, por exemplo, que já fazem parte do nosso dia a dia. Mas você sabia que suas origens são bem anteriores à Internet ou às redes sociais? Para entendermos melhor, basta olhar para a história da própria IA.[/vc_column_text][vc_column_text]O precursor: foi em 1961 que a IBM desenvolveu e demonstrou o chamado “Shoebox”, precursor dos sistemas de reconhecimento de voz atuais. Esse dispositivo foi capaz de executar funções matemáticas e reconheceu 16 palavras faladas, além dos dígitos de ‘0’ a ‘9’. Operado por meio de um microfone, o aparato convertia sons de voz em impulsos elétricos. Iniciou-se a discussão em torno de processamento de linguagem natural aqui: o IBM Shoebox representou o limiar das pesquisas nesse campo e também influenciou o desenvolvimento em setores como reconhecimento de fala, incluindo sistemas de discagem por voz, roteamento de chamadas e controle automatizado de aparelhos.
O início dos chatbots: em 1965, o cientista da computação Joseph Weinzenbaum programou “Eliza”, precursor dos chatbots, um sistema capaz de simular o processo de conversação entre máquina e humanos. Rodava no Mainframe IBM 7094, de apenas 37 bits.
O papel do Processamento de Linguagem Natural (PLN): objeto de grande debate entre acadêmicos, tecnólogos e outros especialistas do setor, é um componente fundamental para analisar e interpretar dados não estruturados, como e-mails, boletins eletrônicos de saúde, postagens em redes sociais etc. Por meio da codificação de algoritmos, a PLN permite que as máquinas sejam capazes de extrair o significado do texto e, a partir disso, crie relatórios e sentidos. A solução visa ajudar os negócios a manterem assistentes virtuais atualizados com as respostas mais recentes e reduz o tempo que consome o processo de atualizações manuais.
Entendendo interações com precisão: existem formas de interação mais palpáveis hoje, muito além de textos prontos. Pouco tempo atrás, um modelo de classificação do IBM Watson Assistant foi projetado para entender, com mais precisão, o objetivo ou intenção de um usuário final ao interagir com um assistente virtual e para permitir que os administradores treinem o sistema com mais rapidez.
A voz metálica em desconstrução: aos poucos, a voz metálica dá espaço a um aspecto mais natural da fala, algo que está em curso na evolução da tecnologia para os próximos anos. Até mesmo o conceito de “influenciador artificial”, a exemplo do que vemos na Magalu, que se tornou uma personagem importante frente ao engajamento com seus clientes, deve se solidificar no futuro.
O aprendizado da máquina e o futuro: quando se desenvolve um conjunto de aprendizado de máquina – ou Machine Learning -, o sistema aprende conforme o uso: os algoritmos são criados a partir dos dados analisados e da geração de respostas/insights, numa engenharia pré-construída e dotada de regras. Os dados fazem a máquina evoluir com o tempo. No método tradicional, cria-se um conjunto de regras para gerar uma resposta a partir do processamento dos dados introduzidos.
Quando inserimos todo esse contexto nas diferentes esferas da sociedade, temos a revolução: bancos, lojas, instituições educacionais, entidades governamentais, indústria da saúde e tantas outras buscam, em ritmo compassado, as soluções tecnológicas que assistentes virtuais e inteligência artificial podem oferecer. Se essa tecnologia escalou em rápida velocidade nos últimos cinco anos, temos uma promissora década pela frente.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Roberto Celestino, especialista em inteligência artificial da IBM Brasil[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]