IA conversacional na indústria e na logística

A inteligência artificial continua a progredir e é cada vez mais capaz de simular processos que até agora estavam sujeitos à intervenção humana direta. A IA conversacional, da mesma forma que outras tendências como a visão artificial, já é utilizada pelas empresas em vários aplicativos, sendo muito frequente em dispositivos de fábricas, escritórios e residências.

O que é a IA conversacional?

A IA conversacional é uma inteligência artificial treinada para simular conversas entre humanos. Para tal, utiliza o processamento de linguagem natural (PLN ou NLP em inglês), um campo da IA que permite que os computadores compreendam e processem a comunicação entre pessoas, grandes volumes de dados e tecnologias de machine learning. Alguns dos usos mais conhecidos e que permitem entender o que é a tecnologia conversacional são os chatbots ou agentes virtuais programados para que os usuários resolvam suas dúvidas ou marquem compromissos, mas não são os únicos.

Qual é a tecnologia utilizada pela IA conversacional?

Esta inteligência precisa de grandes quantidades de dados, escritos ou de áudio, para o treinamento que permitirá compreender e processar diferentes idiomas. Neste sentido, aplica uma combinação de PLN, modelos básicos e aprendizagem automática.

• Machine learning. Este campo da IA é composto por algoritmos e dados que melhoram continuamente devido à experiência que adquirem. A IA aumenta sua capacidade de reconhecer padrões utilizando-a para fazer previsões mais precisas.
• Processamento de linguagem natural. É o método pelo qual a língua é analisada com a ajuda de machine learning na IA conversacional. Além disso, os algoritmos de ML aumentam a qualidade dos diálogos à medida que aprende. Consiste em quatro etapas que transformam os dados não estruturados em um formato legível por computador para que este possa gerar uma resposta adequada:
  1. Geração de entradas. Os usuários inserem as informações através de um site ou aplicativo, seja em formato de voz ou por escrito.
  2. Análise. Se a entrada for um texto escrito, a IA conversacional utilizará a compreensão da linguagem natural (NLU na sigla em inglês) para decifrar seu significado e reconhecer sua intenção. No entanto, se os dados forem um áudio ou uma gravação, o uso de NLU será combinado com o reconhecimento automático da fala (ASR em inglês).
  3. Gerenciamento do diálogo. Em seguida, a geração de linguagem natural (NLG em inglês), um dos componentes do PNL, oferece uma resposta.
  4. Reforço da aprendizagem. Finalmente, os algoritmos de machine learning refinam as informações ao longo do tempo para melhorar sua qualidade.

Exemplos de IA conversacional

A tecnologia de IA conversacional já está presente em inúmeros aplicativos e com diferentes nomes:

• IA generativa. Utiliza a IA conversacional para melhorar as trocas escritas ou orais.
• Chatbots. Costumam ser utilizados no atendimento ao cliente. Respondem às suas perguntas mais frequentes e prestam assistência.
• Assistentes virtuais. Geralmente são ativados por voz e compatíveis com dispositivos móveis e alto-falantes inteligentes.
• Software de conversão de texto em voz. É útil para gerar audiolivros e outras indicações, como os leitores de tela, frequentemente utilizados por pessoas com deficiência visual parcial ou completa.
• Programas de reconhecimento de voz. Transcrevem conferências ou chamadas telefônicas, assim como geram legendas de forma simultânea.

Portanto, a IA conversacional torna-se uma aliada da acessibilidade, dos serviços de atendimento ao cliente online, dos dispositivos industriais com Internet das Coisas e até mesmo dos alto-falantes domésticos. Também é utilizada nos aplicativos de business intelligence. A inteligência empresarial conversacional combina a IA conversacional com os recursos da análise de dados, permitindo que os usuários possam obter visualizações e explicações dos resultados.

Vantagens da IA conversacional na empresa

O uso das inteligências artificiais treinadas para simular diálogos oferece vários benefícios:

• Atendimento 24 horas. A IA conversacional atende às pessoas a qualquer momento, sem necessidade de ter agentes humanos por perto.
• Redução de custos. Este tipo de assistência reduz os recursos necessários para fornecer, por exemplo, serviços de atendimento ao cliente.
• Automação de tarefas. Utilizar esta tecnologia para tarefas como a transcrição de textos pode reduzir os erros humanos e acelerar processos.
• Experiências personalizadas. Estes sistemas são capazes de recordar as preferências e históricos dos clientes sendo cada vez mais utilizados nas estratégias omnichannel. Este tipo de tratamento ajuda a aumentar as vendas e a melhorar a avaliação que os usuários fazem da marca.
• Escalabilidade. Permitem expandir os recursos dessas IA rapidamente, sendo excelentes aliadas durante os picos de demanda, como na Black Friday.

O design da IA conversacional

Existem várias ferramentas para construir chatbots e IA conversacionais, mas seu design ainda exige intervenção humana. Os modelos que atendem aos clientes são treinados através de machine learning e de conversas reais. Estas são etiquetadas por analistas humanos e agentes de call center, e ampliadas com dados sobre o comportamento, como os sites vistos anteriormente, o status do pedido e inclusive com fontes externas como a meteorologia ou possíveis acontecimentos. Dessa forma, é possível conseguir previsões mais inteligentes e resolver os problemas com maior rapidez. O machine learning também é usado para escanear diálogos entre clientes e operadores com o objetivo de determinar padrões.

Diferença entre um chatbot e a IA conversacional

A linha que separa os chatbots da inteligência artificial conversacional pode parecer tênue, mas uma tecnologia é consequência da outra. A IA conversacional engloba um conjunto de tecnologias fundamentais para o desenvolvimento de chatbots, ou seja, um chatbot inteligente é um aplicativo criado a partir de uma plataforma de IA conversacional.

Enquanto um chatbot é um aplicativo que simula uma conversa, a IA conversacional permite utilizar interfaces de usuário omnichannel, fornece contexto, processa a linguagem, se antecipa às necessidades do cliente e se integra em outros sistemas com análises avançadas. Um chatbot tem uma complexidade menor.

A IA, uma aliada no armazém

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