Como melhorar seu negócio utilizando Inteligência Artificial

Utilizar Inteligência artificial (IA) não precisa ser exclusividade de grandes empresas, IA é um conjunto de técnicas e ferramentas que utilizam matemática, estatística e uma boa dose de sofisticados algoritmos, que no final só serão úteis se na ponta houver uma boa aplicação, um software que solucione um problema de negócio.

Existem diversas soluções que utilizam alguma técnica de IA e não apenas para casas inteligentes, drones e carros autônomos. Como disse o co-fundador do Coursera, Dr. Andrew NG "IA é a nova eletricidade" [link], sendo assim, a inteligência artificial é, portanto, o ramo da computação que mais cresce. Não é por menos que o grupo Gartner, Inc.,[link] afirma que até 2020 quase todos os programas de computadores importantes terão algum uso de IA.

Atendimentos, relacionamentos, experiências em ambientes virtuais, contratos com assinatura biométrica, entregas de produtos e serviços ou qualquer outra abordagem que seu negócio utilize, geram dados, muitos dados, e quase sempre são i-n-c-o-n-t-á-v-e-i-s, tanto que muitas vezes ficamos apenas em relatórios que agrupam, ordenam ou apenas filtram informações pseudo-relevantes, e se esquecem dos valiosos dados que não foram estruturados ainda, emails, posts e mensagens instantâneas estão soltas e flutuando nesse mar de informações.

Se identificou? Então pare e pense. Trabalhar de forma efetiva com dados pede uma profunda mudança no mindset da organização: dados são o petróleo dessa década e também da próxima [link].

Ferramentas de Business Intelligences (BI) no fim dos anos 90, trouxeram a percepção de que navegar em dados através de recursos como "Drill Down" nos faziam acreditar que tínhamos as informações em nossas mãos, e de fato era real, mas não o conhecimento (modelos matemáticos).

O que não nos disseram, também, é que o tempo para entender/absorver os dados eram maior do que o tempo deles mudarem. Então surge a necessidade de prever o futuro, de entender a intenção em um texto, de extrair uma informação em uma imagem de nota fiscal ou uma foto, ouvir seu cliente, e até falar com ele, capacidade vinda da cognição de símbolos, só que agora sendo entendido por uma máquina…  bem vindos a era do aprendizado de máquina (Machine Learning).

A Matemática, mãe de todas as ciências exatas, talvez tenha na computação a sua "filha" mais "nerd", e seguindo nessa linha genealógica, IA seja a herdeira mais promissora para nos ajudar no dia a dia. Lembram do F(x) que a professora de matemática desenhava em forma de gráfico na lousa? Aquela função do segundo grau, também chamada de função quadrática, [ link ] se antes assustavam os incautos estudantes do ginásio, hoje é a Inteligência Artificial que apavora os profissionais de todas as áreas do conhecimento.

Os maiores nomes do assunto: Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Yann LeCun e Andrew NG, também se questionaram sobre o correto caminho a seguir, a melhor técnica, e hoje são considerados os pais da IA moderna [link] que pasmem nasceu no fim dos anos 50 [link].

Então vamos combinar, chega de achar que IA é um bicho papão, e que não é pra você que possui um empresa pequena de serviços, como disse anteriormente, tudo passa por uma boa gestão dos dados, e isso pode ser o seu fator de sucesso ou fracasso caso tenha negligenciado esse tema dentro de sua organização.

Para mais detalhes recomendo imersão total no material: https://landing.ai/ai-transformation-playbook/

Primeiros passos

Uma vez compreendido que o gerenciamento dos dados é um assunto estratégico dentro da organização, cabe aos gestores escolherem bons parceiros no setor de data analytics. Empresas de BI, Big Data, Inovação e Inteligência de Mercado estão constantemente aprimorando suas técnicas, incluindo o uso de novas ferramentas e aperfeiçoando seus expertises.

O primeiro passo, inevitavelmente passa por conhecer o que temos dentro de casa, não estou falando de mais relatórios, mas de uma visão agrupada da informação (clustering) [link] capaz de confirmar o que você sabe sobre seus dados e dar insights sobre o que você poderá ter, se tomar a decisão correta no momento oportuno. Soluções como Power BI e Qlik [link] são alguns exemplos de boas ferramentas que nos ajudam a ter uma noção sobre o que temos, assim, eles tem muitos gráficos.

Já sabe o que tem? Já consegue ter uma breve noção do comportamento do seu negócio baseado nos dados coletado? Gerou alguns KPI? [link], ganhou maturidade com seus dados? Não muito?

Talvez você pense que você e sua organização ainda não estejam preparados, veja a listagem a seguir como as perguntas que precisam ser feitas e respondidas:

Checklist - Data Driven Maturity: [link]

• Estou conseguindo escalar as plataformas de atendimentos?
• Os canais estão automatizados para contato receptivos?
• Meus processos de atendimento estão mapeados em intenções de serviços?
• Como ouvir melhor meu cliente?
• Como ler e responder todas as suas mensagens (sem ser automático)?
• Consigo obter o sentimento do meu cliente a cada interação, jornada, atendimento?
• Com os dados que possuo eu já consigo: 
• Entender o perfil do meu cliente? Quem é? O que gosta? Suas preferências?
• Inferir sobre a direção na qual o negócio está caminhando?
• Consigo mapear as intenções de meus clientes a partir de amostras independentes?
• Gerar modelos matemáticos de interpretação de linguagem natural?

Se a resposta foi sim para pelo menos dois dos itens anteriores já é um bom começo. Os primeiros passos exigem um certo tempo de maturidade do negócios e um boa dose de familiaridade com os dados gerados essa combinação ajuda a saber melhor o que você já tem e começar a abstrair o que pode conseguir.

IA é software e software é serviço [ link ]

Software é a representação de um serviço em formato digital, não há outra finalidade para um programa de computador do que ser parte de um conjunto de soluções para suportar um negócio.

Este é o propósito do software, e a IA sendo um software essa premissa não muda. A tecnologia deve ser sempre utilizada a favor do negócio, dando diferenciais e vantagens competitivas.

Identificando o seu cliente

Quem está do outro lado? Como podemos garantir que nosso cliente seja devidamente identificado sem depender de validações que possam ser facilmente fraudadas como senhas simples, ou evitar a difícil tarefa de manter verificações complexas? A biometria vem ganhando cada vez mais uso no mercado. Leitura de digital, face e íris, já são comuns em aplicações comerciais.

Mas como tornar essa leitura visual, inteligente, ou seja, integrado ao negócio? Para isso o uso aplicado da visão computacional [link] permite ao negócio um serviço de extremo valor: permitindo o reconhecimento de uma pessoa a partir de algumas poucas fotos. [ link ]

A técnica conhecida como Redes Neurais Convolucionais, permite a extração de características mais relevantes obtidas a partir da imagem do rosto de uma pessoa.

Convoluções em imagens

• Serviços de identificação:
• Prova de vida
• Identificação por voz (comando de voz)
• Reconhecimento facial
• Identificação de objetos

Entendendo seu Cliente

Ler um texto e extrair toda as nuances que a língua carrega, requer um humano alfabetizado e fluente na cultura do idioma. Conseguir identificar com clareza a real intenção por trás da informação, vide textos jurídicos, artigos especializados, parece tarefa que só um ser humano consegue fazer.

Agora, imagine ter um algoritmo que interpreta um parágrafo e é capaz de entender, de forma aproximada (porcentagem), qual é o intervalo de confiança daquela mensagem ser uma saudação cordial ter sido escrita pelo seu cliente, ou melhor ainda, saber se um comentário de desaprovação foi postado em algum canal de atendimento, chegando até a capturar a polaridade de um sentimento contido na frase.

O tópico da IA que trata de processamento de linguagem natural (PLN / NLP) [link] apresenta diversas soluções que auxiliam na interpretação de um texto, onde se localizam contextos de conversas, identificam entidades (nomes próprios, marcas, produtos e coisas em gerais) para criar um universo de possibilidade para automatizar um fluxo conversacional.

Abaixo, algumas ferramentas que atendem a necessidade completa do mapeamento de intenções, classificação do conjunto de dados, aplicação das técnicas de aprendizado de máquina e treinamento de modelos matemáticos:

• Ferramentas para processamento de linguagem natural:
• Rasa NLU [ link ]
• Google Dialogflow [ link ]
• IBM Watson [ link ]
• New Way Adhon.ai [ link ]

Ouvindo e Falando com seu Cliente

Ouvir um áudio e dele obter o seu significado passa por algumas transformações dessa mídia, é necessário converter o áudio em texto, o que exige técnicas conhecidas como speech-to-text [link] e na sequência aplicar o processamento de linguagem natural sobre esse texto extraído do áudio.

Mas essa é a preocupação do engenheiro do machine learning, para quem apenas quer usar esse serviço, o trabalho é buscar um parceiro que ofereça um serviço em nuvem para conectar seus atendimentos em áudio.

Gerar um áudio é o processo inverso, passa por converter um texto em voz e então enviar ao canal do usuário. Hoje a fala sintetizada está muito evoluída, algumas vezes pessoas não percebem que é uma máquina falando, pelo tom de voz, a fala intercalada, dá a impressão de ser mesmo um ser humano. 

Um case da empresa Reclame Aqui! [link] que foi apresentado em 2018 mostra com sucesso um serviço de cancelamento de assinatura feito exclusivamente por um robô, ou seja 100% automático.

Se o seu caso seja buscar o desenvolvimento por conta própria, a dica valiosa é conhecer as soluções do Google Cloud [link]

Resolvendo a dor do seu cliente

IA como serviço:

• Análise de sentimentos
• Fluxos de árvores de decisão;
• Identificação de intenção e entidades;
• Extração de informação em imagem;
• Tradutores simultâneos;

Como saber quais soluções, quais aplicações podem te ajudar a entender a dor de seu cliente? 

Como vimos, há inúmeras soluções no mercado para oferecer a IA como serviço, porém tudo passa por entender qual é a real dor que seu negócio enfrenta, melhorar o atendimento, automação de processos de backoffice, inteligência na análise de dados, são claros os benefícios que a IA pode oferecer. Escolher um parceiro que possua comprovada expertise nesse ramo é primordial.

Conheça as soluções da New Way [link] e coloque seu negócio na era da computação cognitiva. 

Até a próxima!