A aplicação da inteligência artificial já é uma realidade em diversos cenários, cada qual com maior ou menor perfeição, permitindo a otimização de muitos processos e a coleta de insumos valiosos para a tomada de decisões, mas, como se dá seu funcionamento?
Por trás da inteligência artificial, fundamentando a sua operação, há o Machine Learning e o Deep Learning, métodos de análises de dados que possibilitam a atuação da I.A. como a concebemos. Se imaginarmos três círculos circuncêntricos, a inteligência artificial é a camada externa, enquanto o Deep Learning é a mais profunda.
O termo “inteligência artificial” é o mais conhecido, trabalhado desde a década de 50 e anteriormente tratado como um conceito genérico ou obra de ficção. O seu primeiro uso se deu com o gerenciamento de tarefas específicas como a classificação de imagens e a identificação de rostos em fotos, tendo uma aplicação muito limitada.
Conferiu-se, portanto, à tecnologia uma faceta da inteligência humana. Isso se deu por meio do Machine Learning (com maior fase de desenvolvimento entre 1980 e 2010), programação de algoritmos que permitem à máquina coletar dados, “aprender” com eles e fazer uma determinação ou predição sobre algo; um exemplo muito simples de sua aplicação é o controle de SPAM dos e-mails. Trata-se de um método que requer muito trabalho manual de programação, inputs, classificadores, limitadores que aumentam a capacidade de interpretação das máquinas e de execução de tarefas.
Por último, está o Deep Learning, aprendizagem profunda, uma técnica avançada para a implementação do Machine Learning que trabalha com RNA – Redes Neurais Artificiais – e algoritmos cada vez mais complexos. Seu diferencial é a grande interconexão de informações e a calibração (“aprendizado”) que se dá pelos inúmeros dados recebidos.
O grande desafio para esse método de análise de dados é chegar à resolução intuitiva automática; a dificuldade reside em descrever e “transmitir” à tecnologia como se dá o funcionamento intuitivo, fazer com que uma máquina chegue a compreender o mundo em hierarquia de conceitos, onde termos complexos são definidos dependendo de sua relação com termos mais simples e conhecidos, ou seja, assimilação que envolva cada vez menos a programação humana.
É um processo muito complexo para que um algoritmo seja capaz de “aprender” quando ele seja exigido fora do âmbito para o qual foi programado.
O que há hoje?
Já é uma realidade no mercado o reconhecimento de voz, facial e também o processamento de linguagem natural, além do rastreamento do comportamento do consumidor na internet. Realmente o leque de possibilidades de uso da inteligência artificial é ilimitado.
Outra novidade acessível é o sistema cognitivo Watson capaz de melhorar o atendimento com um agente virtual. A ferramenta favorece a redução de tempo, do custo e da insatisfação dos clientes. Permite o acesso ao histórico completo da conversa do agente virtual com o cliente e oferece não apenas o volume das demandas, mas também o padrão de resolução adotado para as diversas solicitações. São inúmeras as aplicações que implicam no enriquecimento de estratégias pelos dados que podem ser coletados. É uma tecnologia enraizada no Deep Learning, metodologia que teve o seu crescimento acelerado desde 2010 com o intenso volume de dados gerados pela internet.
O mercado do atendimento conta agora com mais um instrumento poderoso para garantir um atendimento eficaz e de excelência, vantajoso tanto para as empresas quanto para clientes multiconectados.
