{"id":1287,"date":"2020-12-04T19:44:11","date_gmt":"2020-12-04T19:44:11","guid":{"rendered":"https:\/\/solve4me.com.br\/?p=1287"},"modified":"2020-12-04T19:44:11","modified_gmt":"2020-12-04T19:44:11","slug":"algumas-verdades-sobre-inteligencia-artificial-e-atendimento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solve4me.com.br\/blog\/algumas-verdades-sobre-inteligencia-artificial-e-atendimento\/","title":{"rendered":"Algumas verdades sobre Intelig\u00eancia Artificial e Atendimento"},"content":{"rendered":"\n

Se antigamente os filmes deixavam claro quem era o mocinho e o bandido, hoje essa linha j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o evidente. S\u00f3 lembrar de filmes cl\u00e1ssicos, como  \u201cThe Good, The Bad and The Ugly\u201d Nele, Clint Eastwood claramente era \u201cbom\u201d, Lee Van Cleff era o bandido cl\u00e1ssico, o \u201cmau\u201d, e Eli Wallach era o \u201cfeio\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Essa analogia entre o que \u00e9 bom e mal tamb\u00e9m pode ser vista na \u00e1rea de tecnologia, e resolver este problema \u00e9 um dos motivadores por tr\u00e1s de um novo recurso importante no Genesys Dialog Engine.<\/p>\n\n\n\n

A intelig\u00eancia artificial em busca de respostas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, vamos analisar a forma com que a IA \u00e9 tratada e entender essa analogia:<\/p>\n\n\n\n

O bom:<\/strong> O interesse pela IA cresce rapidamente. \u00c9 algo novo e empolgante, com diversos artigos, v\u00eddeos e demonstra\u00e7\u00f5es empresariais mostrando como ela vai mudar o mundo e como \u00e9 uma tecnologia que funciona perfeitamente, sem falhas.<\/p>\n\n\n\n

O ruim:<\/strong> Na verdade, a foto acima n\u00e3o reflete a realidade, mas impacta diretamente nas expectativas das pessoas, especialmente em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 experi\u00eancia do cliente, que passa a exigir resolu\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de seus problemas, de forma f\u00e1cil, durante as 24 horas do dia e por meio de diversos canais. E, 87% das empresas, de acordo com a Accenture, concordam que as experi\u00eancias tradicionais n\u00e3o mais satisfazem os clientes.<\/p>\n\n\n\n

O feio:<\/strong>  Para o Gartner, em 2022, 70% das intera\u00e7\u00f5es com o cliente envolver\u00e3o aprendizado de m\u00e1quina, chatbots e mensagens m\u00f3veis. Assim, analistas e especialistas afirmam que bots ou assistentes digitais ser\u00e3o a resposta \u00e0s expectativas crescentes dos clientes. Entretanto, a maioria das empresas n\u00e3o conta com os profissionais necess\u00e1rios para que isso se torne realidade. Criar um bot pode ser f\u00e1cil, mas saber se ele realmente atende \u00e0s necessidades dos clientes exige gastar tempo com testes e an\u00e1lise de relat\u00f3rios e logs em busca de respostas.<\/p>\n\n\n\n

Mas, e se simplesmente usarmos a IA para tornar a vida mais f\u00e1cil?<\/p>\n\n\n\n

A verdade: Genesys Dialog Engine<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Sim, \u00e9 poss\u00edvel usar a IA para tornar a vida mais f\u00e1cil e descobrir o desempenho do seu bot. O \u201cIntent Accuracy Report\u201d (relat\u00f3rio de precis\u00e3o da inten\u00e7\u00e3o) \u00e9 um novo recurso do\u00a0Genesys Dialog Engine<\/a>\u00a0que oferece uma vis\u00e3o de como o bot pode se comportar em uma situa\u00e7\u00e3o real de atendimento e destaca o que pode ser melhorado antes que o bot seja liberado para os clientes.<\/p>\n\n\n\n

Esse recurso se mostra ainda mais importante em um pa\u00eds como o Brasil, em que a IA ganha cada vez mais relev\u00e2ncia no atendimento ao cliente, mas que sofre com a falta de m\u00e3o de obra especializada para o desenvolvimento de bots que realmente atendam \u00e0s necessidades dos clientes.<\/p>\n\n\n\n

Boas declara\u00e7\u00f5es de treinamento s\u00e3o essenciais para que o bot funcione corretamente. Se esses enunciados n\u00e3o refletem a realidade do que um cliente dir\u00e1, ent\u00e3o seu desenvolvimento n\u00e3o foi feito corretamente. Mas n\u00f3s ajudamos voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\n

A Genesys usa a IA em demonstra\u00e7\u00f5es ao vivo para que voc\u00ea tenha confian\u00e7a no bot antes dele ir ao ar. Mas, ainda assim, quest\u00f5es sobre qual ser\u00e1 o desempenho dos enunciados de treinamento em uma situa\u00e7\u00e3o real ou se a IA realmente pode tornar a vida mais f\u00e1cil podem ser mais dif\u00edceis de responder.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 poss\u00edvel falar sobre o desempenho geral do bot, mas n\u00e3o tanto sobre os enunciados. Um problema comum em IA \u00e9 que normalmente dados rotulados s\u00e3o necess\u00e1rios para saber se algo realmente funcionou, e essas informa\u00e7\u00f5es n\u00e3o s\u00e3o f\u00e1ceis de obter. Em um bot, para saber se ele entendeu corretamente a declara\u00e7\u00e3o do cliente, voc\u00ea precisa saber qual \u00e9 a resposta.<\/p>\n\n\n\n

O futuro da IA da Genesys<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Portanto, para saber se o bot entendeu corretamente o que o cliente deseja, \u00e9 preciso saber milhares de enunciados do cliente ao vivo. Ou seja, afirmar \u201co bot ao vivo foi 75% preciso\u201d n\u00e3o \u00e9 algo f\u00e1cil de ser feito. Por isso temos uma equipe trabalhando nesse \u201calgo\u201d para estender os recursos do Dialog Engine para podermos dizer, em breve: \u201csim, encontramos outra maneira de tornar sua vida mais f\u00e1cil\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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