Com a capacidade de processar grandes volumes de dados rapidamente, a IA pode identificar padrões e tendências que seriam difíceis ou impossíveis de serem detectados pelos humanos. Isso gera insights valiosos em campos como finanças, marketing, saúde e ciências sociais.

E a integração da IA nos sistemas de atendimento ao cliente representa um avanço significativo na eficácia e na experiência do usuário. 

Considerando claro, claro, muitas empresas têm usado a inteligência artificial nas suas aplicações, inclusive, nos chatbots. Então, como criar uma inteligência artificial, e, ainda, chatbots também?

Índice de conteúdo

É o que você vai ver no nosso texto!

O que é Inteligência Artificial e como ela pode ajudar?

A inteligência artificial refere-se a sistemas ou máquinas que simulam a inteligência humana para executar tarefas e que podem se aprimorar com base nas informações que coletam. 

A IA abrange uma variedade de tecnologias, incluindo aprendizado de máquina (o famoso machine learning), processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de voz, visão computacional e redes neurais.

As formas de ajudar, inclusive, são muitas.

Ela pode automatizar tarefas repetitivas e mundanas, liberando tempo para que os humanos possam se concentrar em atividades mais complexas e criativas — como o gerenciamento de inventário e atendimento ao cliente.

Também pode processar e analisar grandes volumes de dados rapidamente, identificando padrões e tendências que seriam difíceis ou impossíveis para os humanos detectarem, o que é útil em campos como finanças, marketing, saúde e ciências sociais.

Ainda, esses sistemas podem fornecer insights baseados em dados que ajudam os humanos a tomar decisões mais informadas. Por exemplo, algoritmos de IA podem prever o desempenho do mercado de ações, ajudar médicos a diagnosticar doenças ou sugerir estratégias de negócios.

Exemplos de aplicações de Inteligência Artificial

Na prática, um dos exemplos de aplicações são as assistentes virtuais como Siri (Apple), Google Assistant e Alexa (Amazon), que usam IA para entender comandos de voz e realizar uma variedade de tarefas, desde responder a perguntas triviais até controlar dispositivos domésticos inteligentes. 

É por meio do processamento de linguagem natural (NLP) que podem interpretar as palavras e aprender com as interações do usuário, tornando-se cada vez mais precisos e úteis.

Já o IBM Watson Health é uma aplicação de IA que ajuda médicos a diagnosticar e tratar doenças. 

Usando aprendizado de máquina e análise de big data, Watson pode analisar grandes volumes de literatura médica, estudos de caso e dados de pacientes para fornecer recomendações de tratamento baseadas em evidências. 

Ele tem sido usado em oncologia para sugerir planos de tratamento personalizados para pacientes com câncer.

Para fechar os exemplos, Tesla, através do seu sistema Autopilot, utiliza IA para permitir que os veículos se dirijam sozinhos em certas condições. 

O sistema emprega redes neurais para processar dados de câmeras, sensores e radares do veículo, permitindo que ele navegue, mude de faixa, estacione e até reaja a situações de trânsito em tempo real. 

Entendendo o processo de criação de uma IA: passo a passo 

Para entender o processo de criação de uma IA, é importante trazermos algumas etapas. Elas vão  desde a coleta e preparação dos dados até a implantação e monitoramento do modelo em produção, gerando valor contínuo para sua empresa.

O conjunto de dados é sempre o ponto de partida, onde os dados que serão utilizados para treinar o modelo de machine learning estão armazenados.

Depois, os dados são recuperados dos conjuntos de dados armazenados para serem usados nas próximas fases do processo.

A preparação de dados é uma fase  que também é crucial e inclui várias subetapas:

• Processamento e manipulação de dados: aqui, os dados brutos são limpos e transformados para remover inconsistências, tratar valores ausentes, etc.
• Extração e engenharia de características: nesta subetapa, são selecionadas ou criadas características (features) dos dados que serão mais úteis para o modelo.
• Escalonamento e seleção de características: os dados são normalizados ou padronizados para garantir que todas as características estejam na mesma escala, e características irrelevantes ou redundantes são eliminadas.

Com os dados preparados, um algoritmo de machine learning é aplicado para criar um modelo que tenta aprender padrões a partir dos dados.

O ajuste de modelo seria  a parte em que se avalia o desempenho do modelo utilizando métricas apropriadas (como precisão, recall, F1-score, etc.) e ajustando os hiperparâmetros do modelo para melhorar seu desempenho. 

Esta é uma etapa imterativa, o que significa que o processo pode voltar para as etapas anteriores para melhorias até que o desempenho do modelo seja satisfatório.

Depois que o modelo atinge um desempenho satisfatório, ele é implantado em um ambiente de produção onde pode ser usado para fazer previsões em novos dados. 

O modelo implantado é monitorado para garantir que continue a funcionar bem ao longo do tempo e para detectar qualquer degradação de desempenho.

Empresas como a Northern podem fazer todo esse processo e, assim, facilitar a entrega final do seu produto ou serviço.

Como criar um chatbot com inteligência artificial?

Mas afinal, como criar uma inteligência artificial para conversar?

Pensamento especificamente nesse tipo de criação, podemos trazer algumas especificidades do processo. O passo a passo, portanto, é:

1. Identifique as necessidades do seu negócio e os objetivos específicos do chatbot, como atendimento ao cliente, suporte técnico, ou vendas;
2. Selecione uma plataforma de desenvolvimento de chatbots, como Dialogflow, Microsoft Bot Framework ou Rasa. Estas plataformas oferecem ferramentas para criar, treinar e implantar chatbots de forma eficiente;
3. Crie fluxos de conversação baseados em cenários comuns que seus clientes enfrentam e se dados históricos de interações com clientes para treinar o chatbot;
4. Incorpore algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) para que o chatbot entenda e responda a perguntas em linguagem natural. Algoritmos como BERT, GPT (incluindo o GPT-4) e modelos de aprendizado profundo ajudam a melhorar a precisão das respostas do chatbot;
5. Integre o chatbot com seus sistemas de CRM, banco de dados e outras ferramentas relevantes;
6. Realize testes extensivos para garantir que o chatbot funcione conforme esperado e refine suas respostas com base no feedback;
7. Implante o chatbot em plataformas de comunicação como websites, aplicativos móveis, Facebook Messenger, ou WhatsApp. Finalmente, então, monitore o desempenho do chatbot e faça ajustes contínuos para melhorar a eficácia.

Criar chatbots oferece uma maneira eficaz de melhorar a experiência do cliente, reduzir custos operacionais e aumentar a eficiência operacional, tornando-os uma ferramenta valiosa para empresas de todos os tamanhos e setores.

Eles podem servir tanto para atendimento ao cliente como também para interações de atividades da própria empresa, como a avaliação de conteúdo relacionados ao Plano de Desenvolvimento Individual.

Conheça a Northern e como ela pode ajudar no desenvolvimento da IA dentro da sua aplicação!