* Por Otávio Limão
Nessa semana, tive a oportunidade de estar presente em um dos maiores eventos de Inteligência Artificial do mundo, o Conversational AI Summit, em Londres. O encontro apresentou painéis com algumas das grandes mentes da IA Conversacional, como Jon Howard, gerente de produtos em IA e Machine Learning da BBC, Julian Smida, UX Designer da Meta, e Michael McTear, professor emérito da Universidade de Ulster – somente para citar alguns.
Foram inúmeros aprendizados proporcionados – não somente durante as palestras, mas também pela troca com os demais participantes. Após refletir sobre essa rica experiência, separei em primeira mão os principais insights que obtive – especialmente no que diz respeito aos desafios que devemos enfrentar durante a evolução da Inteligência Artificial Conversacional.
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Precisamos partir do princípio que o uso de inteligência artificial (IA) nos negócios faz parte de uma revolução tecnológica, estratégica, financeira e geracional. Com o objetivo de prosperar numa realidade dominada pelo big data, empresas têm adotado essa tecnologia para se manter competitivas e operar com mais eficiência. Neste contexto, o IA conversacional é uma das categorias com maior potencial de insights para futuras aplicações corporativas.
Apesar do contato com chatbots, voicebots e assistentes virtuais não configurar como novidade para boa parte dos usuários e consumidores, o IA conversacional tem espaço para ser uma ferramenta disruptiva nos próximos anos, especialmente no Brasil.
É algo que pude observar durante as trocas realizadas no evento e também apoiado pelo Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots – 2022. O documento revelou que existem 58 mil bots em atividade no país. Por mês, um bot conversa, em média, com 3,1 mil pessoas diferentes e troca 78 mil mensagens, e seu uso predomina no atendimento ao cliente (66%).
Com o avanço do ChatGPT e OpenAI, a personalização das interações pode chegar a um nível de assertividade cada vez maior. Respostas rápidas e empáticas, eliminação de tarefas repetitivas, automação das atividades, atendimento 24/7 e melhora nas experiências dos usuários são algumas das vantagens do aprimoramento desse modelo.
Amparado pelo machine learning e processamento de linguagem natural (PLN), o sucesso e a visualização de resultados do IA conversacional passam por um treinamento maciço, tendo em vista que não é possível a ferramenta evoluir estaticamente. Com o Large Language Model (LLM), algoritmos são capazes de reconhecer, prever e gerar linguagem humana. Por isso, o engenheiro de prompt terá um papel fundamental na estruturação das respostas aprendidas pelos bots.
Também é preciso ressaltar que os designers conversacionais estão atuando mais como curadores do que como criadores de conversas. As ações operacionais, como testes A/B, seguirão sendo atividades essenciais. Por fim, será preciso entender qual a história que os dados contam e descobrir o feedback por trás de cada mensagem.
*Otávio Limão é cofundador e CPO da WeClever
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