Durante o nosso conteúdo aqui na NSC já falamos diversas vezes sobre as premissas para a transformação digital da sua empresa. Desde conhecimentos e conceitos básicos à algumas soluções mais elaboradas.
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Hoje eu vim te contar um pouco mais sobre a Jornada da Inteligência Artificial, que como o termo sugere, são os possíveis caminhos da evolução da I.A. ao longo dos modelos possíveis que existem e podem ser aplicados dentro de uma empresa ou instituição.
De maneira geral, quando falamos de inteligência artificial, podemos dizer que o processo de implementação é constituído pelas seguintes etapas:
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Planejamento e Compreensão
Aprendizado e Desenvolvimento
Testes e Refinamento
Implementação
Solução de problemas
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Gostamos do termo Jornada pois traz à nossa mente a questão de um caminho para ser trilhado, portanto entendemos que para implementar a inteligência artificial em empresas que não utilizam essa tecnologia ainda é interessante ter essa abordagem gradativa. Entendendo que Jornada é uma orientação, fica claro que cada empresa deve desenvolver a sua própria, levando em conta seu segmento de atuação, necessidades e contexto tecnológico que está inserida.
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Considerando o processo de implementação citado acima, apresento abaixo um exemplo de Jornada de implementação de APIs de inteligência artificial para empresas que atuem com algum tipo de atendimento:
NLP (Processamento de Linguagem Natural)
Language translator (tradução)
Speech to text e Text to speech (Fala para texto e texto para fala)
Image recognition e machine vision (Inteligência visual)
Speaker Recognition (reconhecimento de usuário por fala)
Face detection (reconhecimento de face por imagem)
Tone analyzer (análise de tom da conversa) – Machine Learning
Robôs
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Hoje quero aproveitar e direcionar a nossa conversa ao início da nossa proposta de jornada, o NLP. O processamento de linguagem natural (NLP), é um pilar dentro da área de I.A. que é focada no desenvolvimento da capacidade de compreensão da tecnologia quando em contato com a linguagem comum dos seres humanos. Em resumo, este trabalho serve como um “tradutor/intérprete” que possibilita que o robô entenda o usuário utilizando uma linguagem natural.
Considerando as etapas que envolvem esta jornada que já comentei aqui acima, iniciar o processo de transformação digital pelo NLP faz todo sentido uma vez que é mais correto realizar a compreensão dos parâmetros da linguagem que o usuário irá utilizar antes de evoluir para tecnologias mais avançadas como machine learning e machine vision, por exemplo.
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Visto que ao longo do caminho, desafios técnicos sobre a quantidade de dados armazenados precisa ser enfrentado, além de integrações necessárias com os bancos de dados do cliente, auditoria de dados, criação de camadas de segurança e também a própria alimentação de dados que o sistema que utiliza I.A. como um todo irá ter, ter o processo de compreensão da linguagem natural bem definido é fundamental.
Quando o desafio é estabelecer os parâmetros para a aplicação do NLP, é necessário que o seu time considere aspectos como:
Contexto da conversa que a I.A. será fator contribuinte
Interpretação dos textos
Análise de sentimentos e linguagem emocional, e mais
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Para que seja possível lidar com todos estes fatores, a Inteligência Artificial e toda a cadeia de tecnologia que está em sua volta utilizam o aprendizado de máquina. Por meio disso, os sistemas desenvolvem a compreensão de cada interação e refinam sua capacidade de resposta.
A partir disso, e com o início da aplicação destes sistemas para os usuários, as máquinas se mantém em constante aprendizado e poderão oferecer mais qualidade no seu atendimento
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