IA de Autoaprendizagem
Panagiota
Especialista em Marketing
in
🤖 Automação de IA
Introdução
A superioridade dos agentes virtuais de IA sobre os chatbots é inegável. A principal diferença entre essas duas soluções é a tecnologia utilizada; os primeiros usam IA e métodos estatísticos, enquanto os últimos são baseados em palavras-chave.
Os chatbots são baseados em regras, o que significa que eles "escaneiam" mensagens em busca de palavras-chave específicas para fornecer uma resposta. Se falharem, eles recuam e entram em um loop infinito de reformulação de solicitações ou transferem o usuário para um representante de suporte ao cliente.
Os agentes virtuais de IA, por outro lado, usam aprendizado de máquina e aprendizado supervisionado para entender o significado de uma frase. Eles podem ser rapidamente treinados para compreender o que o usuário deseja, utilizando alguns exemplos fornecidos pela empresa. Assim, eles conseguem entender com precisão frases com palavras desconhecidas e erros de digitação, proporcionando uma experiência elevada para os usuários finais.
Por exemplo, a empresa treina o agente virtual de IA com algumas perguntas exemplo sobre o horário de funcionamento. Ex: Quando vocês abrem? A que horas posso ir? Se um usuário perguntar “A que horas eu posso passar?”, um chatbot recuará enquanto um agente virtual de IA compreenderá o significado e fornecerá a resposta apropriada.
Agentes virtuais de IA autoaprendizes
Assim como os humanos fariam, mas mais rápido.
No entanto, nem todos os agentes virtuais de IA são igualmente inteligentes e capazes de melhoria. Muitos usam aprendizado supervisionado, mas muito poucos usam aprendizado não supervisionado, também conhecido como autoaprendizado. E aqui reside o futuro da IA conversacional.
A IA autoaprendiz é composta por algoritmos de aprendizado profundo capazes de autoaperfeiçoar um agente virtual de IA. Como? Analisando grandes quantidades de dados e detectando padrões. Agentes virtuais de IA equipados com essa capacidade podem ser muito mais do que um agente de suporte ao cliente. Um dos maiores desafios empresariais é entender o que seu mercado precisa. A falta desse conhecimento pode criar uma lacuna e, consequentemente, um mau atendimento e experiência ao cliente.
Com o autoaprendizado, você pode preencher a lacuna entre as necessidades do cliente e as ofertas de negócios.
Vamos supor que você implantou um agente virtual de IA para lidar com um conjunto específico de tarefas.
Como você sabe que seus usuários não estão fazendo perguntas que seu agente virtual de IA não foi treinado para responder? E se você sabe que o conhecimento do seu agente virtual de IA é limitado, como você seleciona as tarefas apropriadas para “ensinar”?
Aqui é onde o autoaprendizado é vital, a fim de manter um verdadeiro agente virtual de IA inteligente que possa apoiar suas operações!
Em vez de passar horas incontáveis descobrindo manualmente novas necessidades dos clientes e integrando-as ao seu agente virtual de IA, permita que algoritmos de autoaprendizado façam o trabalho por você. Como? Coletando milhares de dados de conversas passadas e entendendo as perguntas frequentes que seu agente virtual de IA não tem conhecimento. O resultado final? Um agente virtual de IA em constante evolução com mínima supervisão humana que sempre responderá às perguntas em constante mudança do seu cliente.
Com o autoaprendizado, as empresas estão entrando em uma nova era de automação e conseguem ver o verdadeiro potencial da IA conversacional.
Como o Moveo.AI funciona
Usamos algoritmos de aprendizado de máquina que utilizam Modelos de Linguagem Grande (LLM). Nossos algoritmos “navegam” por milhares de registros de chat, a fim de identificar novas maneiras de melhorar a compreensão do agente virtual de IA sobre como as pessoas pensam e se comunicam.
Usamos aprendizado supervisionado durante a criação do agente virtual de IA. Nossos usuários criam algumas categorias (Intenções) e exemplos com as perguntas mais urgentes dos clientes. No caso abaixo, se um cliente perguntar “como posso entrar em contato com você?”, o agente virtual de IA entenderá o que o usuário deseja e fornecerá os detalhes de contato da empresa. Muito simples.
Categorias de intenções e exemplos de perguntas
No entanto, o que nos torna únicos são nossas capacidades de auto-aprendizado.
Usamos aprendizado não supervisionado para melhorar o desempenho do agente virtual de IA e acompanhar as necessidades em constante mudança dos clientes. O auto-aprendizado ocorre em segundo plano, reunindo todas as perguntas. Dependendo da sua natureza, pode sugerir novos exemplos para as intenções existentes (novas maneiras de os clientes se expressarem) ou intenções totalmente novas (categorias de perguntas).
Por exemplo, digamos que você seja uma Instituição Financeira e saiba que seus clientes geralmente entram em contato para perguntar onde está o caixa eletrônico mais próximo. Como resultado, você cria uma categoria de intenção chamada “caixa_eletrônico_mais_proximo”.
Intenções para caixas eletrônicos mais próximos e exemplos de perguntas
O Auto IA reunirá todas as perguntas dos clientes e as agrupará em grupos. Como resultado:
1. Você pode acabar com novos exemplos de como os clientes comunicam sua necessidade de encontrar um caixa eletrônico, por exemplo, “caixas eletrônicos próximos”. Isso permitirá que seu agente virtual de IA compreenda melhor como seus clientes se expressam, evitando retrocessos e esclarecimentos. Melhor compreensão, serviço mais rápido.
2. Você pode acabar com necessidades totalmente novas, como “quero obter um novo cartão de crédito”, adicionando assim uma nova categoria de pergunta (Intenção) chamada “obter_novo_cartão_de_crédito”. Isso melhorará sua compreensão das expectativas dos clientes e, assim, seus serviços. Melhor compreensão, satisfação do cliente aprimorada.
Caso de Uso Indicativo
Como os Consulados Gregos do Reino Unido e de Nova Iorque se adaptaram às questões sobre a Covid-19.
Nossa parceria com os Consulados Gregos no Reino Unido e em NY começou antes do surto da pandemia de Covid-19 e, durante esse período, a maioria das perguntas dos usuários girava em torno de passaportes. No entanto, quando a pandemia começou, uma enxurrada de mensagens começou com perguntas sobre vacinação, certificados e requisitos de entrada na Grécia.
A autoaprendizagem cuidou de tudo, pois em poucas semanas, agrupou todas as perguntas e criou novas categorias de Intenção relacionadas à pandemia, como “vacinas_aceitas” e “requisitos_de_entrada_grecia”. Tudo o que os Consulados tinham a fazer era aceitar as sugestões e fornecer uma resposta às perguntas.
Nossa abordagem Humano-Em-O-Ciclo
Acreditamos que a experiência do cliente final é alcançada por meio de um ciclo de feedback contínuo envolvendo inteligência humana e artificial. Em toda a nossa plataforma, o “toque humano” é imperativo, desde a criação do agente virtual de IA até a aceitação das recomendações de IA Auto e fornecendo as respostas para todas as novas categorias de Intenção. A IA não é um substituto para os humanos, mas sim um complemento, a fim de criar experiências excepcionais.