Creating powerful virtual assistants for businesses requires a deep understanding of conversational artificial intelligence and the specific needs of each organization.

Here are 7 fundamental tips to achieve it

1. Understand the needs of the business

Before you begin developing a virtual assistant, it is crucial to understand the needs and goals of the business for which it is being created. What problems does the business want to solve? What processes or tasks can be automated to increase efficiency? This understanding will guide the design and functionality of the assistant.

2. Design a seamless user experience

User experience is paramount in the adoption and effectiveness of a virtual assistant. Design an intuitive, easy-to-use interface with natural language that reflects the company's brand. The assistant must be able to understand user queries clearly and provide relevant and useful answers.  

3. Implements advanced natural language processing (NLP) capabilities:

NLP is the key technology that enables virtual assistants to understand and respond to user queries effectively. It uses advanced NLP models to enhance the assistant's ability to understand context, interpret user intentions and provide accurate responses. Learn about our multi NLP platform

4. Integrate relevant data sources:

To provide accurate and useful answers, the virtual assistant must have access to relevant data sources, such as company knowledge bases, internal databases, external APIs, among others. Integrate these data sources in an intelligent way to ensure that the assistant can provide up-to-date and accurate information.

5. Constantly train the assistant:

Continuous learning is essential to improving virtual assistant performance. It uses machine learning techniques to collect user interaction data and feedback, and uses this data to improve the NLP models and the assistant's response capabilities over time.

6. It offers multiplatform support:

Users can interact with the virtual assistant through a variety of channels, such as mobile apps, websites, messaging platforms, among others. Make sure the assistant is compatible with multiple platforms and communication channels to maximize its accessibility and usefulness.

7. Prioritize security and privacy:

Security and privacy of user data are critical aspects in the design of any virtual assistant. Implement strong security measures, such as data encryption, user authentication and compliance with privacy regulations, to protect sensitive information and build trust among users. Our business platform is characterized by its security system for companies and users. Meet big brands that trust us, such as L'Oréal. By following these tips and taking a business and user needs-centric approach, you can create powerful virtual assistants that drive operational efficiency and improve the customer experience for businesses.

Todos os dias, o desafio de ir além da tecnologia motiva a equipe da eva a seguir em frente, a fim de concretizar novas ideias e novos recursos que garantam um melhor uso e maiores benefícios para os clientes. É por isso que a eva está trazendo aprimoramentos extraordinários para elevar a experiência do cliente com a IA generativa

Apresentamos o novo pacote de recursos Eva, que aprimorará a experiência com a criação de agentes virtuais de IA generativa mais eficientes e rápidos.

Knowledge AI: agilize a criação de agentes virtuais com documentos

Para aprimorar a plataforma, o eva vem com uma evolução do conhecimento, em que você pode gerar respostas com base no conteúdo de documentos como um PDF.

Com a IA do conhecimento, melhore seu tempo por não exigir a configuração de fluxos, intenções ou entidades, reduzindo o tempo necessário para o treinamento de agentes virtuais.

Ao entrar em uma interação de usuário, ele primeiro procura por intenções; se não for encontrado, ele procura nas perguntas previamente configuradas na IA de conhecimento e, se nenhuma correspondência for encontrada, a resposta é procurada diretamente nos documentos carregados na IA de conhecimento.

Com essa funcionalidade, você pode acessar e usar sem esforço o conhecimento em documentos PDF, o que resulta em respostas mais rápidas e precisas.

Zero-Shot: Classificação aprimorada de intenções com LLM

Nosso recurso Zero-Shot atualizado aproveita a tecnologia de Modelo de Linguagem (LLM) de última geração para classificar intenções com precisão excepcional, apenas com o nome e uma descrição da intenção para classificar a intenção, sem a necessidade de criar enunciados.

Ao utilizar essa técnica avançada de aprendizado de máquina, melhoramos significativamente a precisão e a velocidade da classificação de intenção, garantindo que o conhecimento certo seja fornecido no momento certo, sempre.

Reformulação: Melhore a comunicação com respostas contextualizadas

A comunicação é fundamental, e nosso recurso aprimorado de reformulação com o LLM entende isso. Agora, os agentes virtuais reformulam dinamicamente as respostas com base no contexto da conversa, garantindo uma interação mais humana e adaptada às suas necessidades. Controle os níveis de criatividade, a utilização do contexto e até mesmo restrinja palavras específicas para obter a resposta perfeita.

Assistente de respostas: Adaptação das respostas à perfeição

O Answer Assist oferece a flexibilidade necessária para criar a melhor resposta. Esse recurso permite que você crie as respostas do agente virtual sem esforço e com criatividade. Escreva uma instrução simples como um prompt, adicione um tom de voz e o conteúdo será gerado usando o LLM.

Além disso, para ajudar na elaboração de suas respostas, introduzimos novos recursos: com um único clique, você pode encurtar uma resposta, expandi-la, melhorar a redação, corrigir a ortografia e a gramática ou até mesmo adicionar um tom específico.

Notificações do Cockpit: Fique à frente com atualizações em tempo real

Mantenha-se informado e envolvido com nosso novo recurso de Notificações do Cockpit. Receba atualizações oportunas sobre novos recursos, eventos futuros e oportunidades exclusivas do eva. Mantenha-se conectado, fique à frente e fique por dentro das novidades com aprimoramentos em tempo real.

Esses recursos foram meticulosamente projetados para otimizar o seu fluxo de trabalho, aumentar a produtividade e proporcionar uma experiência de usuário inigualável. Temos o compromisso de aprimorar continuamente nossa plataforma para atender às suas necessidades em constante evolução.

Para obter mais informações sobre esses recursos inovadores e como eles podem transformar sua organização, explore nossa documentação

Está pensando em como o eva funciona na vida real com um cliente? Saiba mais sobre o estudo de caso da L'Oréal aqui

Na era digital de hoje, a criação de experiências de usuário eficazes tornou-se crucial para o sucesso de qualquer produto ou serviço. Saiba mais sobre os benefícios de criar conversas com IA generativa para obter a melhor experiência. Nesse contexto, uma plataforma de conversação baseada em Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta inovadora para elevar a qualidade da interação entre usuários e tecnologia, gerando uma experiência coerente e relevante, sendo também "o tipo de inteligência artificial disponível atualmente... que tem a maior projeção futura no ambiente de negócios", de acordo com a Enreach

Uma experiência de usuário imersiva vai além da simples funcionalidade.

Trata-se de criar um vínculo emocional entre ambas as partes, resultando em uma interação mais significativa e satisfatória.

Alguns benefícios da criação de experiências de conversação com a GenAI são:

Melhorar a retenção e a experiência do usuário ao mesmo tempo

Ao implementar a GenAI em plataformas de conversação, é possível oferecer experiências interativas que mantêm os usuários envolvidos. A capacidade de manter diálogos consistentes e relevantes torna a interação mais envolvente e menos propensa ao abandono.

Aumente a confiança na marca com a IA de conversação

A capacidade da IA de entender e responder às emoções do usuário contribui para interações mais empáticas e emocionalmente inteligentes. Isso é especialmente valioso em aplicativos como atendimento ao cliente e serviços de suporte. Os assistentes virtuais evoluíram graças à IA, eles podem entender o contexto das conversas, aprender com as interações anteriores e fornecer respostas mais úteis e personalizadas. Isso não apenas aumenta a eficiência na solução de problemas, mas também cria uma experiência de usuário mais humana e natural, melhorando a percepção da marca que a fornece.

Usuários mais felizes e satisfeitos

As plataformas de IA conversacional, aproveitando o aprendizado adquirido no passado, conseguem ajustar suas respostas e recomendações à medida que adquirem mais conhecimento sobre o usuário. Esse aprendizado contínuo contribui para uma experiência mais adaptável e personalizada ao longo do tempo, o que gera maior satisfação do usuário, melhor usabilidade e economia de tempo.

Identidade de marca definida

As plataformas de IA de conversação, capacitadas com GenAI, como a eva, permitem a criação de experiências de usuário consistentes e perfeitas em diferentes canais, como aplicativos móveis, sites e plataformas de mensagens. Isso garante a consistência na interação, independentemente do ponto de contato. Por fim, as plataformas de conversação, usando IA generativa, podem transformar as interações digitais, proporcionando experiências de usuário mais personalizadas, naturais e adaptáveis, levando a um maior envolvimento e satisfação do usuário, contribuindo de forma multifuncional em diferentes setores, como bancos, telecomunicações, produtos de consumo, saúde, seguros, viagens e muito mais. Ao proporcionar interações mais humanas e personalizadas, essa tecnologia não apenas melhora a usabilidade, mas também define um novo padrão para o relacionamento entre humanos e máquinas. A chave para o sucesso é encontrar o equilíbrio certo entre a inovação tecnológica e a consideração ética, com o objetivo final de proporcionar experiências de usuário mais imersivas e gratificantes, nas quais trabalhamos todos os dias na NTT DATA, por meio de nossa plataforma de IA conversacional "eva". Saiba mais aqui

Na atual era de sofisticação digital, os utilizadores exigem mais das suas interacções com as empresas. Já não se trata apenas de troca de informações; trata-se de uma experiência. Este artigo analisa a forma como a IA, particularmente a IA conversacional como a eva, está a remodelar as experiências do utilizador para satisfazer estas exigências em evolução, concentrando-se no envolvimento interativo e personalizado em várias indústrias.

Compreender o utilizador atual: uma exigência de interação e personalização

Os utilizadores modernos procuram experiências que não sejam apenas informativas, mas também envolventes e personalizadas. Esperam interacções que sejam naturais, intuitivas e adaptadas às suas necessidades e preferências específicas. As empresas devem adaptar-se a estas expectativas, tirando partido das tecnologias que podem proporcionar estas experiências. A IA, com as suas capacidades avançadas de processamento de dados e de aprendizagem, está perfeitamente posicionada para responder a estas expectativas.

O papel da IA na criação de experiências personalizadas

A capacidade da IA para analisar grandes quantidades de dados permite um nível de personalização anteriormente inatingível. Esta tecnologia pode adaptar experiências, recomendações e interacções com base nos perfis individuais dos utilizadores, garantindo que cada envolvimento é relevante e significativo.

Capacidades reforçadas do eva: um estudo de caso sobre a excelência da IA

Através de agentes de conversação, a IA transforma a interação com o utilizador de uma mera troca de informações para um diálogo dinâmico. Os agentes virtuais alimentados por IA podem conversar com os utilizadores em linguagem natural, tornando as interacções mais intuitivas e menos robóticas. O mais recente pacote de funcionalidades do eva melhora este aspeto, acelerando o tempo de criação de agentes virtuais e melhorando a compreensão do áudio em conversas de texto, tornando as interacções mais fluidas e naturais.

1. Webchat interativo e personalizado: o plugin de webchat do eva exemplifica como a IA pode ser utilizada para criar experiências de utilizador mais envolventes. Esta ferramenta permite às empresas personalizar a sua interface de chat na Web, alinhando-a com a identidade da marca e as preferências do utilizador para uma interação mais personalizada.
2. Análise de dados inovadora e percepções do utilizador: os gráficos de funil e a funcionalidade de marcação de dados do eva demonstram o poder da IA na compreensão do comportamento do utilizador. Estas ferramentas ajudam as empresas a obter informações valiosas sobre as interacções dos utilizadores, permitindo-lhes otimizar continuamente a experiência do utilizador.

A evolução do eva com o seu novo pacote de funcionalidades é um testemunho dos avanços contínuos da IA para criar experiências de utilizador imersivas. Ao tirar partido destas capacidades de IA, as empresas podem criar experiências que não são apenas transacções, mas sim percursos envolventes que ressoam nos utilizadores. O futuro da experiência do utilizador reside na utilização da IA para compreender, interagir e personalizar a um nível sem precedentes. Contacte-nos e saiba mais sobre como o eva pode ajudar a melhorar a experiência dos seus clientes.

Devido à constante evolução que o mundo da inteligência artificial (IA) está a viver e devido ao compromisso da NTT DATA em estar na vanguarda da mesma, a última versão do eva inclui novas ferramentas que se adaptam às necessidades das empresas com GenAI Apresentámos a GenAI Cell, um módulo inovador que integra serviços de IA generativa melhorando as capacidades do eva para identificar intenções, classificar conteúdos, gerar respostas e fornecer respostas exactas e conscientes do contexto. Foram também introduzidas ferramentas de análise do comportamento do utilizador como um plugin webchat, gráficos de funil e filtros por etiqueta, que ajudarão a ter uma análise detalhada do comportamento do utilizador em todos os fluxos. Durante o lançamento, entrevistámos Angela Rodríguez, a Gestora de Produto do eva, para discutir o significado das novas funcionalidades do eva:

Porque é que é importante para a eva adaptar-se às tendências da GenAI?

Com a disrupção da IA generativa, é impossível para um produto que trabalhe com IA não utilizar estas tecnologias, porque fica em grande desvantagem em relação aos seus concorrentes. Na eva, trabalhamos com IA generativa há 2 anos, quando lançámos a "Aprendizagem automatizada", uma funcionalidade que nos permitia gerar respostas a partir de grandes modelos linguísticos. Esta adoção contínua do LLM que temos aplicado no eva tem-nos permitido evoluir o nosso produto com capacidades que nos permitem colocar agentes virtuais em produção num menor espaço de tempo, melhorar a assertividade das respostas que são entregues aos utilizadores, permitir uma melhor análise do desempenho dos agentes virtuais, entre outros benefícios.

Tendo em conta o estado atual do mercado, qual é o contributo da incorporação de ferramentas de análise do comportamento do utilizador no eva?

O funil de tags é uma ferramenta poderosa que permite tomar melhores decisões comerciais e ajuda a detetar pontos de melhoria no desempenho do agente virtual. Com esta funcionalidade, pretendemos que os projectos compreendam o comportamento que os utilizadores estão a seguir nos fluxos do agente virtual.

Qual é o critério para tomar decisões sobre as funcionalidades a incluir ou excluir em cada versão do eva?

O nosso roteiro é essencialmente orientado pelas necessidades e pontos problemáticos que descobrimos junto dos nossos utilizadores finais e clientes, que são convertidos em resultados. No entanto, outros factores, como a análise do mercado e da concorrência, também desempenham um papel importante.

Quais são, na sua opinião, os próximos desafios do eva enquanto produto, com a ajuda da GenAI?

Como produto, o nosso principal desafio é criar melhores experiências de conversação através da automação, o que inclui a utilização de tecnologias como a IA generativa, análises e monitorização robustas para fazer melhorias contínuas nessas experiências de conversação e o desenvolvimento contínuo de funcionalidades com pouco código para garantir uma plataforma de fácil utilização. Tal como salientado pelo nosso Gestor de Produto, não incorporar tecnologias de IA numa plataforma como o eva significaria uma desvantagem em relação aos produtos existentes no mercado. A este respeito, a NTT DATA adoptou uma abordagem que consiste em integrar e adotar estas novas tecnologias para ajudar ao desenvolvimento de assistentes virtuais. Ao adotar esta abordagem, não só estamos a criar assistentes virtuais mais precisos, como também, ao considerar o comportamento do utilizador e ao incorporar as ferramentas necessárias para o medir, podemos ter uma melhor compreensão do comportamento que os utilizadores estão a seguir dentro dos agentes virtuais, como afirma Angela. A última versão do eva reflecte o nosso compromisso inabalável com a vanguarda da IA, evidenciado pela adição de ferramentas inovadoras concebidas para se adaptarem às crescentes exigências empresariais no domínio da IA. A introdução do módulo GenAI Cell, alimentado por IA generativa, expande significativamente as capacidades do eva, permitindo-lhe gerar melhores respostas e fornecer soluções mais precisas e contextualmente conscientes. Na NTT DATA, não estamos apenas a demonstrar uma adaptação eficaz às novas tendências, mas também uma abordagem proactiva, integrando tecnologias de IA para impulsionar o desenvolvimento de assistentes virtuais mais precisos. Convidamo-lo a ver como a NTT DATA está a abraçar e a adaptar-se a estas tecnologias com a nossa potente plataforma de IA conversacional "eva".

Dizer que vivemos numa sociedade hiperconectada é um eufemismo, falar de comércio social é a novidade porque existem redes sociais disponíveis que nos acompanham em quase todas as fases da nossa vida; onde podemos partilhar imagens, vídeos, as nossas opiniões e tudo o que possamos imaginar. É por isso que, em algum momento do ciclo, surgiu a necessidade de levar uma atividade tão social como as compras para estas plataformas.

A evolução do cCommerce

Neste contexto, o termo Social Commerce surge no nosso radar. É importante diferenciá-lo do cCommerce, uma vez que é uma evolução deste último. Enquanto o cCommerce ocorre apenas no sítio Web da empresa, o Social Commerce refere-se a um ciclo de vendas completo que ocorre através de redes sociais. Este ciclo inclui tudo, desde o marketing, a promoção de produtos ou serviços, até ao acompanhamento pós-venda. Inclui também actividades que atraem potenciais clientes. Esta é uma grande oportunidade para as empresas, tendo em conta que a maior parte da população mundial tem pelo menos um perfil nas redes sociais (Facebook, Instagram, Twitter, etc.), gerando notoriedade junto dos utilizadores e criando uma experiência de serviço ao cliente mais personalizada.

O impacto dos números no comércio social

De acordo com o estudo "Digital Marketing in Latin America" realizado pela NTT DATA em colaboração com o MIT Technology Review, destaca-se a importância das redes sociais, que assumem um papel preponderante na definição das estratégias de marketing. De acordo com o estudo, 94% das empresas inquiridas preferem as redes sociais para gerar as suas campanhas de marketing digital. Além disso, devido à pandemia, as redes sociais tornaram-se um meio de comunicação eficaz para manter a socialização e melhorar os processos de compra e venda.

O papel da IA na melhoria do atendimento ao cliente

É neste sentido que hoje em dia não é possível falar de social commerce sem incluir a Inteligência Artificial (IA), que pode oferecer soluções mais eficientes e personalizadas. Em primeiro lugar, a IA é capaz de processar grandes volumes de dados com rapidez e exatidão. Isto permite a análise das preferências dos clientes e a identificação de padrões de comportamento, o que, por sua vez, facilita a personalização das interacções. Os assistentes virtuais alimentados por IA são um excelente exemplo desta aplicação, fornecendo respostas rápidas e relevantes às questões dos clientes. Além disso, a IA também melhora a eficiência no tratamento das consultas. Os sistemas de encaminhamento inteligentes podem direcionar os pedidos dos clientes para o agente certo, reduzindo os tempos de espera e optimizando a atribuição de recursos.

O caso da L'Oréal: combinação de diferentes tipos de AI

Neste contexto, e aproveitando o poder da plataforma de IA conversacional da NTT DATA e o poder da IA do chatGPT, a L'Oréal, a marca líder mundial de cosméticos, encomendou-nos o desenvolvimento do "Lore", um assistente virtual que fornece conselhos e recomendações de beleza e ajuda os utilizadores no seu processo de compra de uma forma hiper-personalizada. Uma ideia pioneira no Chile, a combinação das capacidades do eva, a nossa plataforma de inteligência artificial conversacional, com o poder do ChatGPT, a IA generativa do Microsoft Azure OpenAI; ajudou a criar o "Lore", um assistente virtual capaz de oferecer conselhos e recomendações hiper-personalizados de beleza ou maquilhagem, que também ajuda os clientes nos seus processos de compra, revolucionando a estratégia de comércio social da L'Oréal. Tirando partido das capacidades da IA, a L'Oréal decidiu levar as interacções com os seus consumidores a um novo nível. Na sua essência, o "Lore" faz sugestões aos clientes com base nas suas necessidades, recomenda produtos que se adequam a essas necessidades e encaminha-os para a loja online da marca ou permite-lhes mesmo fazer compras na mesma aplicação em que a interação tem lugar. Sem dúvida, o comércio social e a IA são aliados fantásticos para levar a experiência do chatbot ao próximo nível, onde ambos os elementos se potenciam mutuamente, criando benefícios tanto para os utilizadores como para as empresas que decidem aceitar o desafio. Como NTT DATA, convidamo-lo a fazer parte do futuro que já está a desenvolver-se.

No panorama tecnológico em rápida evolução, os grandes modelos de linguagem (LLM) surgiram como uma inovação líder, transformando a forma como interagimos com a tecnologia e abrindo portas a novas possibilidades. Treinar modelos linguísticos baseados na aprendizagem profunda para ter conversas competentes com a inteligência artificial é um desafio empolgante que envolve uma combinação de técnicas de aprendizagem supervisionada, reforço e adaptação contextual. Os assistentes virtuais alimentados por modelos linguísticos baseados na aprendizagem profunda (LLM) transformaram a forma como interagimos com a tecnologia. Neste artigo, vamos explorar 8 estratégias-chave para treinar LLMs e criar assistentes virtuais capazes de proporcionar experiências excepcionais.

8 Estratégias-chave para treinar eficazmente os LLM

1. Formação de dados de conversação

O primeiro passo para melhorar as competências de conversação de um LLM é fornecer-lhe uma grande quantidade de dados de conversação. Isto inclui diálogos e debates que abrangem uma variedade de tópicos e estilos de interação. Estes dados devem abranger uma série de tópicos e situações para que o assistente possa compreender e responder a uma vasta gama de questões.

2. Aprendizagem por reforço

A formação supervisionada é essencial para que o assistente aprenda a gerar respostas consistentes e exatas. No entanto, a sua combinação com a aprendizagem por reforço pode levá-la a um nível superior. Através do feedback do utilizador e da avaliação da qualidade das respostas, o assistente pode aprender a melhorar as suas respostas com base na experiência.

3. Modelação avançada do contexto

Compreender o contexto é fundamental para uma conversa significativa. Os LLMs devem ser treinados para compreender não só a consulta atual, mas também o contexto da conversa anterior. Isto garante que as respostas são relevantes e consistentes ao longo da interação.

4. Feedback do utilizador em tempo real

O feedback dos utilizadores é uma fonte valiosa de melhorias para os assistentes virtuais. Proporcionar uma forma fácil de os utilizadores avaliarem e darem feedback sobre as respostas do assistente pode ajudar a ajustar continuamente o modelo e a melhorar as suas capacidades. Estas avaliações podem ser utilizadas como sinais de feedback para aperfeiçoar o modelo durante o processo de formação.

5. Gerar respostas criativas

Um assistente virtual poderoso não só fornece respostas exatas, mas também criativas e naturais. Os LLMs devem ser treinados para gerar respostas que não soem robóticas, mas que reflitam a forma como um ser humano poderia responder numa situação semelhante. Os modelos devem aprender a evitar respostas ofensivas, inadequadas ou enganosas.

6. Adaptação a utilizadores individuais

Os utilizadores têm estilos e preferências de conversação únicos. Os LLM avançados podem ser treinados para se adaptarem a um utilizador específico ao longo do tempo. Isto pode ser conseguido permitindo que o modelo interaja com o mesmo utilizador várias vezes e aprenda com as suas escolhas e feedback.

7. Integração Multilingue e Cultural

Um assistente virtual poderoso deve ser capaz de compreender e responder em várias línguas e contextos culturais. A formação em dados multilíngues e em expressões culturais diversas é essencial para atingir esta capacidade.

8. Testes rigorosos e otimização contínua

Uma vez implementado o assistente virtual, é fundamental efetuar testes rigorosos. Os problemas potenciais devem ser identificados e resolvidos, as respostas erradas devem ser corrigidas e o modelo deve ser ajustado com base nos resultados reais da utilização.

eva: orquestrar os LLM

Os LLM provaram ser um marco na IA e o seu percurso promete um terreno excitante e transformador. O seu futuro caracteriza-se por uma melhoria constante, uma maior personalização, aplicações no mundo real e um papel fundamental na criatividade e na educação. À medida que estes modelos se tornam mais competentes em termos de conversação, poderão desempenhar um papel mais integral numa variedade de aplicações, desde assistentes virtuais avançados a sistemas de apoio ao cliente e muito mais. Na NTT DATA, acompanhamos a inovação tecnológica, razão pela qual a nossa plataforma eva criou um orquestrador para LLMs que simplifica as interações complexas. Esta nova funcionalidade melhora a capacidade da nossa plataforma para orquestrar chamadas para orquestrar chamadas para ferramentas de IA generativas, como os serviços Azure OpenAI, facilitando o tratamento de tarefas mais avançadas e complexas com uma simplicidade e elegância sem precedentes. Na eva, utilizamos uma variedade de modelos de IA generativa fornecidos pelo Azure OpenAI (e outros fornecedores) para satisfazer várias necessidades, como a geração de conteúdos, a classificação e o processamento de dados.

A NTT DATA associa-se à L'Oréal para melhorar as suas plataformas digitais de comércio eletrónico

O objetivo da L'Oréal é fornecer ferramentas que estejam na vanguarda da tecnologia de experiência do consumidor, proporcionando valor acrescentado através da inteligência artificial. A NTT DATA anunciou a recente aliança com a empresa líder mundial de cosméticos e beleza, L'Oréal Groupe, que visa desenvolver soluções tecnológicas inovadoras que permitam aos utilizadores uma experiência personalizada a qualquer hora do dia que necessitem através dos canais digitais, melhorando também as respostas do serviço ao cliente. Desde a sua criação, o Grupo L'Oréal tem sido caracterizado como uma empresa que abraça constantemente a inovação, e esta não é exceção. Como pioneira em tecnologia de beleza, o seu objetivo é ultrapassar os limites da beleza, utilizando a ciência e a tecnologia como base da sua estratégia de sustentabilidade, satisfazendo os desejos e sonhos de todos os seus consumidores em todo o mundo. Na ocasião, ambas as empresas indicaram que estão a trabalhar em tecnologias que serão pioneiras na América Latina, e que estão a ser desenvolvidas através da plataforma Conversational AI, eva, da NTT DATA, que utiliza inteligência artificial avançada com IA generativa, capaz de compreender e oferecer conselhos hiperpersonalizados aos utilizadores. "Como empresa, estamos constantemente a investigar e a tentar desenvolver processos que facilitem e optimizem a experiência de compra dos nossos consumidores. Estamos entusiasmados em trazer tecnologia de ponta para nossos clientes, queremos explorar o uso de ferramentas como o GenAI para fornecer uma experiência de compra envolvente e personalizada, ajudando nossos clientes a encontrar os melhores produtos para suas necessidades de beleza", disse Arturo Perez Wong Gerente Gerente DPGP L'Oréal Chile. Ao mesmo tempo, as empresas acrescentaram que esta aliança lhes permitirá capitalizar o avanço das mais recentes tecnologias de inteligência artificial e big data e aplicá-las nos múltiplos canais de comunicação que têm com os seus clientes, criando uma experiência de compra mais dinâmica, fluida e intuitiva, tanto nas modalidades online como offline. "Estamos muito felizes por podermos contribuir com todo o nosso potencial para acelerar a implementação do Social Commerce na L'Oréal e ajudá-los a melhorar a experiência do cliente, através de uma nova, mais simples e revolucionária forma de fazer compras, que poupa tempo e melhora a vida dos utilizadores", concluiu Santiago Santa María, Diretor Conversational AI & Generative AI.  

Sobre a L'Oréal

A L'Oréal, líder mundial em beleza e cuidados pessoais, tem a sua sede em Paris, França. Com mais de um século de história, a empresa está presente em 150 países e emprega cerca de 88.000 pessoas. O portfólio diversificado da L'Oréal inclui marcas como L'Oréal Paris, NYX, Vogue e Maybelline. A empresa centra-se na inovação, sustentabilidade e responsabilidade social, oferecendo produtos de alta qualidade e experiências de beleza personalizadas aos seus clientes em todo o mundo.  

Sobre a NTT DATA

A NTT DATA, parte do Grupo NTT, é uma empresa inovadora de serviços empresariais e de TI a nível mundial, com sede em Tóquio. A empresa ajuda os clientes no seu processo de transformação através de consultoria, soluções industriais, serviços de processos empresariais, modernização digital e de TI e serviços geridos. A NTT DATA permite-lhes, bem como à sociedade, avançar com confiança para o futuro digital. A empresa demonstra o seu compromisso com o sucesso a longo prazo dos seus clientes, combinando o alcance global com o foco local para trabalhar com eles em mais de 50 países em todo o mundo.