O eva continua a evoluir: introdução de um pacote de novas funcionalidades para melhorar a análise do comportamento do utilizador e as capacidades de IA generativa É com grande entusiasmo que apresentamos a mais recente versão do pacote de funcionalidades do eva, uma atualização que traz melhorias para acelerar o tempo de criação de agentes virtuais, efetuar uma análise detalhada do comportamento do utilizador em todos os fluxos, compreender melhor o áudio em conversas de texto e facilitar a implementação de agentes virtuais na produção em canais sem codificação. Repleto de uma gama de novas e excitantes funcionalidades, o eva é agora mais poderoso e fácil de utilizar do que nunca.

Vamos descobrir cada nova funcionalidade em pormenor

Plugin Webchat: Interaja com os clientes sem esforço

O plugin do webchat permite-lhe integrar o eva no seu sítio Web, criando uma experiência de cliente suave e envolvente. A partir do eva pode personalizar as cores, fontes e avatar de todo o webchat, uma vez feita a configuração, geramos um script que deve adicionar ao seu site e voilá! O seu webchat estará configurado e pronto a ser utilizado pelos seus clientes. Com esta funcionalidade, pode integrar a IA de conversação no seu sítio Web, aplicação e canais móveis. Quer pretenda aumentar a satisfação dos clientes ou simplificar as interacções com os utilizadores, o eva permite-lhe criar uma solução de webchat personalizada que corresponde perfeitamente à identidade da sua marca, garantindo uma experiência de utilizador dinâmica.

Gráficos de funil: Analisar o indicador de negócio

Obtenha informações, tome decisões baseadas em dados, identifique pontos problemáticos e optimize as experiências dos utilizadores sem esforço com informações valiosas sobre as suas conversas. O novo funil de etiquetas ajudá-lo-á a compreender melhor o percurso da conversação, os pontos de entrega e os testes A/B. O Funil de etiquetas permite-lhe acompanhar e analisar o percurso do cliente com base nas etiquetas utilizadas no Gestor de diálogo. As etiquetas podem ser utilizadas em células (intenções, entidades, serviços, regras, código, entrada, etc.), fluxos e aprendizagem automática (perguntas).

Filtros por etiqueta em todos os painéis de controlo: Dados do Simplyfing

Para simplificar ainda mais o seu processo de análise de dados, o eva permite-lhe agora filtrar dados com base em etiquetas. Esta funcionalidade permite centrar-se facilmente em segmentos específicos de clientes ou em áreas-chave de interesse, melhorando a sua capacidade de obter informações valiosas e otimizar o desempenho do seu agente virtual.

Com este novo filtro disponível na nossa secção de Dashboards, pode:

1. Refinar painéis de controlo: elimine a desordem e concentre-se nas informações específicas que mais lhe interessam nas secções Visão geral, Mensagens e Conversas.
2. Melhorar a organização dos dados: marque os pontos-chave nos seus fluxos de conversação. Este sistema de marcação permite-lhe categorizar, ordenar e dissecar dados nas Mensagens e Conversas.

Exemplos Gerador

A criação e a gestão manual de exemplos/utterances pode consumir muito tempo. É por isso que introduzimos o Gerador de exemplos, uma funcionalidade que gera enunciados de forma inteligente com base no nome da intenção e na sua descrição. Obtenha 10 novos exemplos para cada geração, e pode gerar tantos quantos forem necessários. Acelera o seu tempo de desenvolvimento, permitindo-lhe poupar recursos valiosos e, ao mesmo tempo, proporcionar uma experiência de utilizador excecional.

Integração com o Azure Marketplace

O eva está agora disponível no Azure Marketplace. Esta incorporação permite que o eva se torne cada vez mais conhecido no mercado e facilita o acesso à plataforma por parte dos nossos parceiros.

Processamento, compreensão e resposta a ficheiros áudio

As interacções baseadas no áudio estão a tornar-se cada vez mais importantes no panorama digital. É por isso que incorporámos a capacidade do eva para processar, compreender e responder a ficheiros de áudio em diferentes canais. Esta caraterística permite uma experiência de agente virtual mais versátil e abrangente, satisfazendo uma gama mais vasta de preferências dos clientes. Também pode interessar-lhe: 8 estratégias-chave para formar eficazmente os LLM

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 Inteligência Artificial continua a moldar o nosso mundo, com os modelos de linguagem generativa, conhecidos como GenAI, a ocuparem o lugar cimeiro e a transformarem o campo da IA de conversação. No centro desta evolução, o eva surge como um fator de mudança, transformando as empresas de interfaces de conversação em plataformas repletas de funcionários digitais inteligentes.

No entanto, poderá esta evolução ser atribuída apenas à IA generativa? A resposta é um retumbante NÃO

Embora a IA generativa melhore a qualidade da IA de conversação, para aproveitar verdadeiramente o seu potencial, é necessária uma plataforma sólida. Uma plataforma que não só cria assistentes virtuais, mas também os integra em múltiplos canais e sistemas, criando agentes inteligentes capazes de realizar tarefas complexas e interagir contextualmente com os utilizadores. O eva é essa plataforma. É aí que entra a plataforma eva da NTT DATA, que foi rapidamente adaptada para gerenciar e orquestrar com eficácia o processo de automação nas comunicações empresariais. O eva é uma solução avançada que aproveita os benefícios da IA de geração e melhora as comunicações empresariais. Ele permite resolver o acesso a diferentes canais e realizar as integrações necessárias para realizar transações importantes, como transferências bancárias, autenticação de usuários, check-in de passagens aéreas e muito mais. Além disso, o eva acelera a implementação da Gen AI nos Contact Centers, facilitando o monitoramento, a governança, o controle e fornecendo análises detalhadas.

A eva está pronta para liderar o jogo junto com a geração IA

Vamos agora explorar algumas melhorias interessantes do eva que estão preparadas para redefinir a jornada de IA da sua empresa:

Célula GenAI: o cérebro dos seus empregados digitais

Apresentamos a GenAI Cell - um módulo inovador que integra serviços de IA generativa, melhorando as capacidades do eva para um nível totalmente novo. Permite que o eva identifique intenções, classifique conteúdos, gere respostas e forneça respostas precisas e contextualizadas. Além disso, a GenAI Cell simplifica o encadeamento de pedidos, associando respostas de interacções anteriores para fornecer respostas mais precisas e empáticas, criando assim funcionários digitais inteligentes que são tão eficazes e empáticos como os seus homólogos humanos. O eva não só permite um encadeamento rápido, como também ultrapassa alternativas de código aberto como o Langchain em termos de desempenho. As suas características de segurança robustas, juntamente com as suas soluções prontas para a empresa, fazem dela uma escolha superior para as organizações. [video width="1288" height="782" mp4="https://eva.bot/wp-content/uploads/2023/07/5_-machine_learning__Original__AdobeExpress.mp4" preload="auto" autoplay="true"][/video]

Orquestração do LLM, encadeamento de pedidos: Simplificar as interacções complexas

A nossa funcionalidade recentemente introduzida melhora a capacidade do eva 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. No eva, utilizamos uma variedade de modelos de IA generativa fornecidos pelo Azure OpenAI (e outros fornecedores) para satisfazer diversas necessidades, como a geração de conteúdos, a classificação e o processamento de dados. Se pretender ligar diretamente a sua conta Generative AI, contacte-nos para uma integração perfeita

Integração API REST: Integração suave com os seus sistemas existentes

Com esta funcionalidade, o eva liga-se perfeitamente aos seus sistemas existentes sem necessidade de desenvolvimento adicional. Também permite a integração com serviços de IA generativa, poupando tempo e esforço e permitindo-lhe simplificar as suas operações com facilidade. [video width="1912" height="912" mp4="https://eva.bot/wp-content/uploads/2023/07/RestConnector.mp4" autoplay="true" preload="auto"][/video]  

Olhando para o futuro: O futuro do eva

Com a inovação contínua no seu núcleo, o eva está pronto para introduzir novas funcionalidades concebidas para elevar as capacidades de IA da sua empresa:

• Exemplos Recomendador
• Assistência à resposta
• Funil de etiquetas

Descubra como a evolução da eva, da IA Conversacional para os Funcionários Digitais Inteligentes, está a remodelar o panorama da IA Empresarial e fique atento aos excitantes desenvolvimentos no horizonte. Juntos, vamos abraçar a evolução.

Como a IA de geração ajuda a vencer o jogo?

Os modelos de linguagem generativa do Gen AI permitem que você crie conversas muito mais ricas, avançadas, amigáveis e eficazes. O melhor de tudo é que a plataforma eva já está integrada e pronta para orquestrar chamadas para os modelos de linguagem generativa da Gen AI e outros sistemas. A Gen AI aprimora os recursos da plataforma eva em várias dimensões. Agora é possível automatizar muitas das ações que antes eram realizadas manualmente, como a geração de enunciados, o que simplifica o trabalho dos linguistas. Para a eva, a Gen AI representa uma excelente notícia, pois expande e aprimora seus recursos. Da mesma forma, para a geração IA, a existência do eva é uma grande vantagem, pois acelera e simplifica a implementação dessa tecnologia nas empresas, garantindo boa governança, manutenção sólida, evolução controlada e gerenciamento eficiente.

O que é que vem a seguir?

O eva está a evoluir cada vez mais com novas funcionalidades de IA generativa e de análise. Em breve, poderá usufruir das funcionalidades em que estamos a trabalhar atualmente:

• Recomendação de exemplos: facilita a criação de exemplos em intenções a partir do nome e da descrição da intenção.
• Answer Assist: Uma óptima ajuda para a criação e configuração de respostas de agentes virtuais. O assistente de resposta terá uma reformulação incorporada para gerar respostas mais empáticas com mais contexto para o utilizador.
• Funil de etiquetas: Com a tag funnel é possível ver o caminho que o utilizador está a seguir nos diferentes fluxos configurados, de forma a validar diferentes regras de negócio, como quais os produtos mais procurados, detetar se o utilizador está a seguir o caminho correto do fluxo, etc.

Comece a jogar para ganhar testando o eva

A plataforma de IA de conversação da NTT DATA, eva, expandiu as suas capacidades com a integração da GenAI para criar assistentes virtuais hiper-personalizados, mais inteligentes e mais eficientes. Em dezembro de 2022, foi criada uma nova tendência no mundo da IA, a Open AI disponibilizou o ChatGPT, utilizando o seu serviço GPT-3. Este novo marco trouxe uma nova oportunidade para as plataformas de IA de conversação, como a eva. Num mundo cada vez mais digitalizado, as empresas estão à procura de formas de melhorar a eficiência e a produtividade através da automatização de processos e da incorporação de tecnologia avançada. A IA generativa utiliza a IA e a aprendizagem automática para criar novos conteúdos digitais (como texto, vídeo, áudio e imagens) com pouca necessidade de intervenção humana, para além de uma entrada inicial, como uma palavra-chave ou uma instrução.

O poder do eva integrado com o LLM e a GenAI

ChatGPT iniciou uma nova tendência e uma nova corrida. Desde então, a Google e a Amazon lançaram os seus próprios LLM e outros virão. Pensando nisto, o eva capacita os utilizadores com uma arquitetura agnóstica, tal como acontece com os PNL. Um Orquestrador LLM é responsável por chamar o melhor LLM, uma vez que diferentes funcionalidades podem funcionar melhor com soluções específicas.

Tendências e visão de futuro para o eva

Os avanços na tecnologia Large Language Model (LLM) estão a revolucionar o mundo dos assistentes virtuais e, na NTT DATA, estamos a liderar esta mudança em direção ao futuro. Empenhados em garantir que o investimento dos nossos clientes em assistentes virtuais seja mais do que compensador, trabalhámos em melhorias progressivas através da tecnologia LLM. Com esta tecnologia, podemos otimizar o processo de desenvolvimento e evolução dos VAs existentes, para os melhorar e simplificar ainda mais. Além disso, estamos a desenvolver novos modelos disruptivos para a criação e conceção de assistentes virtuais, utilizando técnicas inovadoras como Zero-shot, Few-Shot e Prompt chaining, entre outras. Estas técnicas permitem-nos criar agentes virtuais mais eficientes e precisos, resultando numa experiência mais satisfatória para o utilizador final. Mas isso não é tudo! Na NTT DATA, continuamos a inovar em novos canais, como os Digital Humans, que, em combinação com os LLM, nos permitem oferecer experiências de conversação mais naturais e eficientes do que nunca. Os humanos digitais podem imitar conversas humanas, permitindo-lhes oferecer aos utilizadores uma experiência única e personalizada.

O que está a acontecer no eva com a GenAI

Como acreditamos na importância de nos mantermos na vanguarda da inovação tecnológica, trabalhamos arduamente para integrar as nossas soluções com as principais plataformas do mercado, como a Open AI e a Azure Open AI. Desta forma, podemos implementar soluções para os nossos clientes pioneiros diretamente e sem problemas.

Sabemos que, para os nossos clientes, cada segundo conta, por isso queremos tornar o processo o mais rápido e fácil possível.

Além disso, estamos a utilizar a tecnologia LLM para otimizar o processo tradicional de desenvolvimento de assistentes virtuais. Graças a esta tecnologia, podemos gerar automaticamente enunciados e respostas, o que nos permite formar assistentes de forma mais eficiente e reduzir os tempos de produção. Desta forma, os nossos clientes podem ter a certeza de que os seus agentes virtuais estarão prontos em menos tempo e com maior precisão.

A médio prazo, as soluções mais inovadoras da eva com GenAI

Temos o prazer de apresentar as nossas soluções de assistente virtual Zero-shot, Few-shot e Hybrid Zero + Few Shots. Estas soluções utilizam os LLMs para proporcionar aos nossos clientes uma experiência mais personalizada e eficiente. Os nossos assistentes Zero-shot não necessitam de formação, o que significa que podemos implementá-los rapidamente sem sacrificar a qualidade. Os assistentes Few-shot permitem um ajuste fino através de alguns exemplos de classificação, tornando-os ideais para tarefas específicas e personalizadas. E os nossos modelos Hybrid Zero + Few Shots combinam o melhor dos dois mundos, permitindo uma experiência de utilizador ainda mais personalizada. Por último, os nossos assistentes virtuais também incluem Prompt Chaining, uma tecnologia que permite aos nossos motores generalistas responder a perguntas e gerar respostas em tempo real. Isto significa que os nossos clientes podem ter a certeza de que os seus assistentes virtuais corresponderão sempre às suas expectativas, mesmo em situações inesperadas.

Descubra o que temos reservado para o futuro próximo no que diz respeito à integração com a GenAI

Vamos implementar a IA NextGen na plataforma eva. A NLG assumirá um papel central no eva, servindo como ferramenta de categorização por defeito (substituindo a NLP) e a solução de cauda longa. Como já foi referido, estamos a trabalhar a diferentes velocidades para oferecer as melhores soluções para o presente e para o futuro, em três áreas:

Automatização de arranque para o desenvolvimento de agentes virtuais com IA generativa

Otimizar o processo de desenvolvimento de assistentes virtuais "clássicos" baseados na PNL através da utilização de LLM. Forneceremos ferramentas para acelerar e reduzir o tempo de conceção, bem como para melhorar a qualidade da compreensão com estas funcionalidades:

• Gerador de exemplos: A capacidade de gerar automaticamente enunciados a partir do nome e da descrição de uma Intenção. Isto reduzirá o tempo de formação e/ou melhorará rapidamente os modelos existentes.
• Gerador de entidades: Definição de entidades empresariais a partir de prompts. Atualmente, é possível criar entidades com padrões e sinónimos. Com o Entity Generator, será possível criar entidades complexas com conjuntos de dados muito grandes com uma única instrução.
• Gerador de intenções: A partir de um texto (como um manual de produto, procedimentos internos ou transcrições), o Eva propõe a lista de intenções que devem ser criadas para que um assistente virtual as possa detetar.
• Gerador de Fluxos: Com base num texto que descreve um processo comercial, o eva criará um fluxograma básico para gerir uma conversa para esse caso de utilização. Estes fluxos devem permitir que os utilizadores empresariais trabalhem com o eva e definam os primeiros esboços dos casos de utilização.

Reforçar a criatividade dos assistentes

A IA generativa proporciona um nível mais elevado de possibilidades de geração, criatividade e reescrita de textos ou geração de imagens, o que, num contexto de conversação, permitirá oferecer experiências nunca antes vistas. Ofereceremos as seguintes capacidades em eva:

Célula GenAI:

Começámos por incluir a capacidade de ter pontos de execução rápida nos fluxos. Estes pontos de execução podem ser utilizados para muitos casos de utilização. À medida que analisamos a forma como é utilizada, podemos gerar modelos de resposta ou criar novas células especializadas ou incluir a GenAI nas células existentes (como as células de resposta ou as células de serviço).

Assistente de resposta GenAI:

Facilitar e tornar mais criativa a criação de respostas de assistentes virtuais utilizando o potencial da GenAI. Permitirá a criação de tipos de mensagens, tom, maior criatividade nos textos, reescrita, resumo, geração de respostas em imagens, vídeo e áudio, criação de carrosséis, rich text ou respostas SSML geradas automaticamente.  

Reinventar a criação de agentes virtuais com o poder da geração de A

• Assistentes de disparo zero: Permite criar um AV sem um motor de PNL. Não há necessidade de formação, apenas uma definição de fluxos com as suas intenções, entidades, etc.
• Assistentes com poucas hipóteses: É possível efetuar um ajuste fino com alguns exemplos de classificação. Permite o ajuste fino em pontos específicos do Assistente para melhorar a qualidade da classificação.
• Assistentes híbridos Zero + Poucos disparos: Por exemplo, o Assistente é geralmente definido com Zero-shot, mas é possível especificar modelos com Fine-tuning para alguns objectivos.

Melhorar as informações de conversação

• Classificação e descoberta de tópicos: Isto permite-nos analisar e categorizar o conteúdo das conversas do chatbot. Com a classificação de tópicos, podemos identificar o tópico da conversação, enquanto a descoberta envolve encontrar padrões ou tendências nos dados da conversação. Ao classificar os tópicos de conversação e descobrir padrões nos dados, os programadores de chatbots podem identificar áreas de melhoria e otimizar o desempenho do chatbot. Em geral, a classificação e a descoberta de tópicos são técnicas que podem ajudar a melhorar a experiência do utilizador e a aumentar a eficácia dos chatbots em várias aplicações.
• Avaliação da qualidade da conversação: A avaliação da qualidade da conversação do chatbot é efectuada através da medição de aspectos como a coerência, a relevância e a utilidade. O seu objetivo é melhorar a eficácia do chatbot, identificando as áreas que podem ser melhoradas, como as lacunas no seu conhecimento, e determinando se satisfaz as necessidades do utilizador. São utilizadas várias métricas, como algoritmos de processamento de linguagem natural, análise de sentimentos e inquéritos de opinião aos utilizadores. Os resultados são utilizados para otimizar as capacidades de conversação do chatbot e melhorar a experiência do utilizador. É um aspeto importante do desenvolvimento e otimização do chatbot para garantir uma comunicação eficaz com o utilizador.

Em suma, na NTT DATA estamos empenhados na inovação e no desenvolvimento de soluções de assistente virtual da mais alta qualidade. Graças às nossas soluções LLM e à integração com plataformas líderes de mercado, podemos garantir uma experiência de utilizador excecional para os nossos clientes. Se procura a melhor solução no mercado dos assistentes virtuais, não procure mais do que a NTT DATA - contacte-nos hoje para mais informações!

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.

O GenAi transformou as conversas virtuais com as suas poderosas capacidades. É espantoso como consegue compreender o contexto e as intenções por detrás de milhares de perguntas para responder aos utilizadores através da linguagem natural de uma forma precisa. Este assunto está na boca de todos; algumas empresas já estão a aproveitar a onda com esta tecnologia desenvolvida pela OpenAI. Uma ferramenta treinada para realizar diferentes tarefas relacionadas com a linguagem natural tornou-se uma grande vantagem para a criação de assistentes virtuais. A aplicação consegue gerar textos de forma coerente e natural, melhora a precisão dos sistemas de pesquisa de informação, melhora o desenvolvimento de chatbots respondendo aos utilizadores de forma concisa e pode também ser utilizada para melhorar o processamento de linguagem natural.

Mas porque é que a GenAI é tão atractiva para as empresas? Atrevemo-nos a perguntar à própria ferramenta e este é um resumo da sua resposta:

Melhora o serviço ao cliente, reduz os custos, analisa os dados sobre as interacções com os clientes, responde rapidamente a perguntas ou dúvidas, pode tratar de várias conversas, recolhe informações sobre os clientes para fornecer uma comunicação personalizada. Santiago Santa Maria, diretor de Conversational AI e ChatGPT na NTT DATA, fala sobre a revolução no atendimento ao cliente e como a GenAI está a mudar o jogo. No seu artigo publicado no Medium, Santiago Santa Maria, salienta que o atendimento ao cliente está a ser radicalmente transformado com esta nova aplicação.  

"Ainda estamos chocados com a perturbação que a GenAI está a causar em várias indústrias: geração de conteúdos (textos, livros, guiões, artigos...), resumos, traduções, respostas a perguntas factuais... Não param de surgir novas utilizações e aplicações desta poderosa tecnologia", afirma o diretor da NTT DATA.

  Explica como uma empresa pode beneficiar da GenAI para melhorar o serviço ao cliente, uma vez que é possível ligar este modelo de linguagem extensiva(IA generativa ) a diferentes canais digitais, como o WhatsApp, o Instagram, a Web e os centros de atendimento.

Outros benefícios identificados pelo diretor da Conversational AI e da GenAI são

• Compreender e responder com precisão às necessidades dos utilizadores.
• Fornecer soluções para problemas complexos dos utilizadores
• Proporcionar experiências de utilizador personalizadas e satisfatórias
• Lidar com várias línguas e dialectos
• Compreender o contexto e dar respostas pertinentes em diferentes canais digitais
• Fornecer recomendações e sugestões personalizadas aos utilizadores
• Lidar com situações de grande stress emocional e proporcionar empatia e soluções adequadas
• Aumentar a eficiência e reduzir os custos associados ao apoio ao cliente e às vendas.

Também nos dá uma visão, a partir da sua experiência, do valor da GenAI para melhorar as vendas, ligando-a aos canais digitais. A sua visão relativamente aos Centros de Contacto é que a GenAI tem o potencial de automatizar tarefas que atualmente são executadas por muitas pessoas. Com esta aplicação, os casos seriam automatizados para libertar horas de atenção dos executivos do Contact Center.

"A GenAi mostrou-nos a mudança disruptiva que a IA generativa traz para o sector da IA de conversação."

A plataforma de IA de conversação da NTT DATA , eva, já utiliza a IA generativa e é alimentada pela tecnologia OpenAI para complementar as suas capacidades e ajudar os clientes a impulsionar os seus processos de atendimento ao cliente, aumentar as vendas, reduzir custos, aumentar a eficiência e melhorar a experiência dos seus utilizadores, dando às marcas uma visão mais saliente.

O nosso produto eva, reconhecido pelo Everest Group como um dos principais concorrentes, continua a evoluir com novas funcionalidades que o ajudarão a fazer crescer o seu negócio e a melhorar a experiência de conversação dos seus utilizadores. Sabemos a importância de conhecer os seus clientes, por isso criámos ferramentas para analisar e segmentar os utilizadores e proporcionar-lhes uma conversa muito mais focada e personalizada. Além disso, hoje em dia o valor da rapidez nas transacções é uma mais-valia para manter os clientes satisfeitos, pelo que incluímos melhorias que permitirão saltos nos fluxos. A melhor parte é que também pensamos em reduzir os seus custos com o Voice Gateway. A inovação é fundamental para o nosso produto, e é por isso que já nos ligámos à poderosa ferramenta GPT-3.

Estas novas funcionalidades do eva vão deixá-lo felizmente chocado, veja mais de perto o que há de novo

Analise os seus utilizadores para personalizar as conversas - um nível de experiência totalmente novo!

Criámos um novo painel de controle para os detalhes das mensagens e uma secção para as conversas, o que ajudará a sua empresa a dar a volta às interacções com os clientes. Poderá visualizar cada mensagem enviada e recebida pelo bot de uma forma completa e exaustiva para o treinar e melhorar cada vez mais, desta forma, poderá compreender o contexto de cada conversa para analisar melhor as necessidades dos seus utilizadores e o seu comportamento para abordar melhores soluções. Agora poderá fazer uma análise mais exaustiva e concentrar as informações num único local, graças à implementação de relatórios de mensagens e conversas, que lhe permitirão exportar um documento Excel com o detalhe das mensagens e o resumo das conversas.

Segmente os seus clientes e direccione-os rapidamente Dê-lhes as respostas de que necessitam e acrescente valor ao seu negócio!

Com este importante avanço, poderá segmentar os seus utilizadores e definir a que faixa pertencem para concentrar a informação e dar-lhes uma comunicação diferenciada de acordo com os seus interesses.

Fluxo não previsto

Para melhorar a experiência do utilizador, o fluxo "não esperar" aceita agora várias células, permitindo-lhe processar a informação antes de responder ao utilizador quando o agente virtual não compreende a sua introdução. Pode diferenciar a resposta com base no contexto do utilizador, fornecer respostas sequenciais ou mesmo chamar APIs para obter informações que possam responder à entrada do utilizador a partir de fontes externas.

Fluxo de boas-vindas

Tal como o fluxo "Not Expect", pode agora criar fluxos para dar as boas-vindas ao utilizador, carregar informações de contexto, chamar serviços externos, desambiguar segmentos de utilizadores, enviar mensagens diferentes com base no perfil do utilizador e para uma melhor gestão dos dados do utilizador. Esta funcionalidade também permite dar respostas sequenciais sem entrar num fluxo específico e saltar para outro fluxo a partir destes dois fluxos.

Reduzir os custos graças à implementação do Voice Gateway

eva é agora capaz de gerir conversas telefónicas. Com o Voice Gateway, é possível implementar e automatizar casos de utilização com todo o poder do gestor de diálogo do eva. Com esta nova funcionalidade, poderá esquecer as plataformas externas porque no eva terá tudo condensado para criar um Contact Center Cognitivo.

Melhorar ainda mais a experiência do utilizador

Agora, através da API Conversation, pode forçar a execução de um fluxo passando o seu nome no campo de código. Esta funcionalidade permite-lhe iniciar um fluxo sem uma intenção e forçar a sua execução - mesmo no meio de outro fluxo. Por exemplo, pode criar um menu num webchat que permita ao utilizador saltar diretamente para um fluxo de pagamento, mesmo que o utilizador já esteja a executar um fluxo. Desta forma, pode criar uma janela de conversação personalizada com um botão de carrinho.

Amazon Lex inside eva AMAZING!

Acrescentámos mais um PNL à nossa lista! Se a sua base de conhecimentos estiver no Amazon Lex, pode agora integrá-la com o eva para criar fluxos e gerir todo o percurso conversacional do utilizador.

O futuro está aqui: eva agora com o GPT-3 da OpenAI

Não podíamos deixar de fora esta nova e poderosa ferramenta, o GPT-3 vai ajudar-nos a ter respostas muito mais dinâmicas e precisas em tempo real para dar aos utilizadores uma experiência fantástica e agilizar a criação de conversas com assistentes virtuais. Isto é apenas o início! Mais informações em breve Se tiver alguma dúvida ou comentário, não hesite em contactar-nos aqui

É estranho que hoje em dia uma empresa não disponha de uma ferramenta tão importante como os chatbots para se ligar aos seus clientes e oferecer-lhes um serviço de apoio ao cliente rápido e eficiente. Um guia para a normalização do registo nos PNL irá ajudá-lo. No entanto, fazer com que os utilizadores fiquem satisfeitos com o assistente virtual é a parte mais complexa. Uma má prática pode causar o fim de uma relação entre a pessoa e a marca da empresa. Por detrás da máquina, há vários perfis que dão vida aos chatbots, _que não se constroem de um dia para o outro, muito menos sozinhos_. Uma das pessoas que concebem os fluxos conversacionais são os UX Writers, responsáveis pela criação do design conversacional e pela interação entre os clientes e as marcas. Os redactores UX necessitam de conhecimentos básicos para criar bons fluxos de conversação. No início, é normal que se percam um pouco no meio de tantos termos técnicos, mas, bem orientados, é mais simples do que se pensa. Na NTT DATA, queremos ajudar todos os designers de experiências de conversação a simplificarem o seu trabalho e, ao mesmo tempo, ajudar as empresas a satisfazerem os seus clientes com os seus assistentes virtuais. Para além das melhores práticas de texto conversacional que muitos escritores de UX e linguistas já dominam, compreender alguns conceitos mais técnicos e a forma como os PNL funcionam é um processo fundamental para construir uma boa experiência. É por isso que o convidamos a ler o nosso guia prático para normalizar registos em PNL. Descarregue aqui este interessante documento e aprenda os termos mais elementares para criar uma boa conversa com a inteligência artificial. Conheça os conceitos básicos, mas mais importantes, a ter em conta ao criar um chatbot: intenção, declaração e entidade.