O Facebook tem sido, sem dúvida, uma das redes sociais mais importantes nos últimos 10 anos, com quase 3 mil milhões de utilizadores activos até hoje. Com esta quantidade de utilizadores, o Facebook é uma plataforma incrível não só para promover o seu negócio, mas também para fazer a diferença e ajudar as pessoas tirando partido das suas capacidades. Entre as muitas funcionalidades que o Facebook possui, uma das mais importantes tem a ver com o Facebook Messenger, a aplicação que permite aos utilizadores conversarem uns com os outros e estabelecerem uma verdadeira ligação através de conversas e videochamadas. Esta poderosa ferramenta não só funciona no próprio Facebook, mas também no Instagram - aplicação pertencente ao Facebook - que é também uma das aplicações mais populares do mundo, com os seus quase 1,2 mil milhões de utilizadores activos.

Combine estas duas aplicações e terá uma plataforma fantástica para dar a conhecer a sua empresa.

O Facebook liga as empresas aos seus clientes

Mas estes utilizadores não estão apenas a tentar ligar-se entre si, querem também contactar as empresas e marcas que utilizam diariamente, daí a necessidade de criar chatbots que possam ajudar estes utilizadores numa série de pedidos, para que não tenham de se deslocar das suas casas, algo a que nos habituámos. Atualmente, existe uma procura para satisfazer pedidos a partir de casa, especialmente nas áreas de negócio em que os casos de utilização permitem este tipo de interação.

Como criar chatbots no facebook messenger?

Para isso, consultámos Enzo Norambuena, Sales & Marketing Leader da NTT DATA, uma empresa reconhecida pelo Grupo Everest como Major Contenders, sobre como criar um chatbot no Facebook Messenger e a importância do mesmo para as empresas. Quanto à importância de o ter como canal disponível, Enzo diz-nos:

A expansão dos canais de comunicação faz com que uma empresa esteja sempre em contacto com o cliente. O Facebook Messenger é uma boa estratégia para isso, pois permite-lhe comunicar com pessoas de qualquer faixa etária, em qualquer dia da semana, 24 horas por dia, 7 dias por semana

Quando se trata de criar um chatbot, utilizar o eva é a forma mais rápida.

Passo a passo

• É sempre recomendável começar com base nos casos de utilização. Depois de os definirmos, podemos criar o fluxo que representará cada caso de utilização.
• Depois de definirmos isto, podemos levar o fluxo para a eva - a nossa plataforma de IA conversacional para empresas - onde podemos criar visualmente os fluxos, com as células correspondentes (células de resposta, células de intenção, etc.).
• Para que os nossos fluxos funcionem com o Facebook, devemos selecionar um "Canal", neste caso será o canal Facebook Messenger, conetor que foi desenvolvido pela nossa equipa e que ajuda a ligar o fluxo criado na nossa plataforma com as aplicações Facebook Messenger ou Instagram.
• Depois de ligarmos o eva a estas aplicações, temos um chat bot funcional com as suas próprias utilizações e que funciona tanto para o Facebook como para o Instagram, uma vez que ambas as aplicações fazem parte do mesmo conglomerado, o Meta.

Como pode ver, ao ter um chat bot disponível no Facebook Messenger/Instagram, a sua empresa pode chegar a milhares de milhões de utilizadores e ajudá-los a ultrapassar alguns dos casos de utilização mais simples, o que beneficiará ambas as partes e melhorará a experiência do utilizador e o valor da sua empresa. Além disso, criar um chat bot utilizando o eva e os seus conectores é simples e eficaz, experimente os nossos produtos e verifique por si próprio como é fácil!

Temos o prazer de anunciar que a NTT DATA foi reconhecida como um dos principais concorrentes na avaliação 2022 Conversational AI PEAK Matrix® do Everest Group A avaliação PEAK Matrix® deste ano avalia 26 fornecedores globais de IA conversacional. Everest Grupo têm analisado impacto no mercado, visão e a capacidade de prestar serviços. A NTT DATA está classificada como um dos fornecedores mais fortes em termos de impacto no mercado e um dos 10 principais fornecedores de IA de conversação. O relatório fornece uma avaliação comparativa objetiva e baseada em dados dos fornecedores de serviços e tecnologias, com base na sua capacidade global e sucesso no mercado. Neste quadrante, o Everest Group avaliou os concorrentes no mercado, nomeando a NTT DATA como um dos principais concorrentes graças à sua solução de IA Conversacional. O Grupo Everest destacou os pontos fortes de evaEntre elas, destaca-se o facto de a plataforma ser criada por uma equipa multidisciplinar de profissionais (arquitectos técnicos, especialistas em desenvolvimento, engenheiros de dados, linguistas, escritores UX e equipas de controlo de qualidade); além disso, a plataforma destina-se a utilizadores empresariais; por último, oferece suporte nativo em 53 línguas e tem vários desenvolvimentos em português, espanhol, inglês e italiano. A eva, a plataforma de IA de conversação empresarial da NTT DATA para criar e gerir um número ilimitado de agentes virtuais, ajuda os centros de contacto a lidar com conversas escritas ou faladas com precisão e em escala, reduzindo simultaneamente o custo do serviço e melhorando a experiência do utilizador. Com o seu poderoso Dialog Manager sem código, permite que os designers de conversação criem conversações transaccionais automatizadas em qualquer canal. O eva NLP fornece cognição multilingue e aprendizagem automática utilizando uma arquitetura aberta moderna que permite a escalabilidade e o poder transacional exigidos pelas grandes organizações. Isto demonstra os esforços de uma grande equipa, que está concentrada no desenvolvimento de um produto de alto nível que está a ajudar as grandes empresas através das suas capacidades, melhorias constantes e inteligência artificial. Orgulhamo-nos de figurar no quadrante do Grupo Everest. Ver o quadrante do Grupo Everest aqui  

Os assistentes virtuais têm vindo a assumir um papel relevante e a posicionar-se como um dos principais serviços oferecidos pelas empresas aos utilizadores. O início da pandemia veio acelerar certos processos de digitalização que as empresas já vinham desenvolvendo há algum tempo no que diz respeito aos seus processos de vendas e atendimento ao cliente, assistentes virtuais, chatbots ganharam relevância.

Mas o que é um assistente virtual?

Alguns dos significados que podemos encontrar online referem-se a uma pessoa que oferece serviços de apoio administrativo através de alguns meios digitais, mas na era da Inteligência Artificial (IA), esta não é a definição que procuramos. Para a IA, um assistente virtual é um tipo de software de apoio, orientado para fornecer ajuda aos utilizadores na realização de determinadas tarefas, automatizando-as. Além disso, este tipo de assistente necessita de uma interface para interagir com os utilizadores, sendo as mais comuns em formato de texto e/ou voz. Estes assistentes são 100% personalizáveis, podendo editar múltiplas das suas características, incluindo a sua personalidade, o tipo de voz, o género, o tipo de mensagem que transmitem, etc. Tudo isto para que cada chatbot se possa adaptar às necessidades e particularidades de cada empresa.

A questão importante é: por que as empresas precisam de um assistente virtual?

Os agentes virtuais posicionaram-se como um recurso valioso para as empresas, que, sendo um produto versátil, podem prestar diferentes serviços aos clientes em processos que podem ser automatizados e que podem ser resolvidos no local. É por esta e outras razões que os benefícios que os AVs trazem às empresas são variados, sendo os principais a poupança de tempo e dinheiro.

Com a economia de tempo

É possível delegar processos e tarefas que normalmente são confiados a um agente humano, principalmente da área de atendimento ao cliente; com um agente virtual ativo, outros processos que possam exigir mais tempo/disponibilidade podem ser atribuídos à equipa humana, deixando que o AV se encarregue deles através dos seus vários serviços e ligações, quer a bases de dados quer a APIs, o que reduz o tempo de espera do utilizador em geral.

Poupa dinheiro:

A utilização deste tipo de tecnologia abre a porta à resolução das dúvidas mais comuns que os clientes possam ter, sem necessitarem da intervenção de um agente físico, o que nos leva ao outro benefício mencionado, a poupança de dinheiro; isto porque, ao não necessitar de vários agentes humanos para os processos, gera-se uma poupança substancial do orçamento dedicado ao pagamento de vários agentes humanos; basta pagar por um assistente virtual.

Multicanal

Além disso, outra vantagem dos assistentes virtuais é o facto de serem multicanais, as empresas podem implementá-los em diferentes canais virtuais para benefício dos seus clientes: em aplicações, em sítios Web e até em "terminais digitais" localizados em determinados pontos de venda, por exemplo; as empresas podem escolher o canal que melhor se adapta às suas necessidades.

Melhorar a experiência

Isto também leva a melhorar a perceção que os utilizadores podem ter das empresas que possuem este tipo de tecnologia, uma vez que gera uma apreciação positiva da proposta de valor que oferecem, dando uma imagem atual e de que estão a par das últimas tecnologias que procuram melhorar e expandir a experiência do utilizador. São vários os benefícios que um AV pode gerar para uma empresa. Grandes, médias e pequenas marcas estão a optar por esta ferramenta. É importante que o assistente virtual que implementar na sua empresa seja realmente bom para que possa visualizar os benefícios. Sabe como criar um bom agente virtual? Dizemos-lhe aqui

Descubra o que há de novo para a criação de assistentes virtuais

Estamos trazendo novas possibilidades e aprimoramentos para a nossa plataforma NTT DATA eva que levarão sua experiência na criação de assistentes virtuais a um nível totalmente novo.

Confira os novos recursos que o eva da NTT DATA está preparando para você.

PAINÉIS ANALÍTICOS PARA MEDIR SEUS AGENTES VIRTUAIS

Vocês pediram, vocês terão! Temos o prazer de anunciar que agora teremos um painel de controle com KPIs que o ajudarão a medir o desempenho do seu agente virtual e a aprimorá-lo continuamente. Com uma visualização mágica, você poderá analisar se está atingindo suas metas de negócios. Total de conversas Número de sessões entre o agente virtual e os usuários em um determinado período e sua alteração percentual em comparação com o período anterior. Total de conversas Número de sessões em um período de tempo. Total de mensagens Número total de mensagens enviadas pelos usuários durante as conversas e sua variação percentual em comparação com o período anterior. Total de mensagens Número de mensagens de usuários em um período de tempo. % de precisão Taxa de acerto do modelo: calcula o número de mensagens de usuários que não terminaram em uma célula Not Expected dividido pelo total de mensagens de usuários e sua variação percentual em relação ao período anterior. Total de usuários Número de usuários (novos e recorrentes) que iniciaram uma nova sessão e sua alteração percentual em comparação com o período anterior. Essas informações exigem que a chave de negócios seja informada. Total de usuários Variação de usuários (novos e antigos) que iniciaram uma nova sessão em um determinado período. Essas informações exigem que a chave de negócios seja informada. As 10 principais intenções As 10 intenções mais acessadas (conforme retornadas pelo NLP) e suas ocorrências por canal. Os 10 principais fluxos Os 10 fluxos de jornada do usuário mais executados

PAGINAÇÃO

Adicionamos uma melhoria na maneira de navegar nos repositórios. Controle quantos itens são exibidos nas listas do repositório. Escolha se você deseja ver 5 ou 100 itens por página nos repositórios de fluxos, intenções, entidades, serviços e respostas.

CLASSIFICAR

Você já quis organizar o repositório por seu nome, data de modificação ou tipo? Agora você pode fazer isso! Adicionamos esse novo recurso em todos os repositórios para organizá-los como você quiser e para aprimorar a pesquisa de todos os itens criados.

IMPORTAR/EXPORTAR AGENTE VIRTUAL

Outro aprimoramento que facilitará sua experiência e economizará tempo! Escolha como você deseja importar seus agente virtual: como um novo agente virtual ou atualizar uma versão atual (parâmetros, canais, espaço de trabalho, repositórios e aprendizagem automatizada). Essa opção permitirá que você mova o agente virtual pelos ambientes diretamente do menu pop-up do agente virtual, sem a necessidade de criar um novo agente sempre que for feita uma alteração em outro ambiente.

APRENDIZADO AUTOMATIZADO

Atualizamos o aprendizado automatizado. Você conhece esse recurso? Aprendizagem automatizada permite o treinamento de agentes virtuais a partir de documentos, transformando os treinamentos em uma tarefa fácil. Adicionamos aprimoramentos, como a possibilidade de adicionar perguntas a documentos desativados. Agora, prepare-se para decolar criando assistentes virtuais, com um café na mão e seu melhor sorriso Fazemos parte do ecossistema Syntphony da NTT DATA

Em geral, o nosso objetivo é fazer com que a conversa com um assistente virtual seja natural. O objetivo é automatizar a interação com os utilizadores/clientes, mas nunca desumanizá-la.

Personalidade de um assistente virtual Por onde começar?

É por isso que é importante começar com isto:

• Analisar o ecossistema digital da marca. Isto ajudá-lo-á a determinar o que e como a marca interage com os seus utilizadores/clientes.
• Conhecer os valores que identificam a marca e a forma como um assistente virtual os pode exprimir. Alguns aplicar-se-ão, outros não.
• Descubra quem será o público-alvo deste chatbot e qual é o seu principal objetivo.
• Um agente virtual exclusivamente para vendas não é o mesmo que um agente concebido para ajudar doentes com depressão.

Onde se reflecte a personalidade de um assistente virtual

A personalidade reflecte-se em toda a conversa, mas há cenários em que se destaca mais fortemente.

Eis algumas delas:

Cumprimentar: Este pode ser o primeiro momento de interação com um utilizador/cliente. Por conseguinte, uma saudação deve ser cuidadosamente concebida e mostrar os valores acima referidos.

• Olá, deixe aqui o seu comentário e entrarei em contacto consigo em breve.
• Olá, sou o Luca, o assistente virtual de San Sebastian, em que posso ajudá-lo?

Por conseguinte, cada um dos textos emitidos pelo assistente virtual deve ter uma estrutura e uma voz coerentes. O tom pode mudar consoante a situação. Exemplo:

• Ótimo! A sua compra será facturada na sua próxima conta.
• Para denunciar um roubo, ponho-o imediatamente em contacto com um conselheiro.

A personalidade reflecte-se em toda a conversa, mas há cenários em que se destaca mais fortemente.

Eis algumas delas:

A mensagem não é compreendida: Esta mensagem não deve aumentar a frustração do utilizador/cliente. Deve ser franco, mas também com alternativas para que a sua dúvida seja resolvida.

• Lamento, mas não tenho resposta para o que está a escrever. Estas opções podem ajudá-lo
• Acho que o percebi mal. Vamos tentar de novo. Escreva-me algumas palavras-chave sobre o que procura.

Adeus: Terminar a conversa é uma boa prática, em que podemos convidar o utilizador a avaliar a experiência ou lembrar-lhe que este é um canal de 24 horas.

Como definir a personalidade de um agente virtual?

Para definir estas características, são realizados workshops e reuniões com as partes interessadas, a equipa de comunicação e os gestores de projeto, sempre ligados ao objetivo pretendido com o bot.

• Transformar o chatbot numa personagem (real, masculina, feminina, sem género, animal, coisa, imaginária).
• Dar-lhe um nome
• Ter uma imagem gráfica...: como será, que cores utilizará, que rosto terá.
• Imagine como serão os seus textos e escreva exemplos.

A realização destas actividades pode fornecer-lhe muitas informações para definir claramente esta personalidade:

• Mapeamento de problemas (objectivos)
• Análogos e análogos
• Mapa da empatia
• Viagem de conversação
• Espectro de personalidade

Dados gerais para um bom assistente virtual

Embora cada personalidade esteja ligada à marca, há uma caraterística que todos os chatbots ou assistentes virtuais devem ter: credibilidade e confiança. Que o utilizador/cliente possa ter a certeza de que as respostas deste canal são fiáveis.

Para isso, é importante:

• Rever periodicamente a validade das respostas.
• Formar e reciclar quando necessário
• Verificar a validade e o funcionamento das ligações.
• Atualizar as informações em todos os canais da marca.

Pode interessar-lhe: Modelo de agente: uma forma fácil de criar o seu assistente virtual Convidamo-lo a descobrir um universo de produtos interessantes aqui

Atualização do eva 4.0: novas funcionalidades

Hoje temos o prazer de partilhar finalmente as boas notícias: o lançamento do eva 4.0! a nossa plataforma de IA de conversação Passámos os últimos meses ocupados a pensar em como fornecer aos nossos clientes um produto melhor e que novas funcionalidades e melhorias trariam uma melhor experiência aos seus clientes e, consequentemente, fariam a diferença no seu negócio. Várias melhorias e funcionalidades que vão elevar o seu projeto a um nível totalmente novo, com uma arquitetura robusta e escalável. A nível empresarial, ajuda a reduzir o tempo de colocação no mercado, uma vez que poderá realizar rapidamente o processo de implementação e também acelerar a atualização para novas versões.

Então, vamos ver o que há de novo?

Nova conceção das nossas soluções de IA de conversação

Nós sabemos, já andamos a estragar isto há algum tempo... estávamos demasiado entusiasmados para o guardar só para nós! Mas agora é oficial, o eva 4.0, a nossa plataforma de IA conversacional, vem com um novo visual limpo e fresco e algumas melhorias de usabilidade que tornarão a navegação na plataforma mais fácil e intuitiva, mantendo sempre em vista a sua conhecida qualidade de fácil utilização.

Organizações e ambientes

Este recurso facilitará muito a gestão de Organizações e Ambientes. É uma solução perfeita para quem tem vários agentes virtuais e pode agora navegar entre eles no mesmo espaço utilizando o mesmo início de sessão. Também oferece mais flexibilidade para criar diferentes Ambientes (como dev/test/prod) dentro destas Organizações, de acordo com as estratégias do projeto. Além disso, é possível definir diferentes níveis de acesso de utilizador e conceder permissões para cada ambiente e para os agentes virtuais nele contidos. Por outras palavras: um mesmo utilizador pode ser um editor nos ambientes A e B e um visualizador num outro ambiente C, por exemplo.

Modelos de agente

Trata-se de agentes virtuais pré-construídos que estão prontos a utilizar, pelo que não tem de começar do zero (pode demorar até 2 meses a pesquisar, escrever, criar fluxos e testar). Os modelos de agente são uma coleção dos casos de utilização mais comuns por sector, desde a Banca à Fundação (fluxos básicos), Cuidados de saúde, Help Desk e Telecomunicações. É uma óptima forma de compreender melhor o funcionamento prático do eva e de o inspirar a criar fluxos com as melhores práticas do mercado. Saiba mais sobre os Modelos de agente .

Perfis e funções

Para garantir uma gestão de projectos adequada, é importante definir claramente as funções. Por conseguinte, atualizamos os perfis e as definições das funções nesta nova versão para melhor responder às necessidades dos nossos clientes. De dois tipos na versão anterior, passámos a ter cinco tipos diferentes: proprietário, administrador, supervisor, editor e visualizador. A ideia é permitir uma melhor compreensão das funções de cada utilizador em cada projeto e, assim, definir os seus níveis de acesso e permissões em todos os recursos do eva.  

Pesquisar nos repositórios do Dialog Manager

Quando o projeto começa a crescer e a aumentar, é natural ter uma lista extensa de itens em cada repositório no Gestor de Diálogo. Para ajudar os utilizadores a navegar facilmente, o eva incorporou uma função de pesquisa que permite encontrar células específicas (intenção, entidade, resposta, serviço), fluxos e documentos ou perguntas AL escrevendo o seu nome na barra de pesquisa. E não estamos a planear abrandar, há muito mais a caminho. Fique atento às novas e fantásticas funcionalidades que o eva lhe vai trazer nas próximas semanas e meses. [video width="2880" height="1640" mp4="https://qa-site.eva.bot/wp-content/uploads/2022/07/13-search.mp4"][/video]  

Quando um Assistente Virtual se torna público, as empresas enfrentam várias questões que, em última análise, têm a ver com a qualidade. Como é que posso medir a qualidade da minha solução de conversação?

Uma forma de medir a qualidade da nossa formação em Assistente Virtual é aplicar um teste de medição da assertividade.

Embora o significado deste último termo exprima uma competência social, é atualmente utilizado na comunidade para descrever a capacidade de os assistentes virtuais darem uma resposta correcta ou adequada a uma pergunta específica de um utilizador que se exprimiu de uma forma que não foi diretamente treinada no chatbot ou no assistente virtual. Existem várias formas de medir corretamente a assertividade, mas podem ser agrupadas em três formas principais de medição que aumentam em complexidade e custo.

1. Índice indireto de assertividade:

Quando falamos de uma falha, estamos a falar de uma resposta em que o assistente não recebeu formação e respondeu com uma mensagem do tipo "não percebi". Desta forma, é possível criar o indicador mais fácil de assertividade, que seria pegar no número total de recuos e dividi-lo pelo número de interacções que entraram no bot durante um período. Isto daria uma taxa de recuo, e o seu complemento seria a assertividade, pelo que estamos a falar de uma taxa de assertividade indireta. Serve para saber aproximadamente o volume de perguntas que estão a chegar e para as quais o bot não foi treinado, respondendo a perguntas que não compreende.

2. Taxa de assertividade rigorosa:

No outro extremo, a forma mais complexa de medir a assertividade requer o acordo comum de duas ou mais partes que seleccionam uma amostra representativa de entradas ou exemplos reais de utilizadores com os quais o sistema será medido e, em seguida, anotam manualmente cada uma das entradas com as suas saídas, ou seja, a resposta que o sistema realmente deu, e identificam se a frase pertence ao domínio de conhecimento do bot e se a classificação ou resposta que deu foi adequada ou não. Depois de o grupo de anotadores ter efectuado a avaliação relevante do mesmo conjunto de dados, avalia-se o grau de concordância entre eles, porque é possível que alguns deles tenham considerado que tudo era relevante e adequado de forma aleatória. Um simples teste estatístico permite resolver este problema, criando uma coleção anotada de grande valor para melhorar a formação. O trabalho é complicado e moroso e requer mesmo alguma formação para os anotadores. Esta forma de medir a Taxa de Assertividade Rigorosa só é recomendada nos casos em que o indicador está ligado a alguma obrigação que exija uma demonstração formal.

3. Índice de Assertividade Semi-Automatizado:

Uma abordagem intermédia é o procedimento de cálculo da taxa de assertividade semi-automatizada, que poupa tempo e é muitas vezes uma fórmula ideal em contextos ágeis em que a qualidade do nosso assistente virtual tem de ser medida e actualizada através da demonstração do seu valor. Dependendo do tipo de solução de conversação, o cálculo será efectuado identificando primeiro toda a formação, relacionando-a com as respostas que serão medidas. Com esta entrada, é gerada uma tabela com as frases reais e a resposta que "deveria" ter sido recebida. Esta tarefa é normalmente abreviada utilizando simplesmente a intenção que deveria ter classificado essa frase. Uma vez que, na prática, é normalmente necessário um esforço manual nesta parte, surge a parte "semi" do nome do indicador. Em alguns casos, é possível automatizar todo o fluxo do início ao fim, mas muitas vezes há condições que dificultam essa tarefa. Depois, um segundo bot externo "envia" as frases para o assistente virtual. O assistente responderá com a sua resposta e essa resposta será guardada, dando origem a uma coleção de dados que contém cada uma das entradas reais do utilizador, a classificação que deveria ter sido entregue e a classificação que foi entregue. Por fim, é criada uma matriz com a frequência de classificações correctas e incorrectas, criando assim o indicador de taxa de assertividade por excelência, que nos permite identificar com um bom nível de detalhe e de forma relativamente rápida quais são os domínios de conhecimento que o bot não domina e em que a formação falha mais num indicador familiar expresso em percentagem. A primeira ideia que vimos ser gerada nestas experiências de medição é a necessidade de juntar algumas respostas, para evitar confundir o motor de diálogo que executa o assistente. Há um número infinito de formas de combinar estas medidas e os três níveis são bastante didácticos para descrever a sua complexidade. Normalmente, são acrescentadas mais etapas à medição, à medida que vão surgindo os requisitos próprios de cada assistente virtual. Ter uma medição adequada da assertividade do nosso bot garantirá a sua qualidade com o apoio de um indicador que tem impacto na experiência do utilizador e na avaliação final do assistente virtual. Com a medição vem um processo subsequente de re-treinamento que deve ser efectuado cuidadosamente para evitar a diminuição da capacidade de generalização do modelo em novos casos para os quais não foi treinado. Outra leitura interessante: Um assistente virtual disse: Desculpe, não percebi bem, ainda estou a aprender, pode escrever de outra forma?  

A compreensão da linguagem natural (NLU) refere-se à utilização da inteligência artificial (IA), sob a forma de aprendizagem automática (ML), para permitir que os computadores compreendam o significado da linguagem humana, normalmente conhecida no contexto da informática como linguagem natural. Apesar de complexa e ambígua, a linguagem natural apresenta regras e padrões implícitos que podem ser abordados através de modelos estatísticos complexos. Treinando máquinas em vastos repositórios de dados linguísticos seleccionados, podemos utilizar máquinas para associar qualquer entrada ou expressão linguística a um conjunto de categorias de significado predefinidas, normalmente conhecidas como intenções comunicativas. Compreender o significado de um enunciado, neste sentido, é compreender a sua função no contexto da comunicação, o que a língua faz.

IA de conversação

A IA conversacional tira partido de capacidades precisas de NLU com uma componente de gestão do diálogo para criar interfaces digitais conversacionais, ou seja, interfaces digitais que utilizam a linguagem natural como forma principal de interação homem-máquina.

Porque é que isto é tão notável?

Bem, diz-se entre os designers que a interface ideal é aquela que não é de todo percetível. Uma interface que se integra na tarefa que tem em mãos e que, sem qualquer atrito indevido, lhe permite atingir os seus objectivos. A língua, se pensarmos bem, é um dos melhores exemplos que temos desse conceito. Permite-nos estabelecer ligações com os outros e moldar ideias, bem como o nosso mundo, mantendo-nos em segundo plano.

A conversação como linguagem com tecnologia

O desenvolvimento exponencial das tecnologias NLU e de IA de conversação não pôs em causa o papel fundamental da linguagem nas nossas interacções diárias. Pelo contrário, deu poder às nossas palavras, abrindo um vasto leque de novas formas e contextos para transformar as nossas comunicações entre humanos e, sobretudo, a forma como comunicamos com as máquinas que caracterizam o nosso mundo atual. A conversação foi reconhecida como o principal formato do mundo digital. Como lugares feitos de linguagem, os sistemas digitais foram concebidos para falar com os utilizadores numa linguagem que está em sintonia com quem eles são. Alguns investigadores chegaram mesmo a afirmar que a linguagem da era digital representa uma espécie de regresso da palavra falada, uma segunda oralidade, enquanto outros descreveram o aumento vertiginoso da comunicação através de aplicações de mensagens instantâneas, o texting, como um tipo emergente de dedilhado conversa. A IA de conversação permite que as organizações utilizem a linguagem, a interface humana mais universal, como elemento constitutivo de jornadas do cliente eficazes e eficientes. Enquanto as estatísticas e o ML são utilizados para tirar partido das subtilezas e complexidades inerentes à compreensão da linguagem, a empatia e a criatividade são cruciais para compreender melhor as necessidades dos seus utilizadores e guiá-los ao longo de caminhos de conversação cuidadosamente concebidos, simplificando todas as conversas entre a sua organização e os seus clientes.

Quer saber mais sobre a IA de conversação?

Não perca a Masterclass de Santiago Santa María sobre IA Conversacional, onde aprenderá como empresas de diferentes sectores transformaram as suas operações graças a conversas automatizadas e alimentadas por IA.