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Chatbots e Machine Learning: como desenvolver a inteligência de seu assistente virtual
Escrito por InBot
Redator(a) InBot
Já sonhou em ter funcionários com inteligência acima da média, capazes de analisar dados gigantes e de alta complexidade, de forma rápida e automática, entregando resultados com precisão e em larga escala? Quem nunca, não é? Isso é possível a partir da união de Chatbots e Machine Learning.
Descubra agora o que o Machine Learning (ML) – ou aprendizagem de máquina – pode fazer por você e pela sua empresa.
O que é Machine Learning?
Essa técnica extremamente poderosa e necessária para instituições de qualquer nicho está ganhando cada vez mais espaço hoje em dia, devido à transformação digital que vivenciamos.
Ela está presente em programas de reconhecimento de voz, de face ou de identificação de imagens, nos carros autônomos, sistemas de segurança, assistentes virtuais etc.
Com o auxílio dessa tecnologia, as empresas conseguem evitar erros significativos, identificar oportunidades rentáveis e, consequentemente, aumentar sua prospecção e melhorar seu relacionamento com os clientes.
Fique com a gente neste artigo e saiba tudo sobre a tecnologia Machine Learning e o desenvolvimento da inteligência dos seus chatbots (assistentes virtuais).
Evolução do Machine Learning
A expressão “Machine Learning” foi usada pela primeira vez em 1959. Seu criador foi o cientista americano Samuel Arthur, pioneiro nas áreas de Inteligência Artificial (IA) e de games.
Essa tecnologia surgiu da teoria de que os computadores seriam capazes de aprender tarefas específicas, sem a necessidade de programação humana.
Dessa forma, os pesquisadores fizeram inúmeros testes, a fim de descobrir o que as máquinas poderiam reter a partir dos diversos dados que recebiam.
Daí veio a importância do aspecto interativo na aprendizagem das máquinas, já que elas conseguem se adaptar de maneira independente, à medida que são expostas a novos dados.
Assim, atualmente, os computadores são capazes de aprender a partir de cálculos anteriores, tomando decisões e produzindo resultados confiáveis.
Mas, apesar de vários algoritmos de Machine Learning terem sido criados há muitos anos, a capacidade de aplicar cálculos matemáticos complexos, de forma rápida e automática, a grandes volumes de dados, é um fato recente.
Agora que você já conheceu um pouco da história dessa tecnologia cada vez mais comum no nosso dia a dia, entenda o seu conceito.
Para que serve o Machine Learning?
O conceito de Machine Learning se respalda sobre a compreensão de uma tecnologia que provê aos sistemas computadorizados a habilidade de aprender com experiências anteriores e melhorar suas capacidades preditivas e decisórias.
Justamente pelo fato de proporcionar às máquinas a capacidade de aprender algo e evoluir, o Machine Learning é o pilar mais importante da Inteligência Artificial.
E faz isso através do processamento lógico dos dados recebidos, com a identificação de padrões e posterior tomada de decisões, praticamente sem interferência humana.
Os chatbots – ou assistentes virtuais – se valem dessa técnica para identificar, conversar e auxiliar, de forma cada vez mais rápida e humanizada, com o público online que entra em contato com os canais de comunicação de uma empresa.
Veja a seguir mais detalhes sobre o funcionamento dos robôs inteligentes com o uso de Machine Learning.
Chatbots e Machine Learning
Os chatbots são muito associados apenas à Inteligência Artificial. Isso é natural de acontecer, pois é a IA que lhes dá a capacidade de agir sem intervenção humana.
Porém, o que muitas pessoas não sabem, é que nem todos os chatbots possuem IA. Eles são, portanto, mais básicos e não compreendem contextos nem as intenções dos clientes e utilizam frases mais robotizadas e simples.
Então, IA pode ser considerada uma aplicação de uma máquina que execute tarefas tipicamente humanas. No caso dos chatbots, a atividade humana relacionada é a da comunicação.
Ainda dentro da IA, existe o Processamento de Linguagem Natural (PLN), que estuda a interação entre as máquinas e os diversos idiomas dos seres humanos.
É essa tecnologia que possibilita a análise dos dados linguísticos recebidos pelos chatbots e permite sua compreensão e interação de maneira muito parecida com a humana.
Porém, para um funcionamento ainda mais eficaz dos chatbots, é crucial a aprendizagem automática a partir de Machine Learning.
Na sequência, iremos lhe apresentar de que forma a tecnologia ML funciona e que tipos de algoritmos são utilizados nesse processo.
Como funciona o Machine Learning?
A tecnologia Machine Learning tem como base de funcionamento os algoritmos e a Big Data.
É através desses instrumentos que os sistemas identificam padrões e criam conexões, a fim de aprenderem certas atividades sem a interferência humana, porém, simulando sua inteligência.
Com suas análises estatísticas, os algoritmos conseguem prever respostas com precisão, entregando excelentes resultados preditivos, com menos erros.
São, portanto, os algoritmos introduzidos nos sistemas que são capazes de receber e analisar os dados, entregando as respostas necessárias.
Quanto mais dados eles recebem, melhor se torna o seu desempenho. Logo, com o passar do tempo, o aprendizado e a inteligência da máquina vão aumentando.
Conheça os 4 tipos de algoritmo ML
No processo de Machine Learning, são utilizados 4 tipos de algoritmos: “aprendizagem supervisionada”, “semi-supervisionada”, “não-supervisionada” ou “aprendizagem de reforço”.
Aprendizagem supervisionada
Na aprendizagem supervisionada, o algoritmo é formado por uma série de exemplos de entradas e saídas.
A partir desses modelos, ao se deparar com novos dados, o sistema precisa encontrar um método para chegar às mesmas entradas e saídas.
A máquina, portanto, identifica padrões nos dados recebidos, assimila-os e faz as previsões, que são corrigidas pelo operador humano, quando necessário. Esse processo continua até o sistema alcançar um desempenho satisfatório.
Aprendizagem Semi-supervisionada
A aprendizagem “semi-supervisionada” possui muitas semelhanças com a anterior, exceto pela utilização de dados etiquetados e não-etiquetados.
Dados etiquetados são um pacote de exemplos, compostos de pares de entradas e saídas, com informações rotuladas.
Nessa modalidade, o algoritmo recebe os pares de dados etiquetados e, com a informação extraída deles, aprende a classificar os não-etiquetados.
Aprendizagem Não-supervisionada
Já na aprendizagem “não-supervisionada”, ao contrário das anteriores, não existe operador humano envolvido.
Nesse tipo de abordagem, o algoritmo recebe grandes volumes de dados e tenta estruturá-los.
Essa estruturação pode ser realizada de duas formas: reunião de grupos com informações similares (clustering); ou redução de dimensão, valendo-se do menor número possível de variáveis, a fim de encontrar a informação.
Reforço de Aprendizagem
Por fim, há o “reforço de aprendizagem”, que se baseia em processos regulamentados, os quais fornecem conjuntos de ações, critérios e valores a serem considerados pela máquina.
Com as regras delimitadas, o sistema busca o melhor resultado, explorando e monitorando diferentes possibilidades.
Agora que você já conhece os 4 algoritmos de Machine Learning, continue conosco e conheça as vantagens de implantar essa tecnologia em seus chatbots.
Quais os benefícios de ter chatbots com ML?
Conforme dito anteriormente, um chatbot dotado de IA possui a capacidade de reproduzir atividades humanas.
Dependendo do tipo de tecnologia, o robô pode ser mais ou menos complexo, inteligente e humanizado.
Quando dotados de Machine Learning, os chatbots proporcionam inúmeras vantagens para suas empresas, como: o tempo de resposta mais rápido; aumento da produtividade; e atendimento personalizado.
Além disso, esses chatbots podem gerar um alto nível de satisfação do público; aumentar a geração de leads; expandir o leque de clientes e reduzir os custos.
Outros benefícios da utilização dessa tecnologia nos chatbots são o fato de que os robôs inteligentes podem receber uma quantidade ilimitada de dados; sua rapidez no processamento, análise e previsibilidade; a capacidade de aprendizagem com comportamentos e conversas anteriores; e a possibilidade de segmentação de clientes.
Gostou de conhecer as vantagens que essa tecnologia de atendimento pode proporcionar à sua empresa? Confere abaixo as tendências de Machine Learning e como a InBot pode te ajudar nesse processo.
O futuro da tecnologia Machine Learning
Especialistas afirmam que o Machine Learning continuará sua ascensão nos mercados digitais, ganhando ainda mais espaço em aplicativos, assistentes digitais e na área de IA como um todo, podendo até ingressar no setor de drones e auto-condução de veículos.
Pensando nisso, você precisa adaptar sua empresa a um dos processos mais avançados do mercado: o Machine Learning.
Para tal, você pode contar com os robôs inteligentes da InBot, empresa com mais de 20 anos de atuação.
Com Processamento de Linguagem Natural, além do Machine Learning, a Inteligência Artificial, InBot é ágil, precisa e capaz de atuar com comunicação fluida e humanizada em vendas, suporte e pesquisas.
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