O papel da análise de dados na IA Generativa
Soluções criativas e diferenciadas são fundamentais para que as empresas se destaquem no mercado hoje em dia. Agora, elas têm uma ferramenta a mais para desenvolver as suas estratégias: a Inteligência Artificial Generativa, ou apenas IA Generativa.
Essa tecnologia tem potencial para levantar insights ou fazer criações. Por isso, pode ser uma grande aliada no desenvolvimento de soluções e processos. Em alguns casos, é até mesmo a responsável por criar aquilo que a empresa precisa.
Suas aplicações são as mais variadas, e é possível alcançar diferentes resultados com ela. Neste artigo você conhecer esses usos e como a IA generativa se relaciona com os dados. Continue lendo!
Como a IA Generativa funciona?
A IA Generativa é um tipo de Inteligência Artificial utilizada para a criação de diferentes conteúdos. Ela usa uma série de técnicas e se baseia em conteúdos já existentes para aprender e fazer as suas criações.
Isso é possível porque a IA Generativa também envolve o machine learning, logo, pode ser treinada. Esse treinamento, ou processo de aprendizado, resulta em um modelo estatístico. O usuário do sistema entra com um prompt e a IA Generativa utiliza o modelo estatístico para fazer suas análises.
Ela define aquilo que é mais apropriado como resposta para atender a entrada. Assim, cria o seu novo conteúdo. Porém, é importante entender que essa Inteligência Artificial não inventa nada novo. Na verdade, o processo é uma derivação, pois ele é baseado em algo que já existe.
Como a análise de dados impacta na IA Generativa?
A Inteligência Artificial Generativa trata um alto volume de conteúdos não estruturados. Mas assim como acontece com outros sistemas baseados em IA, ela requer uma programação. Ou seja, é preciso dizer para o sistema a maneira como ele vai funcionar e o modo como vai aprender para aprimorar a si mesmo.
Assim, podemos personalizar a IA Generativa para que ela tenha o comportamento desejado. É aqui que vemos um aspecto muito importante da análise de dados. Para ficar mais fácil entender, vamos pensar no uso da IA Generativa no desenvolvimento de produtos.
Nesse caso, é preciso que ela tenha como base um histórico para entender aquilo que funciona ou que não apresenta grandes resultados para um público. Então, precisamos de uma análise de dados prévia para estabelecer o que é interessante para a IA Generativa, e assim fazer o treinamento dela com base nos objetivos pretendidos.
Uma vez que a IA Generativa tem acesso a esse banco de dados preexistente, ela consegue fazer a análise dele e, como explicamos, estabelecer a resposta que parece mais adequada àquilo que foi solicitado.
Com base nos dados com os quais foi treinada, ela consegue gerar novas instâncias de dados semelhantes a esses do começo. Por isso é uma grande aliada na hora de obter insights dos mais variados.
É possível treinar a IA Generativa conforme a aplicação que você pretende para ela. Assim, com base em informações específicas, determinar o comportamento do sistema para que ele possa compreender aquilo que você deseja e sugerir as criações.
Quais são as aplicações da IA Generativa?
A IA Generativa já faz parte da estratégia de muitas empresas. De acordo com uma pesquisa realizada pela Gartner com mais de 2.500 executivos, 88% deles já desenvolvem iniciativas baseada nesse tipo de Inteligência Artificial.
As aplicações são as mais variadas, mas a maioria tem como principal objetivo a experiência e a retenção do cliente, sendo o foco de 38% dos entrevistados. Essa tecnologia também é utilizada por 26% para promover o aumento da receita. Para 17%, o foco é a otimização de custos e 7% dos entrevistados utilizam para dar continuidade aos negócios.
Entre os diferentes cenários de aplicação, a IA generativa é utilizada na criação de textos, como para escrita em geral, marketing de conteúdo, elaboração de contratos, normas e outros. Para códigos, é aplicada na documentação a geração deles. Também na construção de aplicativos para a internet e textos para SQL.
Outro cenário de aplicação é a criação de imagens, como para design, mídia e propaganda. Podemos sintetizar a voz por meio da IA Generativa, gerar e editar vídeos, criar cenas e modelos em 3D.
Existem aplicações também para automação, engenharia, áudio, música e jogos. Portanto, as possibilidades de aplicação são muito diversificadas, levando a IA Generativa para diferentes setores de um negócio.
Quais são as vantagens de aplicar a IA Generativa nas empresas?
Como você já deve ter percebido, a aplicação da IA Generativa nas empresas pode promover uma série de benefícios e alavancar os resultados. Veja a seguir quais são as principais vantagens que essa tecnologia traz.
Personalização de estratégias
Conforme explicamos, a IA Generativa se baseia em um banco de dados preexistente para entregar resultados. Para fazer isso, ela considera os prompts inseridos. Dessa forma, é possível personalizar as estratégias criando algo único, seja o desenvolvimento de um produto, a geração de conteúdos ou qualquer outro insight.
Eficiência operacional
Esse tipo de Inteligência Artificial trabalha com agilidade fazendo análise de um alto volume de dados de forma constante. Logo, é possível automatizar e, ao mesmo tempo, acelerar diferentes processos na empresa.
Ela consegue trabalhar de uma forma escalável, sem a necessidade de intervenção humana. Com isso, os especialistas podem ser direcionados para atividades e tarefas com maior valor agregado, atuando de uma forma mais estratégica e menos operacional.
Diferencial competitivo
Com a Inteligência Artificial, são feitas criações personalizadas e originais. A empresa desenvolve diferenciais competitivos, inclusive, promovendo uma melhor experiência para usuários e clientes.
A IA Generativa é uma grande aliada para auxiliar na criatividade das equipes. Nem sempre é necessário que ela seja responsável pela criação final. Pode simplesmente sugerir ideias para auxiliar nesse processo criativo, ajudando a vencer bloqueios e identificar as oportunidades de mercado para inovar.
Por tudo isso, a IA Generativa oferece uma experiência dinâmica para clientes, usuários ou colaboradores. Tem uma capacidade analítica que abrange todo o ciclo e faz entregas contínuas. Também é capaz de entregar inteligência incorporada às diferentes operações do negócio, para que ele seja beneficiado como um todo.
A IA Generativa só consegue entregar o seu máximo potencial tendo uma boa base de dados para o seu treinamento, as consultas e criações. Portanto, mais uma vez os dados se mostram como o grande tesouro para o desenvolvimento de estratégias cada vez mais eficazes e o investimento em diferenciais.
A Inteligência Artificial está muito acessível para todas as empresas hoje em dia, e você também pode implementá-la no seu negócio. Acesse o site da Scala para conhecer as soluções de IA disponíveis!
Cloud Computing e Inteligência Artificial: como contribuem para as empresas?
A evolução tecnológica aplicada aos negócios têm exigido cada vez mais atenção das empresas que hoje passam pela transformação digital. Entre as novidades nas mais diversas áreas, a Cloud Computing e Inteligência Artificial têm sido, talvez, as principais delas.
O universo corporativo vem utilizando essas evoluções de maneira integrada, visando otimizar os processos internos, reduzindo custos e, ao mesmo tempo, aumentando a produtividade.
Neste artigo, abordaremos os aspectos mais importantes que unem essas duas áreas, ajudando você a entender quais são as contribuições nos ambientes empresariais, seus benefícios e alguns detalhes sobre as soluções em que são aplicadas. Boa leitura!
Qual o papel da Cloud Computing nas empresas?
Cloud Computing ou computação em nuvem, é um termo utilizado pela área de Tecnologia da Informação (TI) e designa qualquer forma de processamento de dados sendo realizada de maneira remota em relação ao local em que é utilizado. Estão em grandes infraestruturas mantidas por empresas especializadas no oferecimento desses serviços.
São muitas as vantagens que o Cloud Computing pode trazer para uma empresa. Talvez a principal delas é a redução de custo ao deixar o setor de TI mais enxuto. Isso porque não teremos mais que nos preocupar com nosso servidor, por exemplo, realizando a manutenção ou atualização dele.
Os serviços oferecidos por meio da tecnologia de Cloud Computing são também muito variados. A empresa pode contratar tanto serviços de armazenamentos de dados quanto serviços de processamento — é possível encontrar no mercado diversos softwares, como CRMs, ERPs ou plataformas de monitoramento que funcionam exclusivamente em nuvem.
No caso desses serviços, os benefícios que a tecnologia traz para as corporações ainda vão além da economia. Ela dá uma maior mobilidade e autonomia aos colaboradores, o que facilita, também, a execução de modelos de trabalho mais flexíveis, como o home office.
A estrutura necessária para que sua empresa possa processar e armazenar as informações internas de maneira segura será reduzida a apenas dispositivos com acesso à internet.
Qual o papel da Inteligência Artificial nas empresas?
A Inteligência Artificial (IA) está bastante próxima da Cloud Computing. Isso porque para o funcionamento adequado de um sistema artificialmente inteligente, é necessário o armazenamento e processamento de uma quantidade bastante significativa de dados — conhecida por Big Data.
Os sistemas cloud são capazes de trabalhar com conjuntos de dados dessa magnitude. Para isso, são elaborados complexos algoritmos que permitem processá-los de forma que se tornem legíveis e úteis do ponto de vista estratégico. Os algoritmos, por sua vez, são códigos de computação que descrevem um determinado raciocínio a ser executado por uma máquina e aplicados sobre os dados organizados.
Essa organização feita por uma inteligência artificial é capaz de ajudar aos gestores a encontrarem problemas internos, como falhas no sistema de produção ou possíveis pontos de otimização de processos.
As soluções que a Inteligência Artificial traz para nossas empresas podem ser, muitas vezes, não tão complexas. Com as vastas possibilidades de conexão entre os variados dispositivos no dia a dia, muitas empresas têm adotado sistemas de IA para realizar o atendimento ao consumidor de maneira autônoma, por exemplo — daremos mais detalhes adiante.
Muitas outras soluções são possíveis e diariamente o mercado testemunha a chegada de novas tecnologias que utilizam a IA para funcionarem.
Quais as principais soluções dessas tecnologias que podem ser adotadas nas empresas atualmente?
Agora que sabemos alguns detalhes sobre essas duas áreas é mais fácil entendermos sobre o funcionamento das soluções que adotam ambas as tecnologias. Essa união pode garantir às empresas uma abordagem mais dinâmica dos problemas, assim como um monitoramento mais efetivo — favorecendo otimizações necessárias para uma evolução contínua, em um mercado extremamente competitivo.
Acompanhe, a seguir, as principais novidades que a Inteligência Artificial e a Cloud Computing estão oferecendo e em que elas podem ajudar em sua empresa.
Sobre o atendimento automatizado dos clientes
Saiba que atualmente podemos oferecer um atendimento 100% automatizado para nossos clientes. Os sistemas de inteligência artificial têm um enorme potencial nesse setor. Isso porque eles são capazes, cada vez mais, de projetar análises e realizar previsões precisas, como satisfação com o atendimento ou problemas recorrentes em determinado setor, sem contar com as possibilidades de simular um atendimento humano.
Usando da alta capacidade de processamento de dados da Cloud Computing, o uso de IA consegue proporcionar soluções mais satisfatórias no atendimento dos clientes e na otimização dos processos internos para as empresas, prevenindo prejuízos.
Sobre a otimização dos processos internos
A área de logística é um exemplo daquelas áreas que mais se modificaram nos últimos tempos. Sem dúvida que a inteligência artificial e a Cloud Computing contribuíram para a aplicação de novos processos, de modo a otimizar a cadeia produtiva e o cotidiano da maioria dos setores empresariais.
As aplicações variam, como a automatização dos mais diversos tipos de tarefas, no armazenamento seguro de arquivos, monitoramento de entrada e saída de produtos ou necessidade de comunicação instantânea entre os colaboradores.
Adequar-se às necessidades do mercado é muito importante
A adoção, pelo mundo corporativo, de sistemas em nuvem e de soluções de inteligência artificial, é quase mandatória. Com o mundo dos consumidores já bastante conectado, ficar à parte dessas novas tendências pode ser prejudicial para a saúde dos negócios.
O compartilhamento avançado de informações é um dos principais motivos para essa necessidade. A utilização de recursos (como IA e Cloud Computing) de maneira integrada possibilita às empresas uma leitura mais aprofundada e precisa do funcionamento de seus negócios.
Por meio de análises de dados, os gestores terão maior segurança para tomadas de decisões mais vantajosas para os empreendimentos.
Saiba que, muitas vezes, a implementação de alguns desses sistemas e soluções que apontamos pode ser facilmente aplicado em seus negócios. Em alguns deles, é necessário apenas a disponibilização de um login e senha para serem utilizados por seus colaboradores — essa é uma vantagem que fez com que os sistemas em nuvem viessem para ficar.
Se você quer mais informações sobre Cloud Computing, inteligência artificial e ficar por dentro das últimas inovações que o mercado tecnológico traz para as empresas, acompanhe-nos em nossas redes sociais! Curta agora mesmo nossa página no Facebook, sempre trazemos informações novas, repletas de oportunidades de inovação para você e sua empresa!
Tech Trends para 2020 e para o futuro
Recente artigo da Forbes Inc trouxe uma lista (suscinta, é verdade) das principais tendências tecnológicas para este início de década. Algumas parecem óbvias, mas há novidades mesmo entre as obviedades. Confira:
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Continuaremos a ver o avanço da IA no mundo corporativo. Um número crescente de profissionais terá que aprender a trabalhar com IA, aproveitando as facilidades que ela proporciona. Mas isso representa, também, desafios: muitos profissionais terão que se qualificar para abraçar novas funções, mais estratégicas e valiosas para a empresa.
HYBRID MULTICLOUD
Muitas organizações já estão adotando uma abordagem híbrida multicloud (misto de nuvem pública, nuvem privada e recursos locais). Os serviços são proporcionados por diferentes fornecedores, o que permite selecionar as melhores soluções, garante a flexibilidade e a independência. É o caminho. Em 2020, multicloud estará com tudo!
QUANTUM COMPUTING
Explicar como funciona envolveria conceitos da física quântica. Mas basta saber que essa tecnologia é a mais promissora para o futuro, e permitirá que máquinas resolvam problemas complexos impossíveis de serem solucionados pelos computadores tradicionais. Desde 2016 a IBM tem seu Quantum Computer em nuvem, para testes e desenvolvimento de aplicações, seja por empresas ou instituições de ensino. Em 2020 e nos próximos anos, veremos as conquistas desses primeiros desbravadores.
BLOCKCHAIN
Em 2019 a tecnologia ganhou adeptos em todo o mundo, principalmente entre instituições financeiras, de trade e de supply chain. A tendência é expandir para demais áreas e para empresas de todos os portes, ampliando a segurança de transações e troca de dados.
EGDE COMPUTING
Estamos vivendo os primórdios do Edge Computing – a análise dos dados fornecidos por sensores espalhados por milhares de equipamentos, de carros a geladeiras, de máquinas no chão de fábrica a eletrônicos. A ideia é buscar formas de analisar sem ter que enviar os dados ao datacenter, via cloud. E para isso, a tecnologia 5G será um ótimo recurso. Veremos progressos nessa seara!
COMPUTAÇÃO SUSTENTÁVEL
Dependemos de datacenters para tudo e eles, por sua vez, dependem de grandes quantidades de energia elétrica. Datacenters já representam 2% do consumo mundial de energia – e o número só tende a aumentar com as demandas de IA e de Big Data. Por isso, há pesquisas em curso para diminuir a conta.
Confira as tendências tecnológicas no texto completo, clicando aqui.
Sua empresa está preparada para esses avanços? Nós podemos te ajudar a chegar lá. É só entrar em contato, clicando aqui.
AIOps – O próximo passo na jornada digital
Artificial Intelligence for IT Operations, ou AIOps, vem sendo cada vez mais falado, principalmente entre aqueles que estão à frente dos desafios da transformação digital: da inclusão de modelos disruptivos de negócio, das mudanças culturais provocadas pelo DEVOps, da necessidade de implementar entregas no modelo ágil, sem contar a adoção de novas plataformas tecnológicas como cloud, containers, microsserviços e afins, bem como a avalanche de novas engrenagens de integração e entrega.
Dentro desse contexto, faz-se necessário compreender novos modelos que possam automatizar e garantir melhor e mais rapidamente as entregas desejadas de TI ao negócio. O AIOps vem como um direcionador desse futuro.
Como tudo que é muito novo, gera-se muito interesse, muitas dúvidas sobre o tema e entendimentos equivocados. Se quiser entender como essa abordagem toda foi amadurecendo ao longo do tempo, confira também este texto.
E O QUE É AIOps?
O termo foi criado pelo Gartner, que define AIOps como a aplicação de Machine Learning (ML) e ciência dos dados em problemas de operações de TI. As plataformas AIOps combinam Big Data e funcionalidades de ML para aprimorar e substituir parcialmente todas as principais funções das operações de TI, incluindo disponibilidade e monitoramento de performance, correlação e análise de eventos, e gerenciamento e automação de serviços de TI.
A intenção do AIOps para o universo TI é produzir insights que possam ampliar a Análise de Performance - desempenho, consumo de recursos, disponibilidade; Automação - análise de causa-raiz, acionamento de remediação, comunicação; Engajamento de usuários.
No entanto, o AIOps só faz sentido se tiver valor para o negócio, se conseguir apoiar e estiver alinhado, atendendo aos desafios (de crescer/melhorar/inovar) dos negócios digitais. A grande sacada é usar o grande volume, variedade e velocidade dos dados para entender e responder aos casos de uso de negócio:
Por que meus clientes abandonam a jornada e aonde? Meu portal está convertendo menos vendas hoje do que ontem? TI tem algo a ver com isso? Qual parte? Quanto estou deixando de vender por causa deste problema em TI? Como posso ampliar minha campanha de marketing?
Ou seja, AIOps vem para ser uma grande ponte de mão dupla visando aproximar os esforços de TI para os objetivos e metas do negócio. De que forma? CONTINUOUS INSIGHTS! Eis o motor que vai transformar a forma como TI entrega mais resultado para a área de negócios.
O que devemos esperar ver nas implementações de AIOps é uma visão voltada à estratégia de valor para o negócio, onde as metas e os resultados do monitoramento de TI devem estar bem alinhados com o negócio, com foco na experiência digital e nas jornadas do cliente; processos mais automatizados e arquiteturas cada vez mais autônomas e com maior agilidade; melhoria nos processos e fluxos de trabalhos entre os vários silos na TI, facilitando a cooperação de várias equipes e reduzindo a complexidade das operações de TI.
Será que você está pronto para essa jornada? Avalie o seu conhecimento e o seu engajamento com esse tema a partir dessa pesquisa que estamos conduzindo: http://bit.ly/2OjXEfQ
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Referências:
Ref.[1] Gartner - Market Guide for AIOps Platforms ID G00322184 2017 08 03
Ref.[2] Gartner - Market Guide for AIOps Platforms ID G00340492 2018 Nov 12
Ref.[3] Gartner - 2019 Strategic Roadmap for IT Operations Monitoring ID G00390313 2019 Jun 20
Ref.[4] Dynatrace – AIOps Done Right – Automating the Next Generation of Enterprise Software 2019 Mar 15
AIOps: de onde vem tudo isso?
Em 2015, o Gartner identificou uma tendência emergente do mercado de TI onde os processos e as ferramentas tradicionais não estavam adequadas para lidar com os desafios dos negócios digitais: a distribuição de responsabilidade e orçamento na organização mais ampla e para fora da TI; a necessidade de se passar da análise histórica para a análise em tempo real; o aumento exponencial no volume, variedade e velocidade de dados digitais gerados e que formam o fundamento do Big Data. A única SAÍDA era usar Inteligência Artificial como forma de processar este grande volume de dados e surgiu assim o termo AIOps - Artificial Intelligence for IT Operations.
Em 2018, as operações de TI se viam desafiadas por duas forças opostas:
A ABORDAGEM ATUAL EM XEQUE
Em 2019, as disrupções dos negócios digitais e das tecnologias vem forçando os líderes de infraestrutura e operação a reavaliar definitivamente a sua estratégia de monitoramento de TI, alguns dos principais pontos:
- AGILIDADE E ALINHAMENTO COM RESULTADOS DE NEGOCIOS: A digitalização do negócio está mudando a natureza de como os serviços de TI são consumidos.
- INSIGHTS ORIENTADOS A NEGÓCIO: A explosão da variedade, volume e velocidade dos dados de TI forçará a TI a evoluir não apenas para disponibilidade, mas para ampliar o desempenho dos resultados dos serviços digitais.
- ORQUESTRAÇAO DINÂMICA E AUTÔNOMA: Alterações na arquitetura e, especificamente, com o advento da nuvem híbrida, mudam a maneira como o monitoramento da infraestrutura precisa ser conduzido.
- MODELO MAIS DISTRIBUÍDO E COM MAIOR NÚMERO DE COMPONENTES: Alterações nas estruturas das aplicações em direção à miniaturização, isolamento e dinamismo, com o aumento do uso de microsserviços e containers, afetam a capacidade das ferramentas de monitoramento de instrumentar e adquirir dados.
- AMPLIANDO A PERFORMANCE e a SEGURANÇA: Há sinergias crescentes entre o uso do monitoramento de TI para casos de uso de performance, de DevOps e de segurança.
O estado atual do monitoramento das operações de TI mostra-se promissor. No entanto, enfrenta desafios que podem prejudicar sua evolução, a menos que os líderes de infraestrutura e operação e a comunidade de fornecedores invistam nas habilidades culturais e nas tecnologias necessárias. A maioria das soluções de monitoramento, embora valiosas por si só, não otimizam o processo de solução de problemas de performance e a disponibilidade dos serviços digitais, evitando uma maior eficiência e melhor experiência do usuário.
Será que você está pronto para essa jornada? Avalie o seu conhecimento e o seu engajamento com esse tema a partir dessa pesquisa que estamos conduzindo: http://bit.ly/2OjXEfQ
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Referências:
Ref.[1] Gartner - Market Guide for AIOps Platforms ID G00322184 2017 08 03
Ref.[2] Gartner - Market Guide for AIOps Platforms ID G00340492 2018 Nov 12
Ref.[3] Gartner - 2019 Strategic Roadmap for IT Operations Monitoring ID G00390313 2019 Jun 20
Ref.[4] Dynatrace – AIOps Done Right – Automating the Next Generation of Enterprise Software 2019 Mar 15
A onda cognitiva e suas ferramentas eficientes, rápidas e intuitivas
Até bem pouco tempo atrás, máquinas executavam ações comandadas por softwares e era preciso escrever esses softwares, algo que poderia levar meses entre desenvolvimento e testes. Com a computação cognitiva e o aprendizado de máquina, não é preciso ser um especialista em Machine Learning nem é preciso criar softwares específicos. A máquina aprende sozinha, a partir de exemplos. É rápido, fácil, sem que seja preciso escrever uma única linha de código.
Plataformas cognitivas têm interface de usuário intuitiva. Anotações, feitas para ensinar a máquina, são tão simples quanto destacar palavras com caneta marcadora de textos em seus documentos. E o resultado é eficiente e surpreendente. Eis um exemplo de como se dá o reconhecimento de textos escritos.
Análise feita por aplicações tradicionais:
Análise do Watson Knowledge Studio:
A diferença entre a primeira e a segunda análise é brutal, resultado de avanços consideráveis na computação cognitiva. O modelo de anotação para o treinamento de Machine Learning do Watson é capaz de fazer uma análise muito mais detalhada e sofisticada do que o conseguido por aplicações tradicionais. A análise é mais precisa, assertiva, uma automação que de fato vale a pena.
Com a mesma facilidade e eficiência, a computação cognitiva também propicia a tradução de textos para diferentes línguas, com entendimento do contexto e não apenas a tradução de palavras ao pé da letra; a conversão de textos escritos para falados e vice-versa; o reconhecimento de imagens e reconhecimento facial.
Tarefas humanas não são mais uma exclusividade do homem. Máquinas estão aprendendo a aprender. E as empresas que embarcarem nessa viagem cognitiva estão sedimentando suas bases no futuro, pois é por esse caminho que as empresas mais competitivas estão seguindo.
SOLUÇÕES PARA SUA EMPRESA
IBM Watson, plataforma de Inteligência Artificial da IBM, conta com diversas APIs que facilitarão muito o trabalho em sua empresa. Eis algumas delas:
Knowledge Studio – Aplicativo que permite aos usuários treinar o Watson para entender nuances lingüísticos de um domínio específico do setor. Ótimo para melhorar radicalmente a anotação de texto.
Watson Assistant – Permite que você construa interfaces de conversação em qualquer aplicativo, dispositivo ou canal.
Speech to Text – Transcrição de áudio em texto escrito.
Text to Speech – Converte o texto escrito em fala/discurso.
Language Translator – Converte textos de uma língua para outra. Customize terminologias específicas. Transforme notícias de todo o mundo para o idioma de seus clientes!
Reconhecimento visual – Classificação e detecção de imagens, inclusive para reconhecimento facial.
Para suas demandas de Inteligência Artificial, conte com especialistas da Stefanini Scala. Eles estão à sua disposição.
Saint Paul inova com primeiro tutor do mundo com o uso de inteligência artificial
Em tempos de fake news, está cada vez mais difícil diferenciar informações verdadeiras de notícias falsas na internet. Não é raro digitar uma pergunta em um site de buscas e aparecerem respostas com dados distorcidos ou até mesmo errados. Mas há quem esteja usando a tecnologia em prol da educação de qualidade.
É o caso da Saint Paul Escola de Negócios que, em parceria com a Stefanini Scala, coligada da Stefanini, oferece uma plataforma disruptiva que permite que o estudante esclareça dúvidas, a qualquer hora do dia, e em qualquer lugar com ajuda da inteligência artificial (IA).
“Os nossos professores ‘treinam’ a ferramenta de IA para responder dúvidas dos conteúdos ensinados”, explica Marcos Paulo Sanchez, diretor da área Digital e de TI da Saint Paul, instituição cinco vezes listada entre as melhores do mundo, segundo o Financial Times. O projeto teve início há pouco mais de um ano, e o primeiro curso a contar com o Paul, o tutor virtual, foi Contabilidade, seguido por Inovação e Criatividade.
Agora, será a vez dos estudantes de Administração e Demonstrativos Financeiros terem acesso à ferramenta capaz de tirar dúvidas e ensinar diversos conceitos, técnicas e relações com a matéria. Concluída essa etapa, a meta é que mais 20 mil alunos possam recorrer a essa plataforma de aprendizado.
“A nossa expectativa é estender o acesso a mais de 100 cursos em até três anos, beneficiando milhares de alunos”, afirma Sanchez. “A transformação digital é o que nos move. De maneira alguma descartamos a figura do professor”, acrescenta. “Temos dois protagonistas: o aluno e o professor. A tecnologia é só o meio”, resume Adriano Mussa, diretor acadêmico da Saint Paul.
Além de oferecer um conteúdo extenso e respostas precisas, a plataforma permite que o aluno acompanhe a sua evolução no curso e compartilhe suas experiências em uma rede social criada exclusivamente para os estudantes. “A ideia é que o aluno tome as rédeas da própria aprendizagem”, garante Sanchez.
IBM Watson
Para Filipe Cotait, diretor de tecnologia da Stefanini Scala, a plataforma mostra que a Saint Paul é uma instituição inovadora e disruptiva. O elogio não é à toa, afinal ela é a única no mundo a utilizar a IA dessa forma. A Stefanini Scala é responsável pela implementação da tecnologia IBM Watson e pela criação do chat por meio do qual o aluno pode tirar dúvidas com o Paul. “No início, confesso que eu era cético com a possibilidade de a IA aprender os conteúdos, mas o resultado me surpreendeu positivamente”, destaca Sanchez.
Esse projeto faz parte de uma plataforma de onlearning chamada LIT, que funciona como uma assinatura do Netflix ao oferecer acesso a um vasto conteúdo e permitir que o aluno direcione seus estudos para as áreas de maior interesse. Ao todo, a plataforma conta com mais de 1.500 exercícios solucionados, 8.000 livros e 10 programas de MBA com temas relacionados a negócios, como liderança, marketing, contabilidade, inovação, finanças, entre outros. A ideia é que o aluno receba certificações de acordo com os cursos realizados, de modo que, ao serem conectadas como um Lego, ele consiga obter um diploma de MBA.
Caminho educacional personalizado
Além disso, a plataforma consegue identificar pontos fortes e pontos fracos de cada estudante e oferecer um caminho educacional personalizado. Também é capaz de traçar a personalidade do aluno, por meio da sua forma de escrever e de suas interações sociais. Sobretudo, é democrática. A assinatura custa R$ 99 mensais, o que possibilita que milhões de brasileiros tenham acesso à educação executiva de qualidade.
“Você pode aprender lendo livros, assistindo a uma aula ou participando de um estudo de caso. Agora, você pode aprender conversando com o Paul. Sem dúvida, a inteligência artificial baseada em computação cognitiva apresenta elementos fundamentais para a evolução da forma de se aprender”, afirma José Securato, diretor-presidente da Saint Paul Escola de Negócios.
Conheça nossa assistente Sophie de computação cognitiva
A Stefanini Scala lançou a plataforma Sophie de computação cognitiva, capaz de fazer o atendimento a consumidores em empresas dos mais diversos setores, como varejo, seguros, telecomunicações, RH e farmacêutico.
Baseada no IBM Watson, a plataforma utiliza a Inteligência Artificial e é composta por um conjunto de softwares, sistemas e processos que permitem acelerar e melhorar a performance dos negócios.
Sophie é capaz de entender consumidores e responder como um humano, de forma assertiva, visando eficiência operacional e redução de custos. Isso é possível graças à computação cognitiva e a algoritmos complexos de inteligência artificial.
“As tecnologias de IA para classificação, combinação de padrões e sugestão de informações potencialmente relacionadas já são parte do nosso cotidiano”, diz Danielle Franklin, diretora de Novos Negócios da Stefanini Scala.“Os dashboards baseados em IA oferecerão inteligência preditiva que proporcionará um nível totalmente novo de conhecimento sobre a tomada de decisões da gestão”, complementa.
Inteligência Artificial
O uso de Inteligência Artificial em aplicativos é uma tendência, o que levou a Stefanini Scala a investir em capacitação técnica e a desenvolver Sophie. “A solução é capaz de interpretar dados não estruturados, como faz um ser humano, mas com a velocidade de uma máquina de alta tecnologia”, diz Danielle.
Sophie representa um grande avanço no atendimento digital a clientes. A assistente cognitiva é capaz de interagir com o consumidor por voz, texto, internet, aplicativos móveis e redes sociais. E, o melhor, aprende mais e mais com o tempo, sendo capaz de realizar o trabalho de maneira eficiente e econômica.
Conheça um pouco mais sobre a Sophie. Entre em contato conosco e fale com um especialista.
Sophie ajuda a fechar negócios na área de seguros. Veja como
Sophie, nossa corretora de seguros virtual, ajudará corretores a esclarecer dúvidas sobre produtos de forma clara e objetiva. A plataforma é baseada no IBM Watson, uma inovação que explora o potencial da computação cognitiva.
Sophie integra-se a qualquer sistema legado para que os chatbots das empresas sejam mais sofisticados e possam realmente ajudar corretores a concluir um processo de negócio através do próprio chat. Sophie é capaz de entender a linguagem natural, seja ela escrita ou falada, e de aprender a partir de dados não estruturados, incluindo imagens.
A Inteligência Artificial do IBM Watson tem sido usado para auxiliar no atendimento personalizado a clientes de empresas, no diagnóstico de casos clínicos, na avaliação de riscos em empresas de seguros, na compreensão das preferências do consumidor e numa infinidade de outras áreas. Pode, inclusive, ajudar na decisão de compra de um presente para um amigo, baseado na personalidade e hábitos dele. E o mais impressionante é que a plataforma fica cada vez mais precisa conforme o uso, já que aprende com a prática.
ALTA TECNOLOGIA
Sophie tem seu lançamento marcado para o CIAB 2017, em São Paulo. É ainda um protótipo, mas a Inteligência Artificial do aplicativo já pode ser conferida: é simples e ágil, interpreta dados como um ser humano, mas com a velocidade de uma máquina de alta tecnologia. Está baseada na computação cognitiva, pois a cognição é o processo por meio do qual os humanos adquirem conhecimentos a partir dos sentidos.
A Stefanini Scala acredita que a computação cognitiva é o futuro e está investindo na tecnologia, em recursos e capacitação técnica, pois queremos que a inteligência artificial de IBM Watson seja uma aliada dos negócios dos nossos clientes.
Saiba mais sobre essa tecnologia e o que ela pode fazer pela sua empresa, clicando aqui.
IBM Watson atende ligações e agiliza o call center do Bradesco
Watson, a plataforma de computação congnitiva da IBM, está na pauta do dia. E não é para menos. Watson pode entender e interagir com humanos, pode compreender a escrita e a fala, e aprender conforme pratica mais e mais atendimentos. Há milhares de aplicações para uma tecnologia como essa, incluindo o atendimento ao cliente em call centers, algo que o Bradesco está colocando em prática.
A empresa de pesquisa americana Gartner estima que 85% dos centros de atendimento ao cliente serão comandados por atendentes virtuais até 2020. Por isso, o Watson Virtual Agent está em alta. Ele permite automatizar o atendimento telefônico ou via chat, oferecendo respostas a dúvidas de clientes.
BIA, A ATENDENTE VIRTUAL
No caso do Bradesco, são 30 mil ligações no telebanco por dia, que envolvem 8 mil páginas de procedimentos e respostas que um funcionário de call center deve saber. O IBM Watson, batizado de Bia pelo Bradesco, aprendeu a resposta para mais de 50 mil perguntas sobre 15 produtos, num primeiro momento. Depois, ampliou conhecimentos sobre 50 produtos. Também teve que aprender a linguagem e os sotaques diferentes que temos em regiões distintas do Brasil.
A plataforma IBM Watson agiliza o atendimento do call center do banco e fornece informações corretas após compreender o contexto das perguntas, sejam elas simples como uma consulta de saldo, ou complexas, como o cancelamento de pagamento indevido. O português é a terceira língua que o Watson aprende, depois do inglês e do japonês.
O IBM Watson pode ser customizado para suprir as necessidades de diferentes empresas e conta com uma eficiente ferramenta de analytics, que provê insights sobre o atendimento e tendências ou mudanças de comportamento ou necessidades entre os clientes.
Saiba mais sobre aplicações do IBM Watson aqui, ou fale com um especialista Stefanini Scala.
Saiba mais sobre Watson Virtual Agent:
https://youtu.be/g2f-RT0EjPg