Como planejar soluções de inteligência artificial em 2018

2017 passou, e com ele foram embora as incertezas das empresas sobre utilizar ou não Inteligência Artificial. Resta agora entender como utilizá-la.

 

No último Meetup de 2017 organizado sobre ChatBots em São Paulo, foi unânime: identificamos que 2017 foi o ano em que as empresas entenderam o que são ChatBots, pra que e como irão utilizá-los. Mas poucas empresas mergulharam de cabeça nesta inovação ainda em 2017 – afinal a novidade nem mesmo fazia parte de seus budgets do ano.

A sensação de 2018 é de que entramos no ano todos numa mesma página, com o entendimento de que a inteligência artificial é um caminho sem volta, e boa parte dessas empresas vê no ChatBot o seu primeiro passo neste ano.

Num mercado onde reinam startups, ou empresas que optam por começar esse tipo de projeto internamente, existe uma análise importante a ser feita antes de entender este como o melhor roadmap. As grandes empresas, que possuem uma alta demanda de integrações, múltiplas formas de atendimento, políticas de segurança e complexidade maior em suas estruturas, precisam de um bom planejamento antes de começar a implementar um ChatBot se estão visando alcançar o que chamamos de ecossistema cognitivo. O movimento que vemos do mercado é de ataques em frentes distintas de uma mesma empresa, utilizando a mesma solução, mas nem sempre essas soluções conversam entre si.

É importante que na implementação de qualquer solução cognitiva, até mesmo um simples ChatBot, esteja claro onde se quer chegar, já que o uso da Inteligência Artificial não pode e não deve se tornar limitado. Um ChatBot utiliza na maioria dos casos, quase que somente a interpretação de linguagem natural. Se não houver no planejamento o uso desses dados transitados com o ChatBot ou arquiteturas mais completas, estaremos subutilizando o uso da Inteligência artificial.

Pensando sobre isto, listei os pontos que eu considero essenciais a serem contemplados num planejamento de Roadmap para Ecossistemas Cognitivos:

  1. Um ChatBot que solucione dores reais do negócio – um call center com TMA muito alto, ou uma empresa que precisa reduzir custos operacionais;
  2. Uso de AI pode otimizar outros tipos de interpretação de dados? – Leitura de documentos não estruturados, como um manual de instrução, contratos, ou documentos por exemplo, pode aumentar a capacidade de resoluções de um ChatBot;
  3. Uso de APIs legadas ou terceiras – Consultas à base de dados ou APIs de terceiros podem permitir usuário realizar consultas e transações;
  4. Análise de sentimentos de interações – saber o nível de descontentamento de um cliente para mudar automaticamente a forma de lidar com ele;
  5. Análise de comportamentos em redes sociais e ou baseado em notícias podem reger diferentes comportamentos de um ChatBot;
  6. Analise de entidades em dashboards de interações com ChatBots podem nos mostrar o caminho para próximos passos do roadmap – usando AI consigo saber as perguntas mais feitas, logo, as demandas reais dos usuários daquele canal
  7. Roadmap deve ser flexibilizado mediante esses insights – com os insights extraídos desse processo, o roadmap tende se transformar, algumas vezes drasticamente.

Nem só de ChatBot vive um Ecossistema cognitivo

Observem que eu exemplifiquei um ecossistema cognitivo me baseando em uma interface central de ChatBot, mas o ponto focal poderia ser qualquer outra ferramenta. Veja como ficaria esse planejamento se o ponto focal fosse o IBM BPM, uma ferramenta de gestão de processos, por exemplo. O BPM já soluciona a dor de controle de processos, mas ele se torna cognitivo quando planejamos sua implementação pensando nos seguintes pontos:

– É possível eu substituir analises humanas de documentos não estruturados como um sinistro de seguro, ou processos judiciais por um extrator de entidades e cálculos por uma análise cognitiva e validar uma determinada regra de negócio?

– É possível incluir reconhecimento de imagem para análise de fotos enviadas, e baseado nessa leitura, entender se o BPM segue para um fluxo ou outro?

– É possível que no BPM antes de enviar a um analista um dado para análise, se ele não for estruturado, o Watson já estruture para auxiliar este analista em sua tomada de decisão?

– É possível que cada estágio desse processo seja integrado a um ChatBot que faça consultas de status e dados relacionadas ao processo (veja que neste caso o ChatBot é um assistente e não o ponto focal)

Calma, ainda é 2018

Vale lembrar que para o ano de 2018, boa parte das empresas acabou de conquistar seu primeiro budget para investimentos em AI, e o objetivo desse artigo é principalmente abrir a cabeça das empresas para arquiteturas cognitivas e roadmaps de longo prazo para uso de Inteligência artificial em sua totalidade, nem tudo isso será alcançado ainda neste ano.

Na Sysprice já nem chamamos mais a nossa aplicação SysBot de ChatBot, chamamos de Assessor Cognitivo, uma vez que este nosso produto já foi concebido sob o conceito de escalabilidade que os serviços cognitivos do Watson da IBM e as soluções clássicas de mercado demandam em termos de integração.

Boa parte das empresas ainda vai começar pelos ChatBots, e este é o caminho mais comum que temos visto. Mas o que todas certamente deveriam, é começar a pensar em arquiteturas que permitam que em um futuro próximo, seja possível o uso de Inteligência Artificial em sua totalidade.

 

Sobre a autora:

Nicolli Botelho – também conhecida como NicBot – é Gerente de Projetos de soluções cognitivas na Sysprice, empresa do grupo YKP. Tire suas dúvidas com ela em: nicolli.botelho@sysprice.com.br, ou pelo WhatsApp: +55 11 9 4558-3107