Treinamento de modelos de IA. Uma maneira melhor.

Contar com modelos de IA precisos e que podem ser adaptados é um desafio que vale a pena enfrentar.

Muitos profissionais que trabalham com experiência do cliente (CX) reconhecem o valor multidimensional da Inteligência Artificial (IA) e a sua eficácia em termos de redução de custos e aumento dos índices de satisfação do cliente (CSAT). A combinação de inteligência artificial com Machine Learning (ML) - "aprendizado de máquina", resulta em contact centers mais inteligentes, melhores e mais ágeis, portanto é muito importante saber como operacionalizar isso para garantir o sucesso da iniciativa.

Os modelos de IA viabilizam um sistema que aprende com dados de alta qualidade. Tudo começa com conjuntos de dados selecionados, que incluem detalhes importantes da empresa como nome dos produtos, terminologias, intenção do cliente e padrões de fala. A precisão dos modelos de IA depende da abrangência dos dados do treinamento, que não é estática e precisa considerar a variabilidade do ambiente corporativo. 

Variações nas mudanças, que podem incluir a ampliação das linhas de produtos, novos mercados ou eventos mundiais inesperados, como a COVID-19, impactam na precisão da IA. Às vezes, as imprecisões podem parecer insignificantes à primeira vista, mas, se ignoradas, podem prejudicar a experiência do cliente e, consequentemente, a reputação da marca.

Os benefícios duradouros da IA mostram que certamente vale a pena enfrentar os desafios relacionados à precisão. Também as soluções deveriam ser econômicas.

Melhorando a precisão da IA com treinamento contínuo e gradual.

Os modelos de negócios empresariais exigem que os processos operacionais sejam como linhas de montagem bem ajustadas. No contexto do contact center, isso significa atendimento ao cliente de alto nível por um custo viável. 

The use of AI-powered tools—like chatbots, virtual agents, and agent assistance—empower contact centers to set new customer experience standards in a cost-efficient manner by reducing the time it takes to resolve queries.   

Mas essa melhoria na precisão dos modelos de IA precisa ficar visível na forma como os contact centers atuam. Usando como exemplo o manual de gerenciamento simples da IKEA, os modelos de IA se beneficiarão mais de pequenos ajustes finos graduais do que de grandes reviravoltas em larga escala quando os problemas forem mais evidentes. Esse é um método sistemático que elimina problemas no estágio inicial antes que eles ocorram com mais frequência e se tornem mais caros para corrigir.

Rotular os dados demanda intervenção humana, mas não é uma tarefa para os cientistas de dados.

As empresas que conseguem combinar inteligência humana e adaptabilidade com modelos de IA e ML irão passar por períodos disruptivos com mais tranquilidade, independente da potência do impacto. Mas o estardalhaço com relação ao big data chamou muita atenção para o papel dos cientistas de dados e seu conhecimento para contribuir para o sucesso de IA.

De fato, muitas ferramentas de IA são criadas só para que esses técnicos superespecializados apresentem um resultado confiável. Sem contar que treinar modelos de IA historicamente é responsabilidade dos cientistas de dados.

Mas eles raramente trabalham só nisso e têm picos de trabalho quando hiatos significativos de desempenho exigem a atenção deles. São uma comunidade escassa de especialistas, o que justifica o alto custo dos seus serviços. Além disso, muitas tarefas relacionadas ao treinamento de modelos de IA exigem rotulagem dos dados, um trabalho que um cientista de dados prefere não ter que fazer.

Sofisticando o papel dos agentes de atendimento ao cliente para treinar modelos de IA.

As pessoas mais apropriadas para treinar modelos de IA são aquelas que melhor conhecem a sua empresa. Esses profissionais entendem os problemas que os seus clientes enfrentam e identificam soluções com facilidade. Os agentes de atendimento ao cliente são muitas vezes negligenciados como funcionários com competências multidisciplinares e capacitados a impulsionar a adoção de novas tecnologias.

Eles têm domínio, experiência, paciência e vontade de realizar tarefas mais "sofisticadas" no contact center. E precisam de uma solução que ofereça uma maneira não técnica de treinar modelos de IA.

Apresentamos a primeira ferramenta de treinamento de modelo de IA sem código.

Talkdesk offers AI Trainer™—a human in the loop system (HITL) that operates within the data loop of the contact center. 

O AI Trainer permite que a equipe de apoio ao cliente não técnica, como os agentes e supervisores com conhecimento do domínio, treinem modelos de IA e capacitem ferramentas como chatbots, agentes virtuais e assistência a agentes.

O AI Trainer oferece um método de garantia de qualidade ("acordo") que assegura que supervisores e managers aceitem os dados de treinamento apropriados.O fluxo de trabalho de aprovação ajuda os supervisores a revisarem e alimentarem novos dados de treinamento para os modelos mais rápido. 

AI Trainer é uma solução pronta e fácil de gerenciar e integrar ao fluxo de conversas do contact center. Além disso, elimina a dependência de TI porque soluciona problemas de precisão e reduz os custos de ligações para os cientistas de dados.