IBM Watson para análise de mensagens

A Ferramenta da IBM que consegue intermediar conversas através de chatboots e fazer análise desses dados de uma maneira simples e objetiva se chama IBM Watson Assistant, com poucas configurações e algumas permissões você consegue responder a um simples bom dia até trazer o link de um documento específico, desafogando um pouco os serviços de atendimento com humanos a um custo acessível. – Introdução Os chatbots usam recursos de reconhecimento de linguagem natural para discernir a intenção do que um usuário está dizendo, a fim de responder a consultas e solicitações. O problema é que a maioria dos chatbots tenta imitar as interações humanas, o que pode frustrar os usuários quando surge um mal-entendido. O Assistente do Watson determinará se deve fornecer uma resposta direta ou resultados de pesquisa de referência de um documento ou banco de dados, ele pode viver em um ambiente de nuvem isolado ou no local, permitindo que você crie e dimensione, além disso sabe quando procurar uma resposta de uma base de conhecimento, quando pedir clareza e quando direcioná-lo para um humano.

– Fundamentos Com o intuito de aprimorar a experiência e direcionar o contato para o que é mais apropriado, o atendimento automatizado certamente consegue entregar uma série de benefícios para as empresas e também para os clientes, quanto mais a empresa cresce a tendência é que o número de clientes aumente cada vez mais e isso é refletido nas solicitações de contato com a marca. Ao se pesquisar a origem deste ramo da ciência, sem dúvida, o nome do matemático britânico Alan Turing é o que surge com maior frequência. Dentre todos seus grandes feitos destacam-se sua participação na Segunda Guerra Mundial, contribuindo para descriptografar o código de comunicação nazista. Além disso, foi Alan Turing que criou o famoso teste de Turing, a primeira formalização do que é inteligência artificial [1] O teste de Turing postula que se, utilizando apenas mensagens de texto, um interrogador for incapaz de distinguir se a máquina que está respondendo é um computador ou um humano, esta máquina é inteligente, desde a época de Turing, a definição do conceito de inteligência artificial vem se formalizando.

Entretanto, no contexto deste artigo podemos definir inteligência artificial como sendo o desafio de criar máquinas inteligentes. Ou seja, máquinas capazes de resolver problemas que tipicamente são resolvidos por humanos 4 – CHATBOT De acordo com Atwell e AbuShawar (2015, tradução nossa), o chatbot é um agente de um software de conversação, que interage com usuários, usando a linguagem natural. O cliente (User) entra e realiza a pergunta ao ChatBot, esse por sua vez busca a resposta na base de dados cadastrada e seguindo, há o retorno da informação solicitada pelo chatbot, que consequentemente realiza a resposta ao cliente. Figura 2 - Arquitetura do Chatbot Fonte: Autor Figura 3 - Fluxograma Fonte: Autor 5 – IBM Watson Conforme o portal ChatBots Brasil (2018c), as plataformas de chatbots são sistemas que facilitam a criação de chatbots e sua integração a diversos tipos de serviços e canais e, também, integram com aplicações de mensagens, como redes sociais, APIs e ferramentas de análise de métricas, O Watson Conversation é uma delas e sobre essa ferramenta que trataremos nesse artigo, Mazon [9] afirma: “O Watson Conversation, especificamente, trata-se de uma API para desenvolvimento de Bots, com uma interface simples para que até mesmo uma pessoa que não seja de TI consiga desenvolver e ensinar conteúdo ao bot.

” Essa plataforma utiliza vários modelos de processamento de linguagem natural, já cadastrados para vários idiomas, os conceitos que a plataforma segue são: as intenções, entidades e diálogo. As entidades são os complementos de informação, em um exemplo simples de um chatbot que faz pedidos de pizza, as entidades podem ser: sabor da pizza, o tipo de massa, CEP e data de entrega. São informações que ajudam o chatbot a definir melhor o contexto e a resposta a ser dada ao usuário, os diálogos são processos de conversação dentro de um contexto, onde o chatbot reconhece uma sequência de caracteres ou palavras que o faz responder conforme o diálogo está definido em sua base de conhecimento. Em empresas de telecomunicações, por exemplo, em que o fluxo de ligações e interações é bem elevado, a plataforma consegue resolver as solicitações mais simples de forma automática, eliminando os gastos elevados em canais caros, além de reduzir a fila de consumidores que precisam de assistência, já em outros mercados, de empresas de ramos específicos, a implantação desse recurso ajuda a manter o foco do trabalho nos pontos que realmente podem trazer vantagens competitivas, como o monitoramento estratégico de projetos da empresa.

– Referências [1] LEAVITT, D. O homem que sabia demais. Alan Turing e a invenção do computador; tradução Samuel Dirceu. São Paulo: Novo Conceito editora. Rio de Janeiro : LTC, 2011 [6] https://dialogflow. com/ [7]http://g1. globo. com/fantastico/noticia/2017/04/museu-high-tech-criancas-falam-com-obras-de-arte-na-pinacoteca-de-sp. html [8]RAMPINELLI, Felipe.