Logo preload
Menú
Contact

Máquinas que nos entendem

Máquinas que nos entendem

Ao mesmo tempo em que esta folha é criada e essa linha de texto é escrita, 18,1 bilhões de mensagens foram enviadas, 55.140 fotos foram postadas no Instagram, 4,5 milhões de vídeos estão sendo reproduzidos no YouTube, o Google está processando 4.497.420 pesquisas e estes são apenas alguns exemplos de que a geração de dados é imparável.

Todos os dias e em todo momento produzimos dados: a que horas disparamos o alarme, quantas vezes adiamos, qual é o primeiro aplicativo que abrimos em nosso telefone celular, para quem enviamos ou de quem recebemos o primeiro WhatsApp, que rede social abrimos , qual foi o perfil que mais chamou nossa atenção, quantos likes gostamos, a quem, inclusive por quê, quais páginas visitamos, quanto tempo levou para ler um artigo, enfim, descrevi apenas os primeiros dez minutos usuais de qualquer ser humano comum. Agora você pode imaginar a quantidade de informações que geramos no decorrer de um dia inteiro.

Nos últimos cinco anos, geramos 90% dos dados documentados em todo o mundo e isso não é surpreendente, porque desde a descoberta do processador de computador em 1970 pela Intel, os humanos sempre procuraram melhorar essa capacidade, tornando-o mais rápido, mais poderoso e com menores custos de produção. Isto é, em poucas palavras, a explicação de como Gordon Moore, com sua teoria empírica, previa que a cada dois anos (são realmente 18 meses) a capacidade computacional dobraria e os custos de produção e eles se tornariam mais baratos. No entanto, durante os últimos anos, alcançamos um nível em que desafiamos a física, para a qual outros mecanismos foram buscados, como a computação quântica, que promete e evidencia o aumento exponencial da capacidade computacional do que sabemos hoje, embora por enquanto esse poder é para uso exclusivo dos gigantes da tecnologia devido ao seu preço, complexidade e desenvolvimento contínuo.

Os dados nos permitem converter e transformar informações de valor em matéria-prima; no entanto, as ferramentas para explorá-las vão além de um Excel ou simplesmente de um banco de dados relacional – embora sejam ferramentas muito válidas e poderosas, mas se queremos encontrar o valor real e investigando os dados, precisamos fazer uso de ferramentas de ciência de dados como R, Python, Scala, entre outras, e até pensar um pouco além da adição, média, cruzamento de bases (searchv) e tabelas dinâmicas. Aqui, o suporte a estatística descritiva, estatística probabilística, álgebra, álgebra linear, entre outros, se torna mais relevante e, no momento, as amostras não representam hipóteses, porque estamos em uma época em que as pessoas querem e precisam se sentir tratadas como únicas.


Agora, para adicionar outro ingrediente a esse coquetel, de acordo com a Forbes, 90% dos dados gerados no mundo são informações não-estruturadas, como chamadas, chats, fotografias e vídeos, isso torna sua análise ainda mais complexa, pois se 2 + 2 = 4 em dados estruturados, em que cada atributo de dados é numérico, em um bate-papo ou uma chamada, “dois mais dois” não são necessariamente igual a quatro porque é necessário um contexto para argumentar essa afirmação. Por esse motivo, nasce o processamento e o entendimento da linguagem natural (PNL e NLU, respectivamente, na sigla em inglês).

 

Na Ressolve, aplicamos essas técnicas ensinando uma máquina com capacidade para processar grandes volumes de áudio e texto, programada com algoritmos matemáticos capazes de ouvir conversas faladas, convertê-las em texto e atribuir numeração a textos. Também é treinado por pessoas que estudam ciências sociais e linguísticas para entender dialetos, expressões idiomáticas, sarcasmos, peculiaridades culturais, entre outros usos que damos à nossa linguagem.

Com esta fórmula, o Ressolve tem a capacidade de interpretar grandes volumes de informações em um tempo muito curto, com apreciações objetivas e permitindo que as empresas tenham um conhecimento e entendimento mais detalhados de seus clientes, colaboradores e usuários, porque neste momento devemos pensar além apenas conhecer as pessoas por gênero, faixa etária e uso de produtos ou serviços que, embora sejam informações importantes, não necessariamente descrevem suas necessidades, sonhos e interesses; devemos ouvi-los, entendê-los e criar empatia proativa que nos permita agregar e receber valor, crescer e melhorar a qualidade de vida.

Ressolve é uma inteligência artificial treinada para analisar e interpretar as conversas de qualquer canal de contato, seja por telefone, bate-papo, e-mail, entre outros, para extrair conhecimento que agrega valor a seus clientes, colaboradores, usuários e acionistas.