Conheça 3 ferramentas de Inteligência Artificial do Google

A inteligência artificial (IA) está em ascensão há algum tempo. Não está apenas tornando os humanos mais eficientes, mas revolucionando a forma como fazemos negócios. Desde a previsão do comportamento do cliente até a redução da entrada de dados, ela está se tornando indispensável de maneiras sem precedentes.

Isso dificilmente é uma surpresa, considerando que, com a IA, você pode tomar decisões com muito mais rapidez e precisão do que antes. E embora usá-la ainda seja um conceito relativamente novo, ela já possui vários aplicativos de negócios.

Neste artigo, nós apresentamos 3 das principais ferramentas de inteligência artificial do Google. Acompanhe.

1. STT (Speech to Text)

Os recentes desenvolvimentos tecnológicos na área de reconhecimento de voz não apenas tornaram nossa vida mais conveniente e nosso fluxo de trabalho mais produtivo, mas também abriram oportunidades para as empresas. As soluções de conversão de voz em texto têm uma ampla variedade de aplicativos, e a lista continua a crescer anualmente.

O Google Cloud Text-to-Speech (TTS) permite que os desenvolvedores sintetizem falas com som natural com 30 vozes, disponíveis em vários idiomas e variantes. Ele aplica a pesquisa inovadora da DeepMind em WaveNet e as poderosas redes neurais do Google para oferecer a mais alta fidelidade possível. Com essa API fácil de usar, você pode criar interações realistas com seus usuários, em vários aplicativos e dispositivos.

O Google também tem outra API que funciona como complemento à TTS, a Speech-to-Text (ou STT). Se TTS é o alto-falante, então STT é o ouvinte. A STT pode transcrever fala em mais de 125 idiomas. E como a API TTS, ela pode ser personalizada. Um caso de uso comum é reconhecer o jargão presente em indústrias específicas. A API STT pode até mesmo transcrever streaming de áudio em tempo real.

O recurso pode ser útil para empresas que desejam estabelecer uma identidade de marca forte, pois o Custom Voice pode, por exemplo, transformar as respostas de voz interativas (IVR) de uma interação de atendimento ao cliente em uma experiência única para o cliente.

2. Google Natural Language

O processamento de linguagem natural (PLN) tornou-se um dos assuntos mais pesquisados ​​no campo da IA. Esse interesse é impulsionado por aplicativos que foram trazidos ao mercado nos últimos anos.

Com o desenvolvimento do mundo digital, os clientes estão cada vez mais propensos a fazer suas pesquisas na web. Seja para dar uma opinião ou simplesmente buscar a resposta para uma pergunta específica, os consumidores estão se revezando nos mecanismos de busca para encontrar o melhor resultado. É aí que entra o PNL.

O Google foi a primeira plataforma a integrar e explorar o processamento de linguagem natural. Eles utilizam a tecnologia para otimizar a indexação e o posicionamento de sites em seu mecanismo de busca. O objetivo é sempre melhorar a experiência do usuário, fornecendo os resultados mais relevantes possíveis.

Portanto, o Google vem trabalhando no processamento de linguagem natural para adivinhar e chegar o mais próximo possível das pesquisas dos usuários. O objetivo é compreender o significado de cada palavra, identificar a intenção por trás da construção das frases e discernir a expressão dos sentimentos em cada termo utilizado.

A API Google Natural Language compreende cinco serviços diferentes. Vamos explicar como cada um deles funciona.

Análise de sintaxe

Para um determinado texto, a análise de sintaxe do Google retornará um detalhamento de todas as palavras com um rico conjunto de informações linguísticas.

Análise de sentimentos

O serviço de análise de sintaxe é usado principalmente no início do pipeline para criar recursos que são posteriormente inseridos em modelos de aprendizado de máquina. Ele fornece a opinião emocional predominante em um texto fornecido.

Análise de entidade

Análise de entidade é o processo de detecção de entidades conhecidas como figuras públicas ou pontos de referência de um determinado texto. A detecção de entidade é muito útil para todos os tipos de classificação e tarefas de modelagem de tópicos.

A Google Natural Language fornece algumas informações básicas sobre cada entidade detectada e até fornece um link para o respectivo artigo da Wikipedia, se existir. Além disso, uma pontuação de saliência é calculada. Essa pontuação para uma entidade fornece informações sobre a importância ou centralidade dessa entidade para todo o texto do documento.

Análise de sentimento da entidade

Se existem modelos para detecção de entidades e análise de sentimentos, é natural dar um passo adiante e combiná-los para detectar as emoções predominantes em relação às diferentes entidades em um texto.

Enquanto a análise de sentimento encontra todas as exibições de emoção no documento e as agrega, a análise de sentimento da entidade tenta encontrar as dependências entre as diferentes partes do documento e as entidades identificadas e, em seguida, atribui as emoções nesses segmentos de texto às respectivas entidades.

Classificação de texto

Por fim, a API de linguagem natural do Google vem com um modelo de classificação de texto plug-and-play. O modelo é treinado para classificar os documentos de entrada em um grande conjunto de categorias. As categorias estão estruturadas hierarquicamente — por exemplo, a Categoria “Hobbies & Lazer” tem várias subcategorias, como “Hobbies & Lazer/Ao Ar Livre” que tem subcategorias como “Hobbies & Lazer/Ao Ar Livre/Pesca”.

3. NLS Dialogflow

O Dialogflow é uma plataforma de processamento de linguagem natural que pode ser usada para criar aplicativos e experiências de conversação para os clientes de uma empresa em vários idiomas e em várias plataformas. Ela permite que os desenvolvedores criem interfaces de conversação baseadas em texto e voz para responder a consultas de clientes em diferentes idiomas.

Por exemplo, uma empresa pode usar o Dialogflow para criar bots de mensagens que respondem a consultas de clientes em plataformas como Alexa Voice Services, Google Assistente, Facebook Messenger, Slack e várias outras integrações de mensagens.

Usos do Dialogflow

O Dialogflow pode ser usado para uma variedade de aplicativos, incluindo:

• agentes de inteligência artificial de atendimento ao cliente: as interfaces podem ser programadas para responder a perguntas, acessar pedidos, marcar consultas e receber solicitações;
• comércio conversacional: os bots podem ajudar os clientes a fazer compras dde autoatendimento ou agendar entregas;
• Internet das coisas (IoT): o Dialogflow pode ser aplicado a dispositivos IoT para torná-los melhores na compreensão do contexto e na resposta com precisão.

Além disso, os usuários em potencial podem ver exemplos para explorar como um agente de bate-papo pode responder a várias consultas no site do Dialogflow. Um guia de introdução também está disponível na empresa para investigar os tipos de integrações disponíveis e determinar se eles fornecem a solução adequada.

Como você pôde perceber, todas essas ferramentas de inteligência artificial do Google têm um grande potencial para a transformação do relacionamento das empresas com os clientes. Mas, para que você possa usá-las da melhor forma possível, é fundamental contar com uma solução que centraliza todas essas informações para os seus atendentes — por exemplo, a Conecta Leucotron é uma solução de atendimento omnichannel 100% web que pode ser integrada a uma série de recursos.

Que tal dar o próximo passo para usar a tecnologia a favor da comunicação com os seus clientes? Entre em contato com a nossa equipe de consultores e saiba como podemos apoiá-lo.