A Inteligência Artificial (IA) tem transformado a forma como as empresas operam, oferecendo soluções inovadoras para aumentar a eficiência, melhorar a experiência do cliente e otimizar processos internos.
Dentro desse universo, os modelos de IA generativa desempenham um papel central, permitindo que a tecnologia seja aplicada de maneiras específicas e altamente eficazes.
Neste artigo, iremos explorar os principais modelos de IA, suas aplicações e como integrá-los em projetos estratégicos. Também entenderemos como Einstein Salesforce, a IA central do CRM, é um aliado para melhorar a experiência do seu negócio de forma integral. Continue a leitura!
Antes de tudo, o que é Inteligência Artificial?
Inteligência Artificial (IA) é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas de computadores. Esses processos incluem o aprendizado (aquisição de informações e regras para usar as informações), o raciocínio (usar as regras para chegar a conclusões aproximadas ou definitivas) e a autocorreção.
Em termos mais simples, a IA permite que máquinas “pensem” e “aprendam” como humanos, o que faz com que elas realizem tarefas que antes só nós éramos capazes de fazer.
O avanço dessa área tem sido possível graças aos modelos de IA, que podem ser descritos como algoritmos treinados para entender, interpretar e agir sobre dados. Esses modelos podem variar desde soluções básicas até arquiteturas sofisticadas que utilizam aprendizado profundo e técnicas avançadas como a IA generativa.
Quais são modelos de IA mais comuns?
Existem diversos tipos de modelos de IA, cada um projetado para atender a necessidades específicas. Entre os mais utilizados, destacam-se:
Machine Learning
Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é um subcampo da Inteligência Artificial que permite que sistemas de computador aprendam com dados, identificando padrões, correlações e tomando decisões com mínima intervenção humana.
Através de algoritmos, os sistemas de Machine Learning analisam grandes volumes de dados. Com base nessas informações, eles são capazes de fazer previsões, tomar decisões e até mesmo gerar novos dados. Por exemplo, um sistema de recomendação de filmes utiliza Machine Learning para sugerir títulos com base nos seus gostos anteriores.
Preparamos uma imagem para facilitar o entendimento.
Semissupervisionados
Modelos de aprendizado semissupervisionados utilizam uma combinação de dados rotulados e não rotulados para treinar sistemas de IA de forma mais eficiente.
Nesse processo, os dados rotulados ajudam a orientar o modelo, permitindo que ele interprete e aprenda com os dados não rotulados.
Essa abordagem se destaca em situações em que a obtenção de dados rotulados é complexa e onerosa, como no setor de saúde, onde as regulamentações rigorosas tornam o acesso a informações sensíveis mais desafiador.
Exemplos práticos desta tecnologia incluem algoritmos para pré-processamento de textos e ferramentas de classificação de conteúdo na web.
Não Supervisionados
Modelos de aprendizado não supervisionados trabalham exclusivamente com dados não rotulados, aprendendo a identificar padrões e organizar informações de forma autônoma.
Eles são capazes de agrupar dados em clusters, criando categorias com base em características identificadas durante o treinamento.
Para implementar esse tipo de solução, engenheiros de aprendizado de máquina utilizam técnicas como codificadores automáticos, algoritmos K-Means e métodos de agrupamento hierárquico, buscando constantemente aprimorar a precisão dos resultados.
Modelos por reforço
Modelos de aprendizado por reforço aprendem por meio da interação direta com o ambiente, sem a necessidade de dados pré-rotulados.
A cada decisão tomada, eles recebem uma recompensa se alcançam o resultado esperado ou uma penalidade caso errem, ajustando seu comportamento com base nesse feedback.
Essa técnica permite que os algoritmos enfrentem desafios mais complexos em comparação com métodos supervisionados ou semissupervisionados.
IA Generativa
Modelos de IA generativa são projetados para criar dados inéditos que se assemelham aos padrões dos dados utilizados em seu treinamento.
Eles podem gerar diversos tipos de conteúdo, como texto, imagens, áudio e vídeos. Um exemplo dessa tecnologia é o ChatGPT, que utiliza NLP (Processamento de Linguagem Natural) para interagir e responder perguntas.
Meta-aprendizagem
Os modelos de meta-aprendizagem são projetados para aprender a resolver problemas de forma genérica, ao invés de focar em uma única tarefa específica.
Em vez de apenas processar dados para encontrar soluções pontuais, esses modelos desenvolvem habilidades que lhes permitem se adaptar rapidamente a novos desafios, utilizando recursos como memória e capacidade computacional de maneira otimizada.
Essa abordagem é útil quando os dados de treinamento são limitados ou quando as empresas ainda estão definindo como aplicar IA em suas operações.
Além disso, plataformas de computação em nuvem, como o Google AutoML, facilitam o treinamento de modelos personalizados, permitindo que profissionais, mesmo com pouca experiência, explorem os benefícios do aprendizado de máquina.
Motivos para implementar modelos de IA no seu projeto
A Inteligência Artificial e a IA generativa estão transformando a maneira como as empresas operam, oferecendo uma gama de benefícios que podem impulsionar o crescimento e a competitividade.
Aumente a eficiência da operação
Com a automação inteligente, atividades como análise de dados, triagem de documentos e até mesmo atendimento ao cliente podem ser realizadas de forma mais rápida diminuindo a necessidade de intervenção humana.
Além disso, a IA pode identificar gargalos nos processos internos ao analisar grandes volumes de dados em tempo real, algo que seria inviável de forma manual. Sistemas inteligentes são capazes de sugerir melhorias contínuas, ajustando fluxos de trabalho para alcançar maior produtividade e eliminar desperdícios.
Por exemplo, no setor de logística, algoritmos de aprendizado de máquina otimizam rotas de entrega, economizando tempo e combustível. Outro exemplo está nas fábricas, com a manutenção preditiva baseada em IA, que antecipa falhas antes que se tornem problemas graves, evitando interrupções.
Tenha mais previsão do seu negócio
Modelos preditivos baseados em IA podem avaliar variáveis como comportamento de clientes, flutuações de mercado, tendências econômicas e até fatores externos, como clima ou eventos globais.
Com essas informações, as empresas conseguem antecipar demandas, ajustar estoques e até prever quedas ou picos de vendas, minimizando surpresas e melhorando a tomada de decisão. Se você usa o Salesforce, o CPQ Salesforce é ideal para automatizar a sua gestão de vendas, por exemplo. Isso desde a configuração inicial do produto até a geração da cotação final.
Além disso, a IA também oferece ferramentas para simulação de cenários futuros, ajudando a mapear diferentes possibilidades e suas implicações nos negócios. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem prever o desempenho financeiro, os impactos de mudanças no mercado ou a eficácia de novas estratégias de marketing.
Receba insights valiosos e precisos
Os modelos de IA podem ajustar-se continuamente com base em novos dados, garantindo insights atualizados e relevantes. Isso permite que as empresas tomem decisões mais informadas e ágeis, identificando novas oportunidades de mercado, antecipando problemas e melhorando a personalização do atendimento ao cliente.
Com aplicativos de IA, as empresas conseguem transformar dados em estratégias práticas e orientadas por evidências. É uma forma de otimizar os processos e maximizar resultados com mais precisão.
Personalize experiências do seu cliente
A IA pode identificar padrões no comportamento do consumidor, como os produtos mais comprados, os horários de navegação e até mesmo os interesses específicos, criando perfis detalhados para cada cliente.
Com essas informações, as empresas conseguem oferecer recomendações personalizadas de produtos ou serviços, melhorar o atendimento e adaptar as campanhas de marketing para atender às necessidades específicas de cada consumidor, aumentando a satisfação e o engajamento.
Além disso, aplicativos de IA podem otimizar a personalização em canais de atendimento, como chatbots ou assistentes virtuais. Essas tecnologias são capazes de interagir de maneira natural e eficiente com os clientes, respondendo a perguntas, resolvendo problemas e até antecipando suas necessidades.
A IA da Salesforce
Salesforce API oferece uma poderosa plataforma de inteligência artificial chamada Einstein.
O Einstein da Salesforce é uma plataforma de inteligência artificial integrada, projetada para oferecer soluções personalizadas. A plataforma utiliza os dados do cliente para melhorar a experiência de vendas, atendimento, marketing e comércio.
Com o Einstein Salesforce, é possível criar assistentes de IA personalizados para diferentes fluxos de trabalho. A plataforma é segura, com uma camada de confiança que protege dados sensíveis.
E além de tudo isso, Salesforce é aberta para integração com modelos de IA de diferentes provedores, maximizando o ROI e a produtividade dos negócios.
Exemplos de uso do Einstein Salesforce:
- Sales Cloud: a plataforma ajuda os vendedores a identificar as melhores oportunidades de negócios, personalizar propostas e aumentar as taxas de conversão.
- Service Cloud: o Einstein Salesforce agiliza o atendimento ao cliente, automatizando tarefas como a classificação de casos e a sugestão de soluções.
- Marketing Cloud: a ferramenta de IA otimiza as campanhas de marketing, personalizando as mensagens e aumentando o engajamento do público.
A integração do CRM com o WhatsApp pode ser considerada outro diferencial do Einstein. Com a ferramenta de NLP, aplicada aos dados de interação, é possível responder automaticamente a mensagens, realizar segmentação precisa de clientes e fornecer soluções em tempo real.
Essa integração facilita a comunicação direta e personalizada com os clientes, mantendo um fluxo contínuo de interações, enquanto a IA analisa e otimiza cada conversa, resultando em uma experiência mais ágil e personalizada.
Implante modelos de IA em seu Salesforce
Com as soluções oferecidas pela Salesforce API, como a integração de NLP, aplicativos de IA e outras possibilidades de integração, os modelos de IA no seu Salesforce serão de primeira linha.
Além do próprio Einstein e o Data Cloud como a ferramenta IA Generativa, as empresas podem transformar seus processos, automatizando fluxos de trabalho e oferecendo uma experiência personalizada ao cliente, seja ele B2B ou B2C.
O desenvolvedor Salesforce irá te auxiliar na implementação de modelos de IA que podem ser aplicados para análise de dados, automação de workflows e aprimoramento de interações, tornando o Salesforce mais inteligente e eficiente.
Com a orientação adequada de uma consultoria Salesforce especializada como a Weenow, você pode maximizar a sua plataforma com modelos de IA, melhorando a precisão das informações, a agilidade nas decisões e a eficácia dos processos automatizados.
