Marketing Conversacional: O futuro do atendimento ao cliente

Eu trabalho com marketing conversacional desde 2016, e vi nestes últimos 6 anos, essa estratégia sair de um simples chat em sites, para um grande omnichannel de atendimento.

Vamos fazer uma reflexão: Como a sua empresa atendia os seus clientes há 10 anos atrás?

Vale lembrar aqui, que o whatsapp foi lançado em 2009, mas se popularizou no Brasil por volta do ano 2014 após a compra da plataforma pelo Facebook (Meta). 

A versão do app Business para empresas é de 2018 e neste ano, teve o lançamento da API oficial de 01 de agosto de 2018.

Então vamos continuar a reflexão, como era o atendimento dos clientes antes do WhatsApp?

Canais como o Facebook Messenger e Direct do Instagram estão no início para uso em empresas e as pessoas estão cada vez mais com dificuldade em atender telefones.

Como todas as empresas precisam falar com os seus clientes e a tecnologia está em grande processo de mudança, como vai ser daqui 5 anos?

Para responder essa pergunta, vamos começar entender o que é Marketing Conversacional

O que é Marketing Conversacional

Como a digitalização das informações, o lançamento dos sites de pesquisas como o Google, das mídias sociais e principalmente, do lançamento do iPhone 1 em 2007, a forma de se comunicar mudou muito nestes últimos 10 anos.

O próprio marketing mudou muito com essa transformação digital que passou a sociedade em geral.

O marketing de interrupção (outbound) foi se transformando no marketing de atração (inbound), dando para o cliente o comando da pesquisa e escolha.

Outdoors, comerciais em rádio e tvs, propagandas em revistas, deram lugar para conteúdos ricos, técnicas de SEOs e principalmente às ferramentas de ADs que trouxeram a inteligência artificial e a segmentação para os anunciantes.

Se para adquirir e converter novos clientes passou por toda essa mudança, relacionar e se comunicar com os leads, prospects e clientes, também iria mudar na mesma velocidade.

WhatsApp, Messenger, Telegram, Diretct Instagram, Telefone, SMS, Google Business Message, E-mail, Skype são apenas alguns mais usados no Brasil, mas já existem mais de 50 ferramentas de comunicação em todo o mundo e o WeChat, já tem mais de 1 bilhão de usuários na Ásia.

Então como os múltiplos canais que o cliente pode entrar em contato com as empresas, foi desenvolvido o omnichannel, que nada mais é que centralizar em apenas uma ferramenta, todos esses canais.

O problema é que não resolve apenas centralizar a comunicação, pois isso só gera mais problemas se não existir uma estratégia de atendimento, e é aí que entra o Marketing conversacional.

Utilizar a inteligência artificial e desenvolver fluxos de comunicação baseados em atendimento automatizados com robôs e interação com humanos, vai fazer com que as empresas que tiveram a melhor estratégia, se diferenciam dos concorrentes e entreguem um valor agregado para a experiência e jornada de compra tanto de leads novos, como clientes bem mais fidelizados.

Lembrando que dos cinco finalistas do prêmio de melhor case de vendas da RD Station, maior plataforma de marketing digital da América Latina, três usavam a estratégia de marketing conversacional e eu estava diretamente ligado com com a Agência Pericoco ou sendo parceiro da Agência PHD Virtual, BW8 e Yellow Kyte.

Então será o fim do call center e telemarketing?

Para responder essa pergunta, vamos pegar a experiência do marketing em geral, a internet acabou com a TV, rádio, jornal, revista e outdoor? Não, mas esses veículos tiveram que se adaptar de uma forma que ainda está gerando muitas dores.

Toda empresa, seja ela pequena ou grande, precisa ter um canal de comunicação com o seu cliente, pode ser com uma secretária de uma clínica ou até um grande call center de SAC.

Isso não deve mudar, mas vai precisar de adaptar também.

As empresas precisam estar nos canais de comunicação que os clientes estão, responder de forma rápida e ter uma resolutividade rápida e eficiente.

Outra coisa, é que a LGPD, Lei Geral de Proteção de Dados, não permite que se entre em contato com pessoas que não deram permissão para receber esse contato de forma ativa.

Novas estruturas de comunicação com playbooks de atendimento automatizado, transferências para humanos no momento certo, vão estar na mira das empresas nos próximos anos.

E o que aconteceu com o marketing digital, onde empresas pequenas tiveram a mesma oportunidade que empresas gigantes como google ads, facebook ads, linkedin ads e até o tiktok ads, vai acontecer com o atendimento automatizado, por conta da facilidade de uso e custo baixo.

Então vamos entender o que o Marketing Conversacional pode fazer pelas empresas:

Então qual é a melhor ferramenta de Marketing Conversacional?

Aqui vamos chegar em um problema, na mesma velocidade que apareceu várias ferramentas de marketing digital, está aparecendo várias ferramentas de omnichannel no mercado.

E uma coisa é centralizar todos os canais de comunicação, outra coisa é como automatizar esse processo e integrar com outras ferramentas como CRM e ERPs.

Não é um processo simples e quem te vender facilidade, desconfie.

Já com 6 anos neste mercado, tivemos um grande aprendizado e percebemos que ferramentas que não se integram com os outros dados dos clientes, não revolvem.

Então como resolver esse problema?

Quero te apresentar o Tag Center, uma ferramenta que foi desenvolvida exclusivamente para essa finalidade.

São 5 sócios fundadores que juntaram suas expertises para desenvolver uma ferramenta que realmente resolve esses problemas:

Um empreendedor com visão e dor de cliente que possui uma grande operação de atendimento e vendas, um especialista em marketing conversacional, um especialista em CRM, um PHD em inteligência artificial e um especialista em sistemas de micro saas que é responsável por toda a gestão da nossa equipe de desenvolvimento.

O Tag Center não é uma ferramenta construída para ser simples e sim complexa, mas com uma usabilidade simples, onde a nossa intenção é facilitar o dia a dia dos atendentes, vendedores e principalmente dos clientes.

Somos um hub de tecnologias que conta com mais de 50 micro serviços automatizados, é como se a sua empresa tivesse 50 super robôs trabalhando para você e cada atendente ou vendedor, tivesse um pequeno robô trabalhando em conjunto com ele.

Não estamos falando apenas de omnichannel de comunicação e sim de integração de sistemas e automação de processos.

No início eu perguntei qual seria o futuro do marketing conversacional e agora vou responder: Não precisa esperar pelo futuro, pois o Tag Center já foi lançado e está em pleno funcionamento e já está fazendo a diferença no atendimento de várias empresas, desde as pequenas até grandes empresas do varejo.

Solicite uma apresentação do Tag Center preenchendo o formulário em https://tagcenter.io


Esse artigo foi escrito pelo sócio fundador do Tag Center e especialista em marketing conversacional, o growth hacker Marcus Barboza.

Startup: tire sua ideia de inovação do papel em 2 passos

O termo startup surgiu no Vale do Silício, região da Califórnia especializada em alta tecnologia e inovação. Elas ficaram conhecidas no mundo inteiro principalmente durante a “bolha ponto com” – quando a popularização da internet do final da década de 1990 impulsionou a criação de inúmeras “empresas.com”.

Este cenário também contribuiu para uma grande movimentação de empresas ligadas à internet na Bolsa de Valores, fato que atraiu atenção de investidores. O boom se deu porque boa parte deles teve resultados expressivos ao aplicar em ações desse ramo.

Mas afinal, o que é uma startup? De forma clara podemos dizer que startup é o modelo de negócio que busca resolver soluções novas para problemas já conhecidos. Ou seja, por meio de uma ideia inovadora, startup é a empresa que se propõe a resolver dores antigas dos consumidores.

Quando falamos em “ideia inovadora”, não estamos limitando as startups a empresas que tem como base a tecnologia ou soluções digitais. Para ser enquadrada como uma startup a empresa precisa ter características particulares.

Além do modelo inovador, é preciso que ela seja escalável. Mas cuidado… Nem toda nova empresa é uma startup e nem toda startup será assim para sempre. Para exemplificar, vamos usar como exemplo uma padaria que abriu as portas recentemente. Por mais inovador que ela seja, não é uma startup.

“Vender pães” é um negócio tradicional e com viabilidade comprovada. Startups precisam ter uma proposta que ainda não foi testada no mercado e que, por isso, não se consegue prever se irá vingar. Por outro lado, uma empresa inovadora que já consolidou seu modelo de negócios não pode mais ser chamada assim.

Segundo dados divulgados pela StartupBase, o Brasil conta atualmente com 13.957 startups, distribuídas em 701 cidades. O estado de São Paulo lidera o ranking de empresas inovadoras, com 4.016. Minas Gerais vem na sequência, com 1.239 startups. O Rio Grande do Sul está em terceiro lugar no ranking, com 960 unidades inovadoras.

Dentre as cidades, São Paulo também aparece em primeiro lugar dentre as que mais tem startups. Ao todo são 2.764 unidades, seguida pelo Rio de Janeiro, com 724. A capital mineira, Belo Horizonte, ocupa a terceira posição no ranking de cidades inovadores, com 631 startups.

Dentre as cidades, São Paulo também aparece em primeiro lugar dentre as que mais tem startups. Ao todo são 2.764 unidades, seguida pelo Rio de Janeiro, com 724. A capital mineira, Belo Horizonte, ocupa a terceira posição no ranking de cidades inovadores, com 631 startups.

Ainda de acordo com informações da StartupBase47,71% das startup estão desenvolvendo soluções inovadoras para resolver problemas de empresas B2B. Outros dois públicos alvos que aparecem com destaque na pesquisa são o B2B2C, com 29,29% e o B2C, com 18.98%.

Dentre as cidades, São Paulo também aparece em primeiro lugar dentre as que mais tem startups. Ao todo são 2.764 unidades, seguida pelo Rio de Janeiro, com 724. A capital mineira, Belo Horizonte, ocupa a terceira posição no ranking de cidades inovadores, com 631 startups.

Em relação a modelos de negócio, a maior fatia do mercado é dominado pelo formato Software as a Service, ou SaaS, que nada mais é do que uma forma de disponibilizar soluções tecnológicas como um serviço. Sem a necessidade de instalação, o acesso à produtos SaaS é fácil e simples: o usuário só precisa estar conectado a internet.

Soluções SaaS aparecem em primeiro lugar no ranking, sendo responsáveis por 41,26% dos produtos das startups brasileiras. Na sequência aparecem os Markertplaces, com 19,08%. Os e-commerces vem em seguida, e representam 7,05% das inovações de mercado. Acompanhem outros modelos de negócio no gráfico abaixo.

O conceito

Startup se trata de uma empresa em fase inicial que tem uma proposta de negócio inovadora e com grande potencial de crescimento. Elas podem atuar em qualquer área ou tipo de mercado e, normalmente, utilizam a tecnologia como base. As startups se destacam por três fatores principais: inovaçãoescalabilidade e flexibilidade.

De forma sucinta, pode-se afirmar que startups surgem de um grupo de pessoas à procura de um modelo de negócio escalável e que trabalham em condições de incerteza. Ser escalável significa crescimento rápido e pouca influência no modelo de negócios. Ou seja, crescer em receita, mas com baixo custo.

Além de escalável uma startup precisa ser flexível e rápida. Em razão de sua característica inovadora, do ambiente incerto e altamente competitivo, as startups devem ser capazes de atender e se adaptarem rapidamente à demandas do mercado. Geralmente tem estruturas enxutas, com equipes autônomas, formadas por poucas pessoas.

Negócio escalável é aquele que consegue crescer sem aumentar seus custos proporcionalmente. Ou seja, é a capacidade da empresa de ampliar seu faturamento em um ritmo muito maior do que as despesas, como custos com funcionários, matérias-primas, aluguéis e produção.

Um exemplo são as gigantes Facebook e Google – que começaram como startups, e hoje são empresas de referência no mercado. No entanto, eles ainda mantém algo essencial para os negócios atuais: uma cultura de inovação contínua, algo muito comum às startups.

Incubadoras e aceleradoras dão suporte à startups

Várias empresas e organizações podem auxiliar no desenvolvimento de um de negócio inovador. As duas principais são as incubadoras e as aceleradoras. Mesmo sendo muito semelhantes, as duas possuem diferenças muito pontuais. Acompanhe abaixo:

  1. Incubadoras – Programas ligados a instituições de ensino ou a organizações sem fins lucrativos, comumente são geridas por entidades públicas ou privadas, que buscam ajudar novas empresas a atingirem o sucesso. Elas auxiliam proporcionando espaço físico colaborativo para trabalhar, frequentemente colocando-as em contato com outras startups.
  2. Aceleradoras – Procuram fazer alianças curtas com startups que já estão a poucos passos de atingirem o famoso “break even”, estado em que começam a ficar lucrativas.
Dentre as cidades, São Paulo também aparece em primeiro lugar dentre as que mais tem startups. Ao todo são 2.764 unidades, seguida pelo Rio de Janeiro, com 724. A capital mineira, Belo Horizonte, ocupa a terceira posição no ranking de cidades inovadores, com 631 startups.
Com DNA jovem e modelo de negócio promissor, startups precisam de investimentos para decolarem

Investidor-anjo

Começar uma startup é o sonho da maioria das pessoas que empreendem, muitas vezes inspiradas pela história de empresas que se transformaram em gigantes que hoje valem bilhões de dólares. Com DNA jovem e modelo de negócio promissor, as startups precisam de alguém que acredite e queira investir dinheiro no negócio.

investidor-anjo é a pessoa que investe em projetos iniciantes que tenham alto potencial de crescimento, em troca de uma participação minoritária na empresa. Além de fornecer o capital necessário para a empresa começar, o investidor-anjo também funciona como uma espécie de mentor. Ele dá conselhos e conecta os empreendedores com sua rede de relacionamento.

Mas, para ingressar no universo das startups, não basta ter uma grande ideia. É preciso trabalhar duro, conhecer o cliente a fundo e ter coragem para correr riscos em busca de sonhos ambiciosos. O jeito mais eficiente para saber se uma ideia tem futuro é testá-la diretamente com seus potenciais clientes.

Para isso, é preciso desenvolver e lançar um piloto da sua solução no mercado, que seria uma versão básica da startup, também conhecida como Mínimo Produto Viável. O MVP permite aos empreendedores uma visão geral do produto e do mercado que vão enfrentar.

Cada vez mais as pessoas tem se interessado em trabalhar no seu próprio negócio. Seja no Brasil ou no exterior, seguir o caminho do empreendedorismo virou o objetivo de vida de muita gente, o que torna o cenário propício para a criação de startups.

Modelo de negócio

De fato, empreender virou o sonho de muita gente. É bom deixar claro aqui que nem toda startup é uma empresa dependente da internet e da tecnologia. Elas são mais frequentes na internet, e isso não podemos negar, porque é bem mais barato e facilmente propagável criar uma empresa online do que uma de agronegócio, por exemplo.

Isso não quer dizer que não podemos citar empresas empreendedoras em outros ramos. Um exemplo é o Rural Pago, plataforma de pagamento e recebimento exclusiva do Buscar Rural. Com taxa de cobrança baixa se comparada com as demais já aplicadas no mercado, a fintech Rural Pago oferece mais garantia, segurança e vantagens para transações financeiras dos seus usuários.

Antes de mais nada, modelo de negócios é diferente de plano de negócios, que foca em estratégias detalhadas para atingir metas. No modelo de negócios utilizado por startups, o foco não é necessariamente no produto, mas no valor e, consequentemente, na rentabilidade. Em outras palavras, como seu negócio vai conseguir solucionar a dor do cliente de forma lucrativa.

Muitas vezes, o desafio do modelo de negócios de startups é criar uma solução inovadora que solucione problemas ou adaptar um modelo de negócios para uma área onde não é comumente aplicado. Muitas empresas inovadoras também optam por criar um modelo totalmente novo.

Sem capital de giro, é muito difícil persistir na busca por um modelo de negócios que comece a gerar lucro e se sustente. O ideal é o negócio sobreviver até a comprovação de que o modelo existe e sua receita comece a crescer. Caso contrário, será necessário uma injeção de investimentos para que se torne uma empresa que se pague.

Startups não nascem para se perpetuarem como startup. O objetivo principal é desenvolver uma forma inovadora de resolver problemas e se transformar em uma empresa. Eric Ries, autor do best-seller “A Startup Enxuta“, desenvolveu uma metodologia para aumentar as chances de sucesso das startups. O conceito tem como origem a filosofia de gestão do Sistema Toyota de Produção e sua base está em melhoria contínua e desenvolvimento sem desperdício.

Apesar de startups serem altamente arriscadas, podemos aumentar as chances de sucesso ao utilizar metodologias Enxutas, que possuem foco em testar de forma rápida e barata as hipóteses de uma startup. Na linguagem dos que estão inseridos nesse meio, é o famoso “errar rápido e corrigir barato”.

Corporate venture

O fenômeno denominado corporate venture, ou empreendedorismo corporativo, consiste no interesse crescente das grandes corporações em investir em startups, pois a prática tem se mostrado lucrativa. Conforme levantamento da pesquisadora Carolina Stocche, feito em parceria com ex-alunos de Harvard, a primeira onda brasileira do empreendedorismo corporativo busca acelerar startups em prol da inovação e retorno financeiro.

A pesquisa revelou ainda que empresas enxergam as startups como laboratórios de inovação, capazes de trazer soluções rápidas, rentabilidade, rejuvenescimento e ainda agregar valor à marca da empresa investidora. Outro dado interessante é o valor dos investimentos em empresas inovadoras: R$984 milhões somente em 2017, segundo a organização Anjos do Brasil.

Investidores-anjo enxergam nas startups um universo fascinante de crescimento financeiro, tecnologias disruptivas e talentos excepcionais. Por acreditarem no potencial humano e no desenvolvimento da nova economia, optam por investimento de alto risco. Sem contar os que almejam incluir suas empresas no incrível ecossistema de inovação das startups, enquanto incorporam jovens talentos de alta performance e seus insights valiosos.

Dentre as cidades, São Paulo também aparece em primeiro lugar dentre as que mais tem startups. Ao todo são 2.764 unidades, seguida pelo Rio de Janeiro, com 724. A capital mineira, Belo Horizonte, ocupa a terceira posição no ranking de cidades inovadores, com 631 startups.
Para inovar não é preciso reinventar a roda basta ser inovador e pensar “fora da caixa”

Ideias inovadoras

Para inovar não é preciso reinventar a roda ou criar algo totalmente do zero. Basta que você pegue algo que já funciona, deixe ainda melhor e apresente de uma forma diferente. Se você deseja abrir um negócio, seja inovador, pense “fora da caixa”.

Para que fique ainda mais visível, basta pegar o Google como exemplo. Antigamente, quando as pessoas queriam saber de algo, elas recorriam aos jornais, Tvs, livros e, foi pensando nisso, que o site de buscas surgiu com a missão de “organizar a informação mundial e torná-la universalmente acessível e útil”.

Perceba que a intensão do negócio é o mesmo: levar informação. Mas o modo como é feito deixa tudo diferente e o objetivo é sempre com o foco voltado para a experiência do usuário. Como já dito em artigos anteriores, o foco sempre deve estar voltado para o cliente e na melhoria da sua experiência.

É importante ter em mente que todo empreendedor de empresa inovadora de alto potencial de crescimento precisa ter algumas estratégias de saídas bem definidas, planejadas e monitoradas. Isto também implica estar atento em que momento vale à pena continuar o desenvolvimento do negócio ou se chegou a hora de vendê-lo para investidores ou parceiros estratégicos.

Alerta de spoiler…

Como o assunto aqui é inovação, vou apresentar a vocês, em primeira mão, a evolução do TagChat, o SuperAvatar. Para não ficar por fora dos avanços da tecnologia, já sabe, siga o Tag Chat nas redes sociais e se inscreva para receber o nosso newsletter. Até o próximo artigo.

Robôs: 2 dicas para detectar o comportamento nas redes

Você sabe distinguir o comportamento de robôs nas redes sociais? Inicialmente usados para otimizar a integração com o público, eles passaram a ser armas para disseminação de fake news e até mesmo de ataques terroristas. São causadores de verdadeiros estragos na reputação dos usuários.

Com essa mudança de perfil, a remoção de robôs das plataformas digitais passou a ser uma realidade no universo dos gigantes das redes. Além do Twitter, o Youtube também decidiu eliminar os robôs da plataforma. A “limpa digital” também pode ser realizada por usuários em suas próprias redes sociais, basta observar padrões e detectar comportamentos considerados distintos do engajamento comum na internet.

Nos Estados Unidos, conteúdo produzido por russos e difundido por meio de pessoas que não eram verdadeiras, alcançou quase 126 milhões de americanos no Facebook durante as eleições de 2013. A plataforma teve que submeter esses dados ao Senado americano.

O perigo cresceu porque a tecnologia e os métodos evoluíram dos robôs, softwares com tarefas online automatizadas, para os “ciborgues” ou “trolls”, que não passam de contas controladas diretamente por humanos com ajuda de sistemas automatizados.

Hoje temos que nos imaginar em uma linha onde em uma ponta estejam robôs e, em outra, humanos. Entre as duas pontas, especialistas apontam a existência de ciborgues, “robôs políticos”, “fakes clássicos” e “ativistas em série” antes de chegarem a pessoas de verdade.

Acontece que robôs estão por todas as partes e espalhados pelas redes sociais. O que não significa necessariamente que todos estejam fazendo coisas ruins: entre os que são “bonzinhos” estão aqueles que automatizam o compartilhamento de notícias de veículos de imprensa e os que auxiliam consumidores em atendimentos virtuais.

Você sabe distinguir o comportamento de robôs nas redes sociais? No artigo de hoje vamos te ajudar nessa difícil missão. Vem com a gente...
Para detectar os robôs nas redes sociais, é preciso observar comportamentos fora da curva

Como identificar os robôs?

Para conseguir identificar melhor os robôs, é preciso entender o que eles são e como agem. Pesquisador da área de Democracia e Tecnologia do Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio (ITS), Diego Cerqueira, explica que os robôs são um fragmento de tecnologia.

Segundo ele, “o robô é criado por um humano através de uma linguagem de programação, em uma língua que o computador consegue entender. É uma forma de os humanos construírem um diálogo com a máquina, e fazer com que a máquina execute algumas ações”.

Cerqueira questiona: “o que o robô estaria executando como tarefa no lugar de um humano? No contexto das redes sociais, eles podem construir e espalhar narrativas, criar bolhas de conteúdo e disseminar desinformação. É esse o perfil que as plataformas estão procurando remover”, responde.

Para detectar os robôs nas redes sociais, é preciso observar comportamentos “fora da curva”. De forma simplificada, nada mais é do que tentar entender quais são os padrões dos usuários humanos nas redes sociais, e identificar como um robô faria as mesmas atividades, de forma muito mais ágil, e com comportamentos suspeitos.

O grande desafio é tentar separar os robôs assumidos dos não assumidos. Diego Cerqueira explica que a presença de robôs é permitida pelas plataformas, desde que eles sejam os “robôs do bem”, como são conhecidos no universo tecnológico. A primeira tarefa é “classificar esses robôs em assumidos e não assumidos”, diz o pesquisador.

E ele continua: “existem robôs que estão dentro do Twitter, que não são removidos, porque eles fazem parte dos robôs que se identificam como robôs. Eles têm uma função de avisar ou espalhar mensagens que são permitidas pela plataforma, eles estão cumprindo uma função da tecnologia e não estão infringindo as regras”, diz.

Uma forma de distinguir os robôs é analisar características de ampliaçãoperformance e sucesso do conteúdo. Observe também o tempo de interação, quantidade de postagens, o intervalo do conteúdo produzido, quantas palavras por segundo, o intervalo entre uma postagem e outra e se o conteúdo é repetitivo.

Uma forma simples de detectar robôs é observar se o nome do perfil é muito aleatório, se combina uma quantidade de dígitos, se o nome do perfil é muito diferente do nome do usuário. “Pode também observar a foto, fazer uma pesquisa reversa na internet, para ver se essa foto já foi utilizada em outros perfis, se é de um banco de imagens. Falta de foto também chama atenção”, alerta o especialista.

Também existem os “robôs políticos“. Tratam-se de perfis de militantes que autorizam que suas contas sejam conectadas a páginas de candidatos, campanhas ou partidos políticos. Por meio de automatização, “suas contas passam a curtir postagens”, diz Dan Arnaudo, pesquisador da Universidade de Washington, nos EUA, e do Instituto Igarapé, no Rio, especialista em propaganda computacional, governança da internet e direitos digitais.

A prática adotada por esses perfis é uma espécie de ciborguização para aumentar a quantidade de visualizações ou compartilhamento de uma publicação, em que um político usa um exército de pessoas que se habilitam a postar por ele.

Você sabe distinguir o comportamento de robôs nas redes sociais? No artigo de hoje vamos te ajudar nessa difícil missão. Vem com a gente...
Alguns robôs são mais refinados tecnologicamente e passam a ter uma identidade, como se fossem uma pessoa real

Como denunciar robôs do mal

Rodrigo Xavier, CTO do TagChat, explica que, depois de identificar as características do possível robô, a forma mais prática de prosseguir com uma denúncia é clicar na conta, se direcionar para o ícone “denúncia”, descrever na rede social o ocorrido e finalizar em “denunciar”. Muitos usuários se queixam da demora para obter uma resposta ou na falta de ação por parte das plataformas.

O tempo de resposta varia de rede para rede. Depois de feita a denúncia começa o processo de análise, verificação dos perfis e da veracidade da informação. Esses processos, geralmente, vão de 3 a 10 dias. Caso a resposta seja negativa, é possível insistir na denúncia. “O melhor jeito é fazer uma denúncia em massa, com grupos denunciando uma mesma conta”, afirma Xavier.

Evite ao máximo se comunicar com robôs, é importante que não haja interação com eles nas redes sociais. Além de gerar engajamentos para perfis que disseminam informações incoerentes, estes perfis podem ser disruptivos para os computadores. A recomendação é instalar programas para proteger as máquinas e manter o sistema atualizado.

“Instale firewalls para bloquear ataques maliciosos e não os desative. Outra dica é usar senhas longas e complicadas, que misturem númerosletras e símbolos. Por falar em senhas, não use a mesma para diversos programas e contas”, alerta o CTO do TagChat.

Rodrigo Xavier ainda indica a “utilização de softwares antimalware de alta qualidade para a proteção do dispositivo e checar se o software está atualizado, caso não esteja, o atualize e não ignore atualizações do sistema. Caso o computador seja infectado, evite o uso de pen drives e unidades flash neles”, completa Xavier.

E por falar em senhas,  já parou para pensar em quantos dados você fornece à empresas na sua rotina diária? Com o mundo cada vez mais conectado, cresce todos os dias a necessidade de aumentar os cuidados com a segurança dos dados. Para saber mais sobre o assunto, basta clicar aqui.

Esbarrando na justiça

Alguns robôs são mais refinados tecnologicamente e passam a ter uma identidade, como se fossem uma pessoa real. Neste contexto, um problema em especial salta aos olhos: a potencial concessão de personalidade jurídica a máquinas dotadas de inteligência artificial.

Um caso que abriu precedente para a concessão de personalidade aconteceu em 2017, quando foi concedida a cidadania árabe a um robô com I.A. Desenvolvida pela Hanson Robotics, Sophia recebeu a notícia durante o fórum Future Investment Initiative, na Arábia Saudita, que reúne investidores e desenvolvedores do mundo inteiro.

Ao receber a notícia do jornalista Andrew Ross Sorkin, do New York Times, Sophia agradeceu ao reino da Arábia Saudita, disse estar “muito honrada e orgulhosa por essa distinção única. É histórico ser o primeiro robô no mundo a ser reconhecido com uma cidadania”.

Naturalmente, o reconhecimento do status de cidadã árabe não apenas parte da premissa de que Sophia seja uma entidade personificada, ao menos de acordo com o Direito daquele país, mas também coloca em discussão os possíveis direitos e deveres civis assumidos pela nova pessoa eletrônica.

Além disso, ao ganhar a cidadania fez com que Sophia tivesse mais direitos do que as mulheres sauditas. A robô pode se locomover sem permissão de um guardião do sexo masculino e pode se apresentar com rosto e corpo descobertos. Recentemente, o país concedeu às mulheres o direito de dirigir e assistir eventos esportivos em estádio.

Você sabe distinguir o comportamento de robôs nas redes sociais? No artigo de hoje vamos te ajudar nessa difícil missão. Vem com a gente...
A inteligência artificial, atreladas a robôs na área da saúde, pode “re-humanizar” a assistência à saúde

Maior parte da interação na internet vem de robôs

Segundo o último Incapsula Bot Traffic Report, estudo destinado ao levantamento de estatísticas do tráfego de contas automatizadas na internet, divulgado em 2016, apenas 48% da atividade online vem de humanos, enquanto 52%, ou seja a maioria,  fica a cargo de robôs.

Com a carga negativa que os bots vêm ganhando nos últimos anos, graças à acusações de participação em campanhas de desinformação, esses números podem assustar num primeiro momento. Mas eles estão dentro de um território de terminologia confusa, em que uma mesma palavra é utilizada para definir ferramentas bastante distintas entre si.

É com os social bots, no entanto, que os bad bots ganham maior força hoje. O surgimento deles está associado à ampliação da abertura das APIs de redes como Facebook e, principalmente, o Twitter, onde eles mais se aglomeram. Para esclarecer, API é Interface de Programação de Aplicativos, que permite que desenvolvedores ampliem suas funcionalidades padrão.

Os bad bots são perfis automatizados que, ao assumirem uma identidade falsa, ou tomarem o controle de uma conta antiga e inativa e agirem como pessoas reais, atuam em mídias sociais com a produção e disseminação de conteúdo propositalmente falso ou enganoso.

Outro agravante é que esses bots são também capazes de simular uma aprovação ou desaprovação inexistentes a certas assuntos, dando capilaridade a eles. Os social bots direcionados ao discurso político e à influência do resultado de determinado pleito já ganharam uma denominação à parte e passaram a ser chamados de political bots.

Um fenômeno comum entre os social e political bots é a formação de botnets – que em uma tradução literal, é redes de robôs – o que já era observado, ainda que em menor escala, entre os spammers. Essas redes são formadas por um número massivo de contas criadas para amplificar um mesmo conteúdo. Esses perfis têm poucos seguidores e costumam seguir apenas aqueles que fazem parte de uma mesma rede de disseminação.

Por fim, existem os cyborgs, contas marcadas pelo hibridismo entre a atividade automatizada e a coordenação humana, e que podem servir a objetivos diferentes. Os cyborgs podem surgir graças a um desejo de se postar mais conteúdo em menos tempo, ou à necessidade de se agendar postagens, para que a conta demonstre ter uma interação constante.

Robôs do bem

Ao contrário do medo comum de que máquinas substituam trabalhadores humanos, a inteligência artificial atreladas a robôs na área da saúde pode “re-humanizar” a assistência à saúde. A medicina evoluiu muito nos últimos anos. Com os avanços da tecnologia, muitas doenças foram erradicadas, outras, consideradas incuráveis, são facilmente tratáveis.

A tecnologia também ajudou a prever a pandemia do coronavírus na China. A healthtech canadense BlueDot divulgou, no dia 31 de dezembro de 2019, para sua base de clientes que um surto da doença estaria a caminho. A empresa usa técnicas de processamento de linguagem natural e machine learning para analisar uma base de dados com várias fontes.

Inteligência Artificial já faz parte do nosso cotidiano e está cada vez mais inserida em nossas vidas. No campo da saúde, já toma conta de examesdiagnósticos e prontuários. Como exemplo podemos citar o supercomputador inglês Deep Mind, que registrou informações de 1,6 milhão de pacientes atendidos no National Health Service (NHS).

A partir dele foi possível desenvolver novos sistemas de apoio à decisão clínica. Por meio de análise de dados de pacientes foi possível gerar alertas sobre evolução de quadro clínico, evitar medicações contraindicadas ou conflitantes e informar aos profissionais de saúde sobre o estado dos atendimentos.

No Brasil, em 2016, a Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) criou o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. O Cidacs realiza estudos e pesquisas com base em projetos interdisciplinares originados na vinculação de grandes volumes de informações.

Dados de saúde e políticas sociais de mais de 100 milhões de brasileiros contemplados em programas sociais estão unificados em uma base que preserva a confidencialidade de todas as informações coletadas. Além disso, o Cidacs ainda desenvolve novas metodologias investigativas e promove capacitação profissional e científica.

Outro exemplo positivo são os chatbots. De acordo com a empresa de consultoria inglesa Gartner, em 2020, 85% de todo relacionamento entre clientes e empresas foi feito sem qualquer interação humana, por meio de chatbots que usam inteligência artificial.

O importante é entender que essas tecnologias estão cada vez mais presentes em nosso dia a dia, e vão ficar ainda mais inteligentes como assistentes. O importante é saber como as usar de forma correta e sem malefícios para a comunidade. Para não ficar por fora dos avanços da tecnologia, já sabe, siga o Tag Chat nas redes sociais e se inscreva para receber o nosso newsletter. Até o próximo artigo.

Tecnologia no campo: 6 formas de vender mais

O chatbot invadiu o dia a dia do homem do campo e já faz parte de suas rotinas. A inteligência artificial e a tecnologia, por sua vez, já revolucionam processos em diversos segmentos e no ramo do agronegócio não é diferente. Na realidade atual do setor, o que se vê é o uso de equipamentos com internet das Coisas (IoT), sensores de temperatura, DNA de sementes, drones e Big Data.

Em parceria com o WhatsApp, o chatbot permite uma comunicação rápida, eficiente e sem necessidade de sistemas robustos, como um computador ou sistema específico para comunicação. Tudo é feito de maneira simples. Para ter acesso a toda essa inovação, a única coisa que você precisa é um aparelho celular nas mãos.

A facilidade permite que o cliente entre em contato com o produtor rural, solicite informações técnicas diretamente aos especialistas e tire eventuais dúvidas com os responsáveis pelo produto. Ao ter um canal de comunicação interna via chatbot, empresas do agronegócio conseguem atender chamados de seus usuários de maneira ágil e interativa.

Ainda graças à tecnologia, a internet já está presente em boa parte das áreas rurais. Portanto, nada justifica a ausência de informatização dos mecanismos de controle da produção, a mecanização de processos, e claro, o total entrosamento do escritório com as respectivas áreas de produção.

Para tanto, robôs permitem não apenas a agilização de processos, como a viabilidade de compra e venda. Para isso, basta que se adquira as ferramentas que funcionem como facilitadores de todo o processo produtivo do agronegócio. E tudo pode começar pela instalação de um chatbot para melhorar a comunicação, seja ela interna ou externa.

O mercado tecnológico está avançado nesse ponto. Já existem algumas ferramentas que oferecem soluções para atendimento via chatbots integrados a diversas plataformas. É o caso do Tag Chat, que além de ser um omnichannel, ainda possui funcionalidades e integrações que vão desde o contato com o cliente até emissão de notas fiscais. Tudo enviado diretamente para o WhatsApp.

Já existem algumas tecnologias que oferecem soluções para atendimento via chatbots integrados a diversas plataformas
Algumas ferramentas já oferecem soluções para atendimento via chatbots integrados a diversas plataformas

Abandone os formulários

Você está perdendo vendas e temos como provar. Nossa equipe entrou em contato com 126 empresas que usam o formulário como única forma de comunicação com o cliente. Desse teste, recebemos apenas 6 retornos, 3 deles via WhatsApp. Uma forma de evitar que essas perdas aconteçam é estar sempre presente.

Nosso chatbot, além de fazer a captação de leads ainda os qualifica com perguntas 100% editáveis, personalizadas e direcionadas para seu nicho de negócio. Esses dados, depois de coletados, são enviados para seu WhatsApp, assim a comunicação pode ser iniciada imediatamente.

Chatbot no agronegócio

Por mais estranho e ilógico que pareça, o fato é que as exportações brasileiras de carne bovina atingiram números recordes nos últimos dois anos e atingiu o índice de 1.866.500 toneladas em 2019 e 2.012.900 toneladas em 2020. Ou seja, estamos em plena pandemia e mesmo assim, os números são recordes.

O que leva a pergunta sobre o que está por trás destes números, apesar da recessão global e da depressão dos serviços gastronômicos? A resposta pode ser mais óbvia do que pensamos. Sem qualquer sombra de dúvida, a tecnologia tem um peso fundamental nestes números.

A estimativa é que o Brasil responda por 25% do mercado mundial de carne bovina, em 2021. Se formos além, os números podem não ser tão bons, isto, porque apesar da exportação da carne ter sido excelente, o fato é que a pecuária brasileira, como um todo, poderia ter um desempenho muito superior ao que tem hoje.

De acordo com dissertação apresentada à Escola de Economia de São Paulo, da Fundação Getúlio Vargas, EESP - FGV, denominado: "Valor agregado em propriedades pecuárias que adotam tecnologias e melhores práticas produtivas", fica evidente que um dos fatores determinantes para o baixo desempenho da maioria dos produtores brasileiros está ligado à falta de manejo adequado das pastagens. Algo solucionável por meio de tecnologia.

O estudo ainda aponta que o Brasil está coberto por milhões de hectares de pastagens degradadas que comprometem significativamente o potencial produtivo. Para mudar o estado atual do agronegócio, a chegada da tecnologia tem sido fundamental.

Solução de origem brasileira, o TagChat tem suas forças voltadas para detalhamento, planejamento e agendamento de visitas com uso de geolocalização e acompanhamento das atividades do agrônomo ou do produtor rural. Por meio de integrações com sistemas variados, ainda é possível fazer a verificação de pedidos, eventos realizados, levantamento comercial, financeiro, contábil, recebimento de grãos e suprimentos.

Com a solução, tornam-se mais dinâmicas as rotinas de tarefas e tomadas de decisões baseada em dados sólidos e confiáveis extraídos pela ferramenta. O dashboard é intuitivo e ágil no recebimento de informações. Os dados podem ser reaproveitados de forma otimizada e prática, com transparência e segmentação, tudo isso de forma centralizada.

Mas por qual motivo o homem do campo começou a se digitalizar e aderir a tecnologias tão distantes da sua realidade? A resposta para essa pergunta é bem simples: otimização do tempo, automação de processos rotineiros e redução de custos.

A automatização de processos atrelada à inteligência artificial faz do chatbot uma ferramenta com índice muito baixo de erros. Esse é o principal responsável na redução de custos com retrabalhos e na realização de tarefas automáticas em grande escala, como envio de cobranças, por exemplo.

O fato dessas ferramentas funcionarem também como sistemas multicanais facilita ainda mais a vida do homem do campo, pois permite centralizar variadas plataformas, como WhatsApp, Facebook, Instagram, Telegram e Twitter em um único lugar e proporcionar redução de gastos com outros aplicativos, já que o chatbot se integra a todos eles.

O chatbot, e todas as tecnologias que o envolve, ainda permite que o homem do campo elimine as lacunas entre dados, insights e as ações a serem tomadas. Uma maneira simples de transformar dados brutos em resultados notáveis e mensuráveis, com integrações em nuvem de ponta a ponta.

Já existem algumas tecnologias que oferecem soluções para atendimento via chatbots integrados a diversas plataformas
O chatbot permite que o homem do campo elimine as lacunas entre dados, insights e as ações a serem tomadas

Tecnologias usadas no campo

Que a tecnologia está cada vez mais presente no seu dia a dia, isso já sabemos. Vou mostrar a vocês em detalhes algumas que podem ajudar no monitoramento da produção agrícola. Mas calma, você não vai precisar ser um especialista em novas tecnologia para implementá-las. Eu garanto.

1. Sensores

Ferramentas indispensáveis na agricultura moderna, os sensores possibilitam desde o monitoramento da umidade do solo até a temperatura. Além disso ainda são capazes de monitorar o crescimento das plantas. Por possuírem tecnologia 4G, os dados monitorados são captados em tempo real.

O monitoramento feito por sensores é muito mais preciso, rápido e de fácil visualização, o que permite uma rápida tomada de decisão para soluções de problemas dentro da produção agrícola. Essa agilidade também possibilita segurança nas ações a serem tomadas, já que os dados te mostram exatamente qual é o problema da lavoura.

2. GPS

A tecnologia GPS, ou Sistema de Posicionamento Global, tem sido aplicada há alguns anos em larga escala na agricultura. Seu uso começou e continua forte até hoje nos tratores agrícolas. O GPS funciona como um “mapa” que ajuda nas linhas de plantio, calcula a velocidade do trator e a direção do deslocamento.

O GPS possibilita uma série de outras aplicações e benefícios para a produção agrícola, tais como:

A tecnologia ainda possibilita um aumento da qualidade dos processos agrícolas e aperfeiçoamento de tarefas.

3. Drones

Munidos de câmeras e sensores, os drones são pequenos, leves e capazes de captar imagens de resolução muito superior às de satélite. Além disso tudo, ainda são econômicos. O monitoramento aéreo pode reduzir o custo de produção em até 20%.

Com eles é possível detectar com precisão focos de pragas, estresse hídrico, déficit de nutrientes e danos ambientais. A coleta desses dados possibilita ao homem do campo aumentar a produtividade e poupar recursos. A tecnologia dos drones tem inovado a agricultura, pois permite, através de imagens e algoritmos específicos, a coleta das seguintes informações:

Com todos os dados coletados, os drones ainda possibilitam que o agricultor tome decisões rápidas contra qualquer tipo de ameaça a plantação.

4. Big Data

Muitas empresas do agronegócio estão apostando no Big Data. O objetivo é capturar dados que, quando interpretados de maneira correta, podem ajudar na competitividade do negócio. A ferramenta tem elevado a produtividade no campo e permitido a redução de custos.

Tudo isso, graças a uma tecnologia que captura dados por meio de sensores específicos. Os mesmos são detalhados e concentrados em um banco de informações, que apresentam recomendações de plantio cultivo. O resultado gerado é uma grande melhoria na tomada de decisão para empresas e produtores rurais.

Com a ajuda de sensores e softwares, é possível otimizar a taxa de aplicação de produtos químicos e ainda possibilita selecionar o melhor local para o plantio. Os dados ainda mostram a fertilidade e umidade do solo, além de fatores climáticos como precipitação, temperatura e velocidade dos ventos.

Depois desse apanhado sobre chatbot e tecnologias que ajudam a vida do homem do campo, gostaria de saber se você, que me acompanhou até aqui, gostou do conteúdo? Deixe um comentário com dicas dos conteúdos que gostaria de ver por aqui. Para ficar sempre antenado, siga as redes sociais do Tag Chat e se inscreva para receber o nosso newsletter. Até o próximo artigo.

Sistemas de IA humanizam health care em 80%, diz pesquisa

A Inteligência Artificial já faz parte do nosso cotidiano e está cada vez mais inserida em nossas vidas. No campo da saúde, já toma conta de exames, diagnósticos e prontuários. Como exemplo podemos citar o supercomputador inglês Deep Mind, que registrou informações de 1,6 milhão de pacientes atendidos no National Health Service (NHS).

A partir dele foi possível desenvolver novos sistemas de apoio à decisão clínica. Por meio de análise de dados de pacientes foi possível gerar alertas sobre evolução de quadro clínico, evitar medicações contraindicadas ou conflitantes e informar aos profissionais de saúde sobre o estado dos atendimentos.

Ao compreender melhor os diferentes aspectos da inteligência artificial, o Deep Mind faz uso do conhecimento como inspiração para construir novos sistemas de computador que aprendem a encontrar soluções para problemas difíceis por conta própria.

Composto por uma equipe de cientistas, engenheiros, especialistas em ética, entre outros, o supercomputador é comprometido com a solução de inteligência para o avanço da ciência e da humanidade. Guiado pela segurança e pela ética, a invenção do Deep Mind ajuda a sociedade a encontrar respostas para alguns dos desafios científicos mais urgentes e fundamentais do mundo.

Ao juntar forças com o Google os sistemas aprenderam a diagnosticar doenças oculares tão eficazmente quanto os melhores médicos do mundo, identificar melanomas com mais eficiência e precisão que profissionais da área, economizar 30% da energia usada para manter os Data Centers da Google resfriados e prever as complexas formas 3D das proteínas, que podem um dia transformar a maneira como os medicamentos são inventados.

No Brasil

Fiocruz - Sistemas Inteligentes - Cidacs reúne dados de mais de 100 milhões de brasileiros
Fundação Oswaldo Cruz - Localizada em Manguinhos, Rio de Janeiro

Em 2016, a Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) criou o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. O Cidacs realiza estudos e pesquisas com base em projetos interdisciplinares originados na vinculação de grandes volumes de informações. Dados de saúde e políticas sociais de mais de 100 milhões de brasileiros contemplados em programas sociais estão unificados em uma base que preserva a confidencialidade de todas as informações coletadas.

Além disso, o Cidacs desenvolve novas metodologias investigativas e promove capacitação profissional e científica. A missão do Centro é contribuir com a produção de conhecimentos científicos inovadores para ampliar o entendimento dos determinantes e das políticas sociais e sobre a saúde da população.

Esses estudos visam auxiliar e apoiar a tomada de decisões em políticas públicas em benefício da sociedade. Para tanto, o Centro conta com equipes multidisciplinares com formação em diversas áreas, como epidemiologia, saúde coletiva, estatística, economia, bioinformática e computação.

Também foram criadas plataformas de vigilância em saúde, estudos genéticos (Epigen), de incorporação de tecnologias e inovações em sistemas de informação para apoiar o SUS e de Estudos de Equidade e Sustentabilidade Urbana e seus efeitos em saúde. Tais iniciativas resultaram em um programa de integração de dados sobre as condições de saúde de indivíduos e da população do país.

Mesmo com todo esse avanço, alguns desafios significativos ainda impedem a comunicação e colaboração contínua nos sistemas de assistência médica. O desafio mais difícil é a interoperabilidade ou capacidade de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e outros sistemas de gerenciamento de dados de assistência médica para troca de informações frequentes.

Inteligência Artificial como aliada

Instituições de saúde têm antecipado o impacto que a IA terá no desempenho e na eficiência de suas operações, força de trabalho e na qualidade do atendimento ao paciente. Ao contrário do medo comum de que máquinas substituam trabalhadores humanos, a IA na área de saúde pode "re-humanizar" a assistência à saúde.

Pesquisa realizada com mais de 900 profissionais de saúde pela MIT Technology Review Insights, em parceria com a GE Healthcare, descobriu que a inteligência artificial já é usada para melhorar a análise de dados, permitir melhores diagnósticos e previsões de tratamento e liberar a equipe médica da área administrativa de trabalhos rotineiros.

Essas descobertas mostram que a prestação e administração de cuidados de saúde se tornam mais complexas e caras, e a capacidade profissional e tecnológica cada vez mais sobrecarregada. Nesse sentido é possível encontrar profissionais com baixo rendimento e pacientes privados de interações com seus médicos.

Anos atrás, ninguém sonhava que uma máquina pudesse ser parceira na orientação de um procedimento médico. Mas os avanços em inteligência artificial posicionaram a tecnologia como uma ferramenta poderosa para eficiência clínica e operacional. Inúmeras tecnologias estão em jogo hoje para permitir que profissionais de saúde ofereçam o melhor atendimento, cada vez mais personalizado para os pacientes e com custos mais baixos.

A grande maioria dos entrevistados acredita que a inteligência artificial representa a extensão da capacidade profissional na área de saúde: mais de 80% acredita que a IA vai ajudar a melhorar a capacidade de gerar receita, recrutar talentos e ser competitiva. E durante os próximos 10 anos, a IA otimizará radicalmente os processos de prestação de cuidados de saúde.

Sistemas inteligentes - pesquisa revela aceitação de profissionais da área de saúde na implantação de ia

Entre os entrevistados, 74% desenvolvem ou planejam desenvolver algoritmos de aplicativos de inteligência artificial. Além disso, 79% desejam aumentar o investimento na tecnologia nos próximos anos. 78% das equipes médicas relatam que suas implantações de IA já criaram melhorias nos sistemas e fluxos de trabalho.

Sistemas inteligentes - pesquisa revela aceitação de profissionais da área de saúde na implantação de ia

A pesquisa ainda indica que a inteligência artificial tem aumentado a eficiência operacional de instituições de saúde. “O gerenciamento de cronograma otimizado por IA não apenas torna o dia do médico mais eficiente, como também cria oportunidade de ter um trabalho mais próximo aos pacientes”, destaca o estudo.

De acordo com o levantamento, a inteligência artificial já é usada, por exemplo, para otimizar tarefas administrativas, atualizar registros de saúde e fazer anotações. Ao todo, 45% dos entrevistados acreditam que a IA ajuda a otimizar o tempo em consultas e outros procedimentos. Dessa forma, os profissionais conseguem se dedicar mais aos pacientes.

Além do aumento de eficiência operacional, a inteligência artificial também está sendo usada em outros processos na saúde. Na China, por exemplo, pacientes são atendidos, diagnosticados e remediados em apenas um minuto. O sistema criado pela Ping An Good Doctor não tem funcionário e opera apenas com inteligência artificial, alimentada por um banco de dados com mais de 2 mil doenças cadastradas.

A tecnologia também ajudou a prever a pandemia do coronavírus na China. A healthtech canadense BlueDot divulgou, no dia 31 de dezembro de 2019, para sua base de clientes que um surto da doença estaria a caminho. A empresa usa técnicas de processamento de linguagem natural e machine learning para analisar uma base de dados com várias fontes.

A machine learning pode ajudar organizações de saúde a estruturar as grandes bibliotecas de dados para identificar quais dados médicos são mais significativos para a resolução de problemas e refinar seus processos de assistência ou de negócios. Com um nível mais profundo de insight, elas melhoram a tomada de decisões.

Com o pouco que sabemos sobre as machine learning já é possível dizer que, em um curto espaço de tempo, não teremos um único setor no mundo que esteja intocado à tecnologia de aprendizado de máquina. Então, para não ficar de fora dessa nova e inovadora tecnologia, acompanhe o artigo sobre o tema. Basta clicar aqui.

A verdadeira revolução

Sistemas Inteligentes - tecnologias vestíveis recolhem dados dos usuários em tempo real
O uso de dispositivos “wearables” permite que dados de suas rotinas sejam coletados a todo momento

Segundo a Revista Brasileira de Educação Médica, ao mesmo tempo em que se discutem problemas na relação médico-paciente e a deficiência do exame clínico na atenção médica - que torna o diagnóstico clínico mais dependente de exames - se enfatiza cada vez mais a importância do computador na medicina e na saúde pública.

Graças a isso, sistemas de apoio à decisão clínica estão incluindo tecnologias vestíveis, os chamados wearable devices, para armazenamento de grandes volumes de dados de saúde de pacientes e da população. O armazenamento cresceu ao longo dos anos, principalmente após o conceito de big data.

Você sabe quantos passos deu durante o dia? Com o avanço da tecnologia já é possível acompanhar a frequência cardíaca, as calorias perdidas e outros dados sobre saúde. O uso de dispositivos wearables permite que dados da sua rotina sejam coletados a todo momento.

Podemos citar como exemplo o caso do Apple Watch, que conseguiu detectar uma anormalidade na frequência cardíaca de um brasileiro e impediu que a situação ficasse mais séria. Por meio de um aviso, o aparelho indicou que o usuário se cuidasse de forma preventiva. A situação também foi notada por Tim Cook, CEO da Apple.

Grandes empresas de tecnologia estão cada vez mais presentes no setor, como por exemplo a Samsung, com o Galaxy Watch e a Xiaomi, com a MiBand. Para embarcar nesse ramo, recentemente a Google finalizou a aquisição da Fitbit, empresa de relógios inteligentes focada em saúde. A transação foi de US$ 2,1 bilhões.

Inovações como essas permitem uma melhor compreensão da nossa saúde a todo momento e como nunca antes feita. Os dados coletados pelos aparelhos permitem uma mudança revolucionária na medicina: a prevenção ao invés do tratamento.

A medicina evoluiu muito nos últimos anos. Com os avanços da tecnologia, muitas doenças foram erradicadas, outras, consideradas incuráveis, são facilmente tratáveis. Até mesmo pacientes com quadros clínicos considerados irreversíveis conseguem receber tratamentos paliativos, que promovem conforto necessário para os enfermos e seus familiares. 

O médico Peter Densen, especialista em doenças infecciosas na cidade de Iowa, nos Estados Unidos, é autor de um estudos que fala sobre essa evolução tecnológica na medicina, o Challenges and Opportunities Facing Medical Education, em português, “Desafios e Oportunidades Enfrentados pela Educação Médica.

O estudo aponta que, a cada dois meses e meio o conhecimento médico no mundo dobra. Ainda de acordo com o estudo, esse tempo já foi muito maior. Em 1950, eram necessários 50 anos para dobrar o conhecimento. Em 1980, era preciso 7 anos; já em 2010, 3,5 anos. Em 2020, a projeção era de 0,2 anos, ou seja, apenas 73 dias.

O conhecimento na medicina é baseado em experimentação. Estamos falando de visualizações, repetições, ocorrências, padrões e entendimento. E dessa mesma forma era repassado o conhecimento. A partir de determinado momento, houve uma grande evolução, que acelerou o processo de construção do saber científico. 

O professor Alberto Arbex, coordenador da pós-graduação em Endocrinologia da Faculdade Ipemed Afya e Doutor em Obesidade pela FioCruz Rio diz que, a partir da Renascença, "quando houve a curiosidade de se entender melhor o corpo humano, começou a se criar o que se chama hoje de método científico ou cartesiano, ou seja, testar para se validar".

Arbex completa dizendo que, "quando esse método foi aplicado mais amplamente dentro da medicina nos últimos 100 anos, e mais intensamente nos últimos 50 anos, aí então a medicina deu um salto muito acelerado na construção do conhecimento”.

A medicina baseada em evidências, na visão do professor, é uma forma de se construir o conhecimento através das probabilidades e do melhor método científico disponível, o que nos aproxima da verdade, embora na ciência ela nem sempre seja absoluta. “É esse espaço entre a verdade absoluta e a verdade momentânea relativa que a gente está buscando cobrir cada vez mais com pesquisas”, explica Arbex.

O importante é entender que essas tecnologias estão presentes em nosso dia a dia, e vão ficar ainda mais inteligentes como assistentes. Para não ficar por fora dos avanços da tecnologia, já sabe, siga o Tag Chat nas redes sociais e se inscreva para receber o nosso newsletter. Até o próximo artigo. 🙂

6 vantagens da Machine Learning para seu negócio

O avanço da tecnologia tem mudado o rumo da humanidade nas últimas décadas. Desde a revolução digital, também conhecida como Terceira Revolução Industrial, o desenvolvimento de novos recursos tem acontecido em um curto espaço de tempo. O resultado disso é a criação de máquinas com aprendizado equivalente à dos seres humanos.

Com o pouco que sabemos sobre as machine learning já é possível dizer que, em um curto espaço de tempo, não teremos um único setor no mundo que esteja intocado à tecnologia de aprendizado de máquina. Então, para não ficar de fora dessa nova e inovadora tecnologia, acompanhe o artigo de hoje.

A principal característica das machine learning é a capacidade de aprender de forma proativa. Essa tecnologia faz parte de um subcampo da ciência da computação que surgiu no fim da década de 1950 e tem como base os princípios da inteligência artificial, conhecida pela sigla em inglês AI.

Mesmo com mais de 70 anos de evolução, foi nos últimos anos que a área começou a revolucionar a relação do homem com a tecnologia. Com base na inovação, aplicativos já indicam o melhor caminho ao usuário, streaming sugerem filmes para telespectador e redes sociais reconhecem seus usuários a cada foto postada.

Quando falamos em machine learning, a estrutura usada na programação é diferente da programação de software. O aprendizado da máquina é feito a partir de inteligência artificial, e deve ser aplicado com base na interatividade com dados pré configurados, para tornar o conhecimento adquirido, aplicável.

Existe uma quantidade infinita de algoritmos que podem ser usadas em machine learning, cada um com uma finalidade específica. Podemos citar também características que viabilizam a escolha do modelo mais preciso para determinado problema.
Existe uma quantidade infinita de algoritmos que podem ser usadas em machine learning, escolha a ideal para você

1. Algoritmos do Machine Learning

Existe uma quantidade infinita de algoritmos que podem ser usadas em machine learning, cada um com uma finalidade específica. Podemos citar também características que viabilizam a escolha do modelo mais preciso para determinado problema.

Basicamente, a tecnologia faz uso de algoritmos que permitem a um software utilizar uma fonte de dados para aprender e elaborar sua programação. O aprendizado de máquina pode ser descrito como o conceito, em que um software recebe informações e faz uso delas, para encontrar soluções e meios de desempenhar determinadas funções.

Dentre os algoritmos mais utilizados, podemos citar:

Como são várias as formas de se chegar a um resultado com machine learning, é preciso escolher o algoritmo mais adequado ao seu negócio ou ao problema proposto. Em um dos nossos artigos anteriores, fizemos um passo a passo para a criação de uma árvore de decisão. Para acompanhar, basta clicar aqui.

2. Apps e Machine Learning

Um aplicativo ou software com machine learning é um tipo de programa que melhora gradualmente com o número de experiências em que ele é colocado para treinar. Ideal para alavancar grandes volumes de dados, a máquina oferece soluções eficazes, pois consegue, a partir de mudanças sutis, entender o comportamento, preferências ou satisfação do cliente.

O machine learning continua a crescer e já marca presença em diversos aplicativos, assistentes digitais e inteligências artificiais. Além disso, indústrias tem feito uso dessa tecnologia, como é o caso dos drones e da auto-condução de carros.

Para entender como aplicativos e machine learning se relacionam, vamos partir do ponto que os apps existem para facilitar a vida das pessoas, para estender a elas funcionalidades práticas ao dia-a-dia ou realizar tarefas úteis para agilizar rotinas.

Uma forma de melhorar a experiência de seus usuários é fazer uso de ferramentas que “conversem” com o usuário e consigam solucionar dúvidas ou apresentar soluções mais rapidamente, como é o caso do chatbot TagChat que, além de fazer a captação de leads no seu e-commerce ou site, ainda consegue o qualificar.

Aplicativos inteligentes respondem mais rápido à mudanças no padrão dos consumidores e apontar novos insights para o negócio, por meio de coleta, análise e encaminhamento correto das informações. Essas funcionalidades permite conhecer cada vez melhor os usuários e aprimorar soluções num processo de melhoria e superação contínua.

Mas nem tudo são flores... Quanto mais complexa é a tarefa que deve ser realizada por um software, mais difícil e demorado se torna seu desenvolvimento. A boa notícia, é que a TagChat é uma empresas especializadas em oferecer este e outros serviços personalizáveis, a única tarefa de quem precisa de uma solução como essa é adquirir.

Veja também: 85% dos atendimentos são feitos por Inteligência Artificial

Máquinas de aprendizado operacionais são as melhores práticas para empresas executarem o uso da inteligência artificial com sucesso, sempre com ajuda de uma ampla gama de software e serviços em cloud. Na verdade, as operações de aprendizado de máquina significa sucesso na IA empresarial.
As MLOps garantem que modelos possam ser implantados repetidamente e monitorados continuamente

3. Machine Learning Operations

Máquinas de aprendizado operacionais são as melhores práticas para empresas executarem o uso da inteligência artificial com sucesso, sempre com ajuda de uma ampla gama de software e serviços em cloud. Na verdade, as operações de aprendizado de máquina significa sucesso na IA empresarial.

As MLOps tem em sua equipe cientistas de dados, que são os grandes responsáveis por preparar conjuntos de dados e criar modelos de IA após sua análise. Também contam com engenheiros especialistas em machine learning, que executam esses conjuntos de dados nos modelos de maneiras disciplinadas e automatizadas.

O MLOps para aprendizado de máquina permite que equipes de ciência de dados e tecnologia da informação colaborem e aumentem o ritmo do desenvolvimento e da implantação de modelos por meio de monitoramento, validação e governança de modelos de machine learning.

Um dos principais benefícios das MLOps é permitir que data science, machine learning, estatística e outros tipos de dados forneçam valor de negócios rapidamente. As MLOps garantem que modelos possam ser implantados repetidamente e monitorados continuamente.

Os processos das MLOps permitem:

4. Machine learning em JavaScript

As machine learning em JavaScript servem para montar algoritmos de aprendizado de máquina do zero. Com ele, é possível criar aplicativos com linguagem Javascript sem depender de bibliotecas misteriosas. Os algoritmos são otimizados com desempenho avançado e ainda permitem uso de recursos de baixo nível do Tensorflow JS para turbinar algoritmos e desenvolver práticas recomendadas de ML.

Tornou-se uma prática comum para os desenvolvedores escrever funções de aprendizado de máquina com linguagens de script da Web comuns. Além disso, é possível construir e treinar um algoritmo com qualquer linguagem de programação desejada e que inclua JavaScript.

Apesar das atualizações tardias de linguagem, existem desenvolvedores que são contra o uso de JavaScript para adaptação de máquina em grande parte por causa de seu sistema biológico. Diferente do JS, o ambiente do Python para machine learning é tão desenvolvido e rico que é difícil legitimar a escolha de outro sistema biológico.

No entanto, o fundamento lógico é inevitável e auto-destrutivo. É preciso encontrar pessoas ousadas para trabalhar em questões genuínas de machine learning se precisarmos do JavaScript para se desenvolver. Felizmente, JS tem sido a linguagem de programação mais famosa no GitHub por alguns anos consecutivos e se desenvolve em fama em praticamente todas as medições.

O AutoML, assim como qualquer ferramenta, possui limitações que podem ser um impeditivo para sua utilização. Contudo, grande parte das críticas se concentram em aspectos ligados ao conhecimento de domínio e na parte da técnica em si.
O AutoML, assim como qualquer ferramenta, possui limitações que podem ser um impeditivo para sua utilização

5. Vantagens e desvantagens do AutoML

O AutoML, assim como qualquer ferramenta, possui limitações que podem ser um impeditivo para sua utilização. Contudo, grande parte das críticas se concentram em aspectos ligados ao conhecimento de domínio e na parte da técnica em si.

E não são apenas os debates sobre automação que estão em processo avançado com o uso de ferramentas como AutoML, também existe uma adequação de novas filosofias de trabalho em ciência de dados que vão se tornar protagonistas em diferentes frentes como, por exemplo, a importância de se classificar uma IA, como sendo feminina ou masculina, entre outros pontos.

Por conta da simplicidade e conveniência oferecida pelo AutoML, a adoção da filosofia de trabalho se torna mais atraente e voltada para uma automação completa, em que o cientista de dados prioriza o resultado final em detrimento do entendimento das razões do resultado.

Em outras palavras, a automação reduz a necessidade de memorizar e exercitar a modelagem algorítmica. Isto pode levar potencialmente à degradação das habilidades dos cientistas de dados e engenheiros de machine learning como, por exemplo, a compreensão dos algoritmos ou das sutilezas de um determinado resultado. O que pode comprometer o entendimento do que está sendo entregue.

Uma troca comum quando falamos de automação de processos humanos de análise, é a substituição da repetição de tarefas com um consequente aumento da velocidade de entrega. Entretanto em grande parte das implementações de AutoML, a automação implica no uso de heurísticas e estratégias de convergência dos algoritmos não muito claras.

6. Cloud: desenvolvendo soluções de I.A na nuvem

A vida moderna exige cada dia mais intercâmbio entre novas tecnologias, e como a tendência do mercado tecnológico é viabilizar cada vez mais o uso da inteligência artificial, quanto mais cedo você se adequar a esta realidade, melhor será para os seus negócios.

No entanto, quando pensamos na economia e otimização de recursos empresariais que a IA em nuvem traz, é preciso conhecer detalhes dessas tecnologias que trabalham juntas. Nesse sentido, é importante lembrar que apenas empresas de investimento elevado, profissionais experientes ou especialistas conseguiam aplicar a tecnologia no ambiente de negócios.

A utilização recente, e em massa dos serviços em nuvem, já permite que empresas vejam a necessidade de usar a IA em conjunto no seu dia a dia. Por outro lado, é evidente a fusão entre a computação em nuvem e a inteligência artificial de forma cada vez mais prevalente.

Os avanços da tecnologia não devem parar por aí. Se existe uma característica que podemos enaltecer, é sua capacidade de trazer novidades a cada instante e oferecer funcionalidades de modo efetivo para permitir que empresas e pessoas se comuniquem de forma ágil.

O importante é entender que essas tecnologias estão presentes em nosso dia a dia, e vão ficar ainda mais inteligentes como assistentes. Para não ficar por fora dos avanços da tecnologia, já sabe, Siga o Tag Chat nas redes sociais e se inscreva para receber o nosso newsletter.

85% dos atendimentos são feitos por Inteligência Artificial

Conversar com um chatbot pode ser uma experiência impressionante. Além de solucionar a maioria das solicitações dos clientes sem a intervenção de um humano, a ferramenta pode contar com uma poderosa aliada: a inteligência artificial.

Mas por que esse recurso é importante para o seu negócio? De acordo com a empresa de consultoria inglesa Gartner, em 2020, 85% de todo relacionamento feito entre clientes e empresas foi feito sem qualquer interação humana, por meio de chatbots que usam inteligência artificial.


Mesmo que você não perceba, cada vez mais a inteligência artificial está presente em sua rotina. Smartphones, carros com sensores de estacionamento, smart houses, bancos, restaurantes, call centers. E não para por aí: cada vez mais a IA ganha complexidade para trazer muitas outras aplicações tecnológicas.

Os chatbots não são humanos. A vantagem disso é que eles não se cansam e nem estão de mau humor. E o mais importante: jamais se esquecem de algo que aprenderam. Um chatbot com inteligência artificial que entende o que o cliente diz e que forneça informações relevantes, ajuda a transformar um possível cliente em um cliente fiel.

Veja também: Chatbot: 6 formas de aumentar suas vendas

As soluções oferecidas pela inteligência artificial se tornaram tão relevantes que mudaram o atendimento ao cliente para melhor. Um dos motivos é o chatbot para sites. Eles ajudam a otimizar o tempo de resposta e aumentar a satisfação do público.

Hoje ainda é comum ver empresas que utilizam formulários extensos para a captação de leads. Porém, é estatisticamente comprovado que esse modelo de captação tem pouca eficiência. Por isso, desenvolvemos o 1º chatbot brasileiro com inteligência artificial para captar leads validados.

Ou seja, o chatbot do Tag Chat é uma ferramenta de troca de mensagens que recolhe dados fornecidos pelo usuário e qualifica esse lead por meio de inteligência artificial. Nessa análise, o sistema encontra padrões que levam a sugestões que contribuem para a solução do problema ou questionamento apontado.

Já existem no mercado tecnológico chatbots com e sem inteligência artificial. A escolha por um ou outro depende do ramo de negócio da sua empresa. O fato é que, com I.A, os chatbots podem se desenvolver de forma surpreendente, indo muito além de uma solução de atendimento e chegar a se tornar um diferencial de mercado.

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Redes neurais são modelos computacionais que tentam imitar a forma que o cérebro humano pensa

Inteligência Artificial e as redes neurais

Uma das linhas de estudo da inteligência artificial são as redes neurais, que são modelos computacionais que tentam imitar a forma que o cérebro humano pensa. Elas são capazes de realizar o aprendizado de máquina e o reconhecimento de padrões.

Esse tipo de aprendizagem, por meio da inteligência artificial em bots, se chama Processamento de Linguagem Natural (NLP). Ela visa entender a linguagem das pessoas de forma humanizada para conseguir compreender o assunto que está sendo abordado e dar uma resposta de acordo com o contexto.

Apesar do termo vir à tona recentemente, a inteligência artificial é um conceito que surgiu em 1940. Nessa época, já se pensava em novas funcionalidades para o computador, mas eles não passavam de projetos. Com o advento da Segunda Guerra Mundial, surgiu a necessidade de desenvolver a tecnologia para impulsionar a indústria bélica, e dai vieram os avanços.

No que se refere à capacidade de um chatbot de lidar com instruções dos usuários, podemos dizer que existem dois tipos de bots: os baseados em regras e os construídos com inteligência artificial. No caso do primeiro, temos a árvore de decisão.

Árvore de decisão nada mais é do que um fluxograma usado para percorrer decisões possíveis que podem ser tomadas e os resultados dessas decisões. Cada “ramo da árvore” representa uma escolha. O modelo é escalável ​​e orientado por causa e efeito.

Modelos de árvore de decisão podem ser úteis para avaliar opções e resultados antes de se comprometer com uma solução, para que você possa tomar a melhor decisão. Com eles você pode executar uma série de decisões e ver onde elas levam, em vez de comprometer tempo e recursos.

Como criar uma árvore de decisão?

Primeira coisa, defina sua pergunta. Comece com a pergunta que você quer responder. Por exemplo, com qual empresa devemos fazer parceria? O segundo passo é imaginar escolhas possíveis que você poderia fazer. Neste mesmo exemplo, você pode fazer parceria com a Empresa A ou B. Para cada alternativa, desenhe uma linha que começa e termina em um nó.

Na sequência, adicione uma folha no final de cada ramificação. Em cada etapa, pense em suas alternativas como afirmações. Se você for parceiro da Empresa A, o que acontece? Uma opção é aumentar o número de clientes, outra é diminuir o número de clientes. Para finalizar a etapa, repita o passo para a Empresa B.

Continue a construção da sua árvore de decisão e, ao final, se certifique de ter respondido todas as perguntas da árvore. Lembre-se que o fluxograma é projetado para emular ramificações de suas decisões. Use a árvore para discutir todas as opções possíveis, descobrir alternativas e construir ramos adicionais conforme necessário.

Voltando ao assunto, a diferenciação entre tipos de bot acontece porque a construção de um chatbot vai de encontro com os objetivos do negócio que ele representa. Caso a finalidade seja receber comandos objetivos e oferecer respostas simples e diretas, por exemplo, não há necessidade de implementar inteligência artificial no chatbot.

Os chatbots que não contam com inteligência artificial conseguem cumprir seu objetivo por meio da árvore de decisão. Isso significa que o bot só atende comandos específicos. Vale destacar que isso não quer dizer que um chatbot sem inteligência artificial seja ruim. Não há problema em ter um bot do gênero, desde que ele cumpra o propósito para qual a empresa o construiu e funcione como o previsto.

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Os sistemas de inteligência artificial podem ser usados para uma série de finalidades

Chatbot e machine learning

Tarefas objetivas de atendimento, como requisitar segunda via de boleto, acompanhar o status de uma encomenda, ou serviços de pedido online são algumas aplicações de chatbots que dispensam uso de inteligência artificial. Chatbots com I.A apresentam recursos mais complexos. Dentre eles, podemos citar o aprendizado de máquina e sistemas que possibilitam a compreensão da linguagem humana.

Por meio de técnicas de machine learning, os chatbots conseguem aprender conforme as interações acontecem, como se adquirissem experiência com cada uma delas. Isso é feito a partir de tecnologias para o melhor entendimento das solicitações que recebem, como o NLP, comentado acima.

Esses chatbots não se limitam a comandos prontos e melhoram o engajamento com os usuários. Nesse sentido, já existem bots com inteligência artificial que representam um personagem e podem conversar com os fãs para fins de entretenimento. Podemos citar aqui a Bia, atendente virtual do Bradesco.

Ou, ainda, chatbots de seguradoras e concessão de crédito, que fazem perguntas, analisam o perfil do usuário e oferecem as melhores soluções para o cliente. Nesse sentido, o chatbot com inteligência artificial é interessante do ponto de vista dos usuários.

Sistemas versáteis

Os sistemas de inteligência artificial podem ser usados para uma série de finalidades. Dentre elas, podemos esclarecer dúvidas, agilizar interações, transmitir conhecimentos, responder demandas, passar orientações, controlar processos e tantas outras soluções.

Os chatbots com inteligência artificial são um elo entre humanos e sistemas de busca. O melhor de tudo é a usabilidade: basta fazer perguntas que eles respondem. Por funcionarem conectados à internet, eles têm condições de fornecer uma quantidade infinita de respostas para facilitar o dia a dia das pessoas.

Para deixar clara a importância do chatbot com inteligência artificial, vamos usar como exemplo o setor de negociação de dívidas. Por se tratar de um assunto delicado, muitas vezes os consumidores endividados se sentem constrangidos para falar com um atendente.

Pensando nisso, alguns bancos e empresas do setor começaram a usar chatbot com inteligência artificial para realizar o atendimento via WhatsApp, Facebook Messenger e outros aplicativos. A expectativa é que a tecnologia aumente o grau de automação e o sucesso das negociações cresça cada vez mais.

Mudança de hábitos

Ao usar a palavra “robô”, muitas vezes imaginamos uma comunicação fria e impessoal. Com o advento da tecnologia, essa máxima caiu por terra. Os chatbots podem adotar o estilo dos seus melhores funcionários de atendimento, preservar a identidade da empresa e criar experiências positivas e que cativem seus clientes.

Mas lembre-se: mesmo o chatbot mais inteligente só é capaz de responder a perguntas da qual eles já conheçam a resposta. Diferente de um ser humano que busca recursos alternativos para chegar a uma solução, o chatbot precisa efetivamente ter conteúdo para atender demandas de seus usuários.

Diferente de um ser humano o chatbot precisa ter conteúdo para atender demandas de seus usuários

Principais tecnologias de I.A

Watson

A robusta inteligência artificial da IBM é uma plataforma de serviços cognitivos voltada para negócios. O objetivo da IBM ao criar o Watson foi ajudar profissionais e empresas a construírem seus próprios sistemas cognitivos e, assim, melhorar processos e serviços. Uma das possibilidades de utilização da I.A do Watson é o atendimento ao cliente através dos chatbots.

LUIS

O LUIS, da Microsoft, é um serviço baseado em machine learning, que cria compreensão de idioma natural não somente em chatbots, como em aplicativos e dispositivos IoT. Com o LUIS é possível utilizar o reconhecimento de voz e criar um chatbot ainda mais sofisticado.

Projetado para identificar informações em conversas, LUIS interpreta as intenções do usuário e destila informações valiosas de sentenças, para um modelo de linguagem de alta qualidade com nuances. A inteligência artificial se integra com o Azure Bot Service, o que facilita a criação de um bot sofisticado.

DialogFlow

A inteligência artificial da Google é, na verdade, mais que uma ferramenta. É uma plataforma de desenvolvimento completa desenvolvida para criar e implantar interfaces de conversação em sites, aplicativos e dispositivos IoT. Com 20 idiomas compatíveis, permite interações naturais entre usuários e empresas através da criação de chatbots.

Tagchat

A inteligência artificial do Tag Chat é focada em perguntas e respostas. Quando o sistema recebe uma pergunta ele interpreta todo o contexto e consegue responder, por meio de conhecimento já previamente adquirido. Para saber mais sobre o Tag Chat e todas as suas funcionalidades, clique aqui.

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