Levando o atendimento ao cliente a um novo patamar com VirtualHumans e Large Language Models, uma nova era de funcionários virtuais.
A OpenAI introduziu a IA generativa para as massas com a introdução do ChatGPT, e ela se tornou nada menos que um fenômeno cultural. Essa será a primeira experiência de IA generativa da maioria das pessoas, mas não será a última. Em suas diversas formas, a IA generativa está pronta para transformar inúmeros aspectos das experiências de negócios e da vida pessoal. Ainda mais interessante é que, quando vários modelos de IA generativa são combinados, recursos e experiências mais poderosos são habilitados.
A IA generativa se refere aos sistemas de IA que são capazes de criar novos dados ou conteúdos, como imagens, vídeos, músicas ou textos, que são originais e não existem nos dados de treinamento. Geradores de imagens de IA produzem imagens realistas, enquanto os conversores de texto para fala transformam o texto escrito em fala com som natural.
Primeiro, a resposta a uma pergunta geral: “O que é IA generativa?”
Vamos até a fonte de todo o burburinho e pedir ao ChatGPT que defina a IA generativa. Ele responde rapidamente com: “IA generativa, ou inteligência artificial generativa, refere-se a um tipo de inteligência artificial capaz de criar novos dados ou conteúdo, como imagens, vídeos, músicas ou textos, que é original e não existe nos dados de treinamento”.
Este blog destaca as possibilidades oferecidas ao combinar modelos de geração de vídeo do DeepBrain AI e recursos de geração de texto dos Large Language Models (LLM).
Antes de falarmos sobre para onde estamos indo, vamos recapitular rapidamente onde estamos e o que conquistamos até o momento. Embora a IA generativa ainda esteja em sua infância e não se saiba aonde a tecnologia nos levará, a DeepBrain AI já está trabalhando com clientes de vários setores para apoiar iniciativas de atendimento ao cliente por meio da implantação de sua tecnologia AI Avatar. Tomando o setor financeiro como exemplo, a DeepBrain AI fez parceria com várias instituições para implantar quiosques e aplicativos móveis habilitados pela AI Human para fornecer recursos aprimorados de atendimento ao cliente para clientes como KB Bank, Shinhan Bank, Woori Bank, Hana Bank, NongHyup Bank e Samsung Securities.
As soluções AI Human da DeepBrain AI já fornecem uma interface conversacional natural e humanística para responder perguntas comuns, fornecer atualizações de mercado e lidar com serviços básicos de transação. Enquanto isso, assistentes virtuais e humanos virtuais para serviços bancários mostram um crescimento contínuo à medida que os bancos buscam mais maneiras de aumentar a eficiência e digitalizar seus serviços, ao mesmo tempo em que continuam oferecendo aquela sensação pessoal fornecida por nossos avatares de IA. De acordo com a Allied Market Research, espera-se que o mercado global de assistentes virtuais no setor bancário alcance $11,2 bilhões até 2031.
No entanto, embora sejam uma ferramenta poderosa, precisam ser gerenciadas com rigor. Eles não são soluções de fogo e esquecimento. Pelo menos ainda não. Nos bastidores, todas as respostas, atualizações de mercado e experiências com chatbots foram meticulosamente preparadas por analistas, profissionais de experiência do cliente e desenvolvedores, fornecendo a esses humanos de IA uma base de conhecimento e um script fixos a serem seguidos, garantindo uma jornada confiável, repetível e na mensagem do cliente.
Mas o que acontece quando um humano de IA é emparelhado com um modelo de linguagem grande (LLM)?
Resumindo, ele pode “inverter o script”. E não necessariamente de uma maneira boa. Embora a combinação de um humano virtual com um LLM como o ChatGPT crie uma demonstração empolgante e uma experiência divertida e futurista, o ChatGPT ainda não é adequado para atender clientes ou manter a mensagem de uma empresa.
Está bem documentado que o ChatGPT pode ser imprevisível e até mesmo simplesmente errado. O ChatGPT ainda tem um aviso em seu site: “O ChatGPT pode produzir informações imprecisas sobre pessoas, lugares ou fatos”.
Além disso, as respostas às perguntas geralmente retornam com ressalvas: “Desculpe, como modelo de linguagem de IA, não tenho acesso a dados em tempo real ou a capacidade de navegar em fontes externas para fornecer as informações mais recentes. Meu limite de conhecimento vai até setembro de 2021 e não consigo navegar na Internet.”
Então, provavelmente não é o melhor candidato para representar uma marca para um ser humano virtual.
No entanto, diferentes setores estão começando a entender o poder desses LLMs quando combinados com seus dados específicos do setor, o que pode começar a mudar a sofisticação e as capacidades desses LLMs no futuro.
Por meio de um exemplo recente, em 30 de março, a Bloomberg divulgou um artigo sobre seu próprio LLM, Bloomberg GPT—o primeiro exemplo relatado de um LLM explicitamente treinado para o domínio financeiro. O BloombergGPT é um novo modelo poderoso que pode resumir com eficácia tópicos financeiros complexos com a geração de títulos, gerar automaticamente o código da Bloomberg Query Language (BQL) para recuperar dados do mercado de ações e responder perguntas relacionadas ao mundo financeiro com maior precisão do que os modelos concorrentes.
Combinar um humano virtual com um LLM específico de domínio, como o BloombergGPT, abre um novo mundo de possibilidades. Para começar, os clientes poderão ter conversas naturais com um humano de IA que está se aproximando das capacidades de um funcionário virtual completo.
Olhando além da BloombergGPT, é fácil imaginar um futuro em que a maioria das empresas tenha um LLM personalizado para representar sua marca e interagir com os clientes. Talvez o DisneyGPT aprenda a interagir como um funcionário da Disney? Ou o NikeGPT sabe tudo sobre cada sapato e treinamento esportivo? Um futuro com agentes específicos do setor e da marca combinados com um humano de IA que se torna o rosto e a voz virtuais da marca em todos os pontos de contato digitais, na web, nos dispositivos móveis e no metaverso. A combinação dos modelos de geração de vídeo do DeepBrain AI e dos recursos de geração de texto dos modelos de grande linguagem leva humanos virtuais a abrir um novo mundo de possibilidades para atender clientes com agentes virtuais baseados em IA.
