{"id":43975,"date":"2021-06-02T13:09:00","date_gmt":"2021-06-02T07:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/old.yellow.ai\/?p=43975"},"modified":"2022-07-11T11:05:32","modified_gmt":"2022-07-11T05:35:32","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/old.yellow.ai\/pt-br\/conversational-ai\/machine-learning\/","title":{"rendered":"Conhe\u00e7a os principais erros de machine learning e saiba evit\u00e1-los"},"content":{"rendered":"\n

O machine learning<\/strong> j\u00e1 tem sido amplamente usado em diferentes \u00e1reas e apresenta grande potencial no desenvolvimento de assistentes virtuais, com intelig\u00eancia artificial para o atendimento ao cliente, com o objetivo de promover uma melhor experi\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

Com o machine learning, que consiste em um ramo da IA, a tecnologia de atendimento ao cliente pode ser aprimorada e aperfei\u00e7oada<\/strong> a partir das novas intera\u00e7\u00f5es, sendo capaz de entender as necessidades dos consumidores e projetando comunica\u00e7\u00f5es mais satisfat\u00f3rias.<\/p>\n\n\n\n

Apesar desse grande potencial, o investimento em machine learning deve ser feito a partir de uma estrat\u00e9gia bem estruturada e com um planejamento consolidado. Conhe\u00e7a, a seguir, os principais erros e como evit\u00e1-los.<\/p>\n\n\n\n

Saiba mais<\/strong>: O que \u00e9 machine learning associada \u00e0 intelig\u00eancia artificial?<\/a><\/p>\n\n\n\n

5 principais erros no machine learning e como super\u00e1-los<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O desenvolvimento de uma tecnologia pr\u00f3pria de machine learning demanda investimentos elevados, sendo essencial que os gestores mapeiem e conhe\u00e7am quais erros podem acontecer e busquem minimiz\u00e1-los.<\/p>\n\n\n\n

Dessa forma, a estrutura\u00e7\u00e3o da estrat\u00e9gia <\/strong>de machine learning e IA desempenha um papel central para empresas que querem usar essas tecnologias no atendimento ao cliente<\/a>. Assim, veja as falhas mais comuns que podem ocorrer neste processo.<\/p>\n\n\n\n

1. N\u00e3o ter analista de dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A aus\u00eancia de um profissional qualificado \u00e0 an\u00e1lise de dados \u00e9 o primeiro e mais comum erro no que se refere \u00e0 ado\u00e7\u00e3o do machine learning.<\/p>\n\n\n\n

O cientista de dados ou analista de dados \u00e9 o profissional mais qualificado para construir a estrat\u00e9gia do aprendizado de m\u00e1quina nos assistentes virtuais para atendimento ao cliente. <\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, ele deve avaliar a capacidade dos bancos de dados<\/strong> e garantir que as informa\u00e7\u00f5es estruturadas e n\u00e3o-estruturadas sejam inseridas corretamente como fonte para o aprimoramento cont\u00ednuo do assistente.<\/p>\n\n\n\n

2. Come\u00e7ar sem dados confi\u00e1veis<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

J\u00e1 faz alguns anos que muitas empresas usam dados para aproveitar seu grande potencial de proporcionar intelig\u00eancia de neg\u00f3cio. No entanto, esses bancos de dados n\u00e3o necessariamente cont\u00eam dados confi\u00e1veis ou \u00fateis, podendo comprometer a estrat\u00e9gia.<\/p>\n\n\n\n

A aus\u00eancia de informa\u00e7\u00f5es de confian\u00e7a para a evolu\u00e7\u00e3o do assistente pode afetar o atendimento por inteiro. Imagine s\u00f3 se o chatbot n\u00e3o aumentar sua capacidade de entendimento e aprendizado nas intera\u00e7\u00f5es com os clientes, o que pode acontecer no futuro \u00e9 a insatisfa\u00e7\u00e3o com um atendimento mecanizado.<\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, o cientista de dados, alinhado com a estrat\u00e9gia da empresa, poder\u00e1 entender as limita\u00e7\u00f5es e oportunidades desses dados, al\u00e9m de contribuir na estrutura\u00e7\u00e3o na organiza\u00e7\u00e3o da coleta, uso, armazenamento e reutiliza\u00e7\u00e3o dos dados. Tudo para promover o avan\u00e7o do assistente com o machine learning e uma melhor experi\u00eancia aos usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n

Leia mais<\/strong>: Chatbot para WhatsApp: como criar e implementar em empresas B2C<\/a><\/p>\n\n\n\n

3. Infraestrutura insuficiente para o aprendizado de m\u00e1quina<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

O aprendizado de m\u00e1quina depende de um conjunto de infraestrutura para que seja eficaz: o hardware, com capacidade de processamento de dados, e o armazenamento de bancos de dados.<\/p>\n\n\n\n

Algumas formas de obter resultados satisfat\u00f3rios nessas iniciativas incluem a computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda<\/strong>, com uma rede de computadores conectada para o mesmo fim, e a computa\u00e7\u00e3o em nuvem<\/strong> para armazenamento remoto.<\/p>\n\n\n\n

Se n\u00e3o houver a infraestrutura adequada, a estrat\u00e9gia n\u00e3o trar\u00e1 os resultados esperados, j\u00e1 que a ferramenta de machine learning n\u00e3o ser\u00e1 capaz de processar e armazenar os dados adequadamente.<\/p>\n\n\n\n

4. Implementa\u00e7\u00e3o do aprendizado de m\u00e1quina muito cedo ou sem uma estrat\u00e9gia<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

O crescente uso de dados, muitas vezes, ocorre sem um fundamento estrat\u00e9gico ou mesmo mercadol\u00f3gico para esse investimento.<\/p>\n\n\n\n

Apesar do elevado potencial da an\u00e1lise de dados para diferenciar o neg\u00f3cio, ela s\u00f3 \u00e9 eficiente quando o machine learning \u00e9 associado \u00e0 estrat\u00e9gia de mercado da marca.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, \u00e9 preciso que a tecnologia realmente contribua para que o neg\u00f3cio alcance seus objetivos, como melhora do relacionamento com o cliente<\/strong> e efici\u00eancia no atendimento e suporte ao consumidor.<\/p>\n\n\n\n

Veja ainda<\/strong>: Como melhorar o atendimento ao cliente com assistentes virtuais<\/a><\/p>\n\n\n\n

5. Dificuldades para interpretar ou compartilhar o modelo de aprendizado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

O machine learning \u00e9 uma tecnologia que utiliza algoritmos complexos, de forma que os respons\u00e1veis precisam entender o passo a passo das opera\u00e7\u00f5es para poder test\u00e1-las, aprimor\u00e1-las e identificar brechas.<\/p>\n\n\n\n

Uma op\u00e7\u00e3o \u00e9 adotar modelos h\u00edbridos que permitem conhecer as vari\u00e1veis dos algoritmos, tornando o processo mais transparente<\/strong> e melhorando as interpreta\u00e7\u00f5es. Como resultado, o machine learning funcionar\u00e1 da melhor forma, gerando impacto positivo ao atendimento via assistentes virtuais.<\/p>\n\n\n\n

Como adotar a tecnologia estrategicamente no atendimento ao cliente?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dessa forma, existem diversos cuidados que os gestores devem adotar ao implementar o machine learning na empresa.<\/p>\n\n\n\n

No caso do atendimento ao cliente, por exemplo, \u00e9 recomendado e prefer\u00edvel que, em vez de desenvolver essas etapas internamente, a empresa contrate uma parceira especializada.<\/p>\n\n\n\n

A Yellow Messenger<\/strong>, por exemplo, \u00e9 refer\u00eancia no desenvolvimento de chatbots com intelig\u00eancia artificial que est\u00e3o dispon\u00edveis em mais de 100 idiomas e 30 canais de atendimento.<\/p>\n\n\n\n

Contamos com tecnologias<\/a> valiosas para oferecer as melhores experi\u00eancias aos clientes das empresas, como:<\/p>\n\n\n\n