Conheça os principais erros de machine learning e saiba evitá-los

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O machine learning já tem sido amplamente usado em diferentes áreas e apresenta grande potencial no desenvolvimento de assistentes virtuais, com inteligência artificial para o atendimento ao cliente, com o objetivo de promover uma melhor experiência.

Com o machine learning, que consiste em um ramo da IA, a tecnologia de atendimento ao cliente pode ser aprimorada e aperfeiçoada a partir das novas interações, sendo capaz de entender as necessidades dos consumidores e projetando comunicações mais satisfatórias.

Apesar desse grande potencial, o investimento em machine learning deve ser feito a partir de uma estratégia bem estruturada e com um planejamento consolidado. Conheça, a seguir, os principais erros e como evitá-los.

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5 principais erros no machine learning e como superá-los

O desenvolvimento de uma tecnologia própria de machine learning demanda investimentos elevados, sendo essencial que os gestores mapeiem e conheçam quais erros podem acontecer e busquem minimizá-los.

Dessa forma, a estruturação da estratégia de machine learning e IA desempenha um papel central para empresas que querem usar essas tecnologias no atendimento ao cliente. Assim, veja as falhas mais comuns que podem ocorrer neste processo.

1. Não ter analista de dados

A ausência de um profissional qualificado à análise de dados é o primeiro e mais comum erro no que se refere à adoção do machine learning.

O cientista de dados ou analista de dados é o profissional mais qualificado para construir a estratégia do aprendizado de máquina nos assistentes virtuais para atendimento ao cliente. 

Além disso, ele deve avaliar a capacidade dos bancos de dados e garantir que as informações estruturadas e não-estruturadas sejam inseridas corretamente como fonte para o aprimoramento contínuo do assistente.

2. Começar sem dados confiáveis

Já faz alguns anos que muitas empresas usam dados para aproveitar seu grande potencial de proporcionar inteligência de negócio. No entanto, esses bancos de dados não necessariamente contêm dados confiáveis ou úteis, podendo comprometer a estratégia.

A ausência de informações de confiança para a evolução do assistente pode afetar o atendimento por inteiro. Imagine só se o chatbot não aumentar sua capacidade de entendimento e aprendizado nas interações com os clientes, o que pode acontecer no futuro é a insatisfação com um atendimento mecanizado.

Então, o cientista de dados, alinhado com a estratégia da empresa, poderá entender as limitações e oportunidades desses dados, além de contribuir na estruturação na organização da coleta, uso, armazenamento e reutilização dos dados. Tudo para promover o avanço do assistente com o machine learning e uma melhor experiência aos usuários.

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3. Infraestrutura insuficiente para o aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina 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.

Algumas formas de obter resultados satisfatórios nessas iniciativas incluem a computação distribuída, com uma rede de computadores conectada para o mesmo fim, e a computação em nuvem para armazenamento remoto.

Se não houver a infraestrutura adequada, a estratégia não trará os resultados esperados, já que a ferramenta de machine learning não será capaz de processar e armazenar os dados adequadamente.

4. Implementação do aprendizado de máquina muito cedo ou sem uma estratégia

O crescente uso de dados, muitas vezes, ocorre sem um fundamento estratégico ou mesmo mercadológico para esse investimento.

Apesar do elevado potencial da análise de dados para diferenciar o negócio, ela só é eficiente quando o machine learning é associado à estratégia de mercado da marca.

Além disso, é preciso que a tecnologia realmente contribua para que o negócio alcance seus objetivos, como melhora do relacionamento com o cliente e eficiência no atendimento e suporte ao consumidor.

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5. Dificuldades para interpretar ou compartilhar o modelo de aprendizado

O machine learning é uma tecnologia que utiliza algoritmos complexos, de forma que os responsáveis precisam entender o passo a passo das operações para poder testá-las, aprimorá-las e identificar brechas.

Uma opção é adotar modelos híbridos que permitem conhecer as variáveis dos algoritmos, tornando o processo mais transparente e melhorando as interpretações. Como resultado, o machine learning funcionará da melhor forma, gerando impacto positivo ao atendimento via assistentes virtuais.

Como adotar a tecnologia estrategicamente no atendimento ao cliente?

Dessa forma, existem diversos cuidados que os gestores devem adotar ao implementar o machine learning na empresa.

No caso do atendimento ao cliente, por exemplo, é recomendado e preferível que, em vez de desenvolver essas etapas internamente, a empresa contrate uma parceira especializada.

A Yellow Messenger, por exemplo, é referência no desenvolvimento de chatbots com inteligência artificial que estão disponíveis em mais de 100 idiomas e 30 canais de atendimento.

Contamos com tecnologias valiosas para oferecer as melhores experiências aos clientes das empresas, como:

  • Motor de PNL poderoso;
  • Orquestração inteligente;
  • Insights de conversação;
  • Aprendizagem global;
  • Entre outros.

Com a atuação da Yellow Messenger, a sua empresa pode focar no seu escopo de negócio. Enquanto isso, nós te entregamos os assistentes virtuais inteligentes, com potencial de aprendizado, para evoluir cada vez mais nas interações durante o atendimento aos consumidores.

Nossos assistentes passam a entender as necessidades e intenções de busca com maior assertividade e garantem abordagens mais personalizadas e com respostas mais eficientes. Entre em contato e saiba mais aqui!

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