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Treinamento de IA: como treinar IA para tarefas da empresa + exemplos

Por Zendesk

Última atualização em 26 outubro 2023

No cenário em constante evolução dos negócios, a Inteligência Artificial (IA) emerge como uma força transformadora, oferecendo uma gama de possibilidades. No centro dessa revolução tecnológica está o treinamento de IA, um processo essencial que capacita máquinas a aprender e executar tarefas complexas de com autonomia.

Compreender como treinar a IA para tarefas comuns no dia a dia das operações de uma empresa e aproveitar ao máximo o potencial e as capacidades dessa tecnologia pode ser um verdadeiro diferencial competitivo.

Para ter uma ideia, de acordo com o relatório CX Trends da Zendesk, os clientes esperam que a IA transforme radicalmente o atendimento. 72% acreditam que a maioria das empresas começará a usar a IA para criar experiências conectadas entre todos os pontos de contato, resultando em benefícios tangíveis.

E mais: 68% dos clientes estão confiantes de que a IA continuará a evoluir e melhorar sua capacidade de entender e responder à comunicação humana.

Tendo isso em vista, elaboramos este artigo para explorar como funciona o treinamento de IA para torná-la mais eficiente.

Convidamos você a prosseguir com a leitura deste conteúdo para conferir também exemplos de como usar IA no contexto empresarial, principalmente na orientação das suas tomadas de decisão.

Como usar IA nos negócios?

A IA, que engloba diversas técnicas de aprendizado de máquina e processamento de dados, oferece infinitas possibilidades para melhorar processos internos, aprimorar experiências do cliente e explorar novas oportunidades de mercado

Exemplos de uso da IA

  • Personalização da experiência com base em algoritmos que analisam o histórico de compras e de interações e o comportamento do cliente.
  • Chatbots para atendimento ao cliente alimentados por IA fornecem respostas instantâneas a perguntas frequentes.
  • Previsão de demanda e otimização de estoque a partir da análise de tendências do mercado e sazonalidades.
  • Análise de sentimento de posts, comentários e avaliações nas redes sociais, o que permite acompanhar a percepção do público e ajustar as estratégias de relacionamento.
  • Detecção de fraudes com base na análise de comportamentos suspeitos.
  • Otimização da cadeia de suprimentos por meio de dados de fornecedores, estoques e demanda, melhorando aspectos como tempo de entrega e desperdícios.

Veja também: Inteligência artificial e personalização: como trabalhar essa união?

Como funciona o treinamento de IA?

O treinamento de IA envolve alimentar algoritmos com enormes volumes de dados relevantes, permitindo que a máquina identifique padrões e crie conexões significativas. Trata-se de um processo que capacita um modelo de inteligência artificial a aprender a partir desses dados. 

Para treinar uma inteligência artificial, é necessário alimentar o modelo com um conjunto de dados de entrada, juntamente com as respostas corretas associadas.

Durante o treinamento, o modelo faz previsões com base nos dados e ajusta seus parâmetros para minimizar a diferença entre suas previsões e as respostas corretas, medida por uma função de perda.

À medida que o processo avança, o modelo se torna mais hábil em reconhecer padrões e relacionar os dados, permitindo que ele faça previsões precisas em novos dados não vistos anteriormente.

Qual a importância do treinamento de IA?

O objetivo do treinamento de IA é desenvolver modelos que possam executar tarefas específicas com alto desempenho e eficiência. Sua importância reside na capacidade de transformar dados em informações acionáveis, fornecendo insights que impulsionam decisões estratégicas e operacionais.

A compreensão das nuances do treinamento de inteligência artificial é crucial para direcionar estratégias e garantir uma IA mais eficiente e resultados sólidos. 

Como treinar a IA para tarefas?

O processo de treinamento de IA para tarefas específicas envolve etapas como a coleta e preparação dos dados, a escolha do modelo de IA mais adequado e o refinamento gradual por meio de iterações.

  1. Coleta e preparação de dados: reúna todos os dados relevantes para a tarefa em questão.
  2. Escolha do modelo: selecione o tipo de modelo de IA mais adequado à tarefa e determine a arquitetura do modelo e os parâmetros iniciais.
  3. Divisão dos dados: segmente os dados em grupos de treinamento, validação e teste.
  4. Treinamento do modelo: alimente o modelo de IA com os dados de treinamento e suas respostas corretas, utilizando uma função de perda para medir a diferença entre as previsões do modelo e as respostas reais.
  5. Validação e ajuste: ajuste os hiperparâmetros, como a taxa de aprendizado e o tamanho do lote, com base no desempenho do conjunto de validação.
  6. Avaliação do modelo: avalie o modelo usando o grupo de teste, que contém dados não usados durante o treinamento.
  7. Iteração e melhoria: com base nos resultados da avaliação, faça ajustes no modelo ou no processo de treinamento e repita o ciclo para melhorar o desempenho da IA.
  8. Monitoramento contínuo: acompanhe o desempenho do modelo em produção e continue treinando-o periodicamente com novos dados para garantir que ele se adapte a mudanças e mantenha seu desempenho.

Veja também:

Zendesk: soluções em IA e gestão do relacionamento com os clientes

Com um eficaz treinamento de IA, é possível aproveitar ao máximo o potencial que essa tecnologia tem a oferecer e integrá-la às operações da sua empresa, impulsionando a inovação e a vantagem competitiva.

E um dos bons usos da inteligência artificial é a sua incorporação a uma ferramenta de Customer Relationship Management. A combinação entre IA e CRM é uma estratégia que possibilita o aprimoramento da experiência do cliente, a melhora da eficiência operacional e a obtenção de insights valiosos para tomar decisões mais bem informadas.

Nesse sentido, você pode contar com um conjunto de soluções desenvolvidas pela Zendesk. O software de atendimento, por exemplo, permite que sua equipe personalize as experiências do cliente, gerando fidelidade e receita.

Dentre as várias funcionalidades, é possível oferecer suporte inteligente em grande escala com o uso de Inteligência Artificial e bots; eles dão respostas instantâneas aos clientes, dobram a capacidade intelectual dos atendentes humanos e ainda elevam a produtividade da empresa.

Fica muito mais fácil para os clientes obterem as respostas de que precisam sobre seus produtos ou serviços.

Quer ver como tudo isso funciona na prática? Então, faça um tour pelo Zendesk Service para conhecer todos os recursos e inicie o período de avaliação gratuita do nosso sistema.

Software de suporte ao cliente

O software de suporte ao cliente da Zendesk é fácil de usar e oferece uma melhor experiência de atendimento.

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