"Com um sistema human-in-the-loop, não é necessário ter conhecimentos técnicos. O fundamental é ter conhecimento de negócio”

Um sistema human-in-the-loop possibilita que os humanos forneçam informações e conhecimento para treinarem sistemas de inteligência artificial, de forma continuada. Desta forma permite-se a progressiva maturidade dos sistemas de IA.

Ao contrário das abordagens clássicas, em que um sistema é treinado previamente e depois disponibilizado, um sistema que emprega human-in-the-loop é continuadamente treinado e corrigido, sendo assim otimizado com base nos conhecimentos que lhe vão sendo transmitidos.

Os contact centers inovadores começam a implementar estes conceitos de human-in-the-loop, conectados no seu centro de operações. Isto é fundamental para diminuir a barreira para a adoção da inteligência artificial no sentido em que, com apenas poucos cliques e com recursos humanos não especializados em IA, como os agentes de contact center, é possível treinar um sofisticado sistema que usa inteligência artificial como um algoritmo para tomar decisões autonomamente ou sugerir ações.

Um exemplo disto, é o modelo da Talkdesk, o AI Trainer, que pode ser utilizado por qualquer pessoa para modificar os modelos de aprendizagem de machine learning, com o intuito de aumentar a eficiência e melhorar os resultados das empresas, uma vez que o programa analisa o desempenho de cada modelo de IA e indica onde são necessárias melhorias. À partida, qualquer sistema que aplique os mesmos tipos de algoritmos baseados em sistemas de machine learning, pode beneficiar de um sistema human-in-the-loop, nomeadamente a indústria da banca, retalho ou saúde.

Um dos principais conceitos destes sistemas é que eles devem possuir uma interface fácil de utilizar permitindo que uma equipa não técnica com domínio ou experiência do negócio possa melhora o desempenho da automação.

Segundo Pedro Andrade, Senior Product Director - Head of Automations da Talkdesk, quando utilizados sistemas de treino human-in-the-loop, as empresas nem sempre precisam de contratar data sciencists para treinar os seus sistemas de machine learning. Desta forma, as organizações tornam-se mais autónomas, aproveitando os seus especialistas de atendimento ao cliente - agentes e supervisores - para incorporar conhecimento na sua arquitetura de IA existente.

“Na Talkdesk, o AI Trainer está a revolucionar a forma como as empresas implementam, mantêm e personalizam os seus modelos de IA para automatização dando-lhes autonomia, uma vez que conseguem que os seus especialistas em serviço ao cliente - agentes e supervisores – sejam capazes de incorporar conhecimento na arquitetura de IA existente. O Talkdesk AI Trainer é um passo para o futuro do trabalho, ao conseguir que os agentes adquiram capacidades para se juntarem à era da IA”.

A importância de ter pessoal não técnico a treinar modelos de IA

Para o Senior Product Director - Head of Automations da Talkdesk, “o importante de qualquer sistema de IA é que o possamos alimentar com informação correta, concreta e representativa do negócio que ele deverá servir. Ora, com um sistema human-in-the-loop, abre-se a capacidade de usarmos as pessoas da primeira linha, que melhor entendem o negócio, e compreendem como os clientes se comportam, para treinar um modelo cognitivo. Com um sistema human-in-the-loop, não é necessário ter conhecimentos técnicos, o fundamental é ter conhecimento de negócio”.

Naturalmente, o tema dos bias é sensível, de forma geral, em IA. Assim, é importante empregar técnicas que permitam reduzir este efeito de polarização, que ocorre quando os dados de treino inseridos são também polarizados.

Também aqui os sistemas human-in-the-loop podem dar uma ajuda, já que os sistemas mais avançados nesta categoria empregam algoritmos de agreement, capazes de determinar e excluir outliers. Isto permite que os treinos sejam aprovados e colocados numa versão otimizada do modelo, de uma forma mais segura, mais equilibrada e tendencialmente neutra.

Expectativas e desafios para o futuro

As experiências e tendências digitais tiveram um crescimento, regra geral, superior a 50% do volume normal antes da pandemia. Estas experiências, como o ensino online, trabalho online, shopping online, tornaram-se extremamente populares.

Naturalmente, e tal como seria de esperar, os sistemas de suporte que fornecem esses serviços, ou produtos, ou ainda que prestam apoio ao cliente, ficaram sobre uma enorme pressão. A necessidade de automatização de todos ou parte destes sistemas tornou-se vital, e, por conseguinte, a necessidade de treinar os sistemas para que possam apoiar no processo de automatização segue a mesma necessidade.

"Cremos que no futuro, a tecnologia human-in-the-loop possa ser mais que uma forma de treino. Acreditamos também que as máquinas que nos ajudam a treinar máquinas, acabem por conhecer tão bem o nosso negócio, que permitam mostrar-nos insights, desvios, e como o negócio está a mudar. E, num mundo em mudança, será fundamental poder ver e agir em antecipação".

"Na Talkdesk, acreditamos nos benefícios do AI Trainer porque os sistemas de IA têm potencial de mudança, mas não são perfeitos. A ferramenta human-in-the-loop em conjunto com a IA pode preencher as lacunas que as máquinas podem não conseguir detetar". 

À medida que os sistemas de machine learning evoluem, a complexidade de treino destas máquinas torna-se desafiante, sobretudo se o objetivo for mantê-las simples para que possam continuar a ser utilizadas por qualquer pessoa sem conhecimentos técnicos.

Por outro lado, à medida que o volume de informação disponível aumenta, torna-se um desafio criar ferramentas que consigam olhar para todo esse volume de dados e separar “dados” de “informação”.

"Este é um dos principais desafios. Acreditamos que os contact centers são um dos mercados onde o impacto destas ferramentas é, e continuará a ser, francamente notório, promovendo a automatização e a melhoria da experiência de utilização, e isso é o que nos motiva a abraçar com garra estes desafios", conclui.