A Google lançou nesta terça-feira (1) novos produtos e recursos no portfólio de Inteligência Artificial em nuvem. Entre as novidades, novos recursos no Contact Center AI, novas versões de Document AI e melhorias na AI Platform (MLOps).
“Estamos transferindo constantemente os avanços da pesquisa de IA do Google para soluções em nuvem que ajudam você a criar experiências melhores para seus clientes. Uma área que melhor demonstra esse caminho da pesquisa de IA do Google à solução em nuvem e ao sucesso do cliente é o trabalho que estamos fazendo para desenvolver contact centers”, escreveu Andrew Moore, Chefe de Soluções de IA e Indústria do Google Cloud, em uma postagem do blog da empresa.
O Contact Center AI (CCAI) auxilia a comunicação entre a empresa e os clientes a partir de agentes virtuais, ajuda a auxiliar os agentes ao vivo e oferece insights sobre todos os dados do centro de contato para melhorar as interações com o cliente. Entre os lançamentos anunciados está a nova versão do Dialogflow, o pacote de desenvolvimento para construir interfaces de conversação, como bots de bate-papo e respostas de voz interativas (IVR). O Dialogflow CX, disponível em beta, promete um serviço com conversas mais intuitivas.
“Essa nova versão do Dialogflow, que está se tornando rapidamente o padrão do setor para agentes virtuais, é ideal para empresas com grandes centros de contato. Ele foi projetado para oferecer suporte a conversas complexas (com várias voltas) e é verdadeiramente omnicanal – você o constrói uma vez e o implanta em todos os lugares – tanto em seu contact center quanto em canais digitais”, diz Moore.
Outras melhorias no CCAI incluem um novo módulo para Agent Assist, o Agent Assist for Chat, que fornece aos agentes suporte contínuo por “chat”, além de chamadas de voz, identificando a intenção e fornecendo assistência passo a passo em tempo real, segundo o comunicado.
Os clientes CCAI agora podem criar uma voz exclusiva para seus agentes virtuais com Custom Voice, disponível em beta. Dessa forma, os clientes podem alterar os scripts e adicionar novas frases, mas para isso precisam passar por um processo de revisão para garantir que seus casos de uso do Custom Voice estejam alinhados com os princípios de IA da Google.
Para atender também soluções específicas do setor, a Google anunciou uma nova solução especializada desenvolvida pelo Document AI para o setor de hipotecas, o Lending Document AI – agora em alfa.
“O Lending Document AI é uma solução que processa a receita dos mutuários e documentos de ativos para acelerar os pedidos de empréstimo – um processo notoriamente lento e complexo. Ele automatiza muitas das revisões rotineiras de documentos para que os mutuários possam se concentrar nas decisões mais importantes”, explica Moore.
Outra novidade lançada pela gigante é o Procure-to-Pay Document AI, agora em beta. A solução ajuda as empresas a automatizar o ciclo de aquisição, um dos processos de negócios de maior volume e valor. Moore explica que a solução oferece um grupo de analisadores com tecnologia de IA que extraem dados de documentos específicos, como faturas e recibos.
A Google revelou também novos recursos na AI Platform projetados para praticantes de operações de machine learning (MLOps). “Mesmo para os especialistas em machine learning (ML), o sucesso de longo prazo dos projetos de ML depende do salto de projeto e análise de ciências para operações escalonáveis e repetíveis”, escreveu Moore no blog.
“Frequentemente, as equipes de analistas hackearão um processo de ativação que pode ser extremamente manual e sujeito a erros com muitos parâmetros, dependências de fluxo de trabalho desacopladas e vulnerabilidades de segurança. Na verdade, toda uma disciplina chamada MLOps surgiu para resolver esse problema, operacionalizando fluxos de trabalho de machine learning”.
Para melhorar a experiência de MLOps, a Google anunciou a AI Platform Pipelines e está pré-anunciando os recursos de back-end de previsão GA, pipelines gerenciados, metadados, experimentos e avaliação de modelo. Esses recursos fornecem automação e monitoramento em todas as etapas da construção do sistema de ML, incluindo integração, teste, lançamento, implantação e gerenciamento de infraestrutura.
Com o novo serviço, os clientes podem construir pipelines de ML usando modelos e componentes pré-construídos do TensorFlow Extended (TFX), facilitando a implantação de modelos.
Mais melhorias para os praticantes de MLOps incluem: Vizier, agora em beta, que ajusta automaticamente os hiperparâmetros do seu modelo para obter a melhor saída, e o serviço AI Platform Notebooks agora é GA.
Há também um novo serviço de Monitoramento Contínuo para monitorar o desempenho do modelo em produção, que deve estar disponível até o final de 2020.
Para ajudar as equipes de IA a rastrear artefatos e experimentos, o novo serviço de gerenciamento de metadados de ML no AI Platform oferece um livro-razão selecionado de ações e linhagem de modelo detalhada. Espera-se que esteja disponível em versão prévia no final de setembro.
Além disso, Google apresentará um armazenamento de recursos na AI Platform para fornecer um repositório centralizado para toda a organização de valores históricos e de recursos mais recentes. Espera-se que esteja disponível até o final deste ano.
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