Vamos passar a falar (só) com o computador?

As ferramentas de colaboração confirmaram que a comunicação pode ser digital. Através de um computador, de um tablet ou de um smartphone, todos comunicaram com todos, fosse em contexto pessoal ou profissional.

No entanto, há outra tendência que tem vindo a crescer nos últimos meses – ou mesmo anos – que muitos não se apercebem: temos vindo a falar cada vez mais com máquinas, vulgarmente conhecidas como chatbots, ou mesmo só bots. De uma forma simples, chatbots são sistemas de inteligência artificial que interagem com o utilizador através de mensagens, texto ou voz.

Provavelmente já lhe aconteceu: está a navegar no site de uma loja e no canto superior direito aparece uma mensagem a oferecer ajuda na navegação do site, na informação de um produto ou a dar apoio no suporte. Como pode imaginar, não é uma pessoa que está do outro lado do ecrã, mas sim uma máquina que está disponível 24 horas para ajudar os clientes.

Com o aumento da utilização das aplicações de mensagens, os chatbots são cada vez mais utilizados. Muitos destes chatbots estão a ser introduzidos em plataformas já existentes, como o Facebook Messenger, WhatsApp ou Slack.

No caso do Facebook, por exemplo, a expansão do seu serviço Messenger deu às organizações a oportunidade de melhor alcançar a sua audiência através de várias API. Com esta explosão, os chatbots têm-se tornado numa necessidade em muitas indústrias, principalmente aquelas que têm um contacto direto com o público.

De acordo com o Markets Insider, o mercado de chatbot deverá crescer dos 2,6 mil milhões de dólares em 2019 para os 9,4 mil milhões de dólares em 2024, com uma taxa de crescimento anual de 29,7%. As projeções mostram um crescimento ao longo do período previsto, uma vez que os chatbots vão assistir a uma redução dos custos operacionais para as empresas.

Os chatbots podem ser de complexidade baixa ou um pouco mais focados. Se for complexo e contextual, já entramos no campo das assistentes virtuais, explica a Gartner.

No caso dos chatbots com complexidade baixa, referimo-nos a chatbots que fazem perguntas e respostas, têm uma integração simples e o seu domínio é limitado; por outras palavras, o utilizador diz ao bot o que é que deve fazer por si.

No caso dos chatbots mais focados, estes são capazes de ter diálogos um pouco mais complexos, é possível fazer várias integrações e conta com uma abordagem mais alargada. Ou seja, o utilizador diz ao bot que informação precisa ou quer saber.

No caso das assistentes virtuais, estas são, habitualmente, mais complexas do que um simples chatbot. Estas assistentes virtuais vão para lá da simples conversa, colocam questões contextuais e necessitam de uma arquitetura avançada. Por outras palavras, o bot antecipa o que o utilizador precisa e quer.

Mas nem só de conversas se faz a comunicação mediada por computadores; também se faz da análise do mundo. Computer vision é o campo da inteligência artificial que treina computadores para interpretar e perceber o mundo visual. Ao utilizar imagens digitais de câmaras e vídeos, associado a modelos de deep learning, as máquinas conseguem identificar e classificar objetos com aquilo que, de facto, veem.

Durante a pandemia, por exemplo, a tecnologia de computer vision pode ter um papel vital na aplicação do distanciamento social. A tecnologia pode ser utilizada para seguir as pessoas num determinado local ou área para perceber de que maneira é que as normas de segurança estão ou não a ser seguidas. Neste caso, o computador segue cada uma das pessoas que está na imagem e consegue perceber a distância real a que estão uns dos outros, alertando para quando existe algum tipo de infração no distanciamento social.

No retalho, o computer vision, e esta comunicação feita por computador, já tem aplicações práticas. A Amazon, por exemplo, apresentou em 2018 a Amazon Go, uma loja onde os consumidores não têm de esperar em filas para pagar; basta pegar no produto escolhido e levá-lo.

Para que os consumidores possam entrar, escolher o produto e sair sem pagar no momento o mesmo, é preciso muita tecnologia. Primeiro, os utilizadores têm de se registar e ativar o seu smartphone à entrada da loja.

Depois, a loja está repleta de câmaras que seguem os produtos e os utilizadores. Através de tecnologia de computer vision, a câmara percebe que produto foi retirado ou se, por outro lado, foi devolvido à prateleira. Assim, é feito um ‘cesto virtual’ com todos os produtos escolhidos pelo utilizador, quais é que vão ser levados e quais vão ficar na loja.

A rede de câmaras disponível na loja permite à aplicação seguir as pessoas dentro da loja em todos os momentos, assegurando que regista os produtos certos com os clientes certos, sem utilizar reconhecimento facial.

Se o caso do retalho e da Amazon ainda não é comummente utilizado, a manutenção preditiva já é largamente usado por grandes empresas. Numa fábrica, um mau funcionamento de peças ou a quebra total do equipamento leva a que o trabalho seja interrompido. Qualquer empresa que dependa de componentes físicos deve considerar a manutenção das máquinas ou dos equipamentos necessários.

A manutenção preditiva é definida como o processo de usar machine learning e IoT para avaliar quando é necessário fazer a gestão dos ativos. Isto permite que o fabricante otimize a vida útil do equipamento e reduza o tempo que está parado.