Na era da inteligência artificial (IA), utilizar dados contextuais em aplicações de IA gerativa é considerado uma grande mudança feita pela maioria das organizações em diferentes setores.
Ao contrário do uso de um conjunto de dados tradicional, que geralmente envolve demonstrar um número controlado de exemplos específicos que fornecem uma base sólida para treinar a IA a realizar tarefas complexas com um alto grau de personalização e precisão, os dados contextuais fornecem uma plataforma mais rica e contextualizada para treinar a IA a realizar tarefas complexas com mais personalização e credenciais.
Transformar dados contextuais em interações de IA
No contexto da inteligência artificial geral, com a capacidade da IA de imitar a linguagem humana já amplamente alcançada, o papel dos dados foi reinventado. Para treinar modelos de IA com uma base sólida, conjuntos de dados substanciais consistindo em diálogos ou cenários específicos de conversação têm sido cruciais para evitar qualquer falha ou falha de comunicação da IA em sua eficiência.
Hoje, esses modelos avançados tornaram possível aprender a partir de dados abundantes e ricos em contexto, assim como os processos de aprendizagem humanos ao ler literatura ou ter experiências. Com a ajuda de instruções e comandos em linguagem natural, as empresas agora são capazes de tornar suas IA mais versáteis, sem a necessidade de muitos exemplos para treinamento.
Essa abordagem não apenas encurta o processo de treinamento, mas também aprimora as habilidades da IA, permitindo que ela faça ajustes durante a operação, tornando-a mais eficaz em uso prático.
Uma IA, por exemplo, equipada com informações contextuais, pode facilmente ser aplicada a tarefas como atendimento ao cliente, transações financeiras e sugestão de opções personalizadas sem a necessidade de ser ensinada repetidamente.
As importantes camadas de dados contextuais
Adquirir a capacidade de ler e utilizar dados contextuais é fundamental para determinar o sucesso dos sistemas de IA gerativa. Começando com instruções que são essenciais para realizar operações de IA, a pirâmide de necessidades dos dados contextuais é projetada com base na hierarquia de necessidades de Maslow.
Algumas dessas necessidades incluem diretrizes, descrições de fluxo de processo e métodos de coleta de dados, abrangendo todas as etapas necessárias. A camada fundamental e sólida dos sistemas de IA leva a um desempenho confiável das tarefas atribuídas.
Quem somos? Essa é uma pergunta que tem intrigado filósofos, cientistas e pensadores ao longo da história. A busca por entender a natureza de nossa existência é uma busca interminável que moldou a civilização humana e impactou nossa percepção do mundo ao nosso redor.
A camada seguinte é aquela que fornece conhecimento específico sobre o negócio ou a indústria, incluindo a documentação do produto, políticas e perguntas frequentes. Esses dados específicos alimentam os sistemas de IA da empresa, permitindo que eles forneçam respostas pertinentes com base nos produtos da empresa e nas experiências dos clientes.
Os sistemas de IA dão um salto quando têm acesso a uma base de dados abrangente do cliente, conhecida como Customer 360, que inclui informações como histórico de interações e preferências pessoais, possibilitando sessões personalizadas e envolventes.
Fortalecendo o uso de IA com dados contextuais e dados atuais
No topo da hierarquia, os sistemas de IA podem utilizar informações de contexto, como notícias e eventos atuais, para dar às interações um grau de engajamento e qualidade humanas.
Algumas das tecnologias de IA mais utilizadas podem ser observadas em acontecimentos diários, como atualizações de notícias e referências à cultura popular, que são usadas para fins comuns de chatbots.
Para as empresas, a capacidade de infundir contexto nas aplicações de IA é uma vantagem competitiva distinta. Isso não apenas melhora a eficácia e a eficiência dos serviços liderados por IA, mas também aumenta a satisfação do cliente, apresentando informações e comunicações relevantes, fáceis e interessantes.
Além disso, os sistemas de IA podem ser rapidamente moldados para se adaptarem a novas informações ou atualizações de contexto. Isso permite ajustes rápidos e cruciais em relação à situação do mercado e às tendências dos clientes.
À medida que a consciência sobre a IA gerativa continua a aumentar, a cultura de IA para empresas está cada vez mais relacionada à coleta e utilização de dados contextuais. Isso não apenas torna mais difícil para os veículos de IA tomarem decisões precisas, mas também os torna um pouco mais capazes de entender e interagir, assim como os humanos. Essa atenção explícita aos dados contextuais tem o efeito de alterar a arquitetura das empresas, à medida que elas utilizam a IA como uma de suas principais ferramentas na era digital.