O aprendizado de máquina (ML) é um tipo de inteligência artificial (IA) que permite que os computadores aprendam a partir de dados e melhorem ao longo do tempo sem serem explicitamente programados. No contact center, o aprendizado de máquina é usado para potencializar recursos como roteamento preditivo, análise de sentimentos, agentes virtuais e previsão.
O aprendizado de máquina identifica padrões no comportamento do cliente, otimiza fluxos de trabalho e faz recomendações que evoluem com mais dados. Ao se adaptar continuamente a novas informações, o aprendizado de máquina ajuda a oferecer experiências mais inteligentes e personalizadas para os clientes.
“A IA conversacional, o aprendizado de máquina e a IA generativa podem gerar melhorias significativas, mas apenas quando aplicados a serviço de objetivos de negócios claramente definidos. Quando você define as métricas de negócios que importam, o papel da IA se torna uma extensão natural de sua estratégia e solução.”
Tim Friebel, Diretor, IA Global e Valor de Inovação, Genesys
O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial (IA) que permite que sistemas de computador aprendam com dados e melhorem ao longo do tempo sem serem especificamente programados. Em vez de seguir regras fixas, os algoritmos de aprendizado de máquina usam padrões em dados históricos para fazer previsões, identificar tendências ou automatizar decisões.
Para as empresas, o aprendizado de máquina impulsiona muitas soluções inteligentes, como chatbots, mecanismos de recomendação, sistemas de detecção de fraudes e análise do comportamento do cliente. Em um contact center, por exemplo, o aprendizado de máquina pode prever por que um cliente está ligando, sugerir a melhor resposta para um agente ou identificar quais clientes provavelmente irão embora.
Quanto mais dados o sistema processa, melhor ele se torna em tomar decisões precisas e rápidas. O aprendizado de máquina pode ser aplicado em vários departamentos para otimizar operações, personalizar experiências do cliente, melhorar a previsão e reduzir custos. Devido a essa escala, o aprendizado de máquina pode ser particularmente útil para grandes empresas.
No entanto, os modelos de aprendizado de máquina devem ser treinados com dados de alta qualidade e monitorados para garantir que continuem sendo precisos, imparciais e estejam alinhados com os objetivos de negócios. Quando usado de forma responsável, o aprendizado de máquina permite que as empresas trabalhem de forma mais inteligente, respondam mais rapidamente e continuem sendo competitivas em um mundo orientado por dados.
