Incorporar IA nos aplicativos
Nesta unidade, você aprenderá sobre a importância das tecnologias de machine learning e IA no processo de inovação e na experiência do cliente.
Machine learning e IA para agregar valor
O machine learning e a IA são ótimos ativos para aprimorar a interação com seus clientes e parceiros. A Tailwind Traders está avaliando esses recursos de aplicativo como uma forma de aprimorar a experiência do usuário e aumentar o valor comercial.
Além de transformar os aplicativos de comércio eletrônico principal em uma arquitetura de microsserviços, a empresa deseja introduzir novas funcionalidades para aprimorar a experiência do cliente. Atualmente, ela não tem nenhuma equipe com habilidades em ciência de dados. Novos profissionais serão contratados, mas enquanto isso a empresa precisa identificar resultados rápidos que possam ajudar a aumentar a competitividade de sua loja online.
A Tailwind Traders está avaliando quatro possibilidades:
- Inserindo um mecanismo de recomendação para aumentar as vendas cruzadas.
- Incluindo um chat de suporte para aprimorar a experiência do usuário quando surgirem problemas.
- Reformulando o mecanismo de pesquisa para reduzir o tempo necessário para os clientes encontrarem produtos.
- Analisando as avaliações de produtos para entender melhor as opiniões dos clientes.
A Tailwind Traders precisa avaliar quais tecnologias do Azure podem ajudar a empresa a iniciar o percurso de enriquecimento de seus aplicativos com machine learning e IA.
Machine learning e IA no Azure
O Azure oferece ferramentas e serviços que podem ajudar as organizações a incorporar machine learning e IA nos aplicativos de maneira mais rápida e com menor custo.
Serviços de IA do Azure
Os Serviços de IA do Azure contêm modelos predefinidos que não exigem conhecimento de machine learning para introduzir funcionalidade de IA em um aplicativo. Os Serviços de IA do Azure abrangem muitas áreas, como visão, fala, linguagem, decisão e pesquisa. Eles são fáceis de usar, de modo que as organizações podem aproveitar a capacidade da IA sem ter conhecimento amplo de aprendizado de máquina.
A Tailwind Traders enxerga um grande potencial nos Serviços de IA do Azure, pois o departamento de ciência de dados da empresa não está totalmente operacional. A empresa está avaliando estes recursos para inovar o aplicativo de comércio eletrônico:
- Personalizador: as organizações podem usar este recurso para saber quais usuários preferem quais produtos e fazer recomendações individuais e ajustadas. Alguns clientes preferem produtos com entrega rápida, enquanto outros preferem produtos em liquidação. O Personalizador usa um tipo de algoritmo de machine learning chamado aprendizado por reforço, que não exige o treinamento de grandes volumes de dados. A Tailwind Traders está interessada no Personalizador, pois ainda não tem esse tipo de dados.
- Análise de Texto: muitos usuários escrevem resenhas sobre os produtos. As organizações podem analisar as resenhas para encontrar clientes que expressam opiniões negativas. Concentrar-se nesses clientes pode reduzir a rotatividade de clientes e aumentar a fidelidade.
- Tradução: resenhas de produtos podem ser uma ferramenta de vendas eficaz, mas são úteis apenas para os clientes que entendem o idioma em que estão escritas. O uso de serviços de tradução em tempo real permitirá que a Tailwind Traders mostre as avaliações de produtos para qualquer usuário, independentemente do idioma nativo dele.
Outros recursos dos Serviços de IA do Azure têm potencial para a Tailwind Traders, mas a empresa decidiu começar pelos três mencionados. O motivo é a taxa positiva entre o aumento potencial do impacto sobre os negócios e o baixo esforço que a introdução deles exigirá.
Mineração de conhecimento e o Azure Cognitive Search
O Azure Cognitive Search ajuda a introduzir mineração de conhecimento e mecanismos de pesquisa flexíveis em aplicativos com pouco esforço de codificação. O serviço pode não apenas indexar grandes quantidades de dados, mas também pode adicionar enriquecimentos para aumentar as informações disponíveis para pesquisa.
Uma das áreas em que o aplicativo da Tailwind Traders precisa ser aprimorado é a pesquisa de produtos. Os clientes passam muito tempo tentando encontrar o produto que estão buscando. Substituir o mecanismo de pesquisa existente pelo Azure Cognitive Search poderá permitir que a empresa exponha controles de pesquisa sofisticados, como faceted navigation (filtros de várias categorias), ajuste de relevância e preenchimento automático.
Os usuários da Internet estão acostumados com mecanismos de pesquisa sofisticados. Portanto, a Tailwind Traders não pode continuar oferecendo a funcionalidade antiga na versão atual da plataforma de comércio eletrônico. Felizmente, o Azure Cognitive Search é oferecido como um conjunto de APIs que permitem a criação rápida de MVPs.
Serviço de Bot do Azure
A próxima área em que as pesquisas apontaram insatisfação dos usuários foi o atendimento ao cliente. A demora para resolução de problemas e linhas telefônicas ocupadas são queixas comuns.
A Tailwind Traders está considerando usar o Serviço de Bot do Azure para implementar um sistema de suporte baseado em chat com o qual os usuários possam resolver os problemas mais rapidamente e com um custo menor. O Serviço de Bot do Azure pode ser implementado em diferentes linguagens, como C#, JavaScript e Python. A variedade de linguagens facilita a localização de desenvolvedores na organização que podem usar uma linguagem de programação conhecida para criar a funcionalidade de chat.
O Serviço de Bot do Azure pode ser implementado em vários canais, mas a empresa está mais interessada em oferecê-lo como um chat baseado na Web para os usuários que visitam o site de comércio eletrônico.
Azure Machine Learning
O Azure Machine Learning facilita o processo de criação de modelos de machine learning personalizados, a implantação deles em produção e o gerenciamento de versões de todos os modelos implantados na organização.
Ele facilita também o trabalho dos cientistas de dados, ajudando-os a compartilhar os resultados do experimento e gerenciar diferentes modelos em escala. O Azure Machine Learning pode refinar modelos com o ajuste de hiperparâmetro e, até mesmo, criar outros com o aprendizado automatizado. Em seguida, ele pode implantar os modelos selecionados em clusters do Kubernetes para oferecer APIs de nível empresarial altamente escalonáveis que podem executar os modelos de machine learning da organização em produção.
A Tailwind Traders está considerando o uso de modelos personalizados para um recomendador de produtos de última geração que seria mais sofisticado do que o recurso de recomendação nos Serviços de IA do Azure. No entanto, esse aprimoramento só será possível quando houver experiência de ciência de dados na organização.
Análise da Tailwind Traders
A Tailwind Traders formula a hipótese de que "Um mecanismo de recomendação aumentará as vendas cruzadas". O ideal é que a Tailwind Traders use o Serviço do Azure Machine Learning para criar um mecanismo de recomendação adaptado às necessidades da organização. No entanto, a empresa não tem experiência com ciência de dados no momento.
Por enquanto, a empresa decide usar o recurso Personalizador dos Serviços de IA do Azure para enriquecer o aplicativo sem precisar de cientistas de dados. Se a hipótese for validada, a equipe de ciência de dados que será contratada poderá desenvolver o protótipo com modelos de machine learning personalizados criados com o Azure. Um exemplo disso está no artigo Criar uma API de Recomendação em tempo real no Azure.
Além disso, a empresa decide validar a hipótese existente de criar um chat de suporte com o Serviço de Bot do Azure e de aprimorar o site de comércio eletrônico com o Azure Cognitive Search. Os dois protótipos podem ser criados com um esforço relativamente baixo, portanto, a Tailwind Traders pode iniciar sua incursão no machine learning e na IA a toda velocidade.