Unbabel faz parceria de investigação em Inteligência Artificial
A startup portuguesa Unbabel acaba de ‘abraçar’ um novo projeto de investigação para aprimorar as plataformas de live chat multilingues e, assim, melhorar a experiência e a satisfação dos clientes. Chama-se “MAIA – Multilingual AI Agent Assistants” e visa permitir a criação de novos modelos de assistentes que facilitem a comunicação entre agentes humanos e clientes internacionais nos serviços de contact centers.
A empresa anunciou esta quarta-feira que estabeleceu uma parceria com a Universidade de Carnegie Mellon, o Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Investigação e Desenvolvimento em Lisboa (INESC-ID) e o Instituto de Telecomunicações no âmbito da Inteligência Artificial (IA) para que os profissionais de serviços ao cliente tenham novas ferramentas de produtividade do diálogo e qualidade conversacional.
“O principal objetivo do MAIA é a construção de uma plataforma de suporte a clientes conversacional online (chat) multilingue, onde agentes humanos são assistidos por agentes de IA. Atualmente, para prestar suporte a clientes internacionais recorre-se a agentes humanos que falem diferentes línguas – um recurso escasso e dispendioso”, refere André Martins, vice-presidente da área de Investigação em IA da Unbabel, ao Jornal Económico (JE).
O especialista da Unbabel fala num “produto completamente inovador, no qual o assistente de IA «aumenta» as capacidades do agente humano através de funcionalidades como tradução automática, sugestão de respostas, e monitorização da satisfação do cliente, preservando sempre a empatia humana ao longo da conversa”.
Entre investigadores científicos, engenheiros, gestores e designers de produto e linguistas, a Unbabel alocou uma equipa com cerca de 40 pessoas a este projeto. Ao longo de 36 meses, a procurarão construir um conjunto de várias tecnologias de aprendizagem automática (machine learning) para um atendimento ao cliente online multilingue, que inclui a tradução automática com melhorias que permitem avaliar o contexto da conversa, respostas automáticas e estimativas de qualidade conversacional.
André Martins explica ao JE que os sistemas de tradução automática atuais ainda não conseguem reter informação em memória ao longo da conversa, o que pode comprometer a qualidade da tradução. Logo, os parceiros vão desenvolver novos modelos de tradução automática com redes neuronais capazes de acompanhar melhor essa informação ao longo do discurso.
“A tecnologia atualmente existente para tradução automática traduz documentos frase a frase (isto é, divide documentos em frases e traduz cada frase de forma independente). No entanto, numa conversa entre um agente e um cliente o contexto da conversa é crucial: o agente tem que “lembrar-se” de inúmeros detalhes importantes ao longo da conversa, por exemplo, qual o género do cliente (masculino, feminino, ou outro), qual o registo estilístico que deve ser usado (formal ou informal), qual a intenção do cliente, normalmente mencionada logo no início da conversa (por exemplo, comprar um bilhete de avião? Para que local e para que dia?)…”, exemplifica.
Atualmente, os profissionais de serviço ao cliente que trabalham com a tecnologia da empresa podem utilizar as seguintes línguas: árabe, búlgaro, chinês (simplificado e tradicional), checo, dinamarquês, holandês, finlandês, francês, alemão, grego, hindi, húngaro, indonésio, italiano, japonês, coreano, norueguês, polaco, português de Portugal e do Brasil, romeno, russo, espanhol, sueco, tailandês, turco e vietnamita. Mais serão adicionadas “em breve”, segundo fonte oficial da tecnológica.
