Bothub: Saiba como começou o primeiro hub colaborativo de NLP

Mulher usando o Bothub em seu notebook

Trabalhando com chatbots por tanto tempo, percebemos um problema comum: chatbots nem sempre conseguem entender o que os usuários desejam. Inteligência artificial é uma necessidade para alcançar qualquer objetivo neste campo. Por isso, nos motivamos a criar uma plataforma inteligente, capaz de entender vários idiomas e democratizar seu uso.

O Fundo de Inovação da UNICEF nos selecionou para financiar não apenas uma plataforma, mas um novo conceito de Inteligência Artificial Multilingual. Começamos há seis meses e, finalmente, o que já havíamos prototipado tomou forma: o Bothub.

Tudo tem sido feito com grande entusiasmo, pois estamos dando os primeiros passos de um projeto grandioso que pode revolucionar as comunidades de chatbots e inteligência artificial.

Chatbots poliglotas

Desenho de um robô cercado com balões de fala com bandeiras de diversos países

Para alcançar nosso objetivo, precisamos ampliar o número de idiomas suportados na plataforma. Um dos nossos maiores desafios é atingirmos a capacidade de treinar um novo idioma facilmente, tornando a tecnologia de linguagem natural acessível a todos. Afinal, nem todo mundo fala inglês.

Durante o processo de prototipação, havíamos treinado de forma rudimentar o português e tínhamos a certeza que, com um pouco mais de dedicação, o entendimento do idioma estaria perfeito. Porém, dias passaram, códigos foram escritos e o idioma não era bem compreendido em frases mais complexas.

A cada sprint (período de tempo estabelecido para desenvolver determinadas tarefas) sem atingir o objetivo, o ânimo da equipe diminuía.

Vendo que não estávamos progredindo, decidimos ativar nossa rede de contatos e ligamos para um amigo, que é pesquisador em português e professor da maior universidade do nosso estado. Ele nos ajudou muito e fez algumas sessões de mentoria. Depois de entender o problema, montamos uma estratégia e, para compensar o tempo perdido, fomos atrás de um novo membro para a equipe.

Graças ao financiamento da UNICEF, encontramos e pudemos de contratar o Jens, dinamarquês que passou por desafios semelhantes aos que estávamos encontrando.

Com todas as informações em mãos, equipe focada e contatos essenciais, até que enfim, conseguimos treinar a língua portuguesa e ela atingiu um alto nível de precisão.

Enquanto parte da equipe estava tentando resolver o impasse do idioma, outra estava desenvolvendo a UX (experiência do usuário) e a UI (interface do utilizador) do Bothub. A equipe de UX e UI manteve muito contato com usuários reais e, através disso, conseguimos melhorar bastante o produto.

Cada detalhe foi pensado e testado até que, por fim, chegamos à primeira versão do design do Bothub.

O tempo para colocar o produto em contato com o público foi se aproximando e precisávamos modelar uma arquitetura altamente escalável, com um custo acessível. Criamos um modelo de arquitetura usando microsserviços totalmente mensuráveis e facilmente gerenciáveis, por intermédio do Docker (um software que cria contêineres para instalar e escalar aplicações).

Cases reais

Com um português mais preciso, API’s (“ponte” que leva e traz informações, pedidos e respostas de um sistema para o outro), sistema de retaguarda e arquitetura funcional prontos, chegou a hora dos testes. Nosso objetivo era realizar ensaios reais. Então, escolhemos três casos:

Exemplo do Push chatbot do IMIP
Chatbot no site do IMIP

IMIP

O IMIP é um complexo hospitalar que oferece serviços públicos, ambulatoriais e hospitalares. Com diagnóstico, intervenção, centro de medicina, emergências e salas para diferentes terapias.

O obstáculo era aumentar as doações para o hospital e tornar o processo mais dinâmico e automatizado. Para isso, criamos um chatbot que começou a receber doações, realizando transações via cartão de crédito e transferência bancária.

Acer Computers

A Acer Computers é uma das maiores fabricantes de notebooks presentes no Brasil. Durante a black friday de 2017, criamos um chatbot que poderia sugerir o computador mais adequado de acordo com as preferências do consumidor. Os usuários poderiam afirmar: “Quero um notebook para jogar FIFA 2018”, e o sistema reconhecia sua intenção, separava as variáveis e sugeria o melhor computador.

O chatbot apresentou uma taxa de conversão 68% dos leads. Com o sucesso, fechamos um contrato para fixá-lo no site oficial da marca.

SESI Alagoas

O SESI é uma instituição do Sistema FIEA que há mais de 70 anos desenvolve, aprimora e oferece serviços nas áreas de Segurança e Saúde para a Indústria e Educação.

O objetivo da iniciativa era reduzir as solicitações para o call center; desafogá-lo.

Criamos um chatbot que pode responder as perguntas mais comuns e realizar o agendamento das consultas, integrado ao sistema interno do SESI Alagoas.

Próximos passos

Ao final desses primeiros meses, saímos de um protótipo para um MVP (produto mínimo viável) funcional. Agora, o propósito é finalizar, corrigir os bugs e preparar a ferramenta para o lançamento e o desenvolvimento de vários cases de sucesso.

Estamos muito felizes com o progresso e ansiosos pelo que está por vir.

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A Ilhasoft é uma empresa brasileira especialista em aplicações móveis, com clientes ao redor do mundo.
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