O futuro da IA de conversação: principais tendências e previsões para 2024

A inteligência artificial (IA) conversacional teve um rápido avanço nos últimos anos, com chatbots e assistentes de voz como Siri e Alexa se tornando comuns. Como a tecnologia de processamento de linguagem natural continua a evoluir, podemos esperar aplicações ainda mais capazes e úteis de IA conversacional nos próximos anos. Aqui, exploramos algumas das principais tendências que provavelmente serão observadas nesse espaço em 2024 e nos anos seguintes.

Melhorias exponenciais nos recursos de IA subjacentes

Um dos fatores mais importantes que impulsionam o progresso da IA de conversação é o aprimoramento exponencial dos algoritmos subjacentes de aprendizagem profunda usados para analisar, entender e gerar linguagem natural. De acordo com as tendências descritas na Lei dos Retornos Acelerados do especialista em IA Ray Kurzweil, os principais recursos de IA tendem a dobrar de potência e sofisticação a cada 12 a 18 meses. Isso significa que, até 2024, os principais algoritmos de processamento de linguagem natural e as redes neurais que alimentam os agentes de conversação poderão ser de 4 a 16 vezes mais sofisticados do que os modelos atuais.

À medida que esses recursos fundamentais de IA se tornarem mais poderosos, eles permitirão que os agentes de conversação lidem com diálogos muito mais complexos, abrangendo uma variedade maior de tópicos. Eles também se tornarão muito melhores em responder adequadamente às dicas contextuais e em exibir recursos de conversação mais semelhantes aos humanos, como empatia e humor. As expectativas dos consumidores quanto à inteligência e à utilidade da IA conversacional provavelmente serão superadas com frequência.

Avanços na IA de conversação multilíngue

Outra tendência importante será o rápido avanço no suporte a experiências de conversação multilíngues. À medida que as empresas continuam expandindo seus produtos de IA conversacional para mercados globais e para várias regiões de um país, a capacidade de lidar tranquilamente com interações que abrangem vários idiomas torna-se fundamental. Os avanços da IA relacionados à detecção de idiomas, à tradução em tempo real e à transferência de aprendizado em idiomas de alto recurso, como o inglês, bem como em idiomas de baixo recurso, ajudarão a atender a uma demografia mais ampla. Por exemplo, os recursos de IA generativa da Gupshup já estão solucionando traduções de idiomas em movimento, ajudando as marcas a traduzir modelos do inglês para hindi, espanhol, português ou qualquer outro idioma.

Avanços na IA de conversação multimodal

Uma tendência emergente é a integração de várias modalidades, como voz, visão, gestos e rastreamento do olhar, para possibilitar experiências de conversação mais imersivas e com várias voltas com agentes de IA. Com o acréscimo de elementos como o reconhecimento de emoções e sentimentos por meio da visão computacional, a IA conversacional pode se tornar perceptiva de sinais não verbais e subtextos sutis nas conversas. Isso pode permitir um diálogo muito mais natural, contextual e significativo entre os usuários humanos e os assistentes de IA.

Por exemplo, os assistentes de IA com entradas multimodais podem parecer mais empáticos em conversas bidirecionais com humanos. À medida que a fala subjacente, a visão e a IA do sensor se aceleram ainda mais, espere que misturas mais ricas de modalidades aprimorem significativamente as interfaces de conversação até 2024.

IA de conversação para empresas e domínios especializados

Além dos aplicativos para consumidores, a IA conversacional também tem um enorme potencial para remodelar os fluxos de trabalho e gerar ganhos de eficiência e produtividade em empresas e domínios profissionais especializados. Agentes inteligentes de conversação integrados a redes corporativas podem ajudar a automatizar tarefas rotineiras. Assistentes de IA projetados especificamente para bancárioA Gupshup, por exemplo, permite que as empresas de tecnologia da informação e comunicação, varejo, saúde, atendimento ao cliente e outras verticais, possam permitir compromissos mais tranquilos e garantir a recuperação precisa de informações específicas do domínio. A família de modelos de linguagem grande (LLMs) da Gupshup – ACE LLM oferece chatbots ajustados, específicos para empresas e domínios, para várias funções, como marketing, comércio e suporte, e para setores como varejo, BFSI, viagens etc.

Com a ajuda de técnicas como a aprendizagem por transferência – em que os modelos treinados em conjuntos de dados muito grandes são ajustados para aplicações especializadas – os modelos de IA conversacional específicos de um domínio continuarão a melhorar a compreensão da terminologia de nicho, dos formatos de dados e das intenções do usuário em diferentes setores e campos. Os avanços na segurança e na privacidade dos dados também incentivarão a adoção em larga escala da IA conversacional em toda a empresa.

A democratização do desenvolvimento da IA de conversação

Atualmente, o desenvolvimento de IA conversacional de nível empresarial requer um conhecimento significativo em ciência de dados e engenharia. Mas você pode esperar mais democratização nesse espaço a partir de baixo código/nenhum código plataformas de desenvolvimento de IA, bem como estruturas de IA conversacional de código aberto. Essas ferramentas permitirão que especialistas em domínios não técnicos criem agentes de conversação relativamente sofisticados, adaptados às suas necessidades comerciais, sem necessidade de programação intensiva.

Com ferramentas acessíveis para anotar dados de treinamento, configurar modelos de linguagem natural, projetar fluxos de diálogo e integrar fontes de dados e fluxos de trabalho, especialistas de domínio, como médicos, representantes de suporte ao cliente e outros, podem assumir maior responsabilidade pela criação e otimização da IA conversacional para automatizar tarefas de rotina. Isso expandirá muito a aplicação prática da IA conversacional em muitos setores verticais.

Desafios contínuos com transparência e preconceito

À medida que a IA conversacional continua a avançar, haverá um escrutínio público contínuo sobre desafios como falta de transparência, parcialidade, injustiça e questões relacionadas à privacidade e ao consentimento. Mais pesquisas, governança e avaliação contínua do desempenho no mundo real serão essenciais para a IA conversacional. Particularmente, para que a IA generativa em escala empresarial seja bem-sucedida, não basta apenas ter um resultado de alta qualidade. Igualmente importante é garantir a confiabilidade, a responsabilidade e a controlabilidade do sistema. As empresas precisam adotar medidas para lidar com possíveis problemas de parcialidade, imprecisões factuais, textos irrelevantes e adesão a normas e padrões de conformidade. A criação de proteções contra o comportamento antiético da IA e, ao mesmo tempo, a produção de resultados úteis e adequados ao tema representam um grande desafio que as organizações devem enfrentar para a implementação no mundo real.

A próxima fronteira: Agentes de conversação com IA criativa

No futuro, os avanços em áreas como redes transformadoras, aprendizagem por reforço, meta-aprendizagem e IA multimodal abrirão o caminho para a próxima fronteira – agentes de IA de conversação criativa. Sistemas dotados de imaginação, inteligência emocional e até mesmo formas rudimentares de autoconsciência poderão envolver os seres humanos em discussões profundas sobre filosofia, arte e a condição humana.

Embora essas aplicações futurísticas possam estar mais distantes do que 2024, a pesquisa e os experimentos ativos em domínios como inteligência de sentimentos, QI social, amplificação da criatividade, representação do conhecimento e raciocínio de senso comum colocarão as engrenagens em movimento para entidades de conversação projetadas que podem formar conexões mais profundas com os seres humanos. O futuro não muito distante promete uma rica paleta de conversas inteligentes, inspiradoras e agradáveis com nossos próprios companheiros de IA.

Conclusão

Desde melhorias rápidas no processamento de linguagem natural até a proliferação de assistentes de voz e avanços no reconhecimento de emoções, a IA conversacional está pronta para muitos saltos tecnológicos em 2024 e nos anos seguintes. À medida que a IA de suporte se torna exponencialmente mais sofisticada, podemos esperar agentes de conversação mais capazes, versáteis e especializados em ambientes corporativos e de consumo. Mas a governança responsável e as considerações éticas serão fundamentais à medida que esses sistemas de IA continuarem a permear os aspectos essenciais da interação humano-computador e da tomada de decisões. No entanto, de modo geral, o futuro continua brilhante para esse campo que está surgindo rapidamente na interseção da linguagem e da inteligência.