Por Rochael Ribeiro Filho*

A utilização eficaz de dados é hoje a maior vantagem competitiva para empresas em diversos setores. Seja no varejo ou na saúde, a capacidade de captar, processar e utilizar informações pessoais permite criar uma experiência mais customizada e relevante. No entanto, lidar com esses dados requer uma abordagem que não só respeite a privacidade e segurança, mas que seja eficiente e precisa. É aqui que entram o encapsulamento de dados e a inteligência artificial (IA) como parceiros na criação de experiências personalizadas de atendimento.

O encapsulamento de dados é um princípio da programação que permite que informações sensíveis sejam mantidas seguras, acessíveis apenas por métodos específicos e protegidas de alterações indevidas. Esse modelo oferece uma camada extra de segurança, organizando os dados de modo que eles possam ser acessados e analisados por sistemas de IA sem comprometer a privacidade do usuário. Para instituições como clínicas e hospitais, onde informações confidenciais de saúde são tratadas, o encapsulamento garante que os dados estejam organizados e prontos para serem utilizados de maneira apropriada e segura.

Transformando dados em experiências personalizadas

A inteligência artificial adiciona uma camada poderosa a essa estrutura, processando grandes volumes de dados encapsulados e transformando-os em insights acionáveis para atendimento personalizado. Esse processo depende de uma base sólida de informações, que organiza e assegura a qualidade e a integridade dos dados capturados ao longo do tempo. Ela é construída por meio da coleta, validação e categorização minuciosa, garantindo que os dados estejam completos e prontos para uso nas análises de IA.

Em um contexto prático, como o de e-commerce, essa fundação permite à IA capturar e analisar preferências e comportamentos anteriores dos consumidores, oferecendo recomendações de produtos mais precisas e relevantes. Em ambientes médicos, a mesma estrutura sustenta análises baseadas em históricos clínicos, permitindo que a IA sugira tratamentos preventivos, exames e até auxilie em diagnósticos, o que melhora a experiência e a segurança dos pacientes. A integração de sistemas de IA em atendimento personalizado se torna, então, um processo estruturado e eficiente, capaz de responder com precisão às necessidades de cada usuário.

A implementação bem-sucedida da IA no atendimento personalizado começa com a construção de uma base sólida das informações. Com essa estrutura em vigor, sistemas de IA são integrados para processar, analisar e responder com precisão aos dados de clientes e pacientes. Ao organizarmos o procedimento em passos, temos um roteiro bem assertivo:

• Organização e estruturação: o primeiro passo envolve encapsular e categorizar os dados para que estejam acessíveis de forma organizada e segura.
• Ferramentas de IA: escolher soluções de IA capazes de interpretar e adaptar-se às interações dos usuários é fundamental. Essas ferramentas analisam padrões de comportamento e contexto, permitindo respostas mais personalizadas, ágeis e relevantes para atender às expectativas dos consumidores.
• Treinamento contínuo da IA: com um processo de aprendizado contínuo, o sistema ajusta suas recomendações e se mantém relevante com base em novas informações. Em alguns casos, esse ajuste ocorre sem a necessidade de um novo treinamento, como na técnica de RAG (Retrieval-Augmented Generation). O modelo acessa um contexto específico de informações para gerar respostas mais precisas e atualizadas, sem alterar a estrutura principal do sistema.
• Feedback e otimização: implementar um processo de feedback é essencial para garantir que as interações personalizadas estejam alinhadas às expectativas dos usuários. As informações obtidas por meio desse feedback não apenas identificam áreas de melhoria, mas também permitem um processo de ajuste fino (fine-tuning), onde o sistema reaprende com base nas interações anteriores.

A combinação de encapsulamento de dados e IA tem o potencial de revolucionar a forma como consumidores e pacientes são atendidos. Com dados protegidos e organizados, a IA consegue criar uma experiência verdadeiramente personalizada, que é ao mesmo tempo segura e eficiente. No final, empresas e instituições que investem em tecnologias que promovem o uso ético e eficiente dos dados não apenas se destacam, mas também estabelecem uma relação de confiança com seus consumidores, gerando fidelidade e valor duradouro.

Rochael Ribeiro Filho é Sales Engineers Manager da InterSystems Brasil