O fracasso não é uma opção, é uma certeza

Por que a IA generativa não é feita para a hospitalidade

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No mundo da tecnologia, algumas inovações desaparecem (não envio um fax há bastante tempo), enquanto outras persistem (ainda pedalo todos os dias). Seria um erro acreditar que nos dias de hoje, no mundo da tecnologia, a IA generativa pertence à categoria das tecnologias persistentes, capazes de substituir todas as outras formas de IA. Um erro grave.

No nosso artigo “Sofismo e IA” (1) publicado em fevereiro de 2024, era nossa previsão que todos os projetos de hotéis baseados exclusivamente em IA generativa iriam falhar. Vamos verificar onde estamos hoje em relação a isso.

Vamos imaginar que você foi nomeado gerente de projetos de IA para uma rede de hotéis e a sua tarefa é implementar a IA para o atendimento ao cliente. Duas opções estão disponíveis: IA conversacional clássica ou IA generativa.

Vamos examinar os pontos fortes e fracos de cada solução.

Primeiro, vamos relembrar a diferença entre inteligência e conhecimento. A inteligência permite compreender, analisar e adaptar-se, enquanto que o conhecimento engloba os fatos e informações adquiridas por meio de aprendizagem. Por outras palavras, a inteligência entende a pergunta, e o conhecimento fornece a resposta. Na IA, ambas são essenciais. No entanto, à medida que a inteligência se torna mais uma mercadoria (Deepseek é apenas o começo), o conhecimento torna-se o verdadeiro ativo desses modelos.

Inteligência vs. Conhecimento

Com a IA clássica, tudo tem de ser projetado do zero: criar um modelo de compreensão (NLU) e estruturar o conhecimento por meio de uma biblioteca ou banco de dados. Isso exige antecipar todas as perguntas e respostas possíveis, o que é um processo longo e caro.

Por outro lado, a IA generativa simplifica tudo. A inteligência já está integrada em modelos como OpenAI, Mistral ou Anthropic. Para o conhecimento, tudo o que é necessário é ingerir dados existentes (web, fichas técnicas, PDFs, etc.) para construir uma base explorável.

Durante uma conferência com profissionais de hospitalidade, perguntei: Qual a IA que vocês escolheriam para um grupo hoteleiro? Resultado: 100% escolheu IA generativa. Vitória fácil? Infelizmente não, isso foi apenas o começo dos problemas deles…

Alucinação, meu amigo

A IA generativa é probabilística e tem uma tendência perturbadora de inventar respostas: isso é conhecido como alucinação. Esses erros têm duas causas principais: falta de dados ou, por outro lado, excesso de informações mal gerenciadas.

A taxa mínima de alucinação é de 20%. Está disposto a correr esse risco? Anunciar chuveiros acessíveis inexistentes, oferecer check-out tardio fictício ou garantir uma piscina aquecida… apenas pelo sol?

Lógica Booleana vs. Lógica Difusa

A IA generativa prevê cada palavra com base na maior probabilidade. Mas a probabilidade não é certeza. Ela se sai bem com consultas gerais (uma receita de panqueca, um plano de marketing), onde respostas aproximadas podem ser ajustadas pelo usuário. Isso é lógica difusa: adaptável, mas não infalível.

A IA conversacional, por outro lado, baseia-se na lógica booleana: verdadeiro/falso, preto/branco. A hospitalidade está cheia de informações booleanas:

  • O check-in é às 15h, não às 14h.
  • A piscina tem 20 metros de comprimento, não 19.
  • O café da manhã é sem glúten.
  • Os chuveiros são acessíveis para cadeiras de rodas.

Resumindo, como uma IA baseada em lógica difusa pode gerenciar uma atividade que exige lógica booleana? É como tentar colocar um círculo num quadrado.

Em seguida, pergunto novamente ao meu público de profissionais. De repente, a IA generativa agora convence apenas 50% dos participantes. O entusiasmo inicial, felizmente, deu lugar a alguma reflexão.

Dados, mais dados, sempre dados

Como mencionei antes, um hotel – e ainda mais um grupo hoteleiro – depende de uma série de informações booleanas. Estimamos que um hotel é caracterizado por cerca de 3.000 pontos de dados:

  • Qual é o “dress code” do restaurante?
  • As janelas podem ser abertas?
  • Qual é a capacidade do cofre?
  • O Wi-Fi cobre a área da praia?
  • O hotel pode fornecer um aquecedor para biberão?

Esses exemplos não foram escolhidos aleatoriamente: são exemplos reais de perguntas, e as respostas simplesmente não existem de forma formalizada. No melhor dos casos, as informações estão armazenadas na mente do funcionário.

Os nossos cálculos mostram que 60% das informações de um hotel não estão documentadas. Repito: não existem.

Então, como pode a melhor IA generativa do mundo responder a uma pergunta para a qual não sabe a resposta?

Dito isto, acho que agora já consegue entender e apreciar porque é que o conhecimento é muito mais importante do que a inteligência.

A Matemática é Impiedosa

Mas porquê tanto alarde sobre a IA generativa? A resposta está na falta de compreensão da matemática básica, especificamente da curva logarítmica.

Esta curva ensina-nos que, no começo, o progresso é rápido e barato. Mas cada melhoria marginal se torna mais complexa e dispendiosa. Por outras palavras, os problemas a serem resolvidos evoluem exponencialmente.

O que parecia simples no início eventualmente se torna num quebra-cabeça intransponível. Como ilustrado pela curva abaixo…

  • No primeiro ano, você consegue fazer com que a sua IA responda a 40% das perguntas. Você acha que é um génio – mais um ano, e tudo estará resolvido.
  • Nos dois anos seguintes, apesar de todos os seus esforços, uma equipa maior e mais gastos, você mal supera os 60%.
  • No quarto ano, você pede orçamentos ainda maiores para conseguir apenas 5-10% a mais… Na verdade, provavelmente você acabou por ser demitido e o projeto foi definitivamente abandonado. É assim que milhões de dólares e anos de trabalho são desperdiçados.


100% dos projetos de hotéis baseados apenas em IA generativa falharam


Faço a pergunta pela terceira e última vez. Agora, finalmente, ninguém quer uma IA generativa para o seu projeto hoteleiro. Em 15 minutos, entenderam o que grandes grupos hoteleiros, apesar dos conselhos das melhores consultorias, não conseguiram entender em mais de dois anos.

E finalmente estão certos. 100% dos projetos de hotéis baseados exclusivamente em IA generativa falharam, seja administrados internamente ou confiados a especialistas pagos a peso de ouro. Por quê? Porque se concentram apenas na inteligência e negligenciam o conhecimento.

A parte mais surpreendente? Eles sabem. Nós dissemos-lhes (e também escrevemos).

Esta lógica também se aplica aos Bots de Voz IA: atrás das demonstrações atraentes, há uma realidade muito menos convincente, onde a maioria das respostas não faz sentido. De qualquer forma, lembre-se de que a melhor maneira de gerenciar uma chamada telefónica é garantir que ninguém precise fazer uma.

Conclusão

De acordo com a NTT Data, entre 70% e 85% dos esforços de implementação de IA generativa não atendem às expectativas. A Forbes relatou que 85% dos modelos de IA falham devido a dados de baixa qualidade ou falta de dados. E o MIT reforçou isso, dizendo que apenas 10% das empresas obtêm benefícios financeiros com suas tecnologias de IA (veja o artigo (2)).

Então, o que precisa fazer? Más notícias: precisa trabalhar. Muito. Sem dor, sem ganho.

Mas deixe-nos ajudá-lo. Lembre-se de que o menu que oferecemos aqui na Quicktext não mudou:

  • Entrada: Uma equipe sólida de (mais de 30) analistas de dados e cientistas de dados para validar, modificar e evoluir o modelo.
  • Prato principal: Conhecimento: Um banco de dados estruturado, como o Q-Data da Quicktext, que inclui 2.600 pontos de dados que estamos constantemente adicionando.
  • Sobremesa: Inteligência: Uma IA híbrida totalmente desenvolvida, como o Q-Brain+, 80% conversacional, 20% generativa.. 

Resultado: 90% das respostas relevantes com menos de 1% de alucinação.

O tempo estimado para você criar tudo isso do zero? Pelo menos 5 anos. Então, talvez seja hora de começar agora.

Ou, se 5 anos parecem ser uma eternidade e você quer se mover mais rápido (3), venha-nos conhecer…


(1) Sofismo e Inteligência Artificial: https://www.quicktext.im/blog/pt-pt/sofisma-e-inteligencia-artificial/

(2) Expanding AI’s impact with organizational learning : https://sloanreview.mit.edu/projects/expanding-ais-impact-with-organizational-learning

(3) Como a Quicktext implantou IA para os 17 Hotéis Medplaya em 3 semanas: https://www.quicktext.im/blog/pt-pt/quicktext-ia-17-hoteis-medplaya-3-semanas/

© Image: Shutterstock 

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