A transformação digital e a era cognitiva estão a impulsionar as organizações a reinventar os limites e as barreiras que delimitam as tradicionais indústrias e os setores. Tecnologias como Cognitive Computing, Artificial Intelligence, Robotics, IoT (Internet of Things) e Big Data Analytics permitem agora potenciar a capacidade humana e gerar a informação necessária para agir rapidamente e responder às exigências constantes do mercado.
Como fazemos
A equipa de Cognitive da Softinsa tem vindo a desenvolver soluções para acompanhar os clientes na sua jornada cognitiva, com o objetivo de evoluir os seus sistemas, otimizar e reduzir os custos de operação, explorar métodos mais ágeis de trabalho e a encontrar formas inovadoras de expandir as oportunidades de negócio.
A nossa oferta na área de Cognitive procura ajudar a transformar dados estruturados e não estruturados – linguagem natural, imagens, ficheiros de texto, áudio e vídeo e redes sociais – em informação essencial e com significado, assim como na automação de processos, que apesar de críticos para o negócio correspondem a tarefas sem valor acrescentado.
Permite utilizar tecnologias cognitivas e inteligência artificial para a automação de processos e testes, sem qualquer tipo de alteração ou reengenharia do software que se pretende automatizar, que pode escalar sem ser necessário licenças adicionais e modelos comerciais flexíveis como ‘pay per use’.
Assente nas mais recentes tecnologias cognitivas, tem a capacidade de interagir com os utilizadores como se fosse um humano, sem ser necessário seguir scripts pré-determinados. Está disponível em diversas línguas e interfaces, permitindo a integração com o call center dos nossos clientes ou até mesmo com as redes sociais.
Sistema inteligente de conversação que permite direcionar tickets para o respetivo departamento, sugerir a resolução da incidência com base no histórico ou mesmo resolver o pedido de forma automática.
Modelos de deteção de padrões capazes de identificar as mais pequenas anomalias com base nos insights dos dados recebidos.
Aplicando as mais recentes tecnologias de “machine learning” e do IBM Watson e através da análise dos dados, permite extrair padrões, insights, análises e recomendações essenciais.
Modelos de “machine learning” e previsão de falhas de equipamentos para tornar mais precisa a decisão de quando efetuar a manutenção preventiva.
