Lidando com o caso de uso específico do banco, a Artefact realizou uma análise de clusters, permitindo que os usuários segmentassem grupos de clientes distintos. A análise se concentrou em um subconjunto selecionado de clientes, definindo perfis típicos (personas) por meio da IA generativa. Essas personas poderiam, então, ser consultadas sobre suas preferências pessoais e hábitos de consumo.
“O estúdio IBM watsonx.ai nos permitiu implementar toda a solução, do back-end ao front-end, em apenas um mês, com uma pequena equipe. As ferramentas da IBM são extremamente funcionais, fáceis de implementar e usar — uma base sólida para o rápido desenvolvimento de soluções de IA", afirma Jérémie Cornet-Vuckovic.
A Artefact destaca dois aspectos fundamentais da oferta do IBM watsonx.ai:
• Uma ampla gama de tecnologias, abrangendo as principais tecnologias de código aberto, permitindo que as equipes de desenvolvimento aproveitem essas ferramentas para acelerar o projeto.
• Recursos robustos de segurança e proteção de dados, permitindo a implementação e o treinamento de IA no local — um elemento crítico para setores como finanças, seguros e setor público.
A Artefact usou dados anonimizados de clientes para o desenvolvimento de aplicações, com atenção meticulosa para entender e elucidar as respostas geradas pela IA generativa. "Cada informação fornecida pode ser explicada na aplicação", confirma Jérémie Cornet-Vuckovic. "É crucial ser capaz de confiar nos dados fornecidos pela IA, sem os quais nenhum benefício poderia ser obtido para a empresa."