A Amazon, gigante do e-commerce, anunciou nesta segunda-feira (14) que irá aderir à inteligência artificial (IA) na experiência de avaliações de clientes. Segundo um artigo publicado por Vaughn Schermerhorn, Diretor de Compras Comunitárias da Amazon, a empresa introduziu destaques de avaliações de clientes gerados por IA.
Desse modo, o objetivo é ajudar os clientes a entenderem temas em comuns nas avaliações. Portanto, a Amazon está utilizando IA generativa para organizar os comentários dos clientes. A nova funcionalidade oferece um breve parágrafo na página de detalhes do produto, destacando características, e sentimentos dos clientes frequentemente mencionados nas avaliações.
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“Deseja determinar rapidamente o que outros clientes estão dizendo sobre um produto antes de ler as avaliações? O novo recurso alimentado por IA fornece um parágrafo curto na página de detalhes do produto que destaca os recursos do produto e o sentimento do cliente frequentemente mencionados em análises escritas para ajudar os clientes a determinar rapidamente se um produto é adequado para eles”, escreve Schermerhon.
Expansão e autenticidade
Atualmente, essa funcionalidade de destaque de avaliação gerada por IA está disponível para um subconjunto nos EUA, e para diversas seleção de produtos. A Amazon diz ainda que, com base no feedback dos clientes, pode expandir essa funcionalidade nos próximos meses.
Além disso, a Amazon também diz que irá usar aprendizado de máquina, e ferramentas de detecção de fraudes, para impedir avaliações falsas em produtos da loja. A ferramenta avaliará a autenticidade do feedbeck com base em atividades da conta. Isso inclui relações com outras contas, atividade de login, histórico de revisões e outras indicações de comportamento incomum.
“Aceitamos avaliações autênticas, sejam elas positivas ou negativas, mas proibimos estritamente avaliações falsas que intencionalmente enganam os clientes ao fornecer informações que não sejam imparciais, autênticas ou destinadas a esse produto ou serviço. Continuamos a investir recursos significativos para interromper proativamente avaliações falsas. Isso inclui modelos de aprendizado de máquina que analisam milhares de pontos de dados para detectar riscos”, finaliza.
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