Ferramentas avançadas Toque em Conhecimento digital

© botulinum21 / Adobe Stock

Previous Next

Técnicas de pesquisa inovadoras otimizam o acesso a informações digitais para tomada de decisão

A gerência sênior toma decisões estratégicas com base em informações confiáveis reunidas pela equipe de suporte. Após a grande mudança de equipe, a composição e as habilidades da equipe de suporte são muito diferentes e se enquadram em duas categorias:

1. Especialistas experientes no assunto (PME) que leram e criaram vários relatórios da empresa e têm muitos anos de experiência prática.
2. Os engenheiros milenares e mais jovens que são novos contratados, têm experiência de campo limitada e estão equipados com ferramentas padrão de busca corporativa.

Obviamente, as informações compiladas pelos dois grupos variarão devido à experiência profissional e aos antecedentes. As diferenças nas bases de conhecimento influenciam as ações de tomada de decisão. Com muitas PME seniores já aposentadas, as empresas precisam de uma maneira melhor de reter as informações da empresa e transferir conhecimentos para funcionários menos experientes.

Preservar a propriedade intelectual da empresa através de soluções avançadas
Sistemas e software inovadores podem capturar o conhecimento de PMEs experientes e fornecer acesso a novos engenheiros e equipe de suporte. O processamento de linguagem natural (PNL) é uma tecnologia inovadora que permite a revisão e recuperação de informações digitais não estruturadas de arquivos de texto digitais. Várias indústrias usaram com sucesso consultores virtuais baseados em PNL para auxiliar a equipe na consulta de documentos digitais. [1] Esses métodos se assemelham ao uso das PME para responder a perguntas instantaneamente, com o benefício adicional de estar disponível para toda a equipe simultaneamente. [2,3]

As soluções empresariais de PNL são baseadas no "entendimento" do vocabulário e gramática contextual que os profissionais da indústria usam. Embora o entendimento pareça diferente dentro dos algoritmos, a utilidade prática é semelhante à maneira como o ser humano encontra soluções adequadas para problemas técnicos relacionados a questões operacionais e de segurança. Uma ferramenta PNL bem construída pode:

• Faça a pergunta
• Extrair a intenção da consulta
• Pesquise minuciosamente frases e parágrafos em arquivos digitais históricos
• Retorne informações relevantes para satisfazer a intenção da pergunta.

Essa capacidade vale dezenas de bilhões em indústrias fortemente documentadas e orientadas a processos, como petróleo e gás (O&G). Para muitas empresas de energia, manufatura e O&G, a eficiência operacional é uma alta prioridade; infelizmente, os profissionais da indústria gastam 80% do tempo procurando respostas bloqueadas nas informações da empresa. [4]

Então, por que as soluções de PNL não são amplamente utilizadas pela indústria de O&G? A dificuldade reside em projetar uma ferramenta de PNL que funcione para O&G sem ser muito restrita a um caso de uso único. As grandes empresas de consultoria oferecem ferramentas de busca de informações, mas essas soluções são projetadas para aplicações mais amplas em vários setores. A capacidade resultante da oferta é o menor denominador comum. Para aplicação no setor de O&G, essas ferramentas "em branco" exigem que o cliente forneça um tempo substancial e caro para treinar a ferramenta. Além disso, o valor total possível da ferramenta acabada é diminuído quando os modelos subjacentes não são projetados para O&G.

Por outro lado, o desenvolvimento de uma ferramenta específica para um único aplicativo de O&G é um modelo de negócios difícil. O tamanho do mercado para um caso de uso único é comparativamente pequeno e, consequentemente, limita as oportunidades de investimento. Uma ferramenta eficaz deve ser focada especificamente na indústria de O&G, mas também suficientemente flexível para lidar com diversas aplicações.

© katwijksenieuwe / Adobe Stock A inovação atende às necessidades da indústria de O&G
Uma solução avançada surgiu e está focada nas necessidades dos negócios de O&G. Essa ferramenta teve aplicação comercial bem-sucedida em geologia de exploração para uma grande empresa de petróleo. A mesma ferramenta teve aplicação bem-sucedida em operações e engenharia de refinaria para uma empresa química multinacional. As empresas mais progressistas que adotarem soluções de PNL de ponta obterão vantagens competitivas sob as condições do mercado.

Provando a ferramenta de consultor virtual baseado em PNL. Foram realizados estudos para medir qualitativamente a eficácia do consultor virtual baseado em PNL e compará-lo aos métodos atuais do setor de O&G. Um fórum técnico bem estabelecido, de propriedade dos desenvolvedores de consultores virtuais baseados em PNL, incentivou os usuários a postar perguntas técnicas sobre problemas de upstream e downstream. Da mesma forma, o fórum compilou respostas de especialistas do setor. Os usuários do fórum incluíram operadores, engenheiros e PMEs de todo o mundo (Canadá, China, Alemanha, Índia, Filipinas, Arábia Saudita, Coréia do Sul, Taiwan, Reino Unido e EUA). Em junho de 2018, o consultor virtual baseado em PNL foi adicionado no topo do fórum e agora tem acesso ao conteúdo do fórum para criar as respostas mais precisas para consultas. Para garantir o conhecimento e os recursos adequados que uma grande empresa internacional de O&G teria, 6.000 arquivos de texto digitais não estruturados foram registrados no fórum antes de iniciar o estudo comparativo.

Nos exercícios de prova, as PMEs mostraram pares de perguntas e respostas do consultor virtual baseado em PNL. As PME concluíram que o consultor virtual baseado em PNL era capaz de interpretar e processar as nuances técnicas da informação, como faria um ser humano experiente. Por exemplo, quando perguntado: "Quais são as especificações dos produtos a gasolina?", O consultor virtual da PNL encontrou respostas relevantes para o "espírito motor", um vernáculo predominantemente britânico. Essa associação do espírito motor à gasolina foi inferida pelo sistema a partir de suas próprias pesquisas, como seria feito por uma PME.

Tempo versus precisão
Além de demonstrar benefícios qualitativos, este estudo também investigou o sucesso comparativo das soluções entre o fórum e o consultor virtual baseado em PNL. O sucesso foi medido no tempo necessário para receber e responder a uma pergunta, bem como a precisão das informações recuperadas. A média de tempo para um ser humano responder a uma pergunta do fórum em 1,5 dia. Em muitos casos, alguns usuários navegaram nas postagens anteriores em busca de respostas, porque as informações relevantes foram ocultadas por grandes quantidades de informações irrelevantes.

Em comparação, o consultor virtual baseado em PNL pode recuperar respostas em segundos. A partir de entrevistas com usuários, supõe-se que essa redução drástica no tempo de recebimento de respostas causou um aumento nas consultas de acompanhamento de material periférico e não apenas na reformulação da primeira pergunta. Obter feedback em tempo real levou à curiosidade de aprender mais sobre o assunto, simulando uma conversa informativa com uma PME.

Além de reduzir o tempo para receber informações, o consultor virtual baseado em PNL conseguiu retornar respostas mais precisas do que as fornecidas pelo fórum. O número médio de respostas postadas pelos usuários para uma determinada pergunta no fórum foi de duas em todas as amostras coletadas. No entanto, o número médio de respostas geradas pelo orientador virtual baseado em PNL, com base em todas as informações do fórum, foi 10 em todas as amostras coletadas. Ao retornar várias respostas para cada pergunta, o consultor virtual baseado em PNL demonstrou maior probabilidade de expor controvérsia em questões não resolvidas, informações complementares formando uma resposta mais completa e suposições falsas mantidas pelo usuário.

© Serge Bertasius / Adobe Stock

Exemplo. Quando o consultor virtual baseado em PNL foi questionado: “Qual é a taxa de fluxo manipulada por uma única estação de amarração de boia (SBM)?”), Ele retornou uma resposta relevante para uma instância específica de uma estação SBM. Ele também retornou: "A taxa de fluxo manipulada pelo SBM varia de acordo com o tamanho da tubulação", seguida de uma explicação de como isso ocorre. Essas duas respostas, quando vistas juntas, indicam que existe mais de um projeto para uma estação SBM e que um intervalo deve ser considerado ou um SBM específico deve ser especificado. Sem o consultor virtual baseado em PNL, aumenta a probabilidade de que uma informação de pesquisa de usuário menos experiente encontre um valor único em um documento e termine a pesquisa com informações incompletas ou desinformadas. Ambas são ações problemáticas, contribuem para o uso de soluções erradas e criam uma situação perigosa.

Usuários gerais do consultor virtual baseado em PNL demonstraram satisfação com as respostas geradas. Sempre que um usuário enviava uma pergunta à ferramenta do consultor virtual, era solicitado a opção de postar essa pergunta no fórum geral. A satisfação com a ferramenta foi medida como a probabilidade de um usuário optar por não postar sua pergunta no fórum geral. É possível que os usuários tenham outros motivos para não postar suas perguntas. As instâncias de eleição para postar no fórum geralmente foram de quase 1 em 20 em todas as amostras coletadas, levando a uma taxa de satisfação de aproximadamente 95%.

Reter o conhecimento corporativo
As empresas de O&G possuem uma riqueza de dados e conhecimentos digitais. Infelizmente, à medida que as PME experientes se aposentam, a nova equipe técnica precisará de ferramentas avançadas para coletar informações valiosas. Os consultores virtuais baseados em NPL podem ser treinados para entender os detalhes do setor de O&G. Esses métodos podem revisar documentos digitais com eficiência e fornecer informações de alta qualidade para a tomada de decisões. Com ferramentas melhores, a equipe menos experiente ganha mais conhecimento e é produtiva.

O consultor virtual baseado em PNL está disponível para servir como consultor pessoal virtual para equipes técnicas em todo o setor de O&G e para fornecer conselhos em tempo real com base no entendimento de seus próprios dados.

[1] Bogdanov, V., “8 Casos instigantes de PNL e uso de mineração de texto em empresas, 15 de fevereiro de 2019.

[2] Meyers, Kate, Brown e Meyers, “As companhias de seguros usam a tecnologia da PNL para analisar texto e reduzir fraudes”, 19 de março de 2014.

[3] Chickowski, E., TechTarget, “5 exemplos de análise aumentada na empresa”, 20 de agosto de 2019.

[4] Larsen, Å. H., discurso principal do CIO da Equinor, Grupo de estudos sobre transformação digital da Society of Petroleum Engineers, Congresso anual de transformação digital, 10 de maio de 2019, Houston, Texas.

Alec Walker é o CEO e co-fundador da empresa de inteligência artificial DelfinSia em Houston, Texas. Possui MBA pela Stanford Graduate School of Business e bacharelado em engenharia química pela Rice University. Walker liderou projetos de transformação digital e empreendedorismo interno para várias organizações líderes, incluindo Intel, Inditex, AECOM e GM. Ele trabalhou na Shell como engenheiro de serviço técnico no grupo de refino de hidrocarbonetos, gerente de produto de software de ferramentas tecnológicas e engenheiro de reservatório de O&G não convencional.