- Como a BMS usa Inteligência Artificial (IA) e agentes inteligentes para aprimorar a experiência do usuário em sua plataforma programática.
- Como os modelos de linguagem grande (LLMs) e os agentes de IA baseados em memória ajudam a reduzir a complexidade das importações de catálogos e do gerenciamento de campanhas.
- Quais tendências da Web 3.5 e da publicidade programática orientada por IA estão moldando o futuro do marketing digital.
Introdução
Trabalhar com tecnologia de ponta e inovação é praticamente o sonho de todo desenvolvedor. À medida que surgem novas estruturas, linguagens e tecnologias emergentes, os entusiastas exploram avidamente maneiras criativas de integrá-las ao seu trabalho diário. Atualmente, há um entusiasmo significativo em torno dos modelos de inteligência artificial (IA), que fizeram avanços notáveis nos últimos anos e estão se tornando cada vez mais essenciais em soluções digitais, incluindo plataformas de publicidade programática.
Na equipe de inovação da BMS, exploramos continuamente maneiras de incorporar novas tecnologias que aprimoram nossos negócios e o desempenho de nossos clientes. Neste artigo, compartilhamos nossa experiência na implementação de agentes de IA para melhorar a experiência do usuário (UX), simplificando os fluxos de trabalho e as interações. Essa adoção gerou resultados altamente positivos e abriu as portas para novas oportunidades.
Por que usar IA em plataformas programáticas?
Um dos principais pilares do processo de inovação é entender como as tecnologias emergentes podem gerar valor. Ao avaliar a IA, percebemos seu potencial para inaugurar uma nova era de UX em plataformas de publicidade digital.
- Web 1.0: os usuários consumiam conteúdo estático.
- Web 2.0: a interação e a criação de conteúdo tornaram-se centrais, fazendo com que a experiência do usuário fosse crucial.
- Web 3.5 (nossa visão): A IA permite interação com linguagem natural, assistência preditiva e automação mais inteligente, reduzindo a dependência de conhecimento técnico.
Em vez de projetar fluxos de trabalho rígidos para cada cenário, os assistentes de IA podem orientar os usuários em tempo real, tornando as interações mais fluidas, orgânicas e intuitivas. Uma vantagem essencial para processos complexos em campanhas de anúncios programáticos.
Reduzindo a complexidade com assistentes de IA
Na plataforma BMS, a importação de catálogos de produtos com milhões de linhas costumava ser um desafio para usuários não técnicos. A configuração dos canais de importação e o diagnóstico de erros de XML geravam muitos tíquetes de suporte.
Para resolver isso, integramos um modelo de linguagem grande (LLM) capaz de analisar o conteúdo do arquivo, detectar inconsistências e validar dados automaticamente. O resultado foi o seguinte:
- Um assistente de IA integrado que lida com as tarefas de forma silenciosa e eficiente.
- Redução da demanda de suporte graças ao diagnóstico automatizado de erros.
- Uma experiência de usuário mais suave na importação de dados e na configuração de campanhas.
Para esse caso de uso, implementamos o AWS Bedrock com o modelo Claude 3 Haiku da Anthropic, com prompts de engenharia cuidadosos e injeção de contexto para garantir resultados confiáveis. Isso reduziu a carga de trabalho da equipe de desenvolvimento e aumentou a satisfação do cliente.
Algo que considero especialmente interessante nessa solução é a ausência de interação direta entre o usuário e o modelo de IA. A comunicação ocorre por meio de uma API da nossa plataforma, que atribui a tarefa de validação ao modelo e aguarda uma resposta em um formato predefinido. Dessa forma, aproveitamos a capacidade do LLM de processar solicitações complexas e retornar informações de forma clara e organizada.
Explorando agentes de IA com memória
Após a primeira fase, exploramos os agentes de IA – invólucros inteligentes especializados em determinadas tarefas, capazes de reter o contexto e interagir com usuários e sistemas.
Surgiu uma oportunidade clara: um assistente de plataforma em tempo real. Embora nossa documentação seja abrangente, muitos usuários tinham dificuldades para encontrar respostas rapidamente. Ao transformar um agente de IA em um "especialista" na documentação da BMS por meio do RAG (Retrieval Augmented Generation), criamos um chatbot capaz de:
- Responder às perguntas dos usuários com conhecimento preciso da plataforma.
- Acesso a métricas de campanha em tempo real por meio de nossas APIs.
- Substituir processos complexos de geração de relatórios por consultas de conversação.
Não demorou muito para pensarmos em novas possibilidades. Se o assistente já podia responder a perguntas sobre a plataforma, por que não permitir que ele interpretasse os dados em tempo real para o usuário? Foi assim que incluímos o acesso do chatbot às nossas APIs de métricas. Agora, quando o usuário pergunta, por exemplo, quanto foi investido em um orçamento de campanha em uma semana, o agente obtém as informações diretamente dos sistemas de métricas e retorna uma resposta atualizada.
Nossa equipe vem refinando e aprimorando essa ferramenta, substituindo processos complexos de geração de relatórios internos para clientes com integração de bots.
Esse novo recurso representa uma evolução moderna dos assistentes de suporte, muito além do ultrapassado "Clippy", e posiciona a BMS como líder em ferramentas de publicidade programática orientadas por IA.
Lições aprendidas e conclusões
A Inteligência Artificial não é mais apenas uma tendência emergente; ela agora é um dos principais impulsionadores da inovação em tecnologia de publicidade (adtech). Na BMS, estamos convencidos de que a integração da IA aos fluxos de trabalho programáticos é o caminho para interações mais eficientes, intuitivas e agradáveis para o usuário.
Ao reduzir a complexidade, automatizar processos repetitivos e permitir a assistência em linguagem natural, a BMS reforça seu compromisso com a inovação e oferece valor duradouro aos clientes. Cada passo adiante com a IA fortalece nossa plataforma, tornando-a mais inteligente, mais escalável e pronta para o futuro da publicidade digital na era da Web 3.5.
Escrito por: Roger Oliveira, Augusto Borelli e Jefferson Ribeiro.
