A Amazon Web Services (AWS) anunciou na segunda-feira que está integrando recursos de análise de chamada baseados em aprendizado de máquina (ML) no Amazon Chime SDK, com o objetivo de simplificar o processo de geração de insights de chamadas de áudio em tempo real, transcrições e análises de voz. O SDK do Amazon Chime é um kit de desenvolvimento de software que permite aos desenvolvedores implementar funcionalidades de mensagens, áudio, vídeo e compartilhamento de tela em aplicativos da Web ou móveis.
Com essas atualizações, os desenvolvedores agora podem incorporar análises de voz baseadas em ML em seus aplicativos. De acordo com a AWS, o modelo ML pode detectar e classificar o tom dos participantes, sejam eles expressando um sentimento positivo, neutro ou negativo. Sébastien Stormacq, Principal Developer Advocate da AWS, explicou em uma postagem de blog que a análise de tom de voz emprega ML para deduzir sentimentos analisando em conjunto informações lexicais, linguísticas, acústicas e tonais de sinais de fala.
Stormacq afirmou que os dados das análises de tom de voz de chamada ao vivo podem ser acessados no data lake escolhido pelo desenvolvedor, que pode ser usado para criar painéis personalizados para visualização de dados. A AWS observou uma forte demanda por recursos de análise de chamadas em vários setores, como bancos, serviços financeiros, terceirização de processos de negócios (BPO), setor público, saúde, telecomunicações e seguros. Os insights obtidos da análise de chamadas podem aprimorar as estratégias de vendas, a produtividade dos funcionários e a eficiência geral da empresa.
Além de integrar análises de chamadas ao SDK, a AWS atualizou o AWS Management Console, sua seção centralizada para todos os serviços da AWS, para simplificar o processo de implementação de recursos de análise de chamadas em aplicativos que usam o SDK. A seção Amazon Chime SDK do AWS Management Console agora oferece uma configuração gráfica que permite aos desenvolvedores incorporar análises em aplicativos de áudio, sem a necessidade de experiência em infraestrutura de nuvem, telefonia ou inteligência artificial ou a necessidade de escrever código.
Os desenvolvedores podem selecionar o serviço AWS AI que preferem usar para analisar dados de áudio em tempo real, como análise de voz, Amazon Transcribe ou Amazon Transcribe Call Analytics. Stormacq mencionou que a AWS lida com a integração entre serviços de IA e aplicativos baseados em voz ou telefonia. O console de gerenciamento ajuda os desenvolvedores a especificar para onde desejam direcionar os dados analíticos, seja para um stream do Amazon Kinesis ou um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). As notificações em tempo real da análise de voz podem ser enviadas para uma função baseada em AWS Lambda ou uma fila SQS ou tópico do Amazon Simple Notification Service.
Para visualizar os insights coletados, as empresas devem primeiro entregar as análises a um data lake e, posteriormente, usar um serviço como Amazon QuickSight ou Tableau para criar painéis. Esses painéis podem ser incorporados em aplicativos, wikis e portais ou baixados como painéis pré-criados na forma de modelos do AWS CloudFormation para implantação em uma conta da AWS. A análise de chamadas também pode gerar alertas em tempo real postando eventos no Amazon EventBridge, que pode ser integrado a uma conta da AWS ou a qualquer outro aplicativo de terceiros.
Embora os novos recursos de análise de chamadas não exijam nenhum investimento em infraestrutura, a AWS cobrará das empresas com base em seu uso. O preço é determinado pelo volume de dados de áudio analisados por minuto e pode variar entre os locais do data center. Esses recursos de análise de chamada estão atualmente disponíveis nas regiões Leste dos EUA (N. Virgínia), Ásia-Pacífico (Cingapura) e Europa (Frankfurt).
Além da oferta da AWS, as plataformas low-code e no-code como AppMaster.io, ganharam força nos últimos tempos, transformando a maneira como as empresas desenvolvem e mantêm seus aplicativos. AppMaster, uma plataforma no-code com mais de 60.000 usuários, permite que os profissionais criem aplicativos web, móveis e de back-end por uma fração do custo e do tempo gasto com métodos de desenvolvimento tradicionais. Ao automatizar o processo de desenvolvimento de aplicativos, plataformas como AppMaster aumentam a agilidade em vários setores, como bancos, saúde e seguros.
