LLM-Driven Sentiment Analysis in Customer Service Dashboards: A Framework for Real-Time Feedback Intelligence

Khonqulova Nilufar Ravshanovna

2026 • Applied AI and Machine Learning Journal

Ficha bibliográfica

Síntese autoral

Proposta de framework de IA

Comentário do Professor Calvete

O estudo apresenta uma arquitetura robusta voltada para a integração de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) em painéis de atendimento ao cliente, com foco na extração automatizada de inteligência de feedback em tempo real. A metodologia emprega técnicas avançadas de processamento de linguagem natural e aprendizado profundo para converter fluxos de dados textuais não estruturados em métricas quantitativas e qualitativas acionáveis, operando sobre pipelines de dados de alta vazão para minimizar a latência entre a manifestação do cliente e a resposta operacional da organização. Para os estudantes, este trabalho serve como um caso exemplar de engenharia de software aplicada à Inteligência Artificial, demonstrando os desafios técnicos de estruturar prompts eficientes, gerenciar alucinações em ambientes de produção e desenhar interfaces de visualização que traduzam saídas probabilísticas em decisões gerenciais confiáveis. A análise crítica do artigo propicia uma compreensão aprofundada sobre a governança de modelos orientados a tarefas específicas, ressaltando a importância de equilibrar a autonomia dos agentes de IA com a previsibilidade exigida em ambientes corporativos de missão crítica.

Aplicabilidade acadêmica

Framework de implementacao