Introdução a chatbots

"Chatbot" é um termo genérico para qualquer software que simule a conversa humana em interações com usuários. Chatbots podem ser encontrados em sites, aplicativos, mídias sociais e dispositivos inteligentes. Esses elementos executam tarefas como suporte ao cliente, navegação de software e assistência pessoal, por exemplo, lembrar de listas de compras ou enviar alertas e lembretes.

Neste artigo, serão abordados os seguintes tópicos:

• Termos, definições e casos de uso comuns relacionados a chatbots
• Diferenças entre chatbots, chatbots de IA, copilotos e muito mais
• Benefícios e riscos da adoção de chatbots de IA
• Dicas sobre a implementação de um chatbot

De maneira geral, chatbots pertencem a uma dessas duas categorias principais: chatbots baseados em regras e chatbots de IA.

O que é um chatbot baseado em regras?

Chatbots baseados em regras comunicam-se usando um conjunto de regras programadas pelo designer do bot. Essas regras geralmente se baseiam no reconhecimento de palavras-chave nas entradas do usuário e sua referência a uma resposta específica, um método conhecido como correspondência de padrões.

Um dos primeiros chatbots foi um bot baseado em regras chamado ELIZA, criado em 1966 no MIT. O ELIZA usava correspondência de padrões para acionar respostas pré-programadas para simular um psicoterapeuta.

Embora os chatbots de correspondência de padrões possam fornecer respostas roteirizadas como uma conversa, eles não entendem a linguagem humana e não conseguem interpretar contextos, intenções ou variações nas entradas que não correspondam aos padrões programados.

Entretanto, ainda assim, são ferramentas úteis para tarefas simples com entradas de usuários limitadas e previsíveis, como o auxílio a um cliente para registrar um ticket ou o direcionamento em um atendimento eletrônico. Essas limitações também os tornam mais rápidos e e seu desenvolvimento e implementação são menos dispendiosos comparados aos chatbots de IA.

O que é um chatbot de IA?

Chatbots de IA modernos como Siri, Alexa e ChatGPT são desenvolvidos com tecnologia de inteligência artificial (IA) que permite que eles entendam, processem e respondam à linguagem humana de maneira significativa e natural.

Usando ferramentas como Machine Learning (ML), processamento de linguagem natural (NLP), grandes modelos de linguagens (LLMs) e aprendizagem profunda (deep learning), os chatbots baseados em IA podem entender entradas de usuários complexas e gerar respostas diferenciadas e não roteirizadas para oferecer uma experiência conversacional mais avançada e fluida.

Alguns chatbots de IA também podem aprender continuamente com as interações anteriores com usuários, otimizando seus modelos de linguagem para prever e reagir com mais precisão a uma gama cada vez maior de entradas.

Ao contrário dos chatbots de correspondência de padrões, os chatbots conversacionais de IA são capazes de entender o contexto. Isso significa que podem usar a compreensão da linguagem natural (NLU) para interpretar entradas de usuários mais abertas e levar em conta variáveis como erros de digitação ou problemas de tradução.

Os chatbots de IA são ideais para tarefas com alto grau de variabilidade e personalização das interações, como em ambientes dinâmicos de atendimento ao cliente e copilotos de IA.

Chatbots vs. agentes de IA vs. copilotos – qual é a diferença?

Como mencionado anteriormente, "chatbot" é um termo genérico para qualquer programa desenvolvido para simular conversações similares às humanas. Esse termo pode se referir a bots básicos de correspondência de padrões, chatbots conversacionais de IA e subtipos mais especializados de chatbots de IA, como copilotos e agentes de IA.

Embora esses termos estejam fortemente relacionados, há diferenças importantes – ainda que sutis – em seus recursos e propósitos.

O que é um agente de IA?

Chatbots normalmente se comunicam por texto, como mensagens ou e-mails. Agentes de IA, também frequentemente chamados de agentes virtuais ou assistentes virtuais, não têm essa limitação.

Agentes de IA podem fornecer tanto respostas conversacionais interativas por voz quanto por texto. São normalmente usados em call centers como ponto único de contato para suporte ao cliente e assistência técnica.

O que é um copiloto?

Copilotos de IA são uma evolução da programação de chatbots de IA e têm recursos especializados para oferecer orientações baseadas em tarefas. Enquanto os agentes de IA ou assistentes digitais podem fornecer informações ou recursos personalizados aos usuários, os copilotos podem ajudá-los a navegar por softwares complexos ou a realizar tarefas.

Ao contrário de chatbots mais básicos, os copilotos podem operar o software ou o aplicativo ao qual estão integrados em nome do usuário, o que quer dizer qualquer coisa, desde escrever e-mails e criar imagens até analisar dados e gerar relatórios.

Como funcionam os chatbots?

A maneira como um chatbot funciona varia muito, dependendo do tipo de bot. Chatbots baseados em regras, como vimos, dispõem de um número definido de respostas ou ações pré-programadas.

Digamos que um usuário digite "preciso redefinir minha senha" em um chat de suporte. O bot analisa a entrada e busca palavras conhecidas – neste caso, "redefinir" e "senha". O chatbot, então, referencia essas palavras-chave à resposta relevante em seu banco de dados para acionar uma resposta. Se não conseguir encontrar uma palavra-chave, o chatbot pedirá ao usuário para reformular sua pergunta ou passará o pedido para um agente humano.

A maneira como os chatbots conversacionais de IA funcionam é consideravelmente mais complexa do que a árvore de decisão dos bots baseados em regras.

Principais processos do funcionamento de chatbots de IA

Embora chatbots de IA forneçam aos usuários respostas instantâneas, há muitos processos críticos interconectados acontecendo nos bastidores:

• Interpretação de entradas: em primeiro lugar, a IA do bot interpreta a entrada do usuário na forma de texto ou fala, convertendo entradas faladas em texto com o uso de tecnologia de reconhecimento de fala.
• NLP, NLU e aprendizagem profunda (deep learning): a IA utiliza o NLP para dividir e analisar o texto e, em seguida, o NLU para entender o contexto e a intenção por trás dele. A aprendizagem profunda (deep learning) ajuda a IA a interpretar possíveis nuances, ambiguidades e usos contextuais de palavras na entrada.
• Gestão de diálogos: determina o fluxo da conversação com base em intenção, contexto e recursos do sistema. Esse processo guia a interação e consulta o banco de dados ou executa ações, se necessário, para obter respostas mais precisas e relevantes.
• Geração de respostas: a IA, então, fornece a resposta mais adequada para a pergunta do usuário, escolhendo uma resposta em um conjunto de opções predefinidas ou usando ML para gerar uma nova resposta na hora.
• Aprendizagem contínua e adaptação: por meio de ML, o sistema da IA do chatbot se aprimora continuamente, aprendendo com cada conversa e melhorando sua capacidade de prever e responder a solicitações distintas.
• Loop de feedbacks: A incorporação de feedbacks de usuários ao sistema permite recalibrar seus modelos conversacionais e refinar ainda mais seu desempenho e precisão em interações futuras.

Quais são os benefícios de um chatbot?

A capacidade de um chatbot de IA processar entradas em linguagem natural e fornecer serviços autônomos personalizados pode gerar benefícios significativos a consumidores e empresas.

Entretanto, como com qualquer ferramenta, precisa ser utilizado corretamente para ser possível colher todos os seus benefícios. Chatbots funcionam melhor quando criados com LLMs treinados com dados de alta qualidade, com um propósito claramente definido e funcionalidades para atender às necessidades do usuário.

Benefícios de chatbots para os consumidores

• Pessoas que buscam o suporte ao cliente para fazer perguntas e reclamações ou resolver problemas urgentes não querem esperar horas ou dias por uma resposta. Os chatbots podem administrar grandes volumes de interações simultâneas, reduzindo o tempo de espera com respostas imediatas.
• Ao oferecer suporte global 24x7 combinado com recursos de múltiplos idiomas, os chatbots podem ajudar os usuários a obter os serviços ou informações de que precisam a qualquer momento, em qualquer lugar.
• Os chatbots de IA têm a capacidade de analisar dados e preferências do usuário para fornecer serviços personalizados incluindo qualquer coisa, desde recomendações sobre tênis de corrida até treinamento personalizado com um treinador virtual.
• A ampla gama de métodos de comunicação e estilos de interação de um chatbot pode oferecer melhores opções de acessibilidade para usuários com deficiências ou para quem tem dificuldade de usar uma interface web padrão.

Benefícios dos chatbots para as empresas

• As empresas podem usar chatbots para otimizar suas operações por meio de automação de workflows de aprovação, solicitações de ausências e outros processos internos.
• Ao transferir os problemas e perguntas mais comuns do atendimento ao cliente para agentes de IA, os agentes humanos podem ajudar os clientes com as questões mais complexas que exigem maior comprometimento de tempo.
• Os chatbots podem ajudar a impulsionar as taxas de conversão com respostas a perguntas sobre produtos ou serviços que levam o cliente a concretizar uma compra.
• A disponibilidade ininterrupta de chatbots de cuidar das interações com clientes elimina a necessidade de alocar horas extras onerosas de trabalho à equipe.

Desafios e riscos dos chatbots

Embora haja muitos benefícios no uso de chatbots, a tecnologia tem suas limitações. Além disso, é importante ter um entendimento claro dos desafios e riscos potenciais envolvidos no desenvolvimento, treinamento e uso de um chatbot de IA.

Dados

O modelo de IA de um chatbot é tão bom quanto os dados usados em seu treinamento. A qualidade dos conjuntos de dados utilizados para o treinamento define a qualidade dos resultados de um bot e determina o comportamento do modelo.

A má qualidade dos dados limita seriamente o desempenho e as funcionalidades de um chatbot. Dados de treinamento incompletos ou imprecisos também aumentam os riscos de "alucinações da IA", que ocorrem quando um chatbot dá respostas incorretas ou sem sentido às perguntas do usuário.

Treinamento

A capacidade de um chatbot baseado em IA de aprimoramento contínuo e aprendizado com cada interação pode ser um argumento de venda muito atraente. Contudo, o processo de treinamento constante exige recursos dedicados consideráveis, como Machine Learning avançado, monitoramento frequente do desempenho e atualizações dos dados de treinamento.

Segurança

Embora uma empresa possa considerar os recursos de chatbots baseados em regras muito limitados, a opção por chatbots de IA generativa ou copilotos mais poderosos pode também aumentar os riscos de possíveis problemas de segurança e dificuldades de compliance.

Uma das principais preocupações de segurança é o vazamento de dados – quando dados que foram usados para treinar um LLM incluem, de maneira não intencional, informações extras potencialmente confidenciais – o que pode levar um bot a expor informações privadas de uma empresa ou de seus clientes acidentalmente.

Casos de uso comuns de chatbots

Chatbots de IA estão transformando interações e processos para consumidores e empresas em diversas plataformas e setores. Além de fornecer serviços personalizados e suporte 24x7, os chatbots também são usados para automatizar tarefas, como agendamento de compromissos, registro de incidentes e geração de legendas.

Outros casos de uso relevantes incluem:

E-commerce: oferta de recomendações personalizadas ao cliente, otimização de processos de compras e retomada de engajamento de clientes com carrinhos abandonados.

Saúde: assistência a pacientes para encontrarem provedores de serviços de saúde, além de agendamento de exames, lembretes de horário de medicamentos e alertas de consultas futuras.

Educação: suporte a estudantes tanto em sala de aula, com monitoramento personalizado e auxílio em estudos, como fora dela, por meio de assistência a inscrições com informações sobre disponibilidade e requisitos de cursos.

Bancos: ajuda a usuários para rastreamento de despesas, configuração de pagamentos automáticos e fornecimento de orientações financeiras inteligentes com base nos padrões de gastos do usuário, histórico de transações e metas financeiras.

Produção: automação de processos da cadeia de suprimentos, além de programação de manutenções, monitoramento de equipamentos e interfaces com outros dispositivos industriais de IoT.

RH: orientações a novos colaboradores em processos como inscrições em benefícios, fornecendo respostas instantâneas com detalhes sobre folha de pagamento ou políticas da empresa e, até mesmo, recomendações personalizadas de treinamento.

Governo: auxílio a usuários para solicitações de benefícios e serviços, registro de eleitores e acesso a informações sobre programas públicos, licenças, permissões e regulamentações.

Dicas e melhores práticas para escolher uma plataforma de chatbot

Para implementar um chatbot, o primeiro passo é decidir se vai ser usada uma plataforma de chatbots ou se o bot personalizado será criado do zero.

A opção pela criação de um chatbot de IA ou assistente digital do zero oferece muito mais liberdade de personalização, além de manter controle total sobre o chatbot. Contudo, esse pode ser também um processo muito demorado e caro, principalmente se levarmos em consideração:

• As tarefas para as quais o chatbot será usado.
• O nível de complexidade necessário para executar essas tarefas.
• A necessidade de uma infraestrutura escalável.
• Prazo e custo do trabalho interno vs. contratação de desenvolvedores terceirizados.
• Existência na empresa de ferramentas e recursos necessários para o treinamento.

O uso de uma plataforma pode eliminar muitos desses desafios levantados. Uma boa plataforma de chatbots de IA terá as ferramentas, a infraestrutura e os treinamentos necessários para criar, implementar, manter e otimizar chatbots.

Como escolher uma plataforma de chatbots

Se a sua maior prioridade é experimentar, ou se o seu negócio não dispõe de expertise técnica, considere escolher uma plataforma que ofereça opções no-code e low-code, juntamente com recursos robustos de treinamento.

Recursos comuns de plataformas no-code e low-code incluem:

• Interfaces de arrastar e soltar que simplificam o desenvolvimento e o lançamento de chatbots.
• Modelos predefinidos para casos de uso comuns do setor que aceleram o desenvolvimento dos bots.
• Componentes personalizáveis que permitem que o usuário integre os bots aos sistemas de negócios existentes.

Para empresas com projetos maiores que buscam desenvolver uma solução de nível empresarial, vale a pena buscar uma plataforma que forneça suporte abrangente para escalabilidade, segurança, governança e testes.

Outros recursos importantes a serem considerados em uma plataforma de chatbots

• Recursos de NLP e NLU para entender o contexto e a intenção do usuário.
• Integração multicanais para implementação em canais da web, dispositivos móveis e mídias sociais.
• Ferramentas de personalização para adequar as conversas a usuários individuais ou a necessidades específicas dos negócios.
• Funções analíticas e emissão de relatórios para obter insights sobre interações com usuários e desempenho dos bots.
• Ferramentas de segurança e compliance para manter a proteção de dados e aderir a padrões regulatórios.
• Orientação responsável da IA para garantir que a IA esteja sendo implementada de maneira responsável e ética.

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