O que é projeto de chatbots?

Um processo sofisticado de projeto de chatbots dentro do contexto empresarial também incorpora o gerenciamento de processo empresarial e a mineração de processos para identificar onde e como as implementações de chatbots podem melhorar a experiência do usuário e os resultados de negócios, mapeando ações específicas a serem tomadas durante ou após interações com chatbots.

No projeto de chatbots, como em qualquer outra disciplina de projeto orientada ao usuário, o projeto da IU e UX são dois conceitos distintos, embora interconectados.

O projeto da IU refere-se à aparência das coisas : elementos visuais tangíveis como layouts, botões, controles, cores, campos de texto e fontes — os aspectos de um produto, aplicativo ou site com os quais o usuário interage (ou “tem uma interface”) mais diretamente. O projeto da IU de chatbots informa decisões como onde um usuário digita o input de texto ou o tamanho e a localização da janela do chatbot.

O projeto da UX (experiência do usuário) se refere à forma como as coisas funcionam: questões estratégicas e logísticas, como quais ações podem ser tomadas em cada etapa, quais informações são fornecidas ou coletadas pelo usuário e como a jornada ideal do usuário se desenrola. As considerações da UX de chatbots incluem quais perguntas um chatbot fará, como ele responde a inputs específicos ou quando escalar casos para um agente humano.

Em essência, o projeto da IU coloca o projeto da UX em movimento. O que um chatbot diz (e por quê) é projeto da UX, mas como esse diálogo do chatbot é exibido para os usuários é projeto da IU; as informações que um chatbot solicita em uma determinada etapa são projeto da UX, mas se os usuários digitam a resposta ou a selecionam em um menu suspenso é projeto da IU.

Embora os detalhes da interface de usuário de seu próprio chatbot possam variar com base na natureza exclusiva de sua marca, usuários e casos de uso, algumas considerações de projeto da IU são bastante universais.

Em todos os contextos, a IU do chatbot deve ser:

• Fácil de usar: um bom chatbot é um chatbot intuitivo. Deve ser óbvio para onde olhar, em que clicar e como prosseguir.
• Responsiva: a IU do chatbot deve oferecer uma experiência consistente em todos os dispositivos relevantes, seja em um monitor grande de desktop ou na tela pequena de um aplicativo móvel.
• Envolvente: tudo, desde botões até animações e cópia (ou “microcópia”) em rótulos e menus suspensos, deve ser cuidadosamente construído tendo em vista a forma e a função.
• Um reflexo de sua marca: de cores e fontes até o avatar que você atribui à persona de seu chatbot, seu chatbot deve ser tratado como uma extensão de sua marca.

Em algumas implementações de chatbots, como integrações a aplicativos de mensagens de terceiros, como o Slack, WhatsApp ou Facebook Messenger, a interface conversacional não pode ser personalizada. Esses elementos fixos de IU devem levar em consideração o planejamento da UX.

Para muitas empresas, especialmente aquelas sem recursos para desenvolver uma IU a partir do zero, é mais eficiente usar um construtor de chatbots com modelos e fluxos de trabalho de arrastar e soltar, que simplifiquem as decisões da IU. Os principais fornecedores de chatbots oferecem oportunidades para personalizar elementos estilísticos de acordo com sua marca, mas a adesão a padrões comprovados de projeto de IU permite que você se concentre nas prioridades exclusivas de UX de sua organização.

Para explorar mais o projeto da UX de chatbots, usaremos certos termos com significados específicos neste contexto.

• Intenção: a intenção é o propósito do usuário ao interagir com seu chatbot — o objetivo ou problema específico com o qual se quer lidar, como pagar uma conta ou obter uma resposta para uma pergunta.
• Enunciado: um enunciado é qualquer declaração individual feita durante uma troca, como "olá!", "gostaria de pagar minha conta" ou "sim".
• Troca: uma troca consiste em dois ou mais enunciados. Essencialmente, o termo refere-se de forma holística à conversa alternada entre o usuário e o chatbot.
• Contato: cada instância de um usuário que interage com um chatbot é um contato. O contato não é totalmente contíguo com a troca: se um usuário iniciar um contato abrindo a janela do chatbot, mas não responder à saudação do chatbot, não ocorreu nenhuma troca; se um usuário reiniciar uma conversa, esse contato agora incluirá várias trocas.
• Domínio: domínio é uma descrição ampla do escopo de seu chatbot, como suporte ao cliente ou recursos humanos. Cada domínio abrange vários tópicos. Chatbots projetados para conversar sobre qualquer assunto, como o ChatGPT, são chamados de chatbots de domínio aberto.
• Tópico: um tópico é um assunto específico ou um conjunto de tarefas dentro de um domínio. Por exemplo, o domínio do suporte ao cliente pode conter tópicos como pagamento de contas, horário de lojas ou devoluções. Cada tópico mapeia intenções de usuário específicas.
• Entidade: uma entidade é um nome relevante para a intenção do usuário (como um produto, documento ou serviço) mencionado em um enunciado. A identificação adequada de entidades é um elemento importante do processamento de linguagem natural (NLP).
• Escalonamento: escalonamento é uma transferência do chatbot para um agente humano. Pode ser um escalonamento "planejado" ou um escalonamento de "fallback" (quando um bot não consegue reconhecer ou resolver a intenção do usuário).
• Etapa: cada interação de ida e volta entre o chatbot e o usuário é uma etapa. As etapas podem incluir saudações, perguntas de esclarecimento, ações, transferências ou até mesmo conversa fiada.
• Lógica de fluxo: a lógica de fluxo controla como os bots reagem a cada enunciado e prosseguem para a próxima etapa. Isso pode envolver instruções if-else simples, decision trees, algoritmos complexos ou lógica probabilística orientada por aprendizado de máquina.
• Resposta preferida: um enunciado que move positivamente a troca em direção à resolução da intenção do usuário.
• Resposta não preferida: um enunciado que não faz a troca progredir em direção à resolução da intenção.

Uma ótima experiência de chatbots requer um profundo entendimento de que os usuários finais precisam e quais dessas necessidades são mais bem atendidas com uma experiência de conversação. Empregue chatbots não apenas porque você pode, mas porque está confiante de que um chatbot proporcionará a melhor experiência possível ao usuário.

Suas perguntas frequentes são uma excelente base de conhecimento para consultas, tarefas e problemas que surgem de forma frequente e previsível. Suas equipes de atendimento ao cliente também são uma fonte importante de insights. Um gerenciamento de processo empresarial robusto pode identificar oportunidades e ineficiências com mais detalhes, além de ajudar a delinear os diferentes centros de conhecimento, canais de comunicação e níveis de complexidade, segurança e privacidade aplicáveis a cada domínio.

Os chatbots oferecem mais valor quando a conversa bidirecional é necessária ou quando um bot pode realizar algo mais rápido, mais fácil ou mais frequentemente do que os meios tradicionais. Alguns domínios podem ser mais bem atendidos por artigos de ajuda ou assistentes de configuração. Em outros, como aqueles que exigem assistência altamente técnica ou informações pessoais confidenciais, é melhor deixar para uma pessoa real.

Para seu primeiro chatbot, é aconselhável caminhar antes de tentar correr. Quanto menos dados você tiver, com menos confiança poderá fazer previsões: empresas que passam meses construindo um chatbot inaugural abrangendo muitos tópicos muitas vezes aprendem (após o lançamento) que as principais pressuposições sobre o comportamento do usuário estavam erradas e precisam praticamente começar de novo a partir do zero. Lidar de forma eficaz com uma lista mais curta de tópicos e intenções gera uma experiência de usuário melhor do que fornecer resultados inconsistentes em um domínio mais amplo.

Dito isso, escolha um domínio com potencial de crescimento. Uma estratégia de chatbot realmente bem-sucedida não gera soluções independentes, mas ferramentas de conversação implementadas em todos os canais relevantes (sites, aplicativos de mensagens, sistemas telefônicos) que se enriquecem mutuamente ao gerar dados compartilhados para treinamento e otimização.

Em termos gerais, as ofertas de chatbot se enquadram em duas categorias: chatbots baseados em regras e chatbots IA.

Os chatbots baseados em regras são simples e econômicos. Elas operam com base nas regras do if-then-else: a cada etapa (ou ramo em uma decision tree), são atribuídos inputs específicos que o chatbot pode reconhecer, cada um correspondente a uma resposta em script. Sem processamento de linguagem natural (NLP), os bots baseados em regras devem restringir os enunciados do usuário a frases simples ou opções pré-escritas. Isso pode limitar o sucesso, a menos que as necessidades de seus usuários sejam altamente previsíveis, repetitivas e diretas, e permaneçam assim à medida que você aumentar a escala.

Os chatbots IA são mais robustos, versáteis e escaláveis. Recursos de inteligência artificial, como a IA conversacional, permitem que esses chatbots interpretem enunciados únicos dos usuários e identifiquem com precisão a intenção do usuário. O aprendizado de máquina pode complementar ou substituir a programação baseada em regras, aprendendo com o tempo quais enunciados têm maior probabilidade de produzir respostas preferidas. A IA generativa, treinada com base em enunciados passados e de amostras, pode criar respostas de bots em tempo real. Agentes virtuais são chatbots IA capazes de automação robótica de processos (RPA), aprimorando ainda mais sua utilidade.

Muitas situações se beneficiam de uma abordagem híbrida, e a maioria dos bots de IA também é capaz de programação baseada em regras.

Antes de projetar os detalhes da experiência do cliente, planeje a base do seu chatbot.

• Determine os canais iniciais: os canais por onde os usuários interagem com seu bot devem se alinhar naturalmente às funções que ele atende. Cada canal diferente afeta como os usuários se articulam, como seu bot deve responder e quais sistemas estão disponíveis para integração. Depois de escolher um domínio, certifique-se de trabalhar com canais relevantes. Por exemplo, não automatize perguntas de pagamentos se a equipe que executa a página de pagamentos do seu site não permitir que você adicione o cliente do chatbot a ela.

• Identifique os tópicos principais: o objetivo fundamental no planejamento de chatbots é determinar o “conhecimento mínimo viável” de seu bot, ou MVK. O MVK é a cobertura mínima de tópicos que o bot deve ser capaz de atingir para cumprir seu propósito. Isso envolve tanto a amplitudedo tópico (a gama completa de tópicos diferentes a serem abordados) quanto a profundidade do tópico: o quanto a cobertura de cada tópico deve ser completa. Comece pela amplitude do tópico: liste todos os tópicos possíveis relevantes para o domínio escolhido e, em seguida, priorize. Uma amplitude do tópico focada facilita uma maior profundidade do tópico, aumentando suas chances de sucesso.

• Agregue todas as bases de conhecimento relevantes: seu bot deve ser capaz de acessar todas as informações necessárias para entender e lidar com as intenções do usuário que se enquadram em seu escopo. Essas informações podem não estar todas em um só lugar: geralmente estão espalhadas por fontes díspares, como páginas da web, bancos de dados, documentos, perguntas frequentes, plataformas de CRM e sistemas de processamento transacional online (OLTP). A pesquisa inteligente é a maneira ideal de agregar todas as fontes de dados relevantes e agilizar a recuperação de informações.

Os usuários, inconscientemente, inferem automaticamente um personagem por trás de seu bot. Ele deve transmitir as características positivas que buscamos na conversa humana (empatia, curiosidade, paciência, afabilidade) e, ao mesmo tempo, manter a transparência de ser um robô. Este último é essencial para gerenciar as expectativas do usuário e evitar o efeito "vale misterioso": o estranho desconforto provocado por coisas humanóides que não estão certas. Isso pode ser mais facilmente alcançado pela escolha cuidadosa do nome, avatar e saudação.

A personalidade de seu chatbot afeta a maioria dos elementos do projeto da conversa. Ela deve refletir sua marca e ser apropriada para os usuários e funções pretendidos: um bot assistente de condicionamento físico deve usar linguagem ativa; um aplicativo de diagnóstico de saúde deve evitar piadas.

Comece considerando onde seu chatbot se enquadra em vários espectros:

• Engraçado versus sério
• Entusiasmado versus calmo
• Formal versus informal
• Acolhedor versus frio
• Autoritário versus amigável

Um chatbot fornece apenas metade de uma conversa. Você não pode controlar ou prever totalmente a metade do usuário. Um projeto de conversa robusto garante uma experiência positiva ao usuário ao abordar o fluxo da conversa de uma forma que, independentemente do enunciado do usuário, a resposta do chatbot pareça natural, crível e produtiva.

A verdadeira cobertura de um tópico exige não apenas a criação de caminhos de conversa ideais, mas também a visualização de todos os caminhos únicos que uma conversa pode seguir, incluindo possíveis confusões, desvios e becos sem saída. Você pode programar seu bot de agendamento para reconhecer "Quero alterar meu compromisso", mas um usuário pode dizer: "Não posso mais na terça-feira". Você pode ter um caminho ideal, mas existe um plano B se o plano A falhar? Se o plano B falhar, seu bot pode explicar o problema ao usuário? Se o usuário não entender uma solicitação, o bot poderá formular o enunciado de forma diferente?

Mesmo que sua lógica de fluxo seja perfeita, erros acontecem — mas pequenas imperfeições não devem atrapalhar uma troca. Novamente, os chatbots IA têm uma grande vantagem: em vez de prever e planejar manualmente cada erro de digitação para evitar interrupções, a inteligência artificial pode fazer suposições fundamentadas e manter as coisas em andamento. Por exemplo,o IBM watsonx Assistant oferece correção automática de erros ortográficos, bem como lógica difusa para auxiliar no reconhecimento de intenções e entidades. Da mesma forma, os bots IA com speech-to-text podem ser treinados para interpretar corretamente sotaques, pronúncias erradas e jargões nos inputs de voz.

Como em uma conversa normal entre humanos, os usuários querem se sentir compreendidos. O projeto de chatbots pode conseguir isso garantindo que todas as respostas dos bots, mesmo as respostas não preferidas, sejam informativas e relevantes para o enunciado do usuário. Ao escrever um diálogo de chatbot, procure reconhecer o que o usuário disse e evitar mudanças contundentes de assunto, saltos aleatórios na conversa ou “esquecimento” de informações que o usuário forneceu no início do contato.

Os chatbots têm limitações. A capacidade de falhar com elegância e fornecer rotas para reparar a conversa é essencial: tudo bem que um bot esteja errado, mas estar errado e ser irrelevante pode arruinar a troca e esgotar a confiança no chatbot. Os bots devem ser projetados para lidar com assédio, reconhecer enunciados sem sentido ou irrelevantes, reagir a mudanças de assunto e colocar a conversa de volta nos trilhos.

Sempre diminua a carga do usuário.

• Peça menos: em vez de um número de pedido longo, os últimos quatro dígitos seriam suficientes? O nome e uma informação adicional simples (digamos, a data do pedido) eliminariam totalmente a necessidade do número?
• Escolhas claras: formule cada pergunta com atenção. Um usuário pode responder a "você gostaria de uma consulta na quarta ou quinta-feira?" com "sim" — uma resposta não prefida. Mas há apenas duas respostas para "por favor, escolha quarta ou quinta-feira".
• Botões: quando há uma pequena lista de possíveis opções, escolher uma opção pré-escrita (ou, no caso de sistemas telefônicos, um número de teclado) facilita as coisas e elimina a possibilidade de uma resposta não preferida.

Texto claro e conciso reduz o atrito e demonstra respeito pelo tempo do usuário. Reconsidere o fluxo de sua conversa se ele exigir instruções longas.

Um projeto de chatbots eficaz envolve um ciclo contínuo de testes, implementação e melhoria. Indivíduos podem se comportar de forma imprevisível, mas analisar dados de contatos anteriores pode revelar fluxos interrompidos e oportunidades para melhorar e expandir seu projeto de conversa.

Os chatbots dependem, geram e analisam uma grande quantidade de dados do usuário. Esses dados devem ser tratados com cuidado. A falha em fazer isso não tem apenas consequências éticas, mas também consequências potencialmente legais e financeiras.

Também pode afetar a adoção de seu chatbot: de acordo com a Pew Research¹, mais da metade dos americanos optou por não usar um produto por preocupações sobre como (e o quanto) ele coleta dados pessoais.

• Os dados dos usuários devem ser protegidos contra roubo, uso indevido ou corrupção de dados.
• As políticas devem estar em conformidade com o Regulamento Geral de Proteção de Dados da UE (link externo a ibm.com) (e regulamentações comparáveis como a CCPA).
• As configurações e permissões de privacidade devem ser claras, localizáveis e ajustáveis.
• Os usuários devem ser informados e ter controle sobre quais dados estão sendo usados e em qual contexto.