Agora, mais do que nunca, diferentes tipos de tecnologia de chatbot desempenham um papel cada vez mais predominante em nossas vidas, desde como recebemos atendimento ao cliente ou decidimos comprar um produto até como lidamos com nossas tarefas de rotina. Muitos de nós já interagimos com esses chatbots ou assistentes virtuais em nossos telefones ou por meio de dispositivos em nossas casas, como o Siri da Apple, o Amazon Alexa e o Google Assistant. Você pode ter interagido com esses chatbots por meio de mensagens de texto de SMS, redes sociais ou aplicações de mensagens no local de trabalho.
Os chatbots facilitaram nossas vidas, fornecendo respostas rápidas às nossas perguntas, sem o incômodo de esperar para falar com um agente humano. Neste blog, abordaremos diferentes tipos de chatbots com vários graus de sofisticação tecnológica e discutiremos qual faz mais sentido para sua empresa. Antes de lidar com essas perguntas, começaremos com o básico.
Um chatbot é uma ferramenta de conversa que busca entender as consultas dos clientes e responder automaticamente, simulando conversas humanas escritas ou faladas. Como você descobrirá a seguir, alguns chatbots são rudimentares, apresentando opções de menu simples para os usuários clicarem. No entanto, chatbots mais avançados podem aproveitar a inteligência artificial (IA) e o processamento de linguagem natural (NLP) para entender a entrada de um usuário e navegar por conversas humanas complexas com facilidade.
Os chatbots baseados em menus ou botões são o tipo mais básico de chatbot, com os quais os usuários podem interagir clicando na opção de botão de um menu com script que melhor representa suas necessidades. Dependendo do onde o usuário clica, o chatbot simples pode solicitar outro conjunto de opções para o usuário escolher até chegar à opção mais adequada e específica. Essencialmente, esses chatbots operam como uma decision tree.
Embora esses chatbots ofereçam funcionalidades simples e possam ser úteis para responder a perguntas repetitivas e diretas dos usuários, eles podem ter dificuldades quando se deparam com solicitações mais sutis, pois estão limitados a opções de resposta predefinidas. Primeiro, esse tipo de chatbot pode demorar mais para entender as necessidades dos clientes, especialmente se o usuário precisar passar por várias iterações de botões de menu antes de chegar à opção final. Em segundo lugar, se a necessidade de um usuário não for incluída como uma opção de menu, o chatbot será inútil, pois esse chatbot não oferece um campo de entrada de texto livre.
Com base na funcionalidade da decision tree simples do chatbot baseado em menus, o chatbot baseado em regras emprega lógica condicional if/then para desenvolver fluxos de automação de conversa. Os bots baseados em regras atuam essencialmente como perguntas frequentes interativas, onde um designer de conversas programa combinações predefinidas de opções de perguntas e respostas, para que o chatbot possa entender a entrada do usuário e responder com precisão.
Operando com a detecção básica de palavras-chave, esses tipos de chatbots são relativamente fáceis de treinar e funcionam bem quando recebem perguntas predefinidas. No entanto, assim como os chatbots rígidos e baseados em menus, esses chatbots ficam aquém quando confrontados com consultas complexas. Esses chatbots têm dificuldade para responder a perguntas que não foram previstas pelo designer da conversa, pois seu resultado depende do conteúdo pré-escrito programado pelos desenvolvedores do chatbot.
Como é impossível para o designer de conversas prever e pré-programar o chatbot para todos os tipos de consultas do usuário, os chatbots limitados e baseados em regras muitas vezes ficam "presos" porque não conseguem entender a solicitação do usuário. Quando o chatbot não consegue entender a solicitação do usuário, ele perde detalhes importantes e pede que o usuário repita informações que já foram compartilhadas. Isso resulta em uma experiência frustrante do usuário e, muitas vezes, leva o chatbot a transferir o usuário para um agente de suporte em tempo real. Em alguns casos, a transferência para um agente humano não está habilitada, fazendo com que o chatbot atue como um "porteiro", frustrando ainda mais o usuário.
Embora o fluxo de conversação do chatbot baseado em regras seja compatível apenas com a perguntas e opções de resposta predefinidas, os chatbots IA podem entender as perguntas do usuário, independentemente de como elas são formuladas. Com recursos de IA e Natural Language Understanding (NLU), o bot IA pode detectar rapidamente todas as informações contextuais relevantes compartilhadas pelo usuário, permitindo que a conversa progrida de forma mais tranquila e conversacional. Quando o chatbot impulsionado por IA não tem certeza do que uma pessoa está perguntando e encontra mais de uma ação que poderia atender a uma solicitação, ele pode fazer perguntas de esclarecimento. Além disso, pode mostrar uma lista de ações possíveis na qual o usuário pode selecionar a opção que se alinha às suas necessidades.
Os algoritmos de aprendizado de máquina que sustentam os chatbots IA permitem que eles aprendam e desenvolvam uma base de conhecimento cada vez mais inteligente de perguntas e respostas baseadas nas interações com o usuário. Com o deep learning, quanto mais tempo um chatbot IA estiver em operação, melhor ele poderá entender o que o usuário deseja realizar e fornecer respostas mais detalhadas e precisas, em comparação com um chatbot com um conhecimento baseado em um algoritmo recentemente integrado.
Os chatbots IA conversacional podem se lembrar de conversas com usuários e incorporar esse contexto em suas interações. Quando combinados com recursos de automação, como automação robótica de processos (RPA), os usuários podem realizar tarefas por meio da experiência do chatbot. Por exemplo, ao pedir uma pizza, o chatbot do restaurante pode reconhecer um cliente fiel que volta para fazer um pedido, cumprimentá-lo pelo nome, lembrar do pedido "normal" e usar o endereço de entrega e o cartão de crédito salvos para concluir o pedido. Por estar profundamente integrado aos sistemas de negócios, o chatbot IA pode extrair informações de várias fontes que contêm o histórico de pedidos do cliente e criar um processo de pedido simplificado.
Além disso, se um usuário estiver insatisfeito e precisar falar com um agente humano, a transferência poderá ocorrer sem problemas. Após a transferência, o agente de suporte em tempo real pode obter o histórico de conversas do chatbot e iniciar a chamada devidamente informado.
O tempo que leva para construir um chatbot IA pode variar de acordo com fatores como a stack de tecnologia e as ferramentas de desenvolvimento que você está usando; a complexidade do chatbot; as funcionalidades desejadas; a disponibilidade de dados; e se você precisa dele para se integrar a outros sistemas, bancos de dados ou plataformas. Com uma plataforma fácil de usar, no-code/de pouco código, você pode criar chatbots IA mais rapidamente.
Com o watsonx Assistant, os chatbots podem ser treinados com poucos dados para entender corretamente o usuário e podem ser aprimorados com recursos de pesquisa para filtrar o conteúdo existente e fornecer respostas que lidem com perguntas além do que foi inicialmente programado pelo designer de conversas do chatbot.
O IBM Watsonx Assistant acelera a implementação de agentes virtuais, ao fornecer:
De acordo com o estudo da Forrester de 2023 The Total Economic Impact™ Of IBM Watsonx Assistant, a interface de pouco código/no-code da IBM permite que um novo grupo de funcionários não técnicos crie e aprimore habilidades de IA conversacional. A organização composta experimentou ganhos de produtividade ao criar habilidades 20% mais rápido do que se feito a partir do zero.
Um voice chatbot é outra ferramenta de conversação que permite aos usuários interagir com o bot falando com ele, em vez de digitar. Alguns voice chatbots podem ser mais rudimentares. Alguns usuários podem ficar frustrados com a tecnologia resposta interativa por voz (IVR) que encontraram, especialmente quando o sistema não consegue recuperar as informações que um usuário está procurando nas opções de menu pré-programadas e coloca o usuário em espera. No entanto, esse sistema está evoluindo com a inteligência artificial.
Os voice chatbots impulsionados por IA podem oferecer as mesmas funcionalidades avançadas dos chatbots IA, mas são implementados em canais de voz e usam tecnologia de Text to Speech e Speech to Text. Com a ajuda do NLP e por meio da integração com tecnologias de computação e telefonia, os voice chatbots agora podem entender perguntas faladas, analisar as necessidades de negócios dos usuários e fornecer respostas relevantes em um tom de conversa. Esses elementos podem aumentar o engajamento do cliente e a satisfação do agente humano, melhorar as taxas de resolução de chamadas e reduzir os tempos de espera.
Embora os bots de bate-papo e voz tenham como objetivo identificar as necessidades dos usuários e fornecer respostas úteis, os voice chatbots podem oferecer um método de comunicação mais rápido e conveniente, pois é mais fácil obter uma resposta em tempo real sem digitar ou clicar nas opções do menu suspenso.
A próxima geração de chatbots com recursos de IA generativa pode oferecer uma funcionalidade ainda mais aprimorada por meio de sua fluência em entender a linguagem comum, sua capacidade de se adaptar ao estilo de conversa do usuário e seu uso da empatia ao responder às perguntas dos usuários. Enquanto os chatbots de IA conversacional podem digerir as perguntas ou comentários dos usuários e gerar uma resposta semelhante à humana, os chatbots de IA generativa podem dar um passo adiante, gerando novo conteúdo como produção. Esse novo conteúdo pode ter texto, imagens e sons de alta qualidade com base nos LLMs nos quais são treinados. As interfaces do chatbot com IA generativa podem reconhecer, resumir, traduzir, prever e criar conteúdo em resposta à consulta de um usuário sem a necessidade de interação humana.
Ao avaliar os vários tipos de chatbots e qual poderia funcionar melhor para sua empresa, lembre-se de colocar o usuário final no centro dessa decisão. Quais são os objetivos e expectativas de seu usuário em relação à sua empresa e quais são as preferências de experiência do usuário para um chatbot? Eles prefeririam selecionar a partir de um menu simples de botões ou precisariam da opção de se corresponder em um diálogo aberto para perguntas sutis?
Além disso, considere o estado do sua empresa e os casos de uso nos quais você implementaria um chatbot, seja ele um chatbot de produção de leads, de comércio eletrônico ou de atendimento ao cliente ou funcionário. Se você trabalha para uma empresa menor, como uma startup, com usuários ativos limitados e quantidades mínimas de perguntas frequentes que os designers de conversação do seu chatbot precisariam pré-programar, um chatbot baseado em regras ou reconhecimento de palavras-chave pode atender suficientemente às necessidades de sua empresa e satisfazer os clientes sem muito esforço.
No entanto, para empresas de médio a grande porte que armazenam grandes quantidades de dados de usuários com os quais um chatbot pode aprender sozinho, um chatbot de IA pode ser uma solução vantajosa para fornecer respostas detalhadas e precisas aos usuários e experiências do cliente aprimoradas.
Ao pensar no impacto da IA generativa nos chatbots, pense em como sua empresa pode aproveitar respostas criativas e conversacionais e quando essa tecnologia faz mais sentido para seus objetivos de negócios e as necessidades de seus clientes.