Seis tipos de chatbots e como escolher o ideal para sua empresa

Diferentes tipos de tecnologia de chatbot desempenham um papel cada vez mais predominante em nossas vidas atualmente, desde a forma como recebemos suporte ao cliente ou compramos um produto até a forma como lidamos com nossas tarefas rotineiras. Muitos de nós interagimos com esses chatbots ou assistentes virtuais em nossos telefones, aplicativos de mensagens ou por meio de dispositivos domésticos, como o Siri da Apple, o Alexa da Amazon e o Google Assistant. Você também pode encontrá-los por meio de mensagens de texto SMS, redes sociais ou aplicativos de mensagens no ambiente de trabalho.

Os chatbots facilitaram nossas vidas, apresentando respostas rápidas às nossas perguntas, sem o incômodo de esperar para falar com um agente humano. Neste blog, abordamos diferentes tipos de chatbots com vários graus de sofisticação tecnológica e discutimos qual é a melhor opção para a sua empresa e soluções de chatbot. Antes de abordarmos essas perguntas, vamos começar com os fundamentos de como os chatbots funcionam.

Um chatbot é uma ferramenta de conversação que procura agilizar as consultas dos clientes e responder automaticamente, simulando conversas humanas escritas ou faladas. Alguns chatbots são rudimentares, apresentando opções de menu simples para os usuários clicar. No entanto, chatbots mais avançados podem usar inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural  (PLN) para entender a entrada de um usuário e gerenciar conversas humanas complexas com facilidade. 

Chatbots baseados em menus ou baseados em botões são o tipo mais básico de chatbot. Os usuários interagem com eles clicando na opção de botão de um menu com script que melhor representa suas necessidades. Dependendo do que o usuário clicar, 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 Decision Trees e são bons para tarefas transacionais.

Esses chatbots oferecem funcionalidades simples e são úteis para responder a perguntas repetitivas e diretas, mas podem ter dificuldades quando lidam com solicitações mais sutis devido às suas opções de resposta limitadas e predefinidas. Eles podem demorar mais para entender as necessidades dos clientes, especialmente se os usuários precisarem passar por várias iterações de botões de menu antes de chegar à opção final. Além disso, se a necessidade de um usuário não estiver listada como uma opção de menu, o chatbot será inútil porque ele carece de 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 "se, então" para desenvolver fluxos de automação de conversa. Os bots baseados em regras atuam essencialmente como perguntas frequentes (FAQs) interativas, onde um designer de conversa programa combinações predefinidas de opções de perguntas e respostas para que o chatbot possa entender o input 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 comuns, como sobre preços ou recursos. Assim como os chatbots rígidos e baseados em menus, esses chatbots também não conseguem lidar 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 os designers de conversa não podem programar previamente chatbots limitados para todas as possíveis consultas, esses chatbots baseados em regras muitas vezes ficam presos quando não conseguem compreender o pedido do usuário. Em seguida, perde detalhes importantes e pede ao usuário que repita informações compartilhadas anteriormente, resultando em uma experiência de usuário frustrante. Frequentemente, o chatbot transfere o usuário para um agente de suporte ao vivo, mas se essa transferência não estiver habilitada, o chatbot acaba atuando como um "porteiro", frustrando ainda mais o usuário.

Embora o fluxo de conversação do chatbot baseado em regras seja compatível somente com perguntas e opções de resposta predefinidas, os chatbots de IA podem compreender as perguntas do usuário, independentemente de como elas são formuladas. Com recursos de IA e Natural Language Understanding (NLU), o bot com 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 deep learning, quanto mais tempo um chatbot de IA opera, melhor ele pode entender as metas do usuário e apresentar respostas mais detalhadas e precisas, em comparação com um chatbot com conhecimento baseado em algoritmo recentemente integrado.

Os chatbots de IA conversacional podem memorizar 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 pizza, o chatbot do restaurante pode reconhecer um cliente fiel que retorna para fazer um pedido. O chatbot pode cumprimentá-los pelo nome, lembrar seu pedido "normal" e usar seu endereço de entrega salvo e cartão de crédito 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. 

Se um usuário estiver insatisfeito e precisar falar com um agente humano, a transferência pode acontecer 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 necessário para construir um chatbot de IA pode variar com base em vários fatores. Esses fatores incluem seu stack de tecnologia e ferramentas de desenvolvimento, a complexidade do chatbot, as funcionalidades desejadas, a disponibilidade de dados e se ele precisa se integrar a outros sistemas, bancos de dados ou plataformas. Com uma plataforma fácil de usar, sem código ou com pouco código, você pode criar chatbots de IA mais rápido. 

Com o IBM watsonx Assistant, os chatbots podem ser treinados com poucos dados para entender corretamente o usuário. Eles podem ser aprimorados com recursos de pesquisa para filtrar o conteúdo existente e apresentar respostas que abordem questões além do que foi inicialmente programado pelo designer de conversas do chatbot. 

O IBM Watsonx Assistant acelera a implementação de agentes virtuais, ao fornecer:

• Melhor reconhecimento de intenção com o uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) e NLP e NLU avançados.
• Recursos de pesquisa integrados
• Kits iniciais ou integrações integradas com canais, aplicativos de terceiros, sistemas de negócios ou plataformas de Contact Center como um Serviço, como Nice CXone.

De acordo com o estudo da Forrester de 2023, The Total Economic Impact™ Of IBM Watson Assistant, a interface de pouco código ou sem código 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 achar a Tecnologia de resposta interativa por voz (IVR) frustrante, especialmente quando ela não consegue recuperar as informações solicitadas nas opções de menu programadas previamente e deixa o usuário em espera. No entanto, esse sistema está evoluindo com inteligência artificial e melhorando a satisfação do cliente.

Os voice chatbots orientados por IA podem oferecer as mesmas funcionalidades avançadas que os chatbots IA, mas são implementados em canais de voz e usam Tecnologia de Text to Speech e Speech to Text. Com a ajuda da PLN e por meio da integração com tecnologias de computação e telefonia, os voice chatbots agora entendem perguntas por voz, analisam as necessidades dos usuários e apresentam respostas relevantes em um tom de conversa. Esses elementos podem aumentar o engajamento do cliente e a satisfação dos agentes humanos, melhorar as taxas de resolução de chamadas e reduzir os tempos de espera.

Os bots de bate-papo e bot de voz têm como objetivo identificar as necessidades do usuário e apresentam respostas úteis. No entanto, os voice chatbot podem oferecer um método de comunicação mais rápido e conveniente, pois é mais fácil obter uma resposta em tempo real sem precisar digitar ou clicar nas opções do menu suspenso.

A próxima geração de chatbots com recursos de IA generativa pode oferecer funcionalidades ainda melhores. São fluentes na compreensão da linguagem comum, conseguem se adaptar ao estilo de conversa do usuário e usam empatia nas respostas às perguntas dos usuários. Enquanto os chatbots de IA conversacional podem digerir as perguntas ou comentários de um usuário e gerar uma resposta semelhante à humana, os chatbots de IA generativa podem ir um passo além, gerando conteúdo novo como resultado.

Esse novo conteúdo pode parecer texto, imagens e som de alta qualidade baseados em LLMs nos quais são treinados. O novo software de chatbot pode apresentar experiências personalizadas aos usuários e ajudar as equipes de suporte a alcançar mais clientes rapidamente. 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.

Um chatbot híbrido é um sistema de IA conversacional que combina lógica baseada em regras com recursos de aprendizado de máquina. A combinação de ambos pode proporcionar uma experiência de usuário versátil que lida com uma série de tarefas de dificuldade variada devido à integração da tecnologia de IA.

Os chatbots baseados em regras funcionam em um conjunto de regras e scripts predefinidos e, portanto, apresentam estrutura, enquanto a IA tem potencial de aprendizado para interações mais complexas. O chatbot híbrido apresenta o melhor dos dois sistemas em um único sistema e proporciona uma vasta experiência de usuário, direta e personalizada.

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? 

Considere o estado da sua empresa e os casos de uso nos quais você implementaria um chatbot, seja ele um chatbot de geração de leads, de comércio eletrônico ou de atendimento ao cliente ou funcionário. Se você trabalha para uma empresa menor ou para uma startup, com usuários ativos limitados e algumas perguntas frequentes, um chatbot mais simples pode ser suficiente. Nesse caso, um chatbot baseado em regras ou no reconhecimento de palavras-chave pode atender às necessidades da sua empresa e satisfazer os clientes sem exigir esforços significativos.

No entanto, para empresas de médio a grande porte com muitos dados de usuários dos quais um chatbot pode aprender por si mesmo, um chatbot de IA pode apresentar respostas detalhadas e precisas aos usuários e melhorar as experiências do cliente. Um exemplo é seu uso no setor de saúde e farmacêutico, onde pode ajudar pacientes a agendar consultas e gerenciar retiradas de receitas.

Ao considerar o impacto da IA gerativa em chatbots, pense em como sua empresa pode aproveitar respostas criativas e conversacionais. Além disso, avalie quando essa tecnologia faz mais sentido para seus objetivos de negócios e as necessidades de seus clientes.