O que é chatbot?

Os primeiros chatbots eram essencialmente programas interativos de perguntas frequentes, que dependiam de um conjunto limitado de perguntas comuns com respostas pré-escritas.

Incapazes de interpretar a linguagem natural, essas perguntas frequentes geralmente exigiam que os usuários selecionassem palavras-chave e frases simples para avançar a conversa. Esses chatbots tradicionais e rudimentares são incapazes de processar perguntas complexas ou de responder a perguntas simples que não foram previstas pelos desenvolvedores.

Com o tempo, os algoritmos do chatbot tornaram-se capazes de programar regras mais complexas e até mesmo processar a linguagem natural, permitindo que as consultas dos clientes fossem expressas de forma conversacional. Isso deu origem a um novo tipo de chatbot, contextualmente consciente e equipado com aprendizado de máquina, para otimizar continuamente sua capacidade de processar e prever consultas corretamente por meio da exposição a uma linguagem cada vez mais humana.

Os chatbots IA modernos agora usam o Natural Language Understanding (NLU) para discernir o significado da entrada aberta do usuário, superando qualquer coisa, desde erros de digitação até problemas de tradução.

Ferramentas avançadas de IA mapeiam esse significado para a "intenção" específica na qual o usuário deseja que o chatbot atue e usam IA conversacional para formular uma resposta apropriada.

Essas tecnologias de IA aproveitam o aprendizado de máquina e o deep learning— diferentes elementos da IA,  com algumas diferenças sutis — para desenvolver uma base de conhecimento cada vez mais granular de perguntas e respostas informadas pelas interações com os usuários.  Essa sofisticação, com base nos avanços recentes em grandes modelos de linguagem (LLMs), levou ao aumento da satisfação do cliente e a aplicações de chatbots mais versáteis.

O tempo que leva para construir um chatbot IA pode variar de acordo com a stack de tecnologia e as ferramentas de desenvolvimento que estão sendo usadas, a complexidade do chatbot, as funcionalidades desejadas, a disponibilidade de dados e se precisam ser integrados a outros sistemas, bancos de dados ou plataformas. Com uma plataforma fácil de usar, no-code/pouco código, os chatbots IA podem ser criados ainda mais rapidamente.

Chatbots baseados em menus ou botões

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.

Chatbots baseados em regras

Usando funcionalidades de uma decision tree simples como os chatbots baseados em menus, o chatbot baseado em regras emprega lógica condicional "se, então" para desenvolver fluxos de automação de conversa. Os chatbots baseados em regras são usados para auxiliar em perguntas frequentes (FAQ).

Chatbots de IA

Os chatbots de IA utilizam um fluxo de conversação baseado em regras, que costumam suportar somente perguntas e respostas predefinidas, porém, nesse caso eles são capazes de entender as perguntas dos usuários independentemente de como elas são formuladas.

Voice chatbots

É um tipo de chatbot que permite a interação através da fala em lugar de texto. Uma tecnologia que está cada dia mais aprimorada e pode chegar a ter um alto nível de entendimento através do uso do processamento de linguagem natural (NLP).

Chatbots de IA generativa

Os chatbots de IA generativa fazem parte da nova geração da tecnologia usada para os softwares de conversação.

Eles utilizam IA generativa para oferecer funcionalidades ainda mais aprimoradas com sua compreensão de linguagem natural e consultas complexas, incluindo sua capacidade de se adaptar ao estilo de conversa de um usuário e uso de empatia ao responder às perguntas dos usuários.

Os chatbots de perguntas frequentes não precisam mais ser pré-programados com respostas para definir perguntas: é mais fácil e rápido usar IA generativa em combinação com a base de conhecimento de uma organização para gerar respostas automaticamente para uma gama mais ampla de perguntas.

Chatbots híbridos

Chatbots híbridos são um tipo de software de conversação que utiliza métodos de lógica baseados em regras junto com recursos de Machine Learning, proporcionando versatilidade ao usuário.

Os termos chatbot, chatbot IA e agente virtual são frequentemente usados de forma intercambiável, o que pode causar confusão.

Embora as tecnologias a que esses termos se referem estejam intimamente relacionadas, distinções sutis produzem diferenças importantes em seus respectivos recursos.

• Chatbot é o termo mais inclusivo e abrangente. Qualquer software que simule a conversa humana, seja com base na navegação em menus tradicional e rígida no estilo decision tree ou IA conversacional de ponta, é um chatbot. Os chatbots podem ser encontrados em praticamente qualquer canal de comunicação, desde árvores telefônicas até redes sociais e aplicativos e sites específicos.
  
  
• Chatbots IA são chatbots que empregam uma variedade de tecnologias de IA, desde aprendizado de máquina (composto por algoritmos, funcionalidades e conjuntos de dados), que otimizam as respostas ao longo do tempo, até processamento de linguagem natural (PLN) e Natural Language Understanding (NLU), que interpretam com precisão as perguntas e as combinam com intenções específicas. Os recursos de deep learning permitem que os chatbots IA se tornem mais precisos ao longo do tempo, o que, por sua vez, permite que os humanos interajam com os chatbots IA de uma forma mais natural e fluida, sem serem mal-interpretados.
  
  
• Agentes virtuais são uma evolução adicional do software de chatbot IA que não apenas usa IA conversacional para conduzir diálogos e deep learning para se aprimorar ao longo do tempo, mas muitas vezes combina essas tecnologias de IA com automação robótica de processos (RPA) em uma única interface para agir diretamente na intenção do usuário sem intervenção humana adicional.

Para ajudar a ilustrar as distinções, imagine que um usuário esteja curioso sobre o clima de amanhã. Com um chatbot tradicional, o usuário pode usar a frase específica “diga-me a previsão do tempo”.

O chatbot diz que vai chover.

Com um chatbot IA, o usuário pode perguntar: “Como será o clima amanhã?” O chatbot, interpretando corretamente a pergunta, diz que vai chover.

Com um agente virtual, o usuário pode perguntar: “Como será o clima amanhã?” —e o agente virtual não apenas prevê a chuva de amanhã, mas também se oferece para definir um alarme mais cedo para levar em consideração os atrasos no trajeto matinal devido à chuva.

Os chatbots podem facilitar para os usuários a localização de informações respondendo instantaneamente a perguntas e solicitações, por meio de entrada de texto, entrada de áudio ou ambas, sem a necessidade de intervenção humana ou pesquisa manual.

A tecnologia de chatbots agora é comum, encontrada em todos os lugares, desde alto-falantes inteligentes em casa e instâncias de SMS, WhatsApp e Facebook Messenger voltadas para o consumidor, até aplicativos de mensagens no local de trabalho, incluindo o Slack.

A mais recente evolução dos chatbots de IA, muitas vezes chamados de "assistentes virtuais inteligentes" ou "agentes virtuais", pode não apenas entender conversas de fluxo livre por meio do uso de modelos de linguagem sofisticados, mas até mesmo automatizar tarefas relevantes.

Juntamente com os conhecidos assistentes virtuais inteligentes voltados para o consumidor, como o Siri da Apple, o Alexa da Amazon, o Gemini do Google e o ChatGPT da OpenAI, os agentes virtuais também são cada vez mais usados em um contexto corporativo para ajudar clientes e funcionários.

Para aumentar o poder dos aplicativos já em uso, chatbots bem projetados podem ser integrados ao software que uma organização já está usando. Por exemplo, um chatbot pode ser adicionado ao Microsoft Teams para criar e personalizar um hub produtivo onde conteúdo, ferramentas e membros se reúnem para conversar, se conhecer e colaborar.

Para obter o máximo dos dados existentes de uma organização, os chatbots de nível empresarial podem ser integrados a sistemas críticos e orquestrar fluxos de trabalho dentro e fora de um sistema de CRM. Os chatbots podem lidar com ações em tempo real tão rotineiras quanto uma mudança de senha, até um fluxo de trabalho complexo de várias etapas que abrange várias aplicações. Além disso, a análise de dados conversacional pode analisar e extrair insights de conversas em linguagem natural, normalmente entre clientes que interagem com empresas por meio de chatbots e assistentes virtuais.

A inteligência artificial também pode ser uma ferramenta poderosa para o desenvolvimento de estratégias de marketing conversacional. Os chatbots IA estão disponíveis para fornecer atenção ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana e podem descobrir insights sobre o envolvimento e os padrões de compra do seu cliente para gerar conversas mais atraentes e fornecer experiências digitais mais consistentes e personalizadas em seus canais da web e de mensagens.

Os consumidores usam chatbots IA para muitos tipos de tarefas, desde a interação com aplicativos móveis até o uso de dispositivos específicos, como termostatos inteligentes e utensílios de cozinha inteligentes.

Os usos comerciais são igualmente variados: os profissionais de marketing usam chatbots impulsionados por IA para personalizar as experiências dos clientes e simplificar as operações de comércio eletrônico; as equipes de TI e RH os utilizam para permitir o autoatendimento dos funcionários; os centros de contato contam com chatbots para agilizar as comunicações recebidas e direcionar os clientes aos recursos.

Os chatbots IA conversacional podem se lembrar de conversas com usuários e incorporar esse contexto em suas interações. Quando combinados com recursos de automação, incluindo automação robótica de processos (RPA), os usuários podem realizar tarefas complexas por meio da experiência do chatbot. E se um usuário estiver insatisfeito e precisar falar com uma pessoa real, a transferência pode ocorrer sem problemas. Após a transferência, o agente de suporte ao vivo pode obter o histórico completo da conversa do chatbot.

As interfaces conversacionais também podem variar. Os chatbots IA são comumente usados em aplicativos de mensagens de mídias sociais, plataformas de mensagens autônomas, sites e aplicativos proprietários e até mesmo em chamadas telefônicas (onde também são conhecidos como resposta de voz integrada, ou IVR).

Os casos de uso típicos de um chatbot incluem:

• Assistência oportuna e sempre ativa para atendimento ao cliente ou problemas de recursos humanos.

• Recomendações personalizadas em um contexto de comércio eletrônico.

• Promoção de produtos e serviços com marketing de chatbot.

• Definição de campos em formulários e aplicações financeiros.

• Captação e agendamento de consultas para consultórios de saúde.

• Lembretes automatizados para tarefas baseadas em tempo ou localização.

A capacidade dos chatbots IA de processar com precisão a linguagem humana natural e automatizar o serviço personalizado cria, por sua vez, benefícios claros para empresas e clientes.

Antes do advento dos chatbots, todas as perguntas, preocupações ou reclamações dos clientes (grandes ou pequenas) exigiam uma resposta humana.

Naturalmente, problemas oportunos ou até mesmo urgentes dos clientes às vezes surgem fora do horário de expediente, durante o fim de semana ou em um feriado. Mas a contratação de atendimento ao cliente para atender a uma demanda imprevisível, dia ou noite, é um esforço caro e difícil.

Atualmente, os chatbots podem gerenciar consistentemente as interações com os clientes 24 horas por dia, 7 dias por semana, melhorando continuamente a qualidade das respostas e mantendo os custos baixos.

Os chatbots automatizam fluxos de trabalho e livram os funcionários de tarefas repetitivas. Um chatbot também pode eliminar os longos períodos de espera dos clientes ao telefone, ou até períodos maiores de espera por e-mail, chat e suporte baseado na web, porque estão disponíveis imediatamente para qualquer número de usuários ao mesmo tempo. Trata-se de uma ótima experiência para o usuário, e clientes satisfeitos têm maior probabilidade de demonstrar fidelidade à marca.

Manter uma central de suporte ao cliente trabalhando dia e noite é caro. Da mesma forma, o tempo gasto respondendo a perguntas repetitivas (e o treinamento necessário para tornar essas respostas uniformemente consistentes) também é caro.

Muitas empresas estrangeiras oferecem a terceirização dessas funções, mas isso tem seu próprio custo significativo e reduz o controle sobre a interação de uma marca com seus clientes.

No entanto, um chatbot pode responder a perguntas 24 horas por dia, sete dias por semana. Ele pode fornecer uma nova linha de suporte, complementar o suporte durante períodos de pico ou descarregar perguntas repetitivas e entediantes para que os agentes humanos possam se concentrar em problemas mais complexos.

Os chatbots podem ajudar a reduzir o número de usuários que precisam de assistência humana, ajudando as empresas a aumentar a eficiência da equipe para atender ao aumento da demanda ou a solicitações fora do horário comercial.

Os chatbots podem ajudar na produção de leads de vendas e melhorar as taxas de conversão.

Por exemplo, um cliente que navega em um site em busca de um produto ou serviço pode ter dúvidas sobre diferentes funcionalidades, atributos ou planos. Um chatbot pode fornecer essas respostas no local, ajudando o cliente a progredir em direção à compra.

Para compras mais complexas com um funil de vendas em várias etapas, um chatbot pode fazer perguntas de qualificação de leads e até conectar o cliente diretamente com um agente de vendas treinado.

Qualquer vantagem de um chatbot pode ser uma desvantagem se a plataforma, programação ou dados errados forem usados. Os chatbots IA tradicionais podem fornecer atendimento rápido ao cliente, mas têm limitações. Muitos dependem de sistemas baseados em regras, que automatizam tarefas e fornecem respostas predefinidas às consultas dos clientes.

Os chatbots IA generativa mais recentes podem trazer riscos à segurança, com a ameaça de vazamento de dados, preocupações com confidencialidade e responsabilidade abaixo do padrão, complexidades de propriedade intelectual, licenciamento incompleto dos dados de origem e privacidade e conformidade incertas com as leis internacionais.

Com a falta de dados de entrada adequados, há o risco contínuo de "alucinações", fornecendo respostas imprecisas ou irrelevantes, que exigem que o cliente leve a conversa para outro canal.

A segurança e o vazamento de dados são um risco se informações confidenciais de terceiros ou internas da empresa forem inseridas em um chatbot IA generativa, tornando-se parte do modelo de dados do chatbot, que pode ser compartilhado com outras pessoas que fizerem perguntas relevantes. Isso pode levar ao vazamento de dados e violar as políticas de segurança de uma organização.

Selecionar a plataforma de chatbot certa pode recompensar significativamente empresas e usuários. Os usuários se beneficiam de um suporte imediato e sempre disponível, enquanto as empresas podem atender melhor às expectativas sem a necessidade de revisões onerosas da equipe.

Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico poderia implantar um chatbot para fornecer aos clientes informações mais detalhadas sobre os produtos que estão visualizando.

O departamento de RH de uma organização empresarial pode pedir a um desenvolvedor que encontre um chatbot que possa oferecer aos funcionários acesso integrado a todos os seus benefícios de autoatendimento. Os engenheiros de software podem querer integrar um chatbot IA diretamente a seu produto complexo.

Seja qual for o caso ou projeto, aqui estão cinco melhores práticas e dicas para selecionar um produto de chatbot.

1. Escolha uma solução que possa atingir metas imediatas, mas que não limite a expansão futura. 
   
   Por que uma equipe quer seu próprio chatbot? Como esse objetivo é abordado atualmente e quais são os desafios que estão impulsionando a necessidade de um chatbot? Ele oferece modelos para ajudar as organizações a expandir e diversificar as ofertas de chatbots no futuro, ou outras equipes precisarão desenvolver algo diferente do zero? A interface permite um design superior de chatbot? Os preços permitem uma expansão interna eficiente?
   
   
2. Entenda o impacto que a IA tem na experiência do cliente.
   
   Os chatbots são uma expressão da marca. A IA certa pode não apenas entender com precisão aquilo de que os clientes precisam e como essas necessidades estão sendo articuladas, mas também ser capaz de responder de forma não robótica que reflita bem em uma empresa. Sem as ferramentas de IA certas, um chatbot é apenas uma seção de perguntas e respostas glorificada.
   
   
3. Pergunte o que é preciso para construir, treinar e melhorar os chatbots ao longo do tempo.
   
   A organização precisa de algo simples e pronto ou acesso sofisticado a APIs para implementação personalizada? A IA não se treina sozinha. As organizações precisam de uma noção clara de qual conteúdo será criado previamente e o que precisará ser criado internamente. Alguns chatbots oferecem a capacidade de usar chatlogs históricos e transcrições para criar essas intenções, economizando tempo. Quem usa aprendizado de máquina também pode ajustar e melhorar automaticamente as respostas ao longo do tempo.
   
   
4. Procure maneiras de conectar a, não substituir, os investimentos existentes.
   
   Muitas vezes, parece que canais ou tecnologias emergentes substituirão os estabelecidos. Mas, em vez disso, eles se tornam apenas mais um meio para uma organização gerenciar.
   
   Um chatbot que se conecta a esses canais e sistemas de casos de clientes pode oferecer o melhor dos dois mundos: modernizar a experiência do cliente e, ao mesmo tempo, direcionar os usuários às informações e às pessoas que podem resolver seus problemas com mais precisão.
   
   
5. Determine se o chatbot atende aos requisitos de implementação, escalabilidade e segurança.
   
   Cada organização e setor tem seus próprios requisitos e necessidades de conformidade exclusivos e, por isso, é importante ter esses critérios claramente definidos.
   
   Muitos chatbots são entregues por meio da nuvem para aproveitar os aprendizados e resultados de outras conversas com clientes; portanto, se isso exigir uma solução local ou um ambiente de locatário único, a lista de provedores disponíveis é muito menor. Também é importante entender se e como os dados são usados, pois podem ter grandes impactos em setores altamente regulados.