A inteligência artificial (IA) conversacional usa tecnologias como chatbots ou agentes virtuais, com as quais os usuários podem conversar. Eles usam grandes volumes de dados, machine learning e processamento de linguagem natural para ajudar a imitar as interações humanas, reconhecendo as entradas de fala e texto e traduzindo seus significados para vários idiomas.

A IA conversacional combina  processamento de  linguagem natural (PNL) com machine learning. Esses processos de PNL são direcionados para um loop de feedback constante com processos de machine learning  para melhorar continuamente os algoritmos de IA. A IA conversacional tem componentes principais que permitem processar, compreender e gerar respostas de forma natural.

O Machine Learning (ML) é um subcampo da inteligência artificial, composto por um conjunto de algoritmos, recursos e conjunto de dados que são aprimorados continuamente com a experiência. À medida que o input aumenta, a máquina da plataforma de IA aprimora o reconhecimento de padrões e os usa para fazer previsões.

O processamento de linguagem natural é o método atual de analisar a linguagem com a ajuda de machine learning usado em IA conversacional. Antes do machine learning, a evolução das metodologias de processamento de linguagem passou da linguística para a linguística computacional e para o processamento de  linguagem natural  estatística. No futuro, o  deep learning  aprimorará ainda mais os recursos de processamento de linguagem natural  da IA conversacional .

O PNL  consiste em quatro etapas: geração de input, análise de input, geração de output e aprendizado por reforço. Os dados não estruturados são transformados em um formato que pode ser lido por um computador, que é então analisado para gerar uma resposta apropriada. Os algoritmos de ML melhoram a qualidade da resposta ao longo do tempo e à medida que acumula aprendizado. As quatro etapas da PNL são:

• Geração de input: os usuários geram inputs por meio de um website ou aplicativo. O formato do input pode ser voz ou texto.
  
• Análise de input: se o input for baseado em texto, o aplicativo da solução de IA conversacional usará a compreensão de linguagem natural  (NLU) para decifrar o significado do input e derivar a sua intenção. No entanto, se o input for baseada em voz, ela usará uma combinação de reconhecimento automático de voz (ASR) e de NLU para analisar os dados.
  
• Gerenciamento de diálogo: durante esta etapa, a Geração de Linguagem Natural (NLG), um componente da PNL, formula uma resposta.
  
• Aprendizado por reforço: por fim, os algoritmos de machine learning refinam as respostas ao longo do tempo para assegurar a precisão

A IA conversacional começa pensando em como seus possíveis usuários podem querer interagir com seu produto e as principais perguntas que eles podem ter. Você pode usar ferramentas de IA conversacional para fornecer a eles informações relevantes. Nesta seção, veremos maneiras de iniciar a criação e o planejamento de uma IA conversacional.

1. Encontre uma lista de perguntas frequentes (FAQs) para seus usuários finais
 

As perguntas frequentes são a base do processo de desenvolvimento da IA conversacional. Eles ajudam você a definir as principais necessidades e interesses de seus usuários finais, o que, em contrapartida, aliviará o volume de chamadas para sua equipe de suporte. Se você não tem uma lista de FAQs disponível para o seu produto, então elabore uma com sua equipe de sucesso do cliente para definir uma lista de perguntas adequadas que servirão de base para a sua IA conversacional. 

Por exemplo, digamos que você faz parte de um banco. Sua lista inicial de perguntas frequentes pode ser:

• Como posso acessar a minha conta?
  
• Onde posso encontrar número de roteamento e conta?
  
• Quando receberei meu cartão de débito?
  
• Como posso desbloquear meu cartão de débito?
  
• Como posso solicitar um talão de cheques?
  
• Como posso entrar em contato com um gerente local?

Você sempre pode incluir mais perguntas à lista ao longo do tempo, então, comece com uma pequena sequência de perguntas para fazer o protótipo do processo de desenvolvimento para uma IA conversacional.

2. Use FAQs para desenvolver objetivos em sua feramenta de IA conversacional
 

Suas perguntas frequentes formam a base de objetivos, ou intenções, expressas nos inputs do usuário, como o acesso a uma conta. Depois de definir seus objetivos, você pode conectá-los a uma ferramenta de IA conversacional do mercado, como o  watsonx Assistant, como intenções.

A partir daqui, será necessário treinar sua IA conversacional com diferentes formas de formular ou perguntar esse tipo de informações. Se consideramos o exemplo "como posso acessar a minha conta", você pode pensar em outras frases que os usuários pode usar ao conversar com um representante de suporte, como "como fazer login", "como redefinir senha", "cadastrar uma conta" e assim por diante.

Se você não tiver certeza de outras frases que seus clientes podem usar, faça uma parceria com suas equipes de análise de dados e suporte. Se suas ferramentas de análise de dados de chatbot estiverem configuradas adequadamente, as equipes de análise de dados podem minerar dados da web e investigar outras consultas de dados de busca do site. Como alternativa, eles também podem analisar dados de transcrição de conversas de bate-papo na web e centros de atendimento. Se suas equipes analíticas não estão preparadas para este tipo de análise, então suas equipes de suporte também podem fornecer insights valioso sobre as maneiras mais comuns de formular perguntas usadas pelos clientes.

3. Use metas para entender e identificar substantivos e palavras-chave relevantes
 

Pense em substantivos, ou entidades, que estão relacionados com suas intenções. Neste exemplo, nos concentramos na conta bancária de um usuário. Como resultado, faz sentido criar uma entidade relacionada às informações da conta bancária.

Vários valores podem se enquadrar nessa categoria de informação, como "nome do usuário", "senha", "número da conta" e assim por diante.

Para entender as entidades que envolvem intenções específicas do usuário, você pode usar as mesmas informações que foram coletadas de ferramentas ou equipes de suporte para desenvolver metas ou intenções. Esses substantivos podem anteceder ou suceder a pergunta principal.

4. Junte todas as informações para criar um diálogo significativo com o seu usuário.
 

Todos esses elementos trabalham juntos para criar uma conversa com seu usuário final. As intenções permitem que a máquina decifre o que o usuário está pedindo e as entidades atuam como uma maneira de fornecer respostas relevantes. Por exemplo, você pode imaginar o diálogo entre uma IA conversacional e um usuário que esqueceu sua senha se desenrolar da seguinte forma:

Juntos, metas e substantivos (ou intenções e entidades, como a IBM® gosta de chamá-los) são usados para criar um fluxo lógico de conversa com base nas necessidades do usuário. Se você está pronto para criar sua própria IA conversacional, experimente a  versão lite do watsonx Assistant da IBM sem custo. 

Quando pessoas pensam em  inteligência artificial conversacional, chatbots on-line e assistentes de voz frequentemente vêm à mente para seus serviços de suporte ao cliente e implementação  em diversos canais . A maioria dos aplicativos de  IA conversacional têm extensa análise de dados incorporada ao programa  back-end , ajudando a assegurar experiências de conversação semelhantes às humanas. 

Os especialistas consideram os aplicativos atuais de  IA de conversação como uma IA fraca, pois estão focados em realizar um grupo muito restrito de tarefas. A IA forte, que ainda é um conceito teórico, concentra-se em uma consciência semelhante à humana que pode executar várias tarefas e resolver uma grande variedade de problemas.

Apesar do foco mais restrito, a IA conversacional é uma tecnologia extremamente lucrativa para empresas, tornando os negócios mais rentáveis. Embora um chatbot de IA seja a forma mais conhecida de IA conversacional, ainda existem muitos outros casos de uso nas empresas. Alguns exemplos incluem:

• Suporte ao cliente on-line:  os chatbots on-line estão substituindo  agentes humanos ao longo da jornada do cliente. Eles respondem às perguntas frequentes (FAQs) sobre tópicos como envio ou fornecem aconselhamento personalizado, venda cruzada de produtos ou sugestões de tamanho aos usuários, mudando a maneira como pensamos o engajamento do cliente em  websites e plataformas de mídia social . Os exemplos  incluem  bots de mensagem em sites de  e-commerce com  agentes virtuais,  aplicativos de mensagens,  como o  Slack  e  o Facebook Messenger, além de  tarefas geralmente  realizadas por assistentes  virtuais e de voz.
  
  
• Acessibilidade: as empresas podem se tornar mais acessíveis reduzindo as barreiras de entrada, principalmente para usuários que usam tecnologias assistivas. Os recursos mais usados da IA conversacional para esses grupos são conversão de texto em fala , ditado e tradução de linguagem.
  
  
• Processos de RH: muitos processos de recursos humanos podem ser otimizados usando  a IA conversacional, como treinamento, processos de integração e atualização de informações dos funcionários.
  
  
• Assistência médica: a IA conversacional pode tornar os serviços de saúde mais acessíveis e financeiramente viáveis para os pacientes, além de melhorar a eficiência operacional e o processo administrativo, como o processamento de solicitação, mais ágil.
  
  
• Dispositivos de Internet das coisas (IoT): a maioria das residências agora tem pelo menos um dispositivo de IoT, como alto-falantes Alexa, smart watches e telefones celulares Esses dispositivos usam reconhecimento de voz automatizado  para interagir com os usuários finais. Os aplicativos mais conhecidos são Amazon Alexa, Apple Siri e Google Home.
  
  
• Software de computador: muitas tarefas em um ambiente de escritório são simplificadas pela IA conversacional, como preenchimento automático de pesquisas quando você busca algo no Google  e verificação ortográfica.

Enquanto a maioria dos  chatbots e os aplicativos de IA atualmente têm habilidades básicas de resolução de problemas, eles podem reduzir o tempo gasto e melhorar a eficiência de custos em interações repetitivas de  suporte ao cliente , liberando as equipes para se concentrarem em interações com cliente mais importantes. No geral, os aplicativos de IA conversacional foram capazes de replicar muito bem  experiências de conversação humanas, levando a taxas mais altas de satisfação do cliente.

A IA conversacional é uma solução de baixo custo para muitos processos de negócios. Veja alguns exemplos de benefícios do uso da  IA conversacional a seguir.

Eficiência de custo
 

A contratação de pessoal para um departamento de atendimento ao cliente pode ser bastante cara, especialmente quando você precisa responder a perguntas fora do horário comercial. Fornecer assistência ao cliente por meio de interfaces conversacionais pode reduzir os custos de negócios relacionados a salários e treinamento, especialmente para empresas de pequeno ou médio porte. Chatbots e assistentes virtuais podem responder instantaneamente, proporcionando disponibilidade 24 horas por dia para possíveis clientes.

Conversas humanas também podem resultar em respostas inconsistente para clientes em potencial. Como a maioria das interações com o suporte são de busca de informações e repetitivas, as empresas podem programar a IA conversacional para lidar com vários casos de uso, garantindo abrangência e consistência. Isso cria continuidade dentro da experiência do cliente e permite que recursos humanos de alto valor estejam disponíveis para consultas mais complexas.

Aumento de vendas e engajamento do cliente
 

Com a adoção de dispositivos móveis na vida diário dos consumidores, as empresas devem estar preparadas para fornecer informações em tempo real a seus usuários finais. Como as ferramentas de IA conversacional podem ser acessadas mais prontamente do que as forças de trabalho humanas, os clientes podem criar um engajamento mais rápido e frequente com as marcas. Este suporte imediato permite que os clientes evitem longos tempos de espera da central de atendimento, levando a melhorias na experiência do cliente de forma geral. À medida que a satisfação do cliente cresce, as empresas verão seu impacto refletido no aumento da fidelização dos clientes e da receita graças a referências.

Os recursos de personalização presentes na IA conversacional também oferecem chatbots com a capacidade de dar recomendações aos usuários finais, permitindo que as empresas possam realizar venda cruzada dos produtos que seus clientes não conheciam.

Escalabilidade
 

A IA conversacional  é também muito escalável, pois a ampliação da infraestrutura para suportar a IA conversacional é mais barata e rápida do que o processo de contratação e integração de novo funcionários. Isso é especialmente útil quando os produtos se expandem para novo mercados geográficos ou durante picos inesperados de curto prazo na demanda, como durante as festas de fim de ano.

A IA conversacional ainda é uma tecnologia nova e a adoção geral começou nos últimos anos. Como acontece com qualquer novo avanço tecnológico, existem alguns desafios ao executar a transição para aplicativos de IA conversacional. Alguns exemplos incluem:

Input de linguagem
 

O input de linguagem pode ser um desafio para a IA  conversacional, seja o input em formato de texto ou voz. Dialetos, sotaques e ruídos de segundo plano podem afetar a compreensão do input bruto. Gírias e linguagem informal também podem gerar problemas com o processamento do input.

No entanto, o maior desafio para a  IA conversacional é o fator humano no input de  linguagem. Emoções, entonação e sarcasmo dificultam a interpretação da  IA conversacional  sobre o significado pretendido pelo usuário e responder adequadamente.

Privacidade e segurança
 

Como a IA conversacional  depende da coleta de dados para responder as consultas dos usuários, é também vulnerável a violações de privacidade e segurança. O desenvolvimento de aplicativos de  IA conversacional  com  alto padrão de segurança e privacidade  e sistemas de monitoramento ajudarão a gerar confiança entre os usuários finais, resultando no aumento do uso do chatbot ao longo do tempo.

Preocupação do usuário
 

Os usuários podem ficar apreensivos com o compartilhamento de informações pessoais ou confidenciais, principalmente quando percebem que estão conversando com uma máquina e não com um humano. Como nem todos os clientes poderão aderir à tecnologia inicialmente, é importante educar e socializar o público alvo em relação aos benefícios e à segurança dessas tecnologias para criar melhores experiências de cliente. Isso pode levar a uma  experiência do usuário  de baixa qualidade e desempenho reduzido da IA, e não aceitação dos efeitos positivos.

Além disso, os chatbot podem não estar programados para responder a uma ampla variedade de perguntas dos usuários. Nesses casos, é importante oferecer um canal alternativo de comunicação para atender a essas consultas mais complexas, pois pode ser frustrante para o usuário final se ele receber uma resposta incompleta ou incorreta. Nesses casos, os clientes devem ter a oportunidade de se conectar com um representante humano da empresa.

Finalmente, a IA conversacional  também pode otimizar o fluxo de trabalho em uma empresa, levando a uma redução na força de trabalho para uma determinada função. Isso pode acionar o ativismo socioeconômico, o que pode resultar em uma reação negativa para a empresa.