O que é IA conversacional?

A IA conversacional combina processamento de linguagem natural (NLP) com aprendizado de máquina. Esses processos de NLP fluem para um loop de feedback constante com processos de aprendizado de máquina para melhorar continuamente os algoritmos de IA.

A IA conversacional tem componentes principais que permitem processar, compreender e gerar respostas de forma natural.

O aprendizado de máquina (ML) é um subcampo da inteligência artificial, composto por um conjunto de algoritmos, funcionalidades e conjuntos de dados que se aprimoram continuamente com a experiência. À medida que a entrada aumenta, a máquina da plataforma de IA melhora o reconhecimento de padrões e os usa para fazer previsões.

Processamento de linguagem natural é o método atual de analisar a linguagem com a ajuda do aprendizado de máquina usado na IA conversacional. Antes do aprendizado de máquina, a evolução das metodologias de processamento de linguagem passou da linguística para a linguística computacional e para o processamento de linguagem natural . No futuro,o deep learning avançará ainda mais nos recursos de processamento de linguagem natural da IA conversacional.

A NLP consiste em quatro etapas: geração da entrada, análise da entrada, geração da saída e aprendizado por reforço. Dados não estruturados são transformados em um formato que pode ser lido por um computador, que é então analisado para gerar uma resposta apropriada. Algoritmos de ML subjacentes melhoram a qualidade da resposta ao longo do tempo conforme ele aprende. Essas quatro etapas da NLP podem ser ainda mais detalhadas abaixo:

• Geração de entrada: os usuários fornecem a entrada por meio de um site ou aplicativo; o formato da entrada pode ser voz ou texto.
  
  
• Análise de entrada: se a entrada for baseada em texto, o aplicativo de solução de IA conversacional usará a natural language understanding (NLU) para decifrar o significado da entrada e derivar sua intenção. No entanto, se a entrada for baseada em fala, ela aproveitará uma combinação de reconhecimento automático de fala (ASR) e NLU para analisar os dados.
  
  
• Gerenciamento de diálogos: durante esse estágio, a geração de lnguagem natural (NLG), um componente da NLP, formula uma resposta.
  
  
• Aprendizado por reforço: por fim, os algoritmos de aprendizado de máquina refinam as respostas ao longo do tempo para garantir a precisão.

A IA conversacional começa pensando em como seus usuários em potencial podem querer interagir com seu produto e as principais perguntas que eles podem ter. Então, você pode usar ferramentas de IA conversacional para ajudar a direcioná-los para informações relevantes. Nesta seção, abordaremos maneiras de começar a planejar e criar uma IA conversacional.

As perguntas frequentes são a base do processo de desenvolvimento da IA conversacional. Elas ajudam você a definir as principais necessidades e preocupações de seus usuários finais, o que, por sua vez, aliviará parte do volume de chamadas para sua equipe de suporte. Se você não tiver uma lista de perguntas frequentes disponível para seu produto, comece com a sua equipe de sucesso do cliente para determinar a lista apropriada de perguntas com as quais a IA conversacional pode ajudar.

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

• Como posso acessar minha conta?
  
  
• Onde encontro meu número de roteamento e de conta?
  
  
• Quando meu cartão de débito chegará?
  
  
• Como posso ativar meu cartão de débito?
  
  
• Como posso solicitar cheques?
  
  
• Como posso falar com um funcionário local do banco?

Você sempre pode adicionar mais perguntas à lista ao longo do tempo; portanto, comece com um pequeno segmento de perguntas para prototipar o processo de desenvolvimento de uma IA conversacional.

Suas perguntas frequentes formam a base de objetivos, ou intenções, expressos na entrada do usuário, como acessar uma conta. Depois de definir seus objetivos, você pode conectá-los a uma ferramenta competitiva de IA conversacional, como o watsonx Assistant, como intenções.

A partir daí, você precisará ensinar à sua IA conversacional as maneiras pelas quais um usuário pode formular ou solicitar esse tipo de informações. Se tomarmos o exemplo de "como acessar minha conta", você pode pensar em outras frases que os usuários podem usar ao conversar com um representante de suporte, como "como fazer login", "como redefinir a senha", "inscrever-se em uma conta" e assim por diante.

Se você não tiver certeza de outras frases que seus clientes podem usar, talvez queira fazer parceria com suas equipes de análise de dados e suporte. Se suas ferramentas de chatbot analytics tiverem sido configuradas adequadamente, as equipes de análise de dados poderão minerar dados da web e investigar outras consultas a partir dos dados de pesquisa do site. Ou então, elas também podem analisar dados de transcrição de conversas de bate-papo na web e centrais de atendimento. Se suas equipes de análise de dados não estiverem preparadas para esse tipo de análise, suas equipes de suporte também poderão fornecer insights valiosos sobre as formas comuns com que os clientes formulam suas perguntas.

Pense em substantivos, ou entidades, que envolvam suas intenções. Neste exemplo, estamos focados na conta bancária de um usuário. Como resultado, faz sentido criar uma entidade em torno das informações da conta bancária.

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

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

Todos esses elementos trabalham juntos para criar uma conversa com seu usuário final. As intenções permitem que uma 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 com uma senha esquecida se desenrolar da seguinte forma:

Juntos, objetivos e substantivos (ou intenções e entidades, como a IBM gosta de chamar) trabalham para construir um fluxo de conversa lógico baseado nas necessidades do usuário. Se você está pronto para começar a construir sua própria IA conversacional, você pode experimentar a versão Lite do IBM watsonx Assistant gratuitamente. 

Quando as pessoas pensam em inteligência artificial conversacional, chatbots online e assistentes de voz frequentemente vêm à mente para seus serviços de suporte ao cliente e implementação omnicanal. A maioria dos aplicativos de IA conversacional tem análise de dados abrangente incorporadas no programa de back-end , ajudando a garantir experiências de conversação semelhantes às humanas.

Os especialistas consideram que as aplicações atuais da IA conversacional são de IA fraca, pois estão focadas na execução de um campo muito restrito de tarefas. A IA forte, que ainda é um conceito teórico, concentra-se em uma consciência semelhante à humana para realizar várias tarefas e resolver uma ampla gama de problemas.

Apesar de seu foco restrito, a IA conversacional é uma tecnologia extremamente lucrativa para as empresas, ajudando-as a serem mais rentáveis. Embora um chatbot IA seja a forma mais popular de IA conversacional, ainda há muitos outros casos de uso em toda a empresa. Alguns exemplos incluem:

• Suporte ao cliente online: os chatbots online estão substituindo os agentes humanos ao longo da jornada do cliente. Respondem a perguntas frequentes (FAQs) sobre assuntos como envio, ou fornecem orientação personalizada, fazem vendas cruzadas de produtos ou oferecem sugestões de tamanhos para os usuários, mudando nossa forma de encarar o engajamento do cliente em sites e plataformas de redes sociais. Alguns exemplos são bots de mensagens em sites de comércio eletrônico com agentes virtuais, aplicativos de mensagens, como o Slack e o Facebook Messenger, e tarefas normalmente realizadas por assistentes virtuais e assistentes de voz.
  
  
• Acessibilidade: as empresas podem se tornar mais acessíveis reduzindo as barreiras de entrada, especialmente para usuários que utilizam tecnologias assistivas. Os recursos comumente usados da IA conversacional para esses grupos são ditado de text to speech e tradução de idiomas.
  
  
• Processos de RH: muitos processos de recursos humanos podem ser otimizados usando IA conversacional, como treinamento de funcionários, processos de integração e atualização de informações de funcionários.
  
  
• Saúde: a IA conversacional pode tornar os serviços de saúde mais acessíveis e disponíveis para os pacientes e, ao mesmo tempo, melhorar a eficiência operacional e agilizar o processo administrativo, como o processamento de solicitações.
  
  
• Dispositivos de Internet das coisas (IoT): a maioria das famílias agora tem pelo menos um dispositivo de IoT, desde alto-falantes da Alexa até relógios inteligentes e telefones celulares. Esses dispositivos usam reconhecimento automatizado de fala para interagir com os usuários finais. Entre as aplicações populares estão a Amazon Alexa, Apple Siri e Google Home.
  
  
• Software de computador: muitas tarefas em um ambiente de escritório são simplificadas pela IA conversacional, como o preenchimento automático de pesquisas quando você pesquisa algo no Google ,e verificação ortográfica.

Embora a maioria dos chatbots IA e aplicativos de IA atualmente tenham habilidades rudimentares de resolução de problemas, eles podem reduzir o tempo e melhorar a eficiência de custos em interações repetitivas de suporte ao cliente , liberando recursos para o pessoal se concentrar em interações mais envolventes com o cliente. No geral, os aplicativos de IA conversacional conseguiram replicar bem experiências conversacionais humanas, levando a taxas mais altas de satisfação do cliente.

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

Ter um departamento de atendimento ao cliente pode ser muito caro, especialmente se você busca responder perguntas fora do horário comercial. Fornecer assistência ao cliente por meio de interfaces de conversa pode reduzir os custos comerciais relacionados a salários e treinamento, especialmente para empresas de pequeno ou médio porte. Chatbots e assistentes virtuais podem responder instantaneamente, oferecendo disponibilidade de 24 horas a clientes em potencial.

As conversas humanas também podem resultar em respostas inconsistentes para clientes em potencial. Como a maioria das interações com o suporte envolve busca de informações e é repetitiva, as empresas podem programar a IA conversacional para lidar com diversos casos de uso, garantindo abrangência e consistência. Isso cria continuidade na experiência do cliente e permite que recursos humanos valiosos estejam disponíveis para consultas mais complexas.

Com a adoção de dispositivos móveis na vida diária dos consumidores, as empresas precisam 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, os clientes podem se envolver mais rápida e frequentemente com as marcas. Esse suporte imediato permite que os clientes evitem longos tempos de espera na central de atendimento, levando a melhorias na experiência do cliente. À medida que a satisfação do cliente cresce, as empresas verão seu impacto refletido no aumento da fidelidade do cliente e na receita adicional de indicações.

As funcionalidades de personalização dentro da IA conversacional também oferecem aos chatbots a capacidade de oferecer recomendações aos usuários finais, permitindo às empresas vender produtos cruzados que os clientes podem não ter considerado inicialmente.

A IA conversacional também é muito escalável, pois adicionar infraestrutura para compatibilidade com a IA conversacional é mais barato e rápido do que o processo de contratação e integração de novos funcionários. Isso é especialmente útil quando os produtos se expandem para novos mercados geográficos ou durante picos inesperados de demanda de curto prazo, como durante as temporadas de férias.

A IA conversacional ainda está engatinhando e a adoção generalizada pelas empresas começou nos últimos anos. Assim como qualquer novo avanço tecnológico, existem alguns desafios na transição para aplicações de IA conversacional. Alguns exemplos são:

A entrada de linguagem pode ser um ponto problemático para a IA conversacional, seja a entrada de texto ou de voz. Dialetos, sotaques e ruídos de fundo podem afetar a compreensão da IA sobre a entrada bruta. Gírias e linguagem sem script também podem gerar problemas no processamento da entrada.

No entanto, o maior desafio da IA conversacional é o fator humano na entrada de linguagem. Emoções, tom e sarcasmo dificultam que a IA conversacional interprete o significado pretendido pelo usuário e responda adequadamente.

Como a IA conversacional depende da coleta de dados para responder às consultas dos usuários, ela também é vulnerável a violações de privacidade e segurança. Desenvolver aplicativos de IA conversacional com altos padrões de privacidade e segurança e sistemas de monitoramento ajudará a criar confiança entre os usuários finais, aumentando o uso do chatbot ao longo do tempo.

Os usuários podem ficar apreensivos ao compartilhar informações pessoais ou confidenciais, especialmente quando percebem que estão conversando com uma máquina em vez de um ser humano. Como nem todos os seus clientes serão os primeiros a adotar, será importante educar e socializar seu público-alvo sobre os benefícios e a segurança dessas tecnologias para criar experiências melhores para os clientes. Isso pode levar a uma experiência ruim para o usuário e à redução do desempenho da IA, além de anular seus efeitos positivos.

Além disso, às vezes os chatbots não são programados para responder a uma ampla gama de perguntas dos usuários. Quando isso acontece, é importante fornecer um canal alternativo de comunicação para lidar com essas consultas mais complexas, pois será frustrante para o usuário final se for fornecida uma resposta errada ou incompleta. Nesses casos, os clientes devem ter a oportunidade de entrar em contato com um representante humano da empresa.

Por fim, a IA conversacional também pode otimizar o fluxo de trabalho em uma empresa, levando a uma redução da força de trabalho para uma função específica. Isso pode desencadear o ativismo socioeconômico, o que pode resultar em uma reação negativa para uma empresa.