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Agente virtual
A tecnologia de agente virtual (VAT) é a combinação de processamento de linguagem natural, pesquisa inteligente e automação robótica de processos (RPA) em uma única interface de usuário de conversação, normalmente um chatbot, para automatizar o diálogo com os usuários finais, fornecer informações e executar diretamente ações para atender a solicitações dos usuários.
As soluções líderes de agente virtual representam um salto evolutivo na utilidade dos chatbots. Avanços recentes em IA conversacional, aplicados juntamente com speech to text, reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e análise de sentimento, permitem que agentes virtuais interpretem inputs abertos de usuários e identifiquem com precisão o objetivo específico do usuário, ou "intenção". Quando integrados a sistemas de back-end relevantes, como uma plataforma de CRM ou infraestrutura de faturamento, os agentes virtuais frequentemente podem automatizar ações para alcançar essa intenção sem nenhuma intervenção humana adicional.
Embora algumas das técnicas de aprendizado de máquina e automação que impulsionam os agentes virtuais já existam há anos, é a reunião dessas partes constituintes em um único sistema autossuficiente que gera a versatilidade e produtividade da VAT.
Aprenda o que os assistentes de IA generativa da IBM fazem melhor, como compará-los a outros e como começar.
Há alguma sobreposição entre os usos e recursos de agentes virtuais, chatbots e assistentes virtuais, e a falta de definições formalizadas para esses e termos semelhantes resulta em que eles às vezes são usados de forma intercambiável.
Apesar dessa ambiguidade, há um consenso geral sobre as distinções tecnológicas que separam cada uma dessas ferramentas relacionadas.
Chatbot é um termo abrangente para um programa que simula uma conversa humana em tempo real com o usuário. Os chatbots que operavam por meio de comandos vocais em vez de comandos escritos são conhecidos como sistemas de resposta interativa por voz (IVR) . Normalmente, um chatbot gerencia as interações do cliente com um fluxo de decision trees. Isso não envolve necessariamente inteligência artificial; muitos chatbots dependem de um conjunto pré-programado de inputs que podem ser reconhecidos, cada um acionando uma resposta pré-escrita correspondente. Chatbots rudimentares, incapazes de analisar inputs que não correspondem exatamente ao que foram programados para reconhecer, exigem que o usuário selecione entre uma série de opções simples pré-escritas em vez de criar (ou falar) inputs com suas próprias palavras.
Embora a maioria das tecnologias de agentes virtuais envolva um chatbot que recebe e responde às solicitações, nem todos os chatbots oferecem a verdadeira funcionalidade de VAT. Muitos chatbots e sistemas de IVR servem apenas para fornecer ou reunir informações básicas, como retransmitir o horário de funcionamento das lojas ou determinar para onde encaminhar um cliente em uma central de atendimento.
O assistente virtual não se refere principalmente a um software, mas a um ser humano que fornece assistência remota, ou seja, virtual. De forma um tanto confusa, "assistente virtual" (ou "software de assistente virtual") também é ocasionalmente usado como um termo guarda-chuva para todos os produtos virtuais que fornecem assistência, incluindo serviços como a Siri da Apple ou a Alexa da Amazon (que também são chamados de assistentes de voz ou assistentes digitais) .
Agentes virtuais, também conhecidos como agentes virtuais inteligentes (IVAs) ou assistentes virtuais inteligentes (também IVAs), são mais do que apenas chatbots altamente sofisticados. Os agentes virtuais são definidos não apenas pela IA conversacional que pode identificar a intenção de texto ou fala livre dos usuários, mas também pela automação de etapas para atender a essa intenção e melhorar continuamente sua capacidade de fazer as duas coisas. Enquanto um chatbot pode apenas responder, um agente virtual pode entender, aprender e fazer.
Assistentes de voz, como a Siri ou Alexa, podem ser considerados agentes virtuais por essa definição, mas o termo "agente virtual" refere-se mais comumente ao uso organizacional e à integração personalizada com sistemas corporativos. Em outras palavras, os assistentes de voz geralmente funcionam como uma extensão de você mesmo: eles automatizam ações que você faria, como enviar uma mensagem de texto, pesquisar uma informação pública ou reproduzir uma música. Os agentes virtuais são uma extensão de sua empresa: eles automatizam ações para clientes ou funcionários, como pagar uma conta ou atualizar credenciais de login.
As empresas que buscam otimizar seus negócios com tecnologia de agente virtual têm uma ampla gama de opções para escolher. Cada um oferece diferentes graus de personalização e integração e exige diferentes graus de trabalho e sofisticação para implementar e manter. A melhor solução de agente virtual para sua empresa depende das necessidades específicas que o VAT atenderá e dos recursos disponíveis para obtê-lo e gerenciá-lo.
- Soluções de ponta a ponta: ofertas de serviços completos repletos de assistência profissional de provedores para gerenciar implementação, manutenção e integração em aplicações, sistemas e fluxos de trabalho relevantes.
- Ferramentas de desenvolvimento profissionais escaláveis: plataformas acessíveis por API mais adequadas para organizações com recursos técnicos dedicados e desenvolvedores para gerenciar diretamente implementações complexas.
- SaaS com pouco código e no-code: soluções flexíveis de VAT projetadas para serem facilmente criadas e gerenciadas sem conhecimento técnico especializado.
- Soluções integradas: recursos complementares diretamente integrados em ferramentas corporativas proprietárias, como um chatbot integrado ao software da central de contato.
Uma compreensão completa da jornada do cliente é essencial para que um agente virtual trabalhe de forma eficaz. Ao identificar corretamente a intenção do cliente e as etapas necessárias para alcançá-la, você pode configurar seu agente virtual para mapear naturalmente essas etapas.
Concentrar-se nos objetivos errados limitará o potencial de seu agente virtual, assim como um escopo excessivamente amplo ou restritivo. Quais problemas, perguntas e tarefas repetitivos consomem muita largura de banda do suporte ao cliente? Quais necessidades dos funcionários não são adequadamente atendidas? Quais divisões de sua empresa mais se beneficiariam com a economia de custos ou economia de tempo? A seção de perguntas frequentes de seu site geralmente é uma base de conhecimento útil para começar.
O agente virtual resolve um problema comum com seu site ou aplicativo? O objetivo é reduzir o volume de chamadas telefônicas na sua central de contato? Ele responde a perguntas que sempre são feitas no Slack? Os canais em que os usuários finais interagem com seu agente virtual devem se alinhar naturalmente às intenções que ele atende. Os canais de mensagens também podem afetar a forma como as intenções do usuário são expressas, como a IA conversacional do seu agente virtual deve interpretá-las e responder a elas e quais ferramentas e sistemas relevantes estão disponíveis para integração.
Seu agente virtual deve ser capaz de interpretar com precisão as consultas dos clientes e reconhecer a intenção do usuário. Fazer isso sem restringir o usuário a seleções baseadas em menus requer natural language understanding: os usuários humanos reais raramente articularão seus objetivos nas palavras exatas, ou mesmo na ortografia exata, que você prevê. Os principais chatbots usam cada vez mais IA generativa, treinada para representar adequadamente sua marca, para manter a conversa em andamento.
Seu agente virtual não deve (e não pode) ser obrigado a atender a todas as solicitações possíveis. É melhor fornecer soluções de alta qualidade para um conjunto menor de problemas do que lidar inadequadamente com uma lista maior de intenções. Quando a intenção de um usuário estiver fora do escopo, conecte-o à pessoa adequada para prestar assistência.
Cada intenção no escopo deve ser mapeada para as ferramentas e processos necessários para alcançá-la. Para atender às solicitações de informações, isso significa pesquisa inteligente conectada a quaisquer fontes de dados relevantes. As intenções baseadas em ações que exigem automação robótica de processos (RPA) podem implicar a integração com sistemas como plataformas de CRM, infraestrutura de pagamentos, software de agendamento ou portais de autoatendimento de TI.
Depois que seu agente virtual estiver ativo e gerando dados de resultados, continue a refiná-lo e melhorá-lo. Essas melhorias podem ser orientadas tecnologicamente (por exemplo, com aprendizado de máquina que desenvolve a capacidade da sua IA de identificar intenções) ou orientadas estrategicamente, avaliando intenções mal atendidas, fluxos interrompidos ou oportunidades para aumentar o escopo de seu agente virtual.
Foi comprovado que a implementação bem-sucedida do VAT tem um impacto positivo sobre as finanças, a logística e o moral dos funcionários de sua empresa.
- Aumento da satisfação do cliente: em uma pesquisa com 1.005 entrevistados de 12 setores e 33 países realizada pelo IBM Institute for Business Value (IBV) em cooperação com a Oxford Economics, 99% das organizações que usam a tecnologia de agentes virtuais baseada em IA relataram um aumento na satisfação do cliente . Em média, essas organizações se beneficiaram de uma melhoria de oito pontos percentuais na satisfação do cliente e uma melhoria de quatro pontos no NPS.
- Economia de tempo para os funcionários: ao desviar as tarefas mais repetitivas e demoradas para os agentes virtuais, o VAT geralmente melhora a eficiência dos agentes humanos. O estudo do IBV/Oxford mencionado acima descobriu que o VAT reduziu o tempo de atendimento do agente humano em uma média de 12%.
- Custos reduzidos: a redução do tempo que os agentes humanos levam para resolver os contatos traz o benefício adicional de diminuir os custos de atendimento. Um estudo recente da Forrester Consulting estimou que uma organização de grande porte1 poderia economizar em média US$ 6,00 por conversa contida usando o IBM watsonx Assistant. O mesmo estudo descobriu que os agentes virtuais que encaminham corretamente as conversas telefônicas economizam US$ 7,75 por chamada roteada corretamente.
- Maior satisfação dos funcionários: agentes de atendimento ao cliente equipados com ferramentas e suporte adequados têm maior probabilidade de se sentirem valorizados por sua organização. Eles também têm maior probabilidade de oferecer uma experiência melhor aos clientes. A melhoria do moral dos funcionários também ajuda na retenção de funcionários, o que tem seu próprio impacto financeiro: uma pesquisa da Gallup (link externo a ibm.com) descobriu que o custo de substituir um funcionário individual pode variar de 50 a 200% do salário anual do funcionário que está saindo.
Os agentes virtuais oferecem uma variedade de oportunidades para melhorar a experiência do cliente, as operações de negócios voltadas para o mercado e a produtividade e coordenação internas.
- Atendimento ao cliente: agentes virtuais, na forma de chatbots orientados por texto ou sistemas de resposta interativa por voz (IVR) baseados em chamadas, são frequentemente empregados como representantes automatizados de atendimento ao cliente em uma variedade de canais, desde sites próprios e operados até plataformas de redes sociais e plataformas de mensagens como o Slack e WhatsApp.
- Recursos humanos: as organizações usam agentes virtuais para fornecer aos funcionários acesso integrado a plataformas internas e portais de autoatendimento, bem como respostas rápidas para perguntas comuns.
- Comércio eletrônico e vendas: os agentes virtuais podem ser implementados para aprimorar os funis de vendas e a produção de leads, ao qualificar leads e concluir transações em diversos ambientes de varejo.
- Produtividade da força de trabalho: os agentes virtuais podem ajudar a aumentar a produtividade dos funcionários ao automatizar tarefas e consultas rotineiras, liberando o tempo dos funcionários para tarefas mais complexas. Eles também podem ajudar a simplificar a colaboração, o fluxo de trabalho e o gerenciamento de projetos por meio da automação de agendamento, do gerenciamento e da transcrição de significados de stand-up e do aprimoramento dos recursos de ferramentas de comunicação no local de trabalho, como o Slack e o Microsoft Teams.
Embora uma avaliação verdadeiramente abrangente da eficácia com que a tecnologia de agente virtual foi implementada dependa dos desafios e objetivos específicos de sua empresa, aqui estão três medidas principais de quão bem o VAT está atendendo às expectativas de desempenho.
- Reconhecimento de intenção: com que precisão seu agente virtual interpreta a intenção do usuário? Os usuários frequentemente articulam suas necessidades de maneiras únicas, desde a escolha de palavras até a sintaxe e a ortografia. Um cliente pode perguntar: “como faço para liquidar o saldo da minha conta?", quando seu agente virtual está programado para "pagar minha conta”. Lidar com a variação natural na forma como os usuários expressam intenção é um componente crítico para uma implementação bem-sucedida e, geralmente, é uma função dos recursos de processamento de linguagem natural (NLP).
- Segmento dentro do escopo: que porcentagem das solicitações de entrada de usuários (supondo que a intenção deles tenha sido identificada com precisão) corresponde às intenções para as quais seu agente virtual está programado? Se a maioria das solicitações estiver alinhada com o que o seu VAT foi programado para tratar, então ele está bem calibrado para as necessidades dos usuários. Se a maioria das solicitações estiver fora do escopo, talvez seja necessário reavaliar sua estratégia de VAT. A pesquisa da IBV/Oxford Economics descobriu que, entre todos os entrevistados, a proporção média de contatos recebidos que se enquadram no escopo do VAT foi de 63%.
- Contenção: com que frequência o VAT consegue resolver com sucesso um determinado caso sem qualquer escalonamento ou envolvimento de um agente humano? Essa é uma métrica diferenciada: o denominador pode ou não incluir solicitações com intenções fora do escopo; o numerador pode ou não contar casos com múltiplas intenções em que algumas, mas não todas as intenções são contidas com sucesso. O estudo da IBV/Oxford Economics, que definiu a contenção como "a parte do total de contatos com os quais o VAT foi treinado para lidar" que são resolvidos sem escalada, calculou a contenção média entre os entrevistados relevantes em 64%. Uma diferença de 38% separou os valores de contenção mais altos e mais baixos relatados.
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Notas de rodapé
1 Para os fins do estudo, a Forrester agregou as experiências dos entrevistados e dos participantes da pesquisa e combinou os resultados em uma única organização composta: uma empresa de serviços financeiros e de seguros com receita de US$ 7 bilhões por ano.