Chatbots de IA e voicebots. O futuro da comunicação empresarial | IA nos negócios #10

Como funcionam os chatbots e voicebots?

Antes de você começar a pensar em qual optar para ajudar seu negócio a crescer, vamos responder à pergunta: Como funciona um chatbot? Chatbots de texto baseados em inteligência artificial permitem que os usuários façam perguntas em linguagem natural via texto e recebam respostas que soam naturais e significativas. Isso ocorre porque eles possuem tecnologias de Compreensão de Linguagem Natural (NLU) e Geração de Linguagem Natural (NLG).

O voicebot, por outro lado, permite que os chamadores naveguem pelo sistema de resposta de voz interativa (IVR) por meio da voz. Com eles, os chamadores não precisam ouvir um menu telefônico e pressionar os números apropriados em um teclado. Eles falam com o IVR ao vivo, uma simulação simplificada de uma chamada com um operador.

Isso ocorre porque eles utilizam as seguintes tecnologias:

• Reconhecimento de Fala – convertendo a voz do chamador em texto,
• Compreensão de Linguagem Natural (NLU) – analisando a compreensão, analisando unidades de significado, extraindo
• Geração de Linguagem (NLG) – gerando uma resposta apropriada com base na compreensão da consulta,
• Tecnologia de Síntese de Fala – convertendo a resposta em fala e entregando-a ao chamador.

Ambos os bots podem usar grandes modelos de linguagem (LLMs) como base para criar respostas semelhantes às humanas para consultas em linguagem natural. LLMs são algoritmos de computador que processam entradas em linguagem natural e preveem a próxima palavra com base em padrões que reconhecem. Eles adotam processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML) para analisar e gerar texto ou fala.

LLMs fornecem a capacidade de oferecer respostas genuínas, consistentes e contextuais, treinando em grandes quantidades de dados textuais. O LLM, portanto, melhora a capacidade dos chatbots e voicebots de entender e gerar linguagem natural. Por exemplo, o LLM pode ajudar os voicebots a lidar com consultas complexas ou diálogos longos.

Chatbots baseados em LLM têm muitas aplicações nos negócios, como atendimento ao cliente, vendas, marketing, educação, saúde, turismo e outros.

Tipos de chatbots de IA

Os chatbots podem ser divididos em tipos de acordo com a forma como se comunicam, a saber, texto e voz, e por sua complexidade e aplicações:

• Chatbots baseados em tarefas – baseados em regras e orientados a tarefas, os mais simples de operar e implementar,
• Chatbots e voicebots preditivos, baseados em dados – exigindo integração com um banco de dados ou aplicativo, cuja operação é mais semelhante a uma conversa humana.

Explicar como um chatbot de IA de texto ou voz funciona depende do tipo que discutimos. Então, vamos dar uma olhada mais de perto em cada um.

Chatbots de IA e voicebots baseados em tarefas

Chatbots baseados em tarefas se concentram em realizar uma única função, como fornecer informações ou finalizar transações simples. Eles seguem regras, processamento de linguagem natural (NLP) e um pouco de ML para gerar respostas a consultas dos usuários que são automatizadas, mas que se assemelham um pouco a uma conversa natural.

Chatbots baseados em regras são altamente especializados e suas respostas devem ser estruturadas, portanto, são frequentemente usados para apoiar departamentos de atendimento ao cliente e suporte. Por exemplo, um chatbot orientado a tarefas pode responder perguntas sobre horários de funcionamento, escopo de negócios ou processar pedidos simples. Chatbots orientados a tarefas podem lidar com perguntas típicas, mas não são muito flexíveis e não podem se adaptar a novas situações.

Da mesma forma, voicebots baseados em regras seguem regras e scripts predefinidos para lidar com tarefas simples e específicas. Esses poderiam ser, por exemplo, reservar um voo ou verificar o clima pelo telefone. Eles são fáceis de construir, mas têm capacidades limitadas e pouca adaptabilidade.

Um exemplo da diferença entre a forma como um chatbot baseado em regras funciona e um chatbot que usa IA avançada é ilustrado pelo seguinte trecho de um diálogo:

	CHATBOT BASEADO EM REGRAS	CHATBOT DE IA
Bot:	Como posso ajudá-lo? Faça uma pergunta digitando “Horário de Funcionamento,” “Política de Privacidade,” ou “Programa de Proteção ao Comprador.”	Como posso ajudá-lo?
Cliente:	Que horas vocês fecham?	Que horas vocês fecham?
Bot:	Infelizmente, não entendo. Faça uma pergunta digitando “Horário de Funcionamento,” “Política de Privacidade,” ou “Programa de Proteção ao Comprador.”	Hoje, segunda-feira, a loja está aberta até às 17h. Você é bem-vindo!
Cliente:	Mas eu só quero saber que horas vocês fecham!	Obrigado 🙂

O diálogo citado mostra a flexibilidade de um chatbot de IA – a partir da pergunta curta “Que horas vocês fecham?“, ele deduz pelo contexto que a pergunta é sobre o horário de funcionamento da loja e o dia de hoje. Tal chatbot também pode ser ensinado a responder em um estilo específico que sustenta a impressão de uma conversa com uma pessoa específica.

Chatbots e voicebots de IA preditivos

Chatbots e voicebots baseados em dados utilizam dados de várias fontes, como:

• perfis de usuários,
• preferências e configurações,
• registros de comportamento do usuário,
• feedback

Tudo isso é para fornecer respostas personalizadas e relevantes. Eles também podem usar os dados para aprender e melhorar gradualmente seu desempenho e precisão.

Os dados são usados principalmente para prever as necessidades, intenções e emoções dos usuários e fornecer respostas proativas e preditivas. Os chatbots também podem usá-los para gerar novas ideias e sugestões para os usuários.

Chatbots de IA preditivos baseados em dados são os mais avançados. Eles também podem ser personalizados e usados como assistentes digitais que aprendem as preferências dos usuários e podem iniciar conversas por conta própria. Esses dois tipos são frequentemente combinados para criar agentes conversacionais mais envolventes e inteligentes.

Eles utilizam consciência de contexto, compreensão de linguagem natural (NLU), processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML) para aprender ao longo do tempo. Por exemplo, um chatbot preditivo e baseado em dados pode ajudar os usuários a aprender idiomas por meio de diálogos interativos e exercícios, ou sugerir produtos com base em perfis de usuários e comportamentos passados.

Exemplos de chatbots de IA nos negócios

Chatbots orientados a tarefas realizam uma única função, como fornecer informações ou finalizar transações simples. Por exemplo, um chatbot orientado a tarefas pode:

• reservar um quarto de hotel ou passagem aérea,
• pedir comida ou mantimentos online,
• verificar o clima ou as condições das estradas,
• planejar reuniões,
• responder perguntas frequentes (FAQs),
• suporte ao cliente.

Exemplos populares de chatbots orientados a tarefas bem implementados:

• Chatbot da Expedia – para encontrar e reservar hotéis e voos via Facebook Messenger,
• Chatbot da Domino’s Pizza – para pedir pizza e rastrear a entrega via Facebook Messenger,
• Chatbot Poncho – para ver previsões e alertas meteorológicos via Facebook Messenger e Slack,
• Chatbot Kayak – para planejar viagens e comparar preços via Facebook Messenger, Slack e Alexa.

Chatbots de texto mais avançados, baseados em dados e preditivos, aparecem em:

• aprendizado de idiomas ou habilidades – como o chatbot Duolingo, que ajuda os usuários a aprender idiomas estrangeiros por meio de diálogos interativos e exercícios no aplicativo Duolingo,
• sugestão de produtos ou serviços com base em perfis de usuários e comportamentos passados,
• geração de novas ideias ou conteúdo para projetos criativos,
• assistência em tarefas de trabalho repetitivas, como gerenciamento de finanças, calendários, e-mails, etc., como o Bard do Google, um assistente digital baseado em texto que pode gerar textos e enviá-los via Google Workspace.

Alguns exemplos comerciais populares de chatbots de IA preditivos de uso geral são:

• Siri da Apple, um assistente digital de voz que pode realizar várias tarefas e responder perguntas via dispositivos iOS.
• Alexa da Amazon, um assistente digital de voz que pode controlar dispositivos de casa inteligente, tocar música, pedir produtos e mais via dispositivos Echo.

Exemplos de voicebots nos negócios

Se um cliente ligar para bloquear um cartão de crédito, um voicebot pode ajudar a encontrar o caminho por todas as etapas sem envolver um agente humano. Para fornecer um atendimento ao cliente contínuo, os voicebots também podem ajudar a melhorar a produtividade dos funcionários, automatizando tarefas como aprovar solicitações, pedir suprimentos, preencher formulários ou automatizar tarefas de escritório, como agendar reuniões.

Algumas das melhores soluções de mercado para voicebots são:

• Amazon Lex – Um serviço que permite que os desenvolvedores criem interfaces conversacionais usando voz e texto. Fornece reconhecimento de fala, compreensão de linguagem natural, geração de linguagem natural e capacidades de síntese de fala. Também se integra com Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend, etc.
• Google Dialogflow – Uma plataforma para criar experiências conversacionais naturais e ricas usando voz e texto. Fornece reconhecimento de fala, compreensão de linguagem natural, geração de linguagem natural e capacidades de síntese de fala. Também se integra com Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech, etc.
• IBM Watson Assistant – Permite que os desenvolvedores projetem soluções conversacionais via voz e texto. Fornece reconhecimento de fala, compreensão de linguagem natural, geração de linguagem natural e capacidades de síntese de fala. Também se integra com IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer, etc.

Chatbots de IA ou voicebots – Qual escolher para o seu negócio?

Chatbots e voicebots são dois tipos de inteligência artificial conversacional que podem ajudar as empresas a automatizar interações com clientes e fornecer um melhor serviço. No entanto, eles têm diferentes pontos fortes e limitações dependendo do contexto e das preferências do usuário. Aqui estão alguns critérios para escolher uma solução:

• Interface do usuário – Chatbots de IA são mais adequados para usuários que precisam de acesso a informações visuais, como imagens ou links. Voicebots, por outro lado, são mais adequados para aqueles que precisam se comunicar rapidamente ou, por exemplo, dirigir um carro ou operar uma máquina enquanto falam.
• Experiência do usuário – ambos dependem da compreensão de linguagem natural (NLU) para processar solicitações e intenções dos usuários. Voicebots são mais envolventes, mas suas respostas precisam ser verdadeiramente semelhantes às humanas para desempenhar sua função. Voicebots também requerem reconhecimento e síntese de fala, o que pode introduzir mais erros ou atrasos na conversa. Por outro lado, chatbots podem fornecer mais feedback e orientação ao usuário por meio de botões, menus ou emoticons. Além disso, eles são mais fáceis de treinar e melhorar.
• Aplicação – ambos podem se encaixar em atendimento ao cliente, vendas, reservas ou recuperação de informações. No entanto, alguns podem ser mais funcionais para um dever específico, dependendo de sua complexidade, urgência ou sensibilidade. Por exemplo, chatbots de texto podem ser melhores para deveres que exigem autenticação, verificação ou confirmação, enquanto voicebots podem ser melhores para aqueles que visam velocidade, conveniência ou personalização.

Para decidir qual se encaixa melhor em seu negócio, responda às seguintes perguntas:

1. Quem são seus clientes-alvo e quais são suas preferências e comportamentos?

Esta pergunta ajudará você a entender as necessidades e expectativas de seus clientes, bem como seu método de comunicação preferido. Por exemplo, se seus clientes são jovens, familiarizados com tecnologia e orientados para dispositivos móveis, eles podem preferir chatbots a voicebots. Se seus clientes são mais velhos, menos confortáveis digitando ou têm problemas de acessibilidade, eles podem preferir voicebots.

2. Quais são os objetivos e pontos problemáticos de seus clientes, e como você pode resolvê-los?

Esta pergunta ajudará você a definir a proposta de valor e o caso de uso de sua solução de inteligência artificial conversacional. Por exemplo, se os clientes querem pedir uma pizza rapidamente ou reservar um voo, eles podem preferir voicebots a chatbots. Se os clientes querem comparar produtos, ler avaliações ou obter informações detalhadas, eles podem preferir chatbots.

3. Quais canais e plataformas os clientes usam para interagir com seu negócio?

Esta pergunta ajudará você a escolher o melhor método de entrega e opções de integração para sua solução de inteligência artificial conversacional. Por exemplo, se seus clientes usam redes sociais, aplicativos de mensagens ou sites para entrar em contato com você, eles podem preferir chatbots a voicebots. Se seus clientes usam chamadas telefônicas, alto-falantes inteligentes ou assistentes de voz para entrar em contato com você, eles podem preferir voicebots a chatbots.

4. Quais recursos técnicos e financeiros você tem à sua disposição para desenvolver e manter sua solução de inteligência artificial conversacional?

Esta pergunta ajudará você a avaliar a viabilidade e escalabilidade de sua solução de inteligência artificial conversacional. Por exemplo, se você tem recursos ou expertise limitados, pode preferir chatbots a voicebots. Chatbots geralmente são mais fáceis e menos caros de desenvolver e manter. Voicebots exigem tecnologias e habilidades mais avançadas, como reconhecimento e síntese de fala, o que pode aumentar o custo e a complexidade da solução.

Inteligência artificial conversacional. O futuro da comunicação nos negócios

À medida que as empresas buscam construir relacionamentos mais profundos e significativos com seus clientes, a escolha entre chatbots e voicebots não se trata apenas de tecnologia, mas de entender e antecipar as necessidades humanas.

Combinar inteligência artificial com a capacidade de ter uma conversa que se assemelha à de um humano promete não apenas eficiência, mas também uma transformação na forma como as empresas interagem com seus clientes. Pois talvez aqui esteja o futuro da comunicação empresarial – mais intuitiva, personalizada e, paradoxalmente, mais humana.

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