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Chatbots – a importância de um trabalho bem feito

Chatbots – a importância de um trabalho bem feito

Chatbots já não são mais novidade e hoje são realidade. Não há como negar que a troca de mensagens (via SMS, WhatsApp, Telegram e outros mensageiros eletrônicos) é um dos principais meios de comunicação. A praticidade desses meios proporciona a agilidade necessária para nossa sociedade cada vez mais dinâmica.

Nesse sentido, as organizações decidiram que seria interessante abrir esta via de contato com seu público e disponibilizaram este meio gradativamente. No entanto, como o contato por mensagens acaba sendo mais acessível do que por ligações, trazendo um sentimento de urgência maior que um e-mail, surgiu a necessidade de aprender a gerenciar de maneira mais efetiva estes canais. Para auxiliar no fluxo e na qualidade de respostas, organizações começaram a implantar chatbots em seus sistemas.

Mas o que são chatbots?

Em uma tradução básica do inglês, chatbots são simplesmente “robôs que conversam”. Por robô, não necessariamente devemos entender como uma estrutura de metal humanoide, mas, sim, um software.

Os primeiros chatbots surgiram nas décadas de 60 e 70, após Isaac Asimov e Alan Turing tecerem as bases da robótica. Eliza e Parry (como foram chamados os robôs) foram os primeiros a serem criados com a intenção de simular interações humanas. Apesar de não terem linhas de código muito complexas e ainda nem utilizarem recursos Inteligência Artifical, ambos foram fundamentais para o desenvolvimento desta tecnologia.

Atualmente, esta tecnologia já está bem mais desenvolvida – e, principalmente, difundida. Chatbots não são mais exclusividade de cientistas e pesquisadores, figurando como a personificação digital de empresas e organizações pelo mundo. Podemos dividir os atuais chatbots de duas formas: os baseados exclusivamente em regras e aqueles baseados em inteligência artificial (IA).

Chatbots baseados em regras

O principal e mais básico modelo de chatbot é o que se baseia em regras. Sua programação é toda orientada a responder a comandos ou palavras específicas. Caso o usuário não use as frases ou palavras mais adequadas, é possível que o chatbot não consiga dar uma resposta satisfatória.

Apesar de simples – em comparação aos que usam IA – estes chatbots são muito úteis na geração de leads, orientação de atendimento, pesquisas e até mesmo geração de relatórios. Talvez eles não consigam sustentar uma conversação muito extensa, mas servem muito bem ao propósito de filtrar atendimentos. Como? Resolvendo demandas simples ou encaminhando ao setor (de atendimento humano) mais adequado as que não podem ser resolvidas através de linhas de código.

Chatbots baseados em inteligência artificial

Já os bots baseados em Inteligência Artificial não só respondem a comandos e palavras-chave, como têm a capacidade de analisar estas informações e os dados inseridos pelo usuário. A Inteligência Artificial é muitas vezes sinônimo de Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina). Com Machine Learning, os chatbots não só conseguem analisar e responder às perguntas com maior eficiência, como também conseguem aprender através das interações com usuários e assim aprimorar sua capacidade de resposta.

No entanto, é importante ressaltar que esta não é o único recurso de IA utilizado, sendo cada vez mais comuns alguns modelos de Deep Learning para o Processamento de Linguagem Natural. O PLN é justamente uma tecnologia desenvolvida no sentido de permitir que softwares entendam e interpretem a linguagem humana.

Cases de sucesso

Alguns dos chatbots mais famosos e que inspiram cada vez mais organizações a querer utilizar desta tecnologia são os seguintes:

  • BIA – acrônimo de Bradesco Inteligência Artificial, a BIA é uma das mais famosas inteligências artificiais brasileiras. Usando a IA da IBM, Watson, ela teve seu lançamento ainda em 2016 e hoje em dia é um sucesso entre os clientes do banco. Segundo o blog da IBM, em 2019 a BIA já conseguia responder mais de 200 mil perguntas sobre mais de 59 produtos;
  • Siri e Alexa – as assistentes virtuais (da Apple e da Amazon, respectivamente), podem ser consideradas cases neste artigo por sua capacidade de aprendizado crescente e desenvolvimento de sua IA. Devido ao grande número de usuários, por terem cada vez mais inputs, sua capacidade de resolução e atendimento de demandas é cada vez maior. Existem inclusive algumas linhas de pensamento que consideram assistentes virtuais um tipo de chatbot, sendo que as linhas discordantes apontam as diferenças na forma do input (via texto ou oral) e por estes serem “menos inteligentes”;
  • Recovery – não tão complexo como os exemplos anteriores, mas tão funcional quanto, o chatbot da empresa de gestão de créditos, Recovery, é grande case de sucesso. Reduzindo custos com call centers e, principalmente, o constrangimento de clientes recebendo ligações de cobrança, o chatbot que funciona no canal do Whatsapp Business, fez aumentar exponencialmente o número de acordos e negociações de dívidas.

Leia este outro texto em nosso blog: O que é o SCRUM?

Complexidade na criação

Apesar de sua ampla difusão e sua popular facilidade de criação (um mito, infelizmente, cada vez mais difundido), chatbots devem ser muito bem pensados e desenhados para evitar que o investimento se torne um problema. Não faltam exemplos de robôs que foram postos em funcionamento com menos planejamento do que o necessário e se tornaram grandes casos de fracasso.

Erros comuns

Não são poucos os casos de robôs que ao invés de agilizarem o atendimento, acabam por dificultar o mesmo. Sem uma programação adequada, muitos robôs podem não responder ou responder errado aos questionamentos dos usuários, gerando grande insatisfação.

E não são só pequenas empresas ou influenciadores digitais com poucos recursos ou orientação que sofrem com isto.

Tomemos um exemplo recente, onde a grande Microsoft lançou seu chatbot baseado em IA no Twitter, a Tay. Segundo a matéria, o robô foi programado utilizando uma base de dados filtrada e anônima, buscando aprender e evoluir seus métodos de conversação através das interações com os usuários. Com isto, em menos de 24h e baseado nos inputs mal-intencionados dos usuários da rede social, o robô foi corrompido e adotou uma personalidade bastante preconceituosa.

Obviamente, a Microsoft desligou o robô tão logo percebeu o caminho errado que ele havia tomado, mas isto não foi suficiente para evitar que comentários, principalmente relacionados aos riscos de uma IA mal gerenciada, inundassem a internet.

Outra falha redundante, que é muito conhecida aqui no Brasil, é o já antigo caso do chatbot da apresentadora Nicole Bahls, programado para responder automaticamente o bordão da celebridade ao receber qualquer mensagem. O atendimento aos fãs se dava de forma agilizada, porém, sem critério algum, gerando vários memes.

As skills necessárias

Como já vimos, existe muito de programação e conhecimentos específicos de TI envolvidos no processo de planejamento e criação de um robô bem feito. Porém, várias são as skills exigidas neste processo. São elas:

  • Conhecimentos de programação;
  • Aplicação e conceitos de Inteligência Artificial;
  • Entendimento de plataformas e ferramentas para bots;
  • Conhecimentos de UX Writing;
  • Conhecimentos de Linguística;
  • Entendimento das necessidades do usuário;
  • Processamento de Linguagem Natural;
  • Conhecimentos de UX Designer e Marketing.

Com base neste set de habilidades, percebe-se que muitas são as áreas nas quais um profissional precisa se aprofundar para poder desenvolver um chatbot com qualidade e segurança.

A busca por cada uma destas especializações, individualmente, pode levar tempo. Você poderá ter um overview de todas estas habilidades, bem como suas aplicações, no nosso curso: Chatbots – Da Escrita à Inteligência, disponível neste link.

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Autor: TargetTrust

Escola de TI e negócios com mais de 25 anos de tradição em formar profissionais qualificados e preparados para o mercado de trabalho. Agora, com aulas EAD para o contínuo aprendizado de nossos alunos! :) #vempratt

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