Chatbots e voicebots de IA. O futuro da comunicação empresarial | IA nos negócios nº 10

A inteligência artificial ajuda-nos a comunicar com os nossos dispositivos através de linguagem natural – simplesmente fazendo perguntas e formulando comandos. Os chatbots de IA, também conhecidos como bots conversacionais ou IA conversacional, são programas de computador baseados em IA que simulam e processam conversas humanas – escritas ou faladas – permitindo que as pessoas interajam com dispositivos digitais como se estivessem conversando com uma pessoa real. O mercado global de chatbot está projetado para atingir US$ 454,8 milhões em receitas em 2027, acima dos US$ 40,9 milhões em 2018. Isso é realmente muito.

Como funcionam os chatbots e os voicebots?

Antes de começar a pensar em qual optar para ajudar seu negócio a crescer, vamos responder à pergunta: Como funciona um chatbot? Os chatbots de texto baseados em inteligência artificial permitem que os usuários façam perguntas em linguagem natural por meio de texto e obtenham respostas significativas e com som natural. Isso ocorre porque eles apresentam tecnologias de compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG).

O Voicebot, por outro lado, permite que os chamadores naveguem no sistema de resposta interativa de voz (IVR) por voz. Com eles, os chamadores não precisam ouvir o menu do telefone e pressionar os números apropriados no teclado. Eles conversam ao vivo com o IVR, uma simulação simplificada de uma chamada de operadora.

Isso ocorre porque eles usam as seguintes tecnologias:

• Reconhecimento de fala – convertendo a voz do chamador em texto,
• Compreensão da 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 a entrada da linguagem natural e prevêem a próxima palavra com base nos padrões que reconhecem. Eles adotam processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizado de máquina (ML) para analisar e gerar texto ou fala.

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

Os 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 comunicam, nomeadamente texto e voz, e pela 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 e baseados em dados – exigindo integração com um banco de dados ou aplicativo, cuja operação é mais semelhante a uma conversa humana.

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

AI Chatbots e voicebots de tarefas

Os chatbots baseados em tarefas concentram-se na execução de uma única função, como fornecer informações ou finalizar transações simples. Eles seguem regras, processamento de linguagem natural (PNL) e um pouco de ML para gerar respostas às consultas dos usuários que são automatizadas, mas que lembram uma conversa natural.

Os chatbots baseados em regras são altamente especializados e suas respostas devem ser estruturadas, por isso são frequentemente usados ​​para dar suporte ao atendimento ao cliente e aos departamentos de suporte. Por exemplo, um chatbot orientado a tarefas pode responder perguntas sobre horário de funcionamento, escopo de negócios ou processar pedidos simples. Os chatbots orientados a tarefas podem lidar com questões típicas, mas não são muito flexíveis e não conseguem se adaptar a novas situações.

Da mesma forma, os voicebots baseados em regras seguem regras e scripts predefinidos para lidar com tarefas simples e específicas. Podem ser, por exemplo, reservar um voo ou verificar a previsão do tempo por telefone. Eles são fáceis de construir, mas possuem capacidades limitadas e pouca adaptabilidade.

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

O diálogo citado mostra a flexibilidade de um chatbot de IA – a partir da breve pergunta “ A que horas você fecha? ” adivinha pelo contexto que a questão é sobre o horário de funcionamento da loja e o dia de hoje. Esse chatbot também pode ser ensinado a responder em um estilo específico que sustente a impressão de uma conversa com uma pessoa específica.

Chatbots e voicebots com IA preditiva

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

• Perfis de usuário,
• preferências e configurações,
• registros do comportamento do usuário,
• opinião

Tudo isso 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 utilizá-lo para gerar novas ideias e sugestões para os usuários.

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

Eles usam consciência de contexto, compreensão de linguagem natural (NLU), processamento de linguagem natural (PNL) 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 e exercícios interativos ou sugerir produtos com base em perfis de usuários e comportamento anterior.

Exemplos de chatbots de IA nos negócios

Os chatbots orientados a tarefas desempenham 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 as condições meteorológicas ou da estrada,
• planejar reunião,
• 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 Domino Pizza – para pedir pizza e acompanhar a entrega via Facebook Messenger,
• Chatbot Poncho – para ver previsões meteorológicas e alertas via Facebook Messenger e Slack,
• Chatbot Kayak – para planejar viagens e comparar preços via Facebook Messenger, Slack e Alexa.

Recursos de chatbots de texto preditivos e baseados em dados mais avançados em:

• aprendizagem ou habilidades de idiomas – como o chatbot Duolingo, que ajuda os usuários a aprender línguas estrangeiras por meio de diálogos e exercícios interativos no aplicativo Duolingo,
• sugerir produtos ou serviços com base em perfis de usuários e comportamento anterior,
• gerar novas ideias ou conteúdo para projetos criativos,
• auxiliando 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 por e-mail via Google Workspace

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

• Siri da Apple, um assistente de voz digital que pode realizar diversas tarefas e responder perguntas por meio de dispositivos iOS.
• Alexa da Amazon, um assistente de voz digital que pode controlar dispositivos domésticos inteligentes, tocar música, solicitar produtos e muito mais por meio de 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 em 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 aprovação de solicitações, pedidos de suprimentos, preenchimento de formulários ou automatização de tarefas de escritório, como agendamento de reuniões.

Algumas das melhores soluções de mercado para voicebots são:

• Amazon Lex – Um serviço que permite aos desenvolvedores criar interfaces de conversação usando voz e texto. Fornece reconhecimento de fala, compreensão de linguagem natural, geração de linguagem natural e recursos de síntese de fala. Também se integra com Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend, etc.
• Google Dialogflow – Uma plataforma para criar experiências de conversação naturais e ricas usando voz e texto. Ele fornece reconhecimento de fala, compreensão de linguagem natural, geração de linguagem natural e recursos de síntese de fala. Ele também se integra ao Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech, etc.
• IBM Watson Assistant – permite que desenvolvedores projetem soluções de conversação por meio de voz e texto. Fornece reconhecimento de fala, compreensão de linguagem natural, geração de linguagem natural e recursos de síntese de fala. Ele também se integra com IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer, etc.

AI Chatbots 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 as interações com os clientes e fornecer melhores serviços. 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 – Os chatbots de IA são mais adequados para usuários que precisam de acesso a informações visuais, como imagens ou links. Já os Voicebots são mais indicados para quem precisa se comunicar rapidamente ou, por exemplo, dirigir um carro ou operar uma máquina enquanto fala.
• Experiência do usuário – ambos dependem da compreensão da linguagem natural (NLU) para processar solicitações e intenções do usuário. Os Voicebots são mais envolventes, mas suas respostas precisam ser verdadeiramente humanas para desempenhar sua função. Os Voicebots também requerem reconhecimento e síntese de fala, o que pode introduzir mais erros ou atrasos na conversa. Por outro lado, os chatbots podem fornecer mais feedback e orientação ao usuário através de botões, menus ou emoticons. Além disso, são mais fáceis de treinar e melhorar.
• Aplicação - ambos podem caber em atendimento ao cliente, vendas, reservas ou recuperação de informações. No entanto, alguns podem ser mais funcionais para uma tarefa específica, dependendo da sua complexidade, urgência ou sensibilidade. Por exemplo, os chatbots de texto podem ser melhores para tarefas que exigem autenticação, verificação ou confirmação, enquanto os chatbots de voz podem ser melhores para aquelas que visam velocidade, conveniência ou personalização.

Para decidir qual se encaixa melhor no seu negócio, responda às seguintes perguntas:

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

Esta pergunta o ajudará a entender as necessidades e expectativas de seus clientes, bem como seu método preferido de comunicação. Por exemplo, se os seus clientes são jovens, conhecedores de tecnologia e orientados para dispositivos móveis, eles podem preferir chatbots a voicebots. Se seus clientes são mais velhos, menos confortáveis ​​ao digitar ou têm problemas de acessibilidade, eles podem preferir robôs de voz.

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

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

3. Quais canais e plataformas os clientes usam para interagir com sua empresa?

Esta pergunta irá ajudá-lo a escolher o melhor método de entrega e opções de integração para sua solução de inteligência artificial conversacional. Por exemplo, se seus clientes usam mídias 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 os voicebots aos chatbots.

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

Esta pergunta irá ajudá-lo a avaliar a viabilidade e escalabilidade da sua solução de inteligência artificial conversacional. Por exemplo, se você tiver recursos ou experiência limitados, poderá preferir chatbots a voicebots. Os chatbots são geralmente mais fáceis e menos dispendiosos de desenvolver e manter. Os voicebots exigem tecnologias e competências 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 procuram construir relações mais profundas e significativas com os seus clientes, a escolha entre chatbots e voicebots não se trata apenas de tecnologia, mas de compreensão e antecipação das necessidades humanas.

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

Se você gosta do nosso conteúdo, junte-se à nossa comunidade de abelhas ocupadas no Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

Ver todas as postagens

IA nos negócios:

1. Ameaças e oportunidades da IA ​​nos negócios (parte 1)
2. Ameaças e oportunidades da IA ​​nos negócios (parte 2)
3. Aplicações de IA nos negócios – visão geral
4. IA e redes sociais – o que dizem sobre nós?
5. Chatbots de texto assistidos por IA
6. Tecnologia de assistente virtual ou como falar com IA?
7. PNL empresarial hoje e amanhã
8. Como a inteligência artificial pode ajudar no BPM?
9. A inteligência artificial substituirá os analistas de negócios?
10. O papel da IA ​​na tomada de decisões de negócios
11. O que é inteligência de negócios?
12. Agendamento de postagens nas redes sociais. Como a IA pode ajudar?
13. Postagens automatizadas em mídias sociais
14. Inteligência artificial no gerenciamento de conteúdo
15. IA criativa de hoje e de amanhã
16. IA multimodal e suas aplicações nos negócios
17. Novas interações. Como a IA está mudando a maneira como operamos os dispositivos?
18. RPA e APIs em uma empresa digital
19. Novos serviços e produtos operando com IA
20. O futuro mercado de trabalho e as próximas profissões
21. IA verde e IA para a Terra
22. Tecnologia Educacional. Inteligência artificial na educação
23. Quais são os pontos fracos da minha ideia de negócio? Uma sessão de brainstorming com ChatGPT
24. Usando ChatGPT nos negócios
25. Atores sintéticos. Os 3 principais geradores de vídeo de IA
26. 3 ferramentas úteis de design gráfico de IA. IA generativa nos negócios
27. 3 incríveis escritores de IA que você deve experimentar hoje
28. Explorando o poder da IA ​​na criação musical
29. Navegando em novas oportunidades de negócios com ChatGPT-4
30. Ferramentas de IA para o gestor
31. 6 plugins ChatGTP incríveis que tornarão sua vida mais fácil
32. 3 gráficos AI. Geração de inteligência inteligente para negócios
33. Qual é o futuro da IA ​​de acordo com o McKinsey Global Institute?
34. Inteligência artificial nos negócios - Introdução
35. O que é PNL ou processamento de linguagem natural nos negócios
36. Processamento automático de documentos
37. Google Tradutor x DeepL. 5 aplicações da tradução automática para empresas
38. A operação e aplicações de negócios de voicebots