O que posso e não posso esperar da IA em chatbots

As expectativas com chatbot com inteligência artificial e a pressão que elas geram são muitas. Porém, nem tudo é possível ainda no nosso mercado e contexto. Saiba mais neste post do Matheus Régis, Analista de IA da Take!

A Inteligência Artificial movimentou em nosso país cerca de U$ 180 milhões em 2018, segundo estimativas levantadas pelo Sebrae em um relatório sobre o tema. Este número tende só a aumentar devido à conscientização das empresas sobre o assunto, entendendo o valor que a AI pode trazer para o seu negócio.

Em seu relatório de previsões em IA para 2019, a PwC (Big Four) indica que, dentre as empresas americanas que já investigam ou implementaram IA, 78% delas utilizam em múltiplas áreas, planejam usar ou desenvolveram projetos em algumas áreas.  

No mundo dos chatbots, o uso da IA tem sido cada vez mais crescente e, com isso, também tem crescido o número as dúvidas e confusões sobre o tema. Afinal, o que se pode esperar da IA em chatbots?

O que já é realidade

Para falarmos do que podemos esperar, precisa-se deixar clara a diferença entre chatbot e IA. Citando a definição dada pelo Chatbot Advocate Caio Calado:

“Chatbots são softwares de comunicação automatizada que funcionam dentro de aplicações de mensagens”

E como um software, ele consome informações de outras ferramentas para usar em sua tomada de decisão. É nesse ponto que entra a IA. Uma ferramenta que fornece insights com base no que o chatbot envia a ela.

Nós da Take chamamos este conceito de híbrido: o uso de regras e IA para o processo de tomada de decisão do chatbot.

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Conceito de estruturação de um chatbot

Natural Language Processing (NLP)

A solução de IA mais comumente usada por chatbots é o NLP, que tem por finalidade identificar qual a intenção atrelada à entrada textual do usuário. Por exemplo:

Quero { viajar } para { São Paulo } { amanhã } de { trem }.

Neste caso, o modelo de NLP reconheceu a intenção do usuário (viajar), além de outras informações que complementam o desejo do usuário (São Pauloamanhã e trem). Com isso, o chatbot pode tomar a decisão de qual a melhor resposta a ser dada.

Análise de sentimentos

Outro ramo da IA é a análise de sentimentos da conversa entre o chatbot e usuário. Usando algoritmos de Machine Learning, é possível extrair qual foi a experiência do usuário com o chatbot (usualmente classificada como positiva, neutra e negativa).

Assim, o time de negócios/marketing consegue tirar diversos insights, entre eles entender o motivo de determinados usuários terem tido uma experiência negativa, gerando evolução ao bot.

Speech-To-Text e Text-To-Speech

Como o próprio nome diz, essa é uma área dentro da Inteligência Artificial que visa transformar a fala em texto, e o texto em fala. O usuário usa a voz para falar com o chatbot, isto é transformado em texto para posterior análise e, depois de decidida qual resposta, o algoritmo a transforma em voz. Um exemplo de uso são os chatbots integrados ao Google Assistant.

O que não é verdade

O que não se pode esperar é que chatbots sejam como os assistentes virtuais inteligentes. Estes assistentes como Siri, Google Assistant, Amazon Alexa e Microsoft Cortana possuem modelos capazes de realizar uma variedade de tarefas usando diferentes fontes de informação, como geolocalização, trânsito, notícias, preços de ações, horário dos usuários, redes sociais, etc. Isso lhes confere o poder de responder sobre os mais diversos assuntos.

Já o chatbot é focado em solucionar problemas relacionados ao negócio e produtos de uma empresa. Ele é criado com este escopo e exigiria tempo e recurso financeiro bem mais alto do que uma empresa pode (ou está disposta) a pagar para transformá-lo em um assistente virtual inteligente.

O que podemos esperar para o futuro

Algo essencial para a IA é a quantidade de dados e sua qualidade. Não basta ter o melhor algoritmo para a solução de um problema, se os dados disponíveis são escassos e/ou de pouco valor. P

ortanto, a partir do momento que as empresas entenderem isso e aprenderem a estruturar melhor os seus dados, poderemos esperar que a IA em chatbots ficará ainda mais precisa e capaz de entregar ainda mais valor ao usuário.

Além disso, pode-se esperar também o uso de mais soluções de IA dentro do fluxo do chatbot, como a visão computacional. Ela é, de forma bem resumida, o processo de modelagem e replicação da visão humana dando à máquina a capacidade de identificar objetos em uma imagem (seja foto ou vídeo).

Com a evolução do processamento computacional, é possível (e relativamente barato) treinar modelos de IA capazes de reconhecer objetos específicos, inclusive marcas. Isso abre outro leque de oportunidades para chatbots.

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Visão computacional e IA reconhecendo objetos in real-time.  Seif, G. (2018, July 10). Towards Data Science

Exemplos de chatbots

Na Take, temos diversos bots que fazem uso da IA, entre eles:

Setor bancário

Oferece ao usuário a possibilidade de adiantar parcelas do financiamento, gerar a 2ª via do boleto, quitar o contrato, além de responder a diversas dúvidas do negócio da empresa. O NLP mapeia todas as possibilidades do fluxo, direcionando o usuário de acordo com a entrada, além de também mapear respostas previamente cadastradas em um FAQ.

Promoção

Bot sobre uma promoção específica, trazendo informações com fluxo todo mapeado pelo NLP, direcionando o usuário de acordo com a entrada, além de responder perguntas variadas sobre a promoção e produtos da empresa.

Eleições

Responde sobre os candidatos à presidência nas eleições 2018 com informações pessoais e opinião de cada candidato sobre diversos assuntos, além de informações relativas ao processo da eleição. Faz uso do NLP, Speech-To-Text e Text-To-Speech.

Posicionamento Take sobre expectativas com chatbot com Inteligência Artificial

Como foi mencionado anteriormente, a Take acredita no modelo de chatbot híbrido, no qual a inteligência artificial é uma das ferramentas usadas para a tomada de decisão, ao invés de ser o próprio bot.

Temos um time de Inteligência Artificial e estamos trabalhando para melhorar as soluções já oferecidas, como também criar soluções de IA próprias focadas na evolução da experiência do usuário e no valor que o contato inteligente traz para uma empresa, aumentando assim as possibilidades das expectativas com chatbot com Inteligência Artificial. Se você quer tem mais interesse no assunto, assista ao webinar gratuito sobre IA e bots!

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