Panduan Lengkap Chatbot NLP di 2025

Chatbot tradisional dulu sering dianggap merepotkan—tapi sekarang, kebanyakan sudah berupa chatbot NLP yang mampu memahami dan menjalankan percakapan kompleks dengan penggunanya.

Chatbot NLP didukung oleh AI, sehingga mereka dapat melakukan percakapan fleksibel untuk mencapai tujuan—seperti menjual produk atau membantu solusi teknis—bukan sekadar mengikuti pola tanya jawab yang kaku.

Di artikel ini, saya akan membahas semua yang perlu Anda ketahui tentang chatbot AI pemrosesan bahasa alami, termasuk:

• Chatbot NLP vs. chatbot berbasis aturan
• Istilah-istilah umum dalam NLP
• Keuntungan chatbot NLP
• Contoh penggunaan umum
• Cara membangun chatbot NLP sendiri

Apa itu chatbot NLP?

Chatbot pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah perangkat lunak percakapan bertenaga AI yang dirancang untuk meniru percakapan manusia dengan pengguna.

Chatbot NLP dapat berbasis teks maupun suara.

Mereka menggunakan NLP untuk memahami maksud pesan, mengambil informasi yang diperlukan, dan menghasilkan respons yang membantu.

Banyak chatbot NLP adalah agen LLM: perangkat lunak yang didukung LLM, namun dikustomisasi oleh pembuatnya.

Dengan menggunakan LLM seperti GPT dari OpenAI, membangun chatbot GPT sendiri ternyata lebih mudah dari yang Anda kira.

Apa perbedaan antara chatbot NLP dan chatbot berbasis aturan?

Chatbot NLP menggunakan AI untuk meniru percakapan manusia. Chatbot tradisional—atau chatbot berbasis aturan—tidak menggunakan AI, sehingga interaksinya kurang fleksibel.

Chatbot berbasis aturan dirancang untuk mengikuti aturan percakapan yang telah ditentukan oleh pembuatnya.

Jika pengguna memasukkan perintah tertentu, chatbot berbasis aturan akan memberikan respons yang sudah ditentukan sebelumnya.

Namun, pertanyaan pengguna yang di luar aturan tersebut tidak akan bisa dijawab oleh chatbot berbasis aturan.

Chatbot NLP memahami bahasa alami

Chatbot NLP tentu saja dapat memahami dan menafsirkan bahasa alami.

Pengguna bisa mengirim pesan seolah berbicara dengan manusia lain, dan chatbot NLP dapat memahami maksudnya.

Termasuk:

• Memahami kesalahan ejaan dan tata bahasa
• Menentukan apakah pesan berupa pertanyaan atau pernyataan maksud
• Mengenali emosi pengguna dari bahasanya

Hal ini membuat chatbot NLP jauh lebih mendekati interaksi manusia yang alami. Chatbot berbasis aturan hanya dapat merespons dengan tepat pada sejumlah perintah tertentu.

Chatbot NLP memfasilitasi percakapan, bukan sekadar tanya jawab

Jika pengguna chatbot berinteraksi dengan chatbot berbasis aturan, masukan yang tidak terduga akan menyebabkan percakapan terhenti.

Karena pemrogramannya yang ketat, percakapan dengan chatbot berbasis aturan sering terasa seperti mengisi kuesioner: Bagaimana saya bisa membantu Anda hari ini? Model mana yang Anda minati? Berapa anggaran Anda?

Chatbot berbasis aturan sering kali bisa digantikan dengan halaman FAQ yang lengkap. Namun karena chatbot NLP dapat menyesuaikan diri dengan isyarat percakapan, ia dapat menjalankan percakapan penuh dan kompleks dengan pengguna.

Chatbot NLP terus berkembang menjadi lebih baik

Satu-satunya cara agar chatbot berbasis aturan dapat berkembang adalah dengan menambah aturan baru oleh programmer.

Namun, chatbot NLP akan berkembang dengan memanfaatkan data yang diberikan oleh penggunanya.

Kemampuan untuk berkembang membuat chatbot NLP semakin baik dalam memahami berbagai cara pengguna menyampaikan pertanyaan atau maksud.

Semakin sering ia berinteraksi dengan pengguna, semakin baik pula kemampuannya dalam memahami pertanyaan dan menjaga percakapan.

NLP, NLU, dan NLG, oh wow!

Memahami chatbot NLP berarti mengenal banyak singkatan. Meskipun saling berkaitan, masing-masing merujuk pada aspek komunikasi tertentu antara mesin dan manusia.

Pemrosesan bahasa alami

Istilah terluas, pemrosesan bahasa alami (NLP), adalah cabang AI yang berfokus pada interaksi bahasa alami antara mesin dan manusia.

NLP bertujuan agar mesin dapat menafsirkan dan merespons bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan bermanfaat.

Ketika membahas NLP, ini mencakup subbidang NLU dan NLG.

Pemahaman bahasa alami

Pemahaman bahasa alami (NLU) adalah subbidang dari NLP.

NLU berfokus pada kemampuan mesin untuk memahami maksud di balik masukan manusia.

NLU mencakup tugas seperti pengenalan maksud, ekstraksi entitas, dan analisis sentimen—komponen yang memungkinkan perangkat lunak memahami teks yang diberikan manusia.

Pembuatan bahasa alami

Pembuatan bahasa alami (NLG) adalah subbidang lain dari NLP.

NLG berfokus pada membuat respons mesin sekoheren dan sekontekstual mungkin.

NLG melibatkan penentuan konten (memutuskan bagaimana merespons pertanyaan), perencanaan kalimat, dan menghasilkan keluaran teks akhir dari perangkat lunak.

Keuntungan Chatbot NLP

Dukungan karyawan

Ketika sebuah organisasi menggunakan chatbot NLP, mereka dapat mengotomatisasi tugas-tugas yang sebelumnya harus dilakukan oleh karyawan.

Sebuah chatbot dapat menerima panggilan dukungan pelanggan, menjadwalkan pertemuan, atau melakukan analisis lalu menyampaikan hasilnya dalam sebuah laporan.

Ketika karyawan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk tugas berulang, mereka bisa lebih fokus pada proses tingkat tinggi—yang membutuhkan strategi, empati, atau kreativitas lebih.

Terjemahan gratis

Kemampuan bahasa chatbot NLP mencakup terjemahan, memungkinkan organisasi melayani pengguna dalam bahasa apa pun tanpa biaya tambahan.

Chatbot NLP biasanya didukung oleh model bahasa besar (LLM), yang dapat berfungsi lintas bahasa. ChatGPT saja dapat digunakan dalam lebih dari 80 bahasa berbeda.

Ketika pembuat bot menggunakan platform untuk membangun chatbot AI, mereka juga dapat menambahkan kemampuan terjemahan khusus.

Dukungan 24/7

Salah satu keuntungan chatbot adalah ketersediaannya sepanjang waktu.

Karena chatbot NLP dapat menangani banyak interaksi dari awal hingga akhir, karyawan tidak selalu diperlukan untuk membantu setiap pertanyaan.

Karena chatbot perusahaan selalu aktif, perusahaan dapat mengumpulkan prospek atau melayani pelanggan kapan saja.

Skalabilitas

Dengan mengambil alih sebagian besar percakapan pengguna, chatbot NLP memungkinkan perusahaan untuk berkembang ke tingkat yang tidak mungkin dicapai jika hanya mengandalkan karyawan.

Chatbot NLP dapat menangani banyak pertanyaan secara bersamaan, mempercepat proses, dan menyelesaikan berbagai tugas secara andal.

Untuk mengembangkan perusahaan, otomatisasi AI menjadi kebutuhan.

Kemampuan integrasi

Peter Gentsch, seorang profesor AI, mencatat dalam bukunya AI in Marketing, Sales and Service: "Bagi pengguna, chatbot tampak 'cerdas' karena kemampuannya memberikan informasi. Namun, chatbot hanya secerdas basis data yang mendasarinya."

Untuk membangun chatbot dengan nilai tertinggi, chatbot tersebut harus terintegrasi dengan sistem dan platform yang sudah ada di perusahaan.

Chatbot NLP akan jauh lebih berguna jika dapat melakukan tindakan pada sistem: memperbarui CRM, mengirim email, memberi notifikasi kepada karyawan.

Integrasi mulus ke proses bisnis ini memerlukan a) pengembang untuk membangun integrasi antara chatbot dan sistem mereka, atau b) penggunaan platform chatbot yang sudah menyediakan integrasi dengan platform umum.

Pengurangan biaya

Perusahaan yang menggunakan AI melaporkan pengurangan biaya tenaga kerja sebesar 52%.

Efisiensi biaya dari chatbot NLP adalah salah satu manfaat utamanya – mereka memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan operasinya tanpa meningkatkan biaya secara drastis.

Jika diimplementasikan dengan benar, otomatisasi tugas percakapan melalui chatbot NLP akan selalu menghasilkan ROI positif, apa pun kasus penggunaannya.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk Chatbot NLP

Karena sifatnya yang fleksibel, chatbot NLP dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan, mulai dari chatbot perusahaan hingga agen AI untuk bisnis kecil. Anda dapat menemukan chatbot NLP digunakan di:

• Layanan keuangan
• Properti
• Pendidikan
• Hotel dan restoran
• Kesehatan 
• Asuransi
• Maskapai penerbangan
• Pemerintahan 

Namun berkat fleksibilitas percakapannya, chatbot NLP bisa diterapkan di konteks percakapan apa pun. Mereka bisa disesuaikan untuk menjalankan permainan peran D&D, membantu pekerjaan rumah matematika, atau menjadi pemandu wisata.

Chatbot layanan pelanggan

Salah satu kasus penggunaan chatbot yang pertama kali diadopsi secara luas adalah bot dukungan pelanggan.

Dan popularitasnya masih terus meningkat. Faktanya, 83% pengambil keputusan mengatakan mereka berencana untuk meningkatkan investasi mereka dalam AI untuk layanan pelanggan tahun depan.

Layanan pelanggan adalah kasus penggunaan alami untuk chatbot NLP, dengan layanan 24/7 dan kemampuan multibahasa.

Sejak era chatbot berbasis aturan tradisional, tim layanan pelanggan telah menyerahkan panggilan paling sederhana kepada chatbot.

Dengan hadirnya chatbot NLP, otomatisasi AI dapat menangani pertanyaan pelanggan yang semakin kompleks, mulai dari bantuan pembelian hingga pemecahan masalah teknis.

Chatbot lead generation

Banyak kasus penggunaan chatbot NLP ditemukan dalam sales funnel yang didukung AI, termasuk kualifikasi prospek dan lead generation dengan AI.

Chatbot NLP sangat cocok untuk lead generation, mengingat banyaknya percakapan kualifikasi yang harus disaring oleh tim penjualan dan pemasaran.

Chatbot dapat berinteraksi dengan pengunjung situs web, atau mengirim pesan ke kontak melalui email atau saluran pesan lainnya.

Agar dapat berfungsi maksimal, chatbot NLP sebaiknya diintegrasikan dengan sistem internal yang relevan.

Chatbot lead generation perlu diintegrasikan dengan CRM perusahaan, sistem pemesanan kalender (seperti Calendly), dan diterapkan di saluran pesan yang paling sesuai (email, situs web, atau saluran seperti WhatsApp).

Chatbot internal untuk karyawan

Meski kebanyakan chatbot NLP berinteraksi dengan pelanggan, semakin banyak perusahaan yang mengadopsi chatbot NLP untuk proses internal.

Ini bisa mencakup HR, dukungan TI, atau bantuan untuk tugas internal seperti dokumentasi.

Jenis chatbot ini paling umum digunakan di perusahaan dengan jumlah karyawan besar.

Cara Membangun Chatbot NLP dalam 5 Langkah

Meskipun pengembang dapat membangun chatbot NLP sendiri dari awal, sebagian besar organisasi akan menggunakan platform chatbot untuk membuat chatbot AI mereka.

Platform memungkinkan tim Anda untuk membangun chatbot kustom dengan dukungan integrasi bawaan, keamanan tambahan, dan fitur siap pakai.

Berikut panduan langkah demi langkah untuk membangun chatbot NLP Anda sendiri:

Langkah 1: Pilih platform

Banyak perusahaan yang memutuskan untuk membangun chatbot NLP mereka sendiri dari awal.

Ini bisa menjadi pilihan yang menarik: kendali penuh, mulai dari nol, tanpa biaya langganan bulanan. Namun, hanya sedikit yang menempuh jalur ini dalam jangka panjang.

Membangun dari awal memerlukan waktu dan tenaga yang besar. Selain itu, chatbot Anda akan membutuhkan waktu lebih lama untuk selesai atau kualitasnya jadi lebih rendah – atau keduanya.

Saat memilih platform, pertimbangkan kebutuhan unik perusahaan Anda.

Jika Anda menginginkan platform yang tidak membatasi kemungkinan chatbot Anda, carilah platform chatbot enterprise yang memiliki standar terbuka dan stack yang dapat diperluas.

Jika privasi data adalah prioritas utama, pilihlah platform dengan standar keamanan tinggi.

Jika tim pengembang Anda masih pemula, carilah platform dengan antarmuka yang ramah pengguna.

Jika Anda butuh inspirasi, Anda bisa melihat daftar platform chatbot terbaik kami.

Dan jika Anda tertarik untuk melakukan panggilan besok, Anda dapat menghubungi tim penjualan kami.

Langkah 2: Kumpulkan data Anda

Jika Anda ingin melatih chatbot Anda dengan informasi perusahaan—seperti kebijakan HR, atau transkrip dukungan pelanggan—Anda perlu mengumpulkan informasi yang akan digunakan untuk pelatihan chatbot.

Tidak semua perusahaan menggunakan data asli untuk melatih chatbot. Sering kali, prompt lanjutan sudah cukup untuk merancang alur chatbot Anda.

Namun jika Anda ingin chatbot yang mengambil langkah ekstra untuk menyesuaikan penawaran perusahaan Anda, maka mengumpulkan data dan menggunakannya untuk melatih chatbot adalah salah satu caranya.

Langkah 3: Bangun chatbot Anda

Saat memilih platform chatbot, pastikan Anda memilih yang menyediakan materi edukasi yang cukup untuk membantu tim Anda selama proses pembangunan.

Sebagai contoh, kami menyediakan kursus akademi, siaran langsung harian, dan koleksi tutorial YouTube yang lengkap.

Membangun bot bisa menjadi tugas yang menantang saat menghadapi kurva pembelajaran – memiliki sumber daya yang mudah diakses akan sangat membantu kelancaran prosesnya.

Dan jika tim Anda baru dalam membangun bot, kebanyakan platform chatbot perusahaan memiliki builder visual drag-and-drop yang memudahkan visualisasi alur kerja Anda.

Langkah 4: Integrasi dan kustomisasi

Chatbot tidak berdiri sendiri. Tujuannya bukan hanya untuk interaksi dengan pelanggan atau menjelaskan satu kebijakan saja.

Chatbot NLP yang paling berguna untuk perusahaan adalah yang terintegrasi di seluruh sistem dan platform perusahaan Anda.

Ini bisa berarti tabel dan dokumen, situs web Anda, atau layanan pihak ketiga lainnya – seperti Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp, atau Zendesk.

Jika Anda menggunakan platform chatbot AI, sebagian besar waktu tim Anda akan dihabiskan untuk menyempurnakan integrasi bot, bukan membangun chatbot itu sendiri.

Dan jika Anda memilih platform yang kuat, platform tersebut akan memungkinkan Anda menyesuaikan chatbot dalam hal nada dan kepribadian.

Anda tidak perlu memilih kata-kata tertentu, tapi Anda bisa mengatur kapan chatbot harus berbicara dengan nada meminta maaf, atau jenis bahasa apa yang digunakan untuk mendeskripsikan produk Anda.

Langkah 5: Deploy

Salah satu keunggulan utama chatbot adalah kemampuannya untuk dengan mudah digunakan di berbagai platform atau saluran pesan.

Banyak perusahaan memilih untuk menggunakan chatbot tidak hanya di situs web mereka, tetapi juga di saluran media sosial atau platform pesan internal mereka.

Chatbot NLP adalah cara efisien untuk menjalankan strategi omnichannel yang sukses.

Pengguna Anda dapat merasakan layanan yang sama di berbagai saluran, dan mendapatkan bantuan khusus sesuai platform.

Sebagai contoh, komunikasi pelanggan dari chatbot WhatsApp dapat meminta perubahan kata sandi di sistem internal Anda.

Deploy chatbot NLP kustom bulan depan

Perusahaan yang bertahan dalam 5 tahun ke depan akan menjadi perusahaan yang didukung AI.

Chatbot NLP memungkinkan perusahaan untuk memperluas proses bisnis mereka dengan efisiensi biaya yang sebelumnya tidak mungkin dicapai.

Botpress memungkinkan perusahaan membangun chatbot dan agen AI yang disesuaikan, didukung LLM. Agen kami dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan dan terintegrasi dengan sistem atau saluran apa pun.

Mulai membangun hari ini. Gratis.

Atau hubungi tim penjualan kami untuk informasi lebih lanjut.

FAQ

1. Kriteria apa yang harus saya gunakan untuk mengevaluasi platform chatbot NLP?

Untuk mengevaluasi platform chatbot NLP, fokuslah pada faktor inti seperti kemudahan penggunaan (untuk pengguna teknis dan non-teknis), dukungan untuk large language model (LLM), opsi integrasi dengan sistem yang sudah ada (misal, CRM atau API), skalabilitas, NLU multibahasa, dan fleksibilitas kustomisasi. Dokumentasi dan dukungan aktif juga sangat penting untuk keberhasilan.

2. Apa tantangan integrasi paling umum dengan chatbot NLP?

Tantangan integrasi paling umum dengan chatbot NLP meliputi koneksi ke sistem lama yang tidak memiliki API modern dan mengelola perubahan pada sistem backend yang dapat mengganggu alur. Selain itu, autentikasi dan konsistensi data di berbagai platform juga mempersulit integrasi.

3. Bagaimana perbandingan platform open-source dengan platform komersial untuk pengembangan chatbot NLP?

Platform chatbot NLP open-source menawarkan kontrol penuh, sehingga ideal untuk pengembang yang membutuhkan kustomisasi. Namun, biasanya platform ini tidak memiliki kemudahan penggunaan, integrasi siap pakai, hosting terkelola, dan dukungan perusahaan seperti yang ditawarkan platform komersial, sehingga opsi komersial lebih cepat untuk tim dengan sumber daya teknik yang terbatas.

4. Bisakah saya berpindah platform setelah chatbot sudah dibuat?

Ya, Anda bisa berpindah platform chatbot setelah membuatnya, namun proses ini melibatkan pembuatan ulang alur percakapan, integrasi ulang sistem backend, serta migrasi data pelatihan dan memori pengguna. Meskipun secara teknis memungkinkan, proses ini memerlukan perencanaan, dan penting untuk mengevaluasi fitur platform baru agar tidak kehilangan kemampuan yang sudah ada.

5. Bagaimana chatbot NLP menjaga privasi data pengguna?

Chatbot NLP menjaga privasi data pengguna dengan mengenkripsi data saat dikirim maupun disimpan, serta menyediakan kontrol detail atas penyimpanan dan retensi data. Platform terbaik sudah mematuhi regulasi perlindungan data seperti GDPR, HIPAA, atau CCPA dan memungkinkan Anda mengatur penanganan persetujuan serta log akses.