Uma introdução à IA chatbots

Chatbots Os chatbots evoluíram de simples aplicações de mensagens para se tornarem uma das implementações mais revolucionárias da inteligência artificial. Neste guia do chatbot, irá descobrir as capacidades do chatbots moderno, bem como as muitas funções que podem desempenhar numa empresa ou organização.

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O que é um chatbot em inteligência artificial?

Um chatbot de inteligência artificial é um programa de computador capaz de compreender e replicar a comunicação humana. A IA chatbots pode ser utilizada através de qualquer aplicação de mensagens importante, onde pode gerir várias interacções com os clientes ao mesmo tempo.

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As conversas com chatbots tornaram-se a espinha dorsal do serviço de apoio ao cliente moderno. As principais empresas de tecnologia, como a Google, o Facebook e a Amazon, utilizam o chatbots para oferecer as melhores experiências aos utilizadores. 

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‍A diferença entre bot e IA de conversação

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Qual é o objetivo de um chatbot?

Chatbots simulam a linguagem humana. Isto permite que as pessoas interajam com sistemas computorizados como se estivessem a falar com uma pessoa real. Chatbots pode ser programado para uma vasta gama de serviços e é excecionalmente útil em todos os tipos de indústrias.

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A implementação de serviços de chatbot pode ajudar os utilizadores de várias formas, incluindo as seguintes: 

• Resolver queixas e problemas através do apoio ao cliente a pedido
• Dar respostas rápidas em caso de emergência
• Obter explicações pormenorizadas sobre assuntos complexos
• Ligar os utilizadores finais a agentes humanos
• Comprar artigos e pagar facturas
• Permitir a comunicação com várias marcas utilizando uma única solução de software
• Facilitar o acesso a listas de correio e serviços noticiosos
• Efetuar reservas em restaurantes, hotéis e empresas similares
• Saúde conduzida por IA chatbots pode fornecer educação e incentivar hábitos saudáveis
• Fornecer aos utilizadores recomendações com base nas suas preferências pessoais

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Tipos de IA chatbots

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Baseado em regras chatbots

Também conhecido como chatbots baseado em botões ou menus, o chatbots baseado em regras é o tipo mais simples de software de chatbot no mercado atual de IA. Estes chatbots gerem as interacções com os clientes através de árvores de decisão. Este método consiste em dar instruções aos utilizadores para tomarem decisões seleccionando opções de uma lista. A própria IA pode não compreender os conceitos que está a comunicar, mas foram-lhe dadas instruções sobre como reagir com base nos dados do utilizador. 

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Embora sejam fáceis de implementar, os chatbots baseados em regras oferecem uma funcionalidade muito limitada. Estes chatbots são lentos e pouco fiáveis quando comparados com os seus homólogos mais inteligentes. Na maioria das vezes, as conversas dos utilizadores com o chatbots baseado em regras não fornecem as respostas desejadas, o que leva à frustração e ao descontentamento. Um chatbot baseado em regras mal implementado pode ser um sério obstáculo à satisfação do cliente.

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Baseado no reconhecimento de palavras-chave chatbots

Um chatbot baseado no reconhecimento de palavras-chave funciona através do conhecimento de palavras-chave específicas. Estes chatbots podem ler e compreender as conversas dos utilizadores até um certo ponto. Depois, a tecnologia de IA é utilizada para determinar qual deve ser a resposta adequada. A precisão do chatbots baseado no reconhecimento de palavras-chave depende da complexidade das conversas dos clientes que estão a tentar compreender. Se houver muitas redundâncias de palavras-chave entre perguntas semelhantes, isso pode fazer com que o chatbot produza uma resposta insatisfatória.

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Contextual chatbots

Estas são as mais recentes e melhores tecnologias de IA chatbots. Ao utilizar a tecnologia avançada de IA conhecida como aprendizagem automática, o chatbots contextual pode tirar partido do processamento de linguagem natural (PNL). Esta competência fornece ao bot de IA o reconhecimento de voz, a conversão de voz em texto e muitas outras capacidades revolucionárias. 

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A tecnologia de chatbot contextual permite que as empresas e organizações ofereçam aos utilizadores finais uma experiência personalizada. Também fornece aos profissionais de muitas áreas assistentes virtuais de vanguarda, capazes de seguir direcções e lidar com tarefas mundanas. Estes bots não só são capazes de manter conversas semelhantes às humanas, como as suas capacidades de aprendizagem automática ajudam-nos a aprender com os registos de conversação e outros dados, melhorando assim a IA com o passar do tempo.

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Porque é que a IA chatbots é importante?

A IA chatbots oferece soluções infalíveis para problemas que existem desde os primórdios das telecomunicações. Chatbots melhora a disponibilidade da informação e, ao mesmo tempo, presta assistência em tempo real sem necessidade de intervenção humana. A IA de conversação inteligente é o futuro das conversações comerciais em linha.

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Chatbots oferecem benefícios que não podem ser alcançados através de outros canais de comunicação, tais como maior velocidade e disponibilidade. Através da utilização do chatbots, as empresas podem fornecer aos utilizadores um serviço ao cliente 24 horas por dia, ao mesmo tempo que recolhem dados sobre os clientes que podem ser utilizados para melhorar as operações, as estratégias de marketing e muito mais. 

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Como é que um chatbot com IA funciona?

O site chatbots utiliza a tecnologia de processamento de linguagem natural (PNL) para interpretar conhecimentos, reconhecer a estrutura das frases e responder a perguntas. O site Chatbots é alimentado com dados relacionados com as tarefas que se destina a desempenhar, que utiliza para aprender e melhorar a sua funcionalidade. 

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Passo 1: Tirar partido dos dados dos clientes

Antes de se poder construir um serviço de chatbot, é necessário determinar primeiro que tipo de experiências de cliente será necessário criar. A melhor forma de o conseguir é através da recolha de dados sobre os potenciais clientes. É importante saber quem são os seus clientes, quais são as suas necessidades e quais as palavras que mais provavelmente utilizam quando se exprimem. O conhecimento das necessidades e desejos dos clientes ajudará a criar o software de serviço ao cliente mais preciso e fiável. 

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As empresas estabelecidas já possuem uma grande quantidade de dados sobre os clientes. Os utilizadores partilham informações valiosas sobre si próprios através das redes sociais e de outros canais de comunicação. Estes dados podem ser aproveitados para compreender a intenção do cliente e desenvolver mapas do seu percurso. A análise das diferentes etapas do percurso do cliente proporciona às empresas uma melhor compreensão de como maximizar o atrativo das conversas entre a IA e o cliente. 

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Os dados sobre a intenção do cliente recolhidos a partir de mapas de percurso ajudarão a estabelecer: 

• Que problemas ou inconvenientes recorrentes afastam os clientes
• Que desafios podem ser resolvidos pela IA sem a assistência de um agente humano
• O tipo de experiências de conversação que maximizam a satisfação do cliente
• Que tipo de pedidos são mais prováveis de serem feitos pelos clientes
• Como os clientes comunicam incidentes
• Perguntas-chave que os clientes têm sobre os produtos ou serviços de uma marca
• Que produtos podem gerar o maior volume de interacções com os clientes

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Passo 2: Determinar a plataforma de chatbot ideal

Quando o tipo de conversa com o cliente for claro, é altura de planear e decidir como é que o chatbot vai satisfazer as necessidades do cliente. O objetivo do Chatbots é orientar os potenciais clientes ao longo da jornada do cliente, pelo que deve estar preparado para lidar com diferentes operações sem problemas. 

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As formas como um chatbot pode satisfazer as expectativas dos clientes incluem

• Âmbito restrito: Quando se trata do potencial de conversação da IA, é mais vantajoso adotar uma abordagem "menos é mais". Um chatbot deve fornecer sempre respostas correctas e seguir um fluxo de conversação agradável. Em vez de afogar os clientes num mar de informações, um âmbito restrito ajuda o chatbot a manter experiências positivas para o cliente.

• Coerência: Uma vez que um agente virtual é capaz de simular o discurso humano, também pode dar a aparência de uma personalidade. No entanto, a disposição de um chatbot deve estar alinhada com os valores da marca. O tom e a escolha de palavras da IA devem ser meticulosamente formulados para evitar que pareça falso ou inconsistente.  

• Disponibilidade 24/7: Uma das principais vantagens que a IA conversacional tem quando comparada com as equipas tradicionais de serviço ao cliente é a capacidade do software de permanecer perpetuamente ativo. Os clientes podem ficar impacientes à espera do horário comercial para interagir com uma marca, pelo que ter um representante do serviço de apoio ao cliente capaz de prestar assistência 24 horas por dia é uma mais-valia para qualquer empresa. 

• Identificar a intenção do cliente: Chatbots são treinados para decifrar as perguntas dos clientes com uma precisão exacta. Além disso, os chatbots aprendem com as interacções que têm com as pessoas, o que os torna mais eficazes quanto mais falam com os clientes.

• Simplificar as experiências dos clientes: A IA chatbots pode fornecer respostas instantaneamente e manter um tom profissional em todos os momentos. Os clientes apreciam fluxos de conversação suaves e estão mais dispostos a interagir com uma marca se gostarem do tempo que passam a falar com os seus chatbots. 

• Suporte a vários idiomas: No mercado globalizado de hoje, as empresas podem aceder a novas oportunidades de negócio sem a necessidade de viajar ou mesmo de aprender uma segunda língua. As plataformas avançadas de IA são capazes de comunicar em várias línguas. Os clientes internacionais preferem lidar com marcas que falam com eles em sua língua materna e chatbots pode fazer isso com a fluência de um local. ‍

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As funções e os resultados para o cliente da IA conversacional

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Etapa 3: Avaliar a eficácia do chatbot e planear melhorias

Tal como uma pessoa não é capaz de fazer trigonometria se não compreender aritmética, um chatbot tem de aprender a comportar-se em ambientes controlados antes de ser capaz de lidar com conversas humanas reais. As métricas do bot devem ser testadas por membros da equipa e utilizadores seleccionados antes de serem implementadas em cenários do mundo real. Testar um chatbot também é útil para descobrir factores que podem ter um impacto negativo na experiência do utilizador. Podem ser descobertas lacunas, bugs e novas intenções que, por sua vez, podem ser utilizadas pelos criadores de chatbots para melhorar as suas criações.

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Passo 4: Implementar o serviço de chatbot

Um serviço de chatbot pode ser implementado a partir de uma vasta gama de canais de comunicação, incluindo o Facebook, o Messenger, o WhatsApp e o Telegram. Também é possível integrar um chatbot no seu próprio sítio Web. Lançar o seu novo chatbot para o mundo ver pode ser um momento emocionante, mas não é a última vez que terá de monitorizar e gerir a sua atividade. Chatbots pode ser melhorado indefinidamente. Isto significa que uma empresa que decida investir na melhoria contínua do seu chatbot terá uma vantagem competitiva considerável. 

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Que IA é que o chatbots utiliza?

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O subconjunto específico da IA utilizado pelos modernos chatbots é conhecido como processamento da linguagem natural (PNL). Esta competência combina a linguística e a informática para aumentar a capacidade dos computadores para compreender e utilizar a linguagem humana. 

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A intuição linguística na PNL é desenvolvida através da criação de um modelo linguístico. Milhões de pontos de dados são utilizados simultaneamente para treinar algoritmos de aprendizagem automática. Os dados das transcrições das conversas podem ser implementados para dar à IA tarefas hipotéticas para completar. Por exemplo, podem ser apresentadas frases à IA com palavras em falta e o software deve completá-las. 

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Existem dois subconjuntos principais de PNL :

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Compreensão da linguagem natural (NLU)

Isto compreende a utilização da análise sintáctica e semântica dos dados para encontrar o seu significado. A IA utiliza a NLU para estabelecer estruturas concretas de palavras, frases e sentenças. Certas palavras como "atual", "direito", "caneta" ou "livro" podem ter significados excecionalmente diferentes, dependendo da frase em que estão a ser utilizadas. Embora os humanos utilizem estas palavras sem pensar duas vezes, podem gerar mal-entendidos que afectam o resultado das conversas com o chatbot.

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A NLU permite à IA apreender as atitudes dos consumidores e efetuar análises de sentimentos. Isto permite às marcas monitorizar o feedback dos clientes com maior precisão. Graças à NLU, as empresas podem avaliar a sua reputação, bem como o sucesso de vários produtos e serviços.

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Geração de linguagem natural (NLG)

Enquanto a competência da NLU é permitir que as máquinas aprendam e se adaptem, a NLG dá-lhes a capacidade de comunicar. A NLG tem uma grande variedade de aplicações, desde a conversão de texto em voz até ao resumo automático de documentos.

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A PNL chatbots é melhor?

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