- Os projectos de chatbot bem sucedidos começam por alinhar o objetivo do bot diretamente com objectivos comerciais claros e resultados estratégicos, em vez de lançar a IA por si só.
- Uma avaliação da prontidão da IA avalia as lacunas na estratégia, infraestrutura, dados, governança, talento e cultura para garantir que a organização esteja preparada para a implantação e a adoção contínua da IA.
- Criar uma equipa de chatbot significa atribuir funções-chave - incluindo patrocinadores executivos, gestores de projectos, programadores e especialistas - para cobrir tudo, desde a construção técnica até à conformidade e adoção pelo utilizador.
- A medição do sucesso do chatbot depende da definição de KPIs específicos ligados ao valor comercial, da adoção de uma estratégia de implementação do tipo "crawl-walk-run" e do compromisso com actualizações regulares baseadas em dados e feedback reais dos utilizadores.
Está a pensar em implementar um chatbot?
Estás com sorte.
Ajudámos empresas a implementar mais de 750.000 agentes de IA (sim, a sério).
Por isso, estamos bastante familiarizados com o que faz com que um projeto de implementação de chatbot seja bem sucedido.
O uso de chatbots corporativos é um assunto em alta – e por boas razões. Os chatbots são o canal de comunicação que mais cresce para as marcas.
Como diz Paul Daugherty, diretor de tecnologia e inovação da Accenture: "O cenário está prestes a tornar-se muito mais competitivo, e as empresas que não implementarem a IA e os dados para as ajudar a inovar em tudo o que fazem estarão em desvantagem".
Por outras palavras, se não estiver a colocar a IA a funcionar ativamente, ficará para trás.
Mas é difícil. As empresas cometem muitos erros na implementação de chatbots. Na realidade, trata-se de um projeto de software complexo no qual a sua equipa deve investir adequadamente.
Deixe-me guiá-lo através dos passos que a nossa equipa de Sucesso do Cliente utiliza para os nossos clientes de chatbot empresarial.
1. Avaliar o alinhamento estratégico com o projeto de IA
O seu primeiro passo deve ser sempre mapear a forma como um chatbot se alinhará com os objectivos estratégicos existentes da sua empresa.
Vemos este erro muitas vezes: "Precisamos de um chatbot porque temos a IA no nosso roteiro".
Querer a IA só por querer não o prepara para o sucesso. Não há problema em começar por aí - mas descubra qual é o objetivo.
Felizmente, desde que tenha objectivos estratégicos, isto não é difícil de fazer.
Identificar objectivos estratégicos
Pode começar por enumerar os objectivos estratégicos da sua empresa (se não tiver um documento existente).
Os objectivos podem ser os seguintes:
- Aumento da eficiência e da produtividade
- Melhor experiência do cliente
- Redução de custos
- Melhoria da conformidade regulamentar
- Melhoria da tomada de decisões
Avaliar a contribuição da IA para os objectivos estratégicos
Assim que os objectivos da empresa forem acordados por aqueles que têm de concordar, pode realizar uma breve auditoria para descobrir de que forma o seu investimento em IA terá um impacto tangível nesses objectivos.
A nossa equipa de Sucesso do Cliente faz isto muitas vezes. Tipo, todo o dia, todos os dias.
Eles dividiram esta auditoria de alinhamento em 6 perguntas para a sua equipa alinhar.
1) Identificação do problema
Perguntar: Quais são os problemas ou oportunidades específicos que a IA irá resolver?
Por exemplo, auditámos uma empresa tecnológica Global 2000 que estava a sofrer quedas significativas de produtividade ano após ano.
Identificaram cinco áreas-chave que estavam a minar a produtividade: experiência e envolvimento dos funcionários, apoio técnico interno, gestão global do conhecimento e integração dos clientes.
Através da identificação correta dos problemas, foi possível combater a diminuição da produtividade, automatizando a divulgação de informações e a prestação de serviços nestes processos.
2) Impacto financeiro
Perguntar: Quais são as implicações financeiras da adoção da IA? Como é que o ROI será medido?
A medição dos custos em relação às poupanças e aos ganhos de eficiência permite uma análise clara do impacto financeiro.
Por exemplo, vimos uma empresa de logística que projectou o ROI da implementação da otimização de rotas baseada em IA para preparar a sua apresentação inicial à administração.
(Verificaram que o investimento inicial foi compensado por uma redução de 20% nos custos de combustível no primeiro ano).
3) Gestão dos riscos
Perguntar: Quais são os riscos potenciais e como serão mitigados?
Exemplo? Um prestador de cuidados de saúde identificou a privacidade dos dados como um risco importante no seu plano de implementação de IA. Desenvolveu protocolos de encriptação robustos e programas de formação do pessoal para mitigar estes riscos, garantindo que os dados dos pacientes permaneciam seguros.
4) Viabilidade de implementação
Perguntar: Qual é o calendário para a implementação da IA? Que recursos são necessários?
Por exemplo, um dos nossos clientes descobriu que uma implementação faseada ao longo de 18 meses, com testes e ajustes iterativos, era essencial para o sucesso do seu chatbot de serviço ao cliente orientado para a IA.
5) Adaptação cultural e organizacional
Perguntar: Como é que a IA vai afetar a cultura organizacional e as funções dos trabalhadores?
Tomemos como exemplo uma empresa do sector automóvel que implementou a IA para a manutenção preditiva.
Realizaram uma extensa formação e workshops para garantir que os funcionários se sentiam confortáveis com a nova tecnologia, o que levou a uma transição mais suave e a um maior envolvimento dos funcionários.
6) Tecnologia e preparação dos dados
Perguntar: A atual infraestrutura tecnológica e os dados estão preparados para a implementação da IA?
Uma empresa de telecomunicações descobriu que os seus dados existentes estavam isolados e eram inconsistentes.
Realizaram um processo abrangente de limpeza e integração de dados antes da implementação da IA, garantindo que os modelos de IA tinham acesso a conjuntos de dados fiáveis e abrangentes.
2. Efetuar uma avaliação da preparação para a IA
A sua empresa quer a IA - mas está preparada para ela?
Uma avaliação do grau de preparação para a IA ajudará a sua equipa a identificar os aspectos a melhorar antes de investir na IA.
Vemos muitas empresas que começam a gastar dinheiro antes de estarem realmente prontas para realizar qualquer coisa.
Por isso, prepare-se para o sucesso com uma avaliação formal.
1) Estratégia
Antes de embarcar na sua viagem de IA, é crucial ter uma estratégia clara e coerente que se alinhe com os seus objectivos empresariais globais.
Isto implica definir os problemas específicos que pretende resolver com a IA, identificar potenciais casos de utilização e compreender o impacto esperado na sua atividade.
Uma estratégia bem definida deve delinear a visão de longo prazo para a integração da IA, incluindo o roteiro para escalar as iniciativas de IA em toda a organização (posso ajudá-lo com isso abaixo).
Assegurar um forte empenho da liderança e um alinhamento estratégico dos projectos de IA com os objectivos comerciais.
Questões de análise das lacunas da estratégia:
- A quem pertence a estratégia de IA da empresa?
- A iniciativa de IA está alinhada com os objectivos estratégicos?
- Existe um roteiro para expandir a IA em toda a organização?
2) Infra-estruturas
Uma infraestrutura robusta e escalável inclui a base tecnológica necessária para o desenvolvimento, a implementação e a manutenção contínua da IA.
A infraestrutura deve suportar as ferramentas e plataformas necessárias para o desenvolvimento, teste e implementação de modelos de IA. Os principais componentes podem incluir capacidade de computação, armazenamento e capacidades de rede.
Investir na infraestrutura certa garante que a sua organização pode lidar com as exigências computacionais da IA e dimensionar as operações conforme necessário.
Questões relativas à análise das lacunas nas infra-estruturas:
- A organização dispõe de recursos de GPU suficientes e dedicados?
- Estão disponíveis e integrados para o processamento de cargas de trabalho de IA?
3) Dados
Avaliar a preparação dos seus dados significa investigar a disponibilidade, a qualidade e a acessibilidade dos dados necessários para treinar e implementar os modelos de IA.
Isto inclui práticas de gestão de dados e políticas de governação de dados, não só para a implementação inicial, mas também para a manutenção ao longo do tempo.
Inclui também quaisquer bases de conhecimentos que serão sincronizadas com a sua solução de IA. O princípio de "lixo dentro, lixo fora" pode ser evitado através de entradas de dados de alta qualidade para os seus agentes de IA.
Questões de análise de lacunas de dados:
- Existem dados suficientes para treinar e implementar agentes de IA?
- Os dados estão disponíveis e acessíveis?
- As práticas de gestão de dados estão actualizadas?
- As políticas de governação de dados estão actualizadas?
- Existe um plano para manter actualizadas as bases de conhecimentos que serão utilizadas pelos agentes de IA?
4) Governação
A governação eficaz é essencial para gerir os aspectos éticos, legais e operacionais da implementação da IA. Uma governação sólida ajuda a mitigar os riscos, fomenta a confiança nos sistemas de IA e promove a adoção sustentável da IA.
Esta etapa envolve o estabelecimento de políticas e quadros para garantir a utilização responsável da IA, a privacidade dos dados e a conformidade com os regulamentos relevantes.
As estruturas de governação devem incluir orientações claras sobre a utilização dos dados, a transparência do modelo e a responsabilidade.
Além disso, a sua equipa deve criar mecanismos para monitorizar e avaliar o desempenho da IA para garantir que está em conformidade com os objectivos organizacionais e as normas éticas.
Questões relativas à análise das lacunas de governação:
- A quem pertencem os aspectos do projeto?
- Existem políticas e quadros para a utilização da IA e a privacidade dos dados?
- Existe um forte empenho da liderança em fazer avançar as iniciativas de IA?
5) Talento
A sua organização possui as competências e os conhecimentos necessários para levar a cabo e manter uma iniciativa de IA?
Isto pode implicar a identificação de lacunas de competências, bem como a formação ou contratação, se necessário.
Caso contrário, considere a possibilidade de contratar um parceiro para construir para si. Falarei um pouco mais sobre esta opção mais abaixo.
Perguntas sobre a análise das lacunas de talentos:
- Quais são as competências necessárias para esta iniciativa de IA, tanto em termos de desenvolvimento como de implementação comercial?
- Essas competências estão presentes nos actuais funcionários? Os actuais funcionários podem ser formados através de recursos externos sobre o desenvolvimento e a implementação da IA?
- Em caso negativo, a contratação interna ou a criação de uma equipa com uma organização parceira seria a melhor solução para a visão e as necessidades da empresa?
6) Cultura
Embora uma solução de IA seja frequentemente centrada na tecnologia, a componente humana é igualmente importante.
Nem todas as organizações ou funcionários estão abertos à adoção da IA, o que prejudicará o ROI da sua solução.
Avalie a sua cultura organizacional para garantir que existe uma vontade de adotar e adaptar-se às tecnologias de IA. Isto inclui avaliar o apoio da liderança, a abertura dos funcionários à mudança e o alinhamento com a inovação orientada para a IA.
Muitos funcionários ou departamentos sentem-se frequentemente ameaçados pela IA. Tendo em conta o custo de contratação e a atual escassez de mão de obra, as organizações podem facilmente deixar claro que a IA será utilizada para melhorar a produção, em vez de substituir os funcionários.
Perguntas sobre a análise das diferenças culturais
- A cultura organizacional está disposta a inclinar-se para a adoção da IA?
- Todos os principais cargos de liderança estão dispostos a adotar a IA?
- Se há hesitação, porquê? Essas preocupações têm fundamento?
- Como é que a organização pode fazer da IA um fator positivo para os seus funcionários e transmitir-lhes esse facto de forma adequada?
3. Criar uma equipa de chatbot
Quem vai trabalhar no seu projeto de chatbot????
Pode ser óbvio, mas este é um problema constante para muitos dos nossos clientes.
O melhor método é atribuir responsabilidades (como em qualquer outro projeto). E uma vez que um projeto de chatbot é complexo e de longa duração, é provável que tenha de o dividir em várias funções.
Se está a criar um agente de IA para a sua pequena empresa com 1 empregado - está tranquilo, faça tudo o que puder.
Se dispuser de recursos, eis algumas dicas para o desmembrar.
Funções-chave
Existem 3 papéis-chave num projeto de chatbot: um interveniente executivo, um gestor de projeto e um programador.
Dependendo do âmbito do seu projeto, pode ter 1 pessoa a desempenhar as 3 funções (boa sorte), ou pode ter uma equipa inteira de programadores a trabalhar na sua solução.
A Parte Interessada Executiva estabelece a base estratégica e assegura que o projeto tem o apoio necessário para ser bem sucedido. Pode assegurar o financiamento, estabelecer métricas de desempenho e defender a adesão da organização.
O gestor de projectos conduz o projeto no dia a dia. Gere o ciclo de vida do projeto, define calendários, identifica riscos, gere o âmbito e coordena as comunicações interfuncionais.
E o Programador, por último mas não menos importante, é responsável pela construção da solução. Eles tratam de tudo o que é técnico: implementação da lógica comercial, integração com sistemas existentes e otimização do desempenho.
Mesmo que seja uma equipa de duas pessoas, defina claramente quais as responsabilidades que cabem a quem.
E se o seu projeto for mais complexo, existem algumas outras funções a considerar.
Funções adicionais
E quanto aos quadros regulamentares? E quanto a servir os seus pacientes com uma atitude adequada ao lado do leito? E quanto a conseguir que os seus utilizadores utilizem realmente o bot?
Sim, há muito mais numa implementação de IA do que se possa pensar à primeira vista.
Mais uma vez, isto é mais relevante quanto maior for o seu projeto (ou se estiver a criar algo sério como um chatbot financeiro ou um bot de cuidados de saúde).
Podem ser assumidos por um único indivíduo, atribuídos a uma das funções-chave, ou assumidos por vários indivíduos.
- Garantia de qualidade: Fornecer experiência organizacional para garantir que o chatbot está de acordo com os padrões da indústria
- Designer de conversação: Criar um diálogo claro e cativante
- Analista de dados: Traduzir os requisitos e resultados do chatbot em medição do ROI
- Especialista em cibersegurança: Assegurar práticas adequadas de proteção de dados
- Responsável pela conformidade: Cumprir as leis e regulamentos aplicáveis
- Especialista em marketing: Comunicar a presença e o objetivo do chatbot aos utilizadores
- Administradores de sítios Web e de sistemas: Manter servidores e contentores
4. Escolher uma solução de chatbot
É possível que já tenha escolhido a sua solução tecnológica.
Mas se a sua equipa ainda estiver numa fase exploratória, existem 3 tipos de ferramentas de chatbot que pode considerar.
O âmbito e a capacidade do seu projeto de IA variam muito, dependendo de qual das três opções escolher.
Bricolage ou fonte aberta
Uma opção de bricolage implica investigar, conceber, criar protótipos, construir, testar, configurar, implementar, alojar, manter, apoiar e fazer evoluir uma solução.
Isto pode ser feito de raiz, mas a maioria dos programadores utiliza uma variedade de materiais de código aberto para construir um agente a partir do zero.
Esta opção oferece o máximo controlo e personalização, permitindo soluções à medida que se adaptam exatamente às necessidades específicas da empresa.
No entanto, esta abordagem exige recursos de desenvolvimento, conhecimentos técnicos e esforços de manutenção substanciais.
Plataforma extensível
As plataformas situam-se na intersecção entre uma solução fechada e uma solução "faça você mesmo".
Estas plataformas de chatbot oferecem normalmente orientação e experiência em CSM, alojamento, infosec, apoio ao desenvolvimento e integrações pré-construídas para simplificar a conceção e a configuração de soluções.
As plataformas extensíveis proporcionam um meio-termo com funcionalidade semelhante à de um router, camadas altamente configuráveis e capacidades de integração. Facilitam uma implementação e flexibilidade mais rápidas, embora continuem a exigir algumas competências técnicas para a configuração e personalização.
Estas plataformas podem oferecer um equilíbrio entre personalização e facilidade de utilização. Podem ser alargadas a vários departamentos ou processos empresariais de forma mais integrada do que as outras opções.
Solução proprietária fechada
Muitas soluções fechadas são específicas de um sector (por exemplo, uma empresa de chatbot de serviço ao cliente ou uma plataforma de chatbot para redes sociais) ou oferecem uma solução de cortar e colar (por exemplo, um chatbot genérico).
Desde que satisfaçam os principais requisitos, se liguem perfeitamente aos sistemas existentes e que o roteiro do fornecedor se alinhe com as ambições da organização, a sua implementação e manutenção podem ser extremamente rentáveis.
No entanto, embora as soluções proprietárias fechadas sejam mais rápidas de implementar, têm como contrapartida uma extensibilidade limitada, casos de utilização limitados, potencial dependência do fornecedor, menor flexibilidade para se adaptarem a requisitos comerciais únicos e uma capacidade limitada de integração com outros sistemas.
5. Escolher parceiros de chatbot (opcional)
Nem todas as empresas estão preparadas para criar chatbots internamente. Talvez seja uma equipa de 5 pessoas sem largura de banda, ou talvez pretenda um agente de IA complexo que ultrapasse as capacidades da sua equipa.
Seja qual for a razão, existem algumas vantagens em utilizar um parceiro externo:
- Não precisa de comprar o software
- Os prazos são acelerados
- Já têm experiência e conhecimentos especializados
- Podem ser eficientes em termos de custos se não dispuser de conhecimentos especializados a nível interno
Temos uma lista bastante robusta de parceiros e freelancers de IA - mas, independentemente da solução que utilizar, certifique-se de que encontra uma organização parceira que seja bem versada nessa solução específica (e, idealmente, no seu caso de utilização ou sector específico).
A chave para parcerias fortes
São SLAs fortes. É isso mesmo.
Os SLA (Acordos de Nível de Serviço) devem definir resultados claros, incluindo etapas, prazos e métricas de sucesso.
Deve também especificar os requisitos em termos de tempo de atividade, tempos de resposta e resolução de problemas.
E, por último, deve ter uma estratégia de saída. Como é que a transferência de conhecimentos, a propriedade intelectual e o acesso ao sistema serão geridos após o fim da parceria? Quem será responsável pela manutenção? Tudo isto deve ser acordado com antecedência.
6. Elaborar um plano de execução
Quando estamos a implementar chatbots de IA, somos grandes fãs do método Crawl-Walk-Run.
Utilizamo-lo com os nossos clientes, utilizamo-lo internamente - é a nossa Estrela Polar para a estratégia de implementação.
Vamos analisar cada passo.
Fase 1: Rastejar
Objetivo: Estabelecer uma base para o projeto e responder às necessidades imediatas da empresa.
Comece com soluções de IA simples para lidar com tarefas básicas e de grande impacto. Por exemplo, um chatbot pode ser implementado para responder a perguntas frequentes (FAQs) e prestar apoio básico ao cliente.
O objetivo desta fase é recolher dados. O que é que os utilizadores pedem? Que acções seriam úteis para realizar?
O nome do jogo aqui é vitórias rápidas. Mostrar valor.
(E não se esqueça de testar a sua solução junto de uma parte dos utilizadores e recolher dados antes de a aplicar a todos os utilizadores).
Fase 2: Caminhada
Objetivo: Melhorar progressivamente as capacidades de IA com base nos dados recolhidos.
Agora use os dados da Fase 1. Aperfeiçoe e expanda as capacidades do seu chatbot.
Crie fluxos de trabalho mais sofisticados, elimine qualquer gordura de conversação que esteja a fazer com que os seus utilizadores desistam. Continue a iterar para melhorar a precisão e o desempenho.
Fase 3: Execução
Objetivo: Integrar totalmente a IA nas operações da sua empresa - e escalar.
Saberá que está na última milha quando a IA tiver sido profundamente integrada no tecido operacional da sua empresa.
É claro que um projeto de chatbot nunca está concluído. Tal como qualquer software, é um investimento a longo prazo que se torna cada vez melhor à medida que se repete.
Quando tiver expandido para a maioria dos locais onde vê oportunidades de ganhos, certifique-se de que a equipa tem um ciclo de feedback para uma aprendizagem contínua. Terá de atualizar e reciclar os seus modelos à medida que obtém novos dados e que as necessidades da empresa evoluem.
7. Medir o sucesso
A medição do sucesso é muitas vezes esquecida - é a parte mais importante. Os investimentos precisam de retorno.
Vamos falar sobre KPIs (configurar um chatbot para o sucesso) e ROI (medir esse sucesso).
Indicadores-chave de desempenho
Os seus KPIs devem ser concebidos logo no início do seu projeto de agente de IA. Cada um deles deve poder ser associado a um objetivo estratégico que o seu agente de IA foi concebido para resolver.
Os KPIs do seu agente de IA devem :
- Ser direto
- Incluir resultados a curto e a longo prazo
- Utilizar resultados quantificáveis, como percentagens exactas
- Incluir comparações de base para mostrar claramente as medições "antes" e "depois
Cada KPI deve estar associado a um valor monetário específico. Não basta dizer que um projeto vai "poupar 10 horas por semana". Calcule quanto dinheiro o seu investimento em IA irá poupar todos os meses ou anos, tendo em conta quanto paga aos empregados por essas 10 horas.
Começar por baixo, depois aumentar
Embora seja tentador maximizar o impacto do seu bot desde o início, a nossa equipa de Sucesso do Cliente recomenda que se procure um ROI de valor mínimo no início.
Concentre-se em ganhos incrementais. Quando o bot tiver provado ser eficaz com esta carga inicial, aumente gradualmente o seu âmbito - para que possa minimizar o risco e maximizar o sucesso a longo prazo.
Exemplo de KPIs
Como são os KPIs do chatbot?
Se o seu objetivo é medir a adoção e o envolvimento, os KPIs podem incluir o número de consultas tratadas, a qualidade do feedback ou a duração das sessões.
Se pretende medir as receitas e as vendas, os seus KPI podem ser as taxas de conversão, os resultados médios de upsell ou cross-sell ou as taxas de qualificação de leads.
Não vou entrar em pormenores aqui - apenas o suficiente para dar uma ideia de como devem ser os seus KPIs. Mas esperamos que a sua equipa já saiba o que é um KPI.
Retorno do investimento
Se nunca o fez antes, medir o ROI do chatbot pode estar cheio de recompensas e custos ocultos.
Temos uma lista completa do que deve ser considerado quando se tenta obter uma leitura precisa do ROI do seu projeto de IA.
Medição do investimento
Medir corretamente o seu investimento em IA permite às empresas obter uma visão completa do seu impacto.
Isto significa ter em conta mais do que apenas os custos iniciais, como a manutenção contínua, a formação do pessoal e os recursos necessários para uma integração bem sucedida.
Não vou analisar a lista completa aqui, mas escrevi um briefing completo em PDF sobre a implementação da estratégia de chatbot - pode ver a lista completa do que deve ser considerado ao avaliar o investimento.
Medição do retorno
A medição do sucesso empresarial com agentes de IA começa por alinhar os retornos com o seu caso de utilização específico. O impacto de um agente de IA concebido para a geração de contactos será significativamente diferente de um agente criado para processos internos de RH.
Para maximizar o valor, oriente a sua equipa na avaliação sistemática de todas as áreas que o agente de IA pode influenciar e dê prioridade àquelas com maior potencial para resultados mensuráveis.
Mais uma vez, abordei este assunto no guia acima referido, mas vou poupá-lo aqui por uma questão de contagem de palavras.
Implementar o Chatbot certo para a sua empresa
Implementámos centenas de milhares de chatbots - e temos a plataforma de agentes de IA mais flexível do mercado.
Botpress oferece um conjunto de integrações pré-construídas, uma série de recursos educacionais e uma rede de parcerias de construtores especializados.
Comece aconstruir hoje. É grátis.
Perguntas Mais Frequentes
O que é o método "Crawl-Walk-Run" de implementação do chatbot?
Trata-se de uma abordagem de implementação faseada: começar em pequena escala (Rastejar), aperfeiçoar e expandir (Caminhar) e expandir para toda a empresa (Executar). Isto reduz o risco e fornece valor de forma incremental.
Posso simplesmente implementar um chatbot e melhorá-lo mais tarde?
Sim, essa é de facto a melhor abordagem. Comece com um caso de utilização de grande impacto, aprenda com o comportamento real do utilizador e aperfeiçoe continuamente com base na análise.
Porque é que preciso de uma estratégia de chatbot em vez de lançar apenas um bot?
Porque o lançamento sem alinhamento com os objectivos comerciais conduz frequentemente a uma perda de tempo e a uma fraca adoção. Uma estratégia clara garante que o seu chatbot gere ROI e resolva os problemas certos.
Quais são os sinais de que um chatbot não é a solução certa para o nosso negócio?
Se os seus clientes precisarem de interações humanas altamente personalizadas ou complexas (pense em aconselhamento jurídico ou apoio em caso de trauma), um chatbot não é a melhor escolha. Além disso, se os seus dados internos estiverem desorganizados ou se não tiver casos de utilização claros, é demasiado cedo para começar.
Com que frequência devo avaliar e atualizar o desempenho do meu chatbot?
Pelo menos uma vez por mês, especialmente no início. Os chatbots aprendem com o comportamento real dos utilizadores, pelo que os ajustes regulares baseados em dados ajudam a torná-los mais inteligentes e úteis ao longo do tempo.
