O melhor guia para Chatbots NLP em 2025

Os chatbots NLP compreendem a linguagem natural

Os chatbots NLP podem, obviamente, compreender e interpretar a linguagem natural. 

Um utilizador pode enviar uma mensagem como se estivesse a comunicar com outro ser humano, e um chatbot NLP pode decifrar o seu significado.

Isso inclui:

• Compreender os erros ortográficos e gramaticais
• Determinar se uma mensagem é uma pergunta ou uma intenção
• Registar a emoção de um utilizador com base na sua língua

Isto aproxima muito mais os chatbots de PNL do domínio da interação humana natural. Um chatbot baseado em regras só pode responder com precisão a um determinado número de comandos. 

Os chatbots de PNL facilitam as conversas e não apenas os questionários 

Se um utilizador de chatbot interage com um chatbot baseado em regras, qualquer entrada inesperada leva a um beco sem saída. 

Devido à sua programação rigorosa, as conversas com chatbots baseados em regras parecem muitas vezes questionários: Como é que o posso ajudar hoje? Em que modelo está interessado? Qual é o seu orçamento?

Os chatbots baseados em regras podem muitas vezes ser substituídos por uma página de FAQ bem documentada. No entanto, uma vez que um chatbot de PNL pode adaptar-se às sugestões de conversação, pode manter uma conversa completa e complexa com os utilizadores.

Os chatbots de PNL melhoram continuamente 

A única forma de um chatbot baseado em regras melhorar é um programador acrescentar mais regras.

Mas um chatbot NLP melhorará utilizando os dados fornecidos pelos seus utilizadores. 

A capacidade de melhorar torna um chatbot de PNL mais apto a compreender diferentes formas de formular perguntas ou intenções.

Quanto mais conversas tiver com os utilizadores, melhor será a sua capacidade de compreender as perguntas e de manter uma conversa.

Processamento de linguagem natural

O termo mais lato, processamento de linguagem natural (PNL), é um ramo da IA que se centra nas interações de linguagem natural entre máquinas e seres humanos. 

O objetivo da PNL é permitir que as máquinas interpretem e respondam à linguagem humana de uma forma significativa e útil.

Quando se refere à PNL, inclui os subcampos de NLU e NLG. 

Compreensão da linguagem natural

A compreensão da linguagem natural (NLU) é um subdomínio da PNL.

A NLU centra-se na capacidade da máquina para compreender a intenção subjacente à entrada humana. 

A NLU inclui tarefas como o reconhecimento de intenções, a extração de entidades e a análise de sentimentos - componentes que permitem a um software compreender o texto que lhe é fornecido por um ser humano.

Geração de linguagem natural

A geração de linguagem natural (NLG) é outro subdomínio da PNL.

O objetivo é tornar a resposta da máquina tão coerente e contextualmente adequada quanto possível.

O NLG envolve a determinação do conteúdo (decidir como responder a uma consulta), o planeamento de frases e a geração do texto final a partir do software.

Apoio aos trabalhadores

Quando uma organização utiliza um chatbot de PNL, consegue automatizar tarefas que, de outra forma, seriam tratadas por funcionários.

Um chatbot pode atender chamadas de apoio ao cliente, agendar reuniões ou efetuar análises e depois apresentar os resultados num relatório. 

Quando os funcionários passam menos tempo em tarefas repetitivas, podem concentrar mais tempo em processos de alto nível - aqueles que exigem níveis mais elevados de estratégia, empatia ou criatividade.

Tradução livre

As capacidades linguísticas de um chatbot NLP incluem a tradução, permitindo às organizações servir os utilizadores em qualquer língua sem custos adicionais.

Os chatbots de PNL são normalmente alimentados por grandes modelos linguísticos (LLMs), que podem funcionar em várias línguas. Só o ChatGPT pode ser utilizado em mais de 80 línguas diferentes. 

Quando os criadores de bots utilizam uma plataforma para criar chatbots com IA, também podem incorporar capacidades de tradução personalizadas. 

Suporte 24/7

Uma das vantagens de qualquer chatbot é a sua disponibilidade a tempo inteiro.

Uma vez que os chatbots de PNL podem lidar com muitas interações do princípio ao fim, os funcionários nem sempre são necessários para ajudar em questões individuais. 

Uma vez que um chatbot empresarial está sempre ativo, isso significa que as empresas podem criar listas de clientes potenciais ou de clientes de serviço a qualquer hora do dia.

Escalabilidade

Ao assumir a maior parte das conversas dos utilizadores, os chatbots de PNL permitem que as empresas aumentem a sua escala a um nível que seria impossível se dependessem de funcionários. 

Os chatbots de PNL podem lidar com um grande número de pedidos de informação simultâneos, acelerar processos e concluir de forma fiável uma vasta gama de tarefas.

Quando se pretende expandir uma empresa, a automatização da IA é uma necessidade.

Capacidades de integração

Peter Gentsch, um professor de IA, refere no seu livro AI in Marketing, Sales and Service: "Para o utilizador, os chatbots parecem ser "inteligentes" devido às suas capacidades informativas. No entanto, os chatbots só são tão inteligentes como a base de dados subjacente".

Para construir o chatbot de maior valor, este deve ser integrado nos sistemas e plataformas existentes da empresa. 

Um chatbot de PNL é infinitamente mais útil se for capaz de atuar nos sistemas: atualizar um CRM, enviar um e-mail, notificar um empregado. 

Este tipo de integração perfeita nos processos de negócio existentes requer a) que os programadores criem estas integrações entre os seus chatbots e os seus sistemas, ou b) a utilização de plataformas de chatbot que forneçam integrações incorporadas em plataformas comuns.

Redução de custos

As empresas que utilizam a IA registam uma redução de 52% nos custos laborais.

A relação custo-eficácia dos chatbots de PNL é uma das suas principais vantagens - permitem que as empresas desenvolvam as suas operações sem aumentar os custos. 

Quando corretamente implementada, a automatização de tarefas de conversação através de um chatbot de PNL conduzirá sempre a um ROI positivo, independentemente do caso de utilização. 

Chatbots de apoio ao cliente

Um dos primeiros casos de utilização amplamente adoptados para os chatbots foi o dos bots de apoio ao cliente. 

E a sua popularidade continua a aumentar. De facto, 83% dos decisores afirmam que planeiam aumentar o seu investimento em IA para o serviço ao cliente no próximo ano.

O apoio ao cliente é um caso de utilização natural para os chatbots NLP, com o seu serviço multilingue e 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Desde os dias dos chatbots tradicionais baseados em regras, as equipas de apoio ao cliente têm transferido as chamadas mais simples para os chatbots.

Com a introdução dos chatbots de PNL, a automatização da IA pode tratar de questões cada vez mais complexas dos clientes, desde a assistência na compra até à resolução de problemas técnicos. 

Chatbots de geração de leads

Existem muitos casos de utilização de chatbots de PNL no âmbito de um funil de vendas com IA, incluindo a qualificação de leads e a geração de leads com IA.

Os chatbots de PNL são perfeitamente adequados para a geração de leads, tendo em conta os grandes volumes de conversas de qualificação que as equipas de vendas e marketing têm de analisar.

Um chatbot pode interagir com os visitantes do sítio Web ou enviar mensagens aos contactos por correio eletrónico ou outros canais de mensagens.

Para atingir o seu potencial máximo, os chatbots de PNL devem ser integrados em todos os sistemas internos relevantes.

Um chatbot de geração de leads precisa ser integrado ao CRM de uma empresa, ao sistema de reserva de calendário (como o Calendly) e implantado nos canais de mensagens mais adequados (e-mail, site ou canais como WhatsApp).

Chatbots internos para funcionários

Embora a maior parte dos chatbots de PNL estejam virados para o cliente, há um número crescente de empresas a adotar chatbots de PNL para processos internos.

Estes podem incluir RH, apoio informático ou assistência em tarefas internas como a documentação.

Estes tipos de chatbots são mais comuns em empresas com um grande número de funcionários.

Passo 1: Escolher uma plataforma

Muitas empresas decidiram criar o seu próprio chatbot de PNL a partir do zero.

Pode ser uma escolha apelativa: rédeas completas, folha em branco, sem taxa de subscrição mensal. Mas são poucos os que seguem este caminho durante muito tempo. 

Construir a partir do zero requer tempo e trabalho intensivos. Plus Se o seu chatbot for construído de raiz, isso significa que demorará muito mais tempo a construir ou terá uma qualidade muito inferior - ou ambos.

Ao escolher uma plataforma, tenha em conta as necessidades específicas da sua empresa.

Se quiser uma plataforma que não limite as possibilidades do seu chatbot, procure uma plataforma de chatbot empresarial que tenha padrões abertos e uma stack extensível. 

Se a privacidade dos dados é a sua maior preocupação, procure uma plataforma que tenha elevados padrões de segurança.

Se tiver uma equipa de programadores principiantes, procure uma plataforma com uma interface fácil de utilizar. 

Se precisar de alguma inspiração, pode consultar a nossa lista das melhores plataformas de chatbot.

E se estiver interessado em fazer uma chamada amanhã, pode contactar a nossa equipa de vendas. 

Passo 2: Recolher os seus dados

Se pretende treinar o seu chatbot com informações da empresa - como políticas de RH ou transcrições de apoio ao cliente - terá de recolher as informações que pretende que o seu chatbot treine. 

Nem todas as empresas utilizam dados originais para treinar um chatbot. Muitas vezes, as instruções avançadas são suficientes para conceber os fluxos do seu chatbot. 

Mas se quiser um chatbot que dê um passo extra para personalizar a oferta da sua empresa, então recolher dados e usá-los para treinar o seu chatbot é uma forma de o fazer.

Passo 3: Construa o seu chatbot

Quando escolher a sua plataforma de chatbot, certifique-se de que escolhe uma que inclua materiais educativos suficientes para ajudar a sua equipa ao longo do processo de construção. 

Por exemplo, oferecemos cursos da academia, transmissões em direto diárias e uma vasta coleção de tutoriais do YouTube.

A criação de bots pode ser uma tarefa difícil quando se está a enfrentar a curva de aprendizagem - ter recursos na ponta dos dedos torna o processo muito mais fácil do que sem eles.

E se a sua equipa for nova na criação de bots, a maioria das plataformas de chatbot empresarial tem um construtor de fluxo visual de arrastar e largar que permite uma fácil visualização dos seus fluxos de trabalho. 

Passo 4: Integrar e personalizar

Os chatbots não existem num vácuo. O seu objetivo não é apenas a interação com os clientes ou a explicação de um conjunto de políticas. 

Os chatbots de PNL mais úteis para empresas estão integrados nos sistemas e plataformas da sua empresa. 

Isto pode significar tabelas e documentos, o seu sítio Web ou outros serviços de terceiros - pense em plataformas como Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp, ou Zendesk.

Se utilizar uma plataforma de chatbot com IA, a maior parte do tempo de construção da sua equipa será gasto a aperfeiçoar as integrações do seu bot, em vez de construir o próprio chatbot.

E se escolher uma plataforma forte, esta permitir-lhe-á personalizar o seu chatbot em termos de tom e personalidade.

Não precisa de selecionar palavras específicas, mas pode indicar quando o seu chatbot deve falar de forma apologética ou que tipo de linguagem deve utilizar para descrever os seus produtos.

Passo 5: Implementar

Um dos melhores aspectos de um chatbot é o facto de poder ser facilmente implementado em qualquer plataforma ou canal de mensagens. 

Muitas empresas optam por implementar um chatbot não só no seu sítio Web, mas também nos seus canais de redes sociais ou plataformas de mensagens internas. 

Os chatbots de PNL são uma forma simplificada de pôr em ação uma estratégia omnicanal bem sucedida.

Os seus utilizadores podem experimentar o mesmo serviço em vários canais e receber ajuda específica para cada plataforma. 

Por exemplo, uma comunicação de um cliente proveniente de um chatbotWhatsApp pode pedir para alterar a sua palavra-passe no seu sistema interno.

1. Que critérios devo utilizar para avaliar as plataformas de chatbot de PNL?

Procure plataformas que correspondam ao nível de competências técnicas da sua equipa, ofereçam integrações sólidas, suportem LLMs e lhe dêem espaço para escalar. Pontos de bónus se a documentação for excelente e o apoio ao cliente for reativo.

2. Quais são os desafios de integração mais comuns com os chatbots de PNL?

Ligar-se a sistemas antigos, sincronizar dados em tempo real e manter APIs estáveis pode ser complicado, especialmente quando as coisas mudam no backend sem aviso prévio.

3. Como é que as plataformas de código aberto se comparam com as comerciais para o desenvolvimento de chatbots de PNL?

O código aberto dá-lhe controlo e flexibilidade totais, mas precisará de mais músculo de desenvolvimento. As plataformas comerciais oferecem normalmente velocidade, suporte e vantagens incorporadas que facilitam a vida.

4. Posso mudar de plataforma depois de já ter criado um chatbot?

É possível, mas é como mudar de casa. Terá de reconstruir fluxos, migrar dados e possivelmente reintegrar tudo. É possível, mas prepare-se para uma pequena mudança.

5. Como é que os chatbots de PNL garantem a privacidade dos dados dos utilizadores?

As boas plataformas encriptam os dados, tornam as conversas anónimas e permitem-lhe definir regras para o que é armazenado ou partilhado. Verifique sempre a conformidade com aspectos como o RGPD ou a HIPAA, consoante as suas necessidades.