- Chatbots de PLN (Processamento de Linguagem Natural) são ferramentas com inteligência artificial capazes de compreender e gerar linguagem semelhante à humana.
- Chatbots de PLN conseguem interpretar diferentes tipos de entrada do usuário, identificar intenções, lidar com erros de digitação ou gírias e manter conversas contínuas.
- Conceitos-chave de PLN incluem NLU (Compreensão de Linguagem Natural) para interpretar o significado do usuário e NLG (Geração de Linguagem Natural) para criar respostas coerentes, ambos essenciais para diálogos mais humanos.
- Os benefícios dos chatbots de PLN incluem suporte multilíngue, disponibilidade 24/7, redução de custos e a capacidade de integração com sistemas empresariais para automatizar fluxos de trabalho complexos e personalizar interações.
Os chatbots tradicionais já foram um problema – mas hoje, a maioria são chatbots de PLN, capazes de entender e conduzir conversas complexas com seus usuários.
Chatbots de PLN são movidos por IA, permitindo conversas flexíveis com foco em um objetivo – como vender um produto ou resolver um problema técnico – em vez de interações rígidas no estilo de questionário.
Neste artigo, vou abordar tudo o que você precisa saber sobre chatbots de IA com processamento de linguagem natural, incluindo:
- Chatbots de PLN vs. chatbots baseados em regras
- Termos comuns de PLN
- Benefícios dos chatbots de PLN
- Principais casos de uso
- Como criar seu próprio chatbot de PLN
O que é um chatbot de PLN?
Um chatbot de processamento de linguagem natural (PLN) é um software conversacional com inteligência artificial projetado para simular conversas humanas com os usuários.
Chatbots de PLN podem ser baseados em texto ou em voz.
Eles utilizam PLN para entender a intenção da mensagem, extrair informações necessárias e gerar uma resposta útil.
Muitos chatbots de PLN são agentes LLM: softwares alimentados por LLMs, mas personalizados por seus desenvolvedores.
Usando LLMs como o GPT da OpenAI, é mais fácil do que você imagina criar seu próprio chatbot GPT.
Qual a diferença entre um chatbot de PLN e um chatbot baseado em regras?
Chatbots de PLN usam IA para simular conversas humanas. Chatbots tradicionais – também chamados de chatbots baseados em regras – não usam IA, então suas interações são menos flexíveis.
Chatbots baseados em regras são projetados para seguir estritamente as regras de conversação definidas pelo criador.
Se um usuário digita um comando específico, um chatbot baseado em regras irá fornecer uma resposta pré-formulada.
Mas qualquer pergunta do usuário que fuja dessas regras não poderá ser respondida pelo chatbot baseado em regras.
Chatbots de PLN entendem linguagem natural
Chatbots com PLN conseguem, é claro, compreender e interpretar a linguagem natural.
O usuário pode enviar uma mensagem como se estivesse conversando com outra pessoa, e o chatbot de PLN consegue decifrar o significado.
Isso inclui:
- Compreender erros de ortografia e gramática
- Identificar se uma mensagem é uma pergunta ou uma intenção
- Reconhecer a emoção do usuário com base na linguagem utilizada
Isso aproxima muito mais os chatbots com PLN do nível de interação humana natural. Um chatbot baseado em regras só consegue responder corretamente a um número limitado de comandos.
Chatbots com PLN facilitam conversas, não apenas questionários
Se um usuário interage com um chatbot baseado em regras, qualquer entrada inesperada leva a um impasse na conversa.
Por causa da programação rígida, as conversas com chatbots baseados em regras geralmente parecem questionários: Como posso ajudar você hoje? Qual modelo você deseja? Qual é o seu orçamento?
Chatbots baseados em regras muitas vezes podem ser substituídos por uma página de FAQ bem elaborada. Mas como um chatbot de PLN pode se adaptar aos sinais da conversa, ele consegue manter um diálogo completo e complexo com os usuários.
Chatbots com PLN estão em constante evolução
A única forma de um chatbot baseado em regras melhorar é se um programador adicionar mais regras.
Já um chatbot com PLN melhora continuamente usando os dados fornecidos pelos próprios usuários.
A capacidade de evoluir faz com que o chatbot de PLN entenda melhor diferentes formas de formular perguntas ou intenções.
Quanto mais conversas ele tem com usuários, melhor fica em compreender perguntas e manter o diálogo.
PLN, CLN e GLN, e agora?
Entender chatbots de PLN envolve uma série de siglas. Apesar de relacionadas, cada uma se refere a um aspecto específico da comunicação entre máquinas e humanos.
Processamento de linguagem natural
O termo mais amplo, processamento de linguagem natural (PLN), é um ramo da IA que foca nas interações em linguagem natural entre máquinas e humanos.
O objetivo do PLN é permitir que máquinas interpretem e respondam à linguagem humana de forma significativa e útil.
Ao falar de PLN, inclui-se os subcampos de NLU e NLG.
Compreensão de linguagem natural
Compreensão de linguagem natural (CLN) é um subcampo do PLN.
NLU foca na capacidade da máquina de entender a intenção por trás do que o humano diz.
CLN inclui tarefas como reconhecimento de intenção, extração de entidades e análise de sentimento – componentes que permitem ao software entender o texto fornecido por uma pessoa.
Geração de linguagem natural
Geração de linguagem natural (GLN) é outro subcampo do PLN.
Ela se concentra em tornar a resposta da máquina o mais coerente e adequada ao contexto possível.
GLN envolve determinar o conteúdo (decidir como responder a uma pergunta), planejar frases e gerar o texto final do software.
Benefícios de um Chatbot de PLN
Suporte ao colaborador
Quando uma organização utiliza um chatbot de PLN, consegue automatizar tarefas que normalmente seriam feitas por funcionários.
Um chatbot pode atender ligações de suporte ao cliente, agendar reuniões ou realizar análises e depois entregar os resultados em um relatório.
Quando os funcionários gastam menos tempo em tarefas repetitivas, podem focar mais em processos de nível mais alto – aqueles que exigem mais estratégia, empatia ou criatividade.
Tradução gratuita
As capacidades linguísticas de um chatbot de PLN incluem tradução, permitindo que organizações atendam usuários em qualquer idioma sem custo adicional.
Chatbots com PLN normalmente são alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs), que podem funcionar em vários idiomas. O próprio ChatGPT pode ser usado em mais de 80 idiomas diferentes.
Quando desenvolvedores usam uma plataforma para criar chatbots de IA, também podem incluir recursos personalizados de tradução.
Atendimento 24/7
Um dos benefícios de qualquer chatbot é a disponibilidade em tempo integral.
Como chatbots com PLN conseguem lidar com muitas interações do início ao fim, nem sempre é necessário que funcionários auxiliem em cada solicitação.
Como um chatbot empresarial está sempre ativo, as empresas podem captar leads ou atender clientes a qualquer hora do dia.
Escalabilidade
Ao assumir a maior parte das conversas com usuários, chatbots com PLN permitem que empresas expandam suas operações a um grau que seria impossível contando apenas com funcionários.
Chatbots de PLN podem lidar com um grande número de solicitações simultâneas, agilizar processos e executar de forma confiável uma ampla variedade de tarefas.
Para escalar uma empresa, a automação com IA é indispensável.
Capacidade de integração
Peter Gentsch, professor de IA, observa em seu livro AI in Marketing, Sales and Service: "Para o usuário, chatbots parecem ser 'inteligentes' devido às suas habilidades informativas. No entanto, os chatbots são apenas tão inteligentes quanto a base de dados subjacente."
Para criar um chatbot de alto valor, ele deve ser integrado aos sistemas e plataformas já existentes da empresa.
Um chatbot com PLN é infinitamente mais útil se puder executar ações em sistemas: atualizar um CRM, enviar um e-mail, notificar um funcionário.
Esse tipo de integração fluida aos processos de negócio exige a) que desenvolvedores criem essas integrações entre seus chatbots e sistemas, ou b) o uso de plataformas de chatbot que já ofereçam integrações prontas com plataformas comuns.
Redução de custos
Empresas que usam IA relatam uma redução de 52% nos custos com mão de obra.
O custo-benefício dos chatbots com PLN é um dos seus principais atrativos – eles permitem que empresas expandam suas operações sem aumentar os custos.
Quando bem implementada, a automação de tarefas conversacionais com um chatbot de PLN sempre gera retorno positivo sobre o investimento, independentemente do caso de uso.
Principais casos de uso de chatbots de PLN
Devido à sua natureza flexível, chatbots de PLN podem ser usados em uma grande variedade de situações, desde chatbots corporativos até agentes de IA para pequenas empresas. Você encontra chatbots de PLN em:
- Serviços financeiros
- Imobiliário
- Educação
- Hotéis e restaurantes
- Saúde
- Seguradoras
- Companhias aéreas
- Governo
Mas, graças à sua flexibilidade conversacional, chatbots de PLN podem ser aplicados em qualquer contexto conversacional. Eles podem ser personalizados para conduzir um jogo de RPG, ajudar com lição de casa de matemática ou atuar como guia turístico.
Chatbots de suporte ao cliente
Um dos primeiros casos de uso amplamente adotados para chatbots foram os bots de suporte ao cliente.
E a popularidade deles só cresce. Na verdade, 83% dos tomadores de decisão dizem que pretendem aumentar o investimento em IA para atendimento ao cliente no próximo ano.
O atendimento ao cliente é um caso de uso natural para chatbots de PLN, já que oferecem serviço 24/7 e em vários idiomas.
Desde os tempos dos chatbots tradicionais baseados em regras, as equipes de atendimento ao cliente transferem as solicitações mais simples para os chatbots.
Com a chegada dos chatbots com PLN, a automação por IA pode lidar com dúvidas de clientes cada vez mais complexas, desde auxílio em compras até resolução de problemas técnicos.
Chatbots para geração de leads
Existem muitos casos de uso para chatbots de PLN dentro de um funil de vendas com IA, incluindo qualificação de leads e geração de leads com IA.
Chatbots de PLN são ideais para geração de leads, considerando o grande volume de conversas de qualificação que as equipes de vendas e marketing precisam analisar.
Um chatbot pode interagir com visitantes do site ou enviar mensagens para contatos por e-mail ou outros canais de mensagem.
Para alcançar todo o seu potencial, chatbots de PLN devem ser integrados a todos os sistemas internos relevantes.
Um chatbot de geração de leads precisa estar integrado ao CRM da empresa, ao sistema de agendamento (como o Calendly) e ser implantado nos canais de mensagem mais adequados (e-mail, site ou canais como WhatsApp).
Chatbots internos para funcionários
Embora a maioria dos chatbots de PLN seja voltada para o cliente, cada vez mais empresas estão adotando chatbots de PLN para processos internos.
Esses casos incluem RH, suporte de TI ou auxílio em tarefas internas como documentação.
Esse tipo de chatbot é mais comum em empresas com grande número de funcionários.
Como criar um chatbot de PLN em 5 passos
Embora desenvolvedores possam criar seus próprios chatbots de PLN do zero, a maioria das organizações utiliza uma plataforma para construir seus chatbots de IA.
Uma plataforma permite que sua equipe crie um chatbot personalizado com suporte para integrações nativas, segurança adicional e recursos prontos.
Veja o passo a passo para criar seu próprio chatbot de PLN:
Passo 1: Escolha uma plataforma
Muitas empresas decidiram criar seus próprios chatbots de PLN do zero.
Pode parecer uma escolha interessante: total liberdade, começar do zero, sem taxa de assinatura mensal. Mas poucos seguem esse caminho por muito tempo.
Construir do zero exige muito tempo e trabalho. Além disso, seu chatbot pode demorar muito mais para ficar pronto ou ter qualidade inferior – ou ambos.
Ao escolher uma plataforma, leve em conta as necessidades específicas da sua empresa.
Se você quer uma plataforma que não limite as possibilidades do seu chatbot, procure uma plataforma empresarial com padrões abertos e arquitetura extensível.
Se privacidade de dados for sua maior preocupação, busque uma plataforma com altos padrões de segurança.
Se sua equipe de desenvolvimento é iniciante, busque uma plataforma com interface fácil de usar.
Se precisar de inspiração, confira nossa lista das melhores plataformas de chatbot.
E se quiser agendar uma conversa amanhã, você pode entrar em contato com nosso time de vendas.
Passo 2: Colete seus dados
Se você quer treinar seu chatbot com informações da empresa – como políticas de RH ou históricos de atendimento – será necessário reunir os dados que deseja usar no treinamento.
Nem toda empresa utiliza dados próprios para treinar um chatbot. Muitas vezes, prompts avançados já são suficientes para criar os fluxos do chatbot.
Mas se você deseja um chatbot que vá além e personalize a oferta da sua empresa, coletar dados e usá-los no treinamento é uma opção.
Passo 3: Construa seu chatbot
Ao escolher a plataforma do seu chatbot, verifique se ela oferece materiais educativos suficientes para apoiar sua equipe durante todo o processo de construção.
Por exemplo, oferecemos cursos na academia, transmissões diárias ao vivo e uma coleção extensa de tutoriais no YouTube.
Construir bots pode ser uma tarefa difícil quando se está enfrentando a curva de aprendizado – ter recursos à disposição torna o processo muito mais tranquilo.
E se sua equipe está começando agora, a maioria das plataformas de chatbot corporativo conta com um construtor visual de fluxos, com sistema de arrastar e soltar, que facilita a visualização dos processos.
Passo 4: Integre e personalize
Chatbots não existem isoladamente. Seu objetivo não é apenas interagir com clientes ou explicar um conjunto de políticas.
Os chatbots com PLN mais úteis para empresas são integrados aos sistemas e plataformas da companhia.
Isso pode incluir tabelas e documentos, seu site 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 você usar uma plataforma de chatbot com IA, a maior parte do tempo da equipe será dedicada a aperfeiçoar as integrações do bot, e não a construir o chatbot em si.
E se você escolher uma plataforma robusta, poderá personalizar o tom e a personalidade do seu chatbot.
Não será necessário escolher palavras específicas, mas você pode direcionar quando o chatbot deve falar de forma apologética ou que tipo de linguagem ele deve usar para descrever seus produtos.
Passo 5: Publique
Uma das melhores vantagens de um chatbot é que ele pode ser facilmente implantado em qualquer plataforma ou canal de mensagens.
Muitas empresas optam por implantar um chatbot não só no site, mas também em canais de redes sociais ou plataformas internas de mensagens.
Chatbots de PLN são uma forma eficiente de colocar em prática uma estratégia omnichannel de sucesso.
Seus usuários podem ter a mesma experiência em vários canais e receber ajuda específica para cada plataforma.
Por exemplo, um cliente que conversa com um chatbot no WhatsApp pode solicitar a troca de senha no seu sistema interno.
Implante um chatbot de PLN personalizado no próximo mês
As empresas que sobreviverão nos próximos 5 anos serão aquelas aprimoradas por IA.
Chatbots com PLN permitem que as empresas escalem seus processos de negócio com um custo-benefício antes impossível.
A Botpress permite que empresas criem chatbots e agentes de IA personalizados, alimentados por LLMs. Nossos agentes são implantados em qualquer caso de uso e integrados a qualquer sistema ou canal.
Comece a construir hoje mesmo. É grátis.
Ou fale com nosso time de vendas para saber mais.
Perguntas frequentes
1. Quais critérios devo usar para avaliar plataformas de chatbot de PLN?
Para avaliar plataformas de chatbot de PLN, foque em fatores essenciais como facilidade de uso (para usuários técnicos e não técnicos), suporte a modelos de linguagem avançados (LLMs), opções de integração com seus sistemas existentes (como CRMs ou APIs), escalabilidade, NLU multilíngue e flexibilidade de personalização. Documentação e suporte ativo também são fundamentais para o sucesso.
2. Quais são os desafios de integração mais comuns com chatbots de PLN?
Os desafios de integração mais comuns com chatbots de PLN incluem conectar-se a sistemas legados sem APIs modernas e gerenciar mudanças em sistemas de backend que podem afetar os fluxos. Além disso, autenticação e consistência de dados entre plataformas complicam as integrações.
3. Como as plataformas open-source se comparam às comerciais no desenvolvimento de chatbots de PLN?
Plataformas de chatbot de NLP open-source oferecem controle total, sendo ideais para desenvolvedores que precisam de personalização. No entanto, geralmente não possuem facilidade de uso, integrações prontas, hospedagem gerenciada e suporte empresarial que as plataformas comerciais oferecem, tornando as opções comerciais mais rápidas para equipes com recursos de engenharia limitados.
4. Posso trocar de plataforma depois de já ter criado um chatbot?
Sim, é possível trocar de plataforma de chatbot após já ter criado um, mas isso envolve recriar os fluxos de conversa, reintegrar sistemas de backend e migrar dados de treinamento e memória de usuários. Embora seja tecnicamente viável, o processo exige planejamento, e é importante avaliar o conjunto de recursos da nova plataforma para evitar perda de funcionalidades.
5. Como os chatbots de NLP garantem a privacidade dos dados dos usuários?
Chatbots de NLP garantem a privacidade dos dados dos usuários criptografando as informações em trânsito e em repouso, além de oferecer controles detalhados sobre armazenamento e retenção de dados. As melhores plataformas estão em conformidade com regulamentações de proteção de dados como GDPR, HIPAA ou CCPA e permitem configurar o gerenciamento de consentimento e registros de acesso.
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