Porquê usar uma estrutura Chatbot

Steve trabalha numa agência de design focada no desenvolvimento de chatbots. Ele é proficiente em node.js e está entusiasmado por estar a trabalhar na vanguarda de um novo canal de software.

A sua colega Marina começou por trabalhar na criação de conteúdos para sítios Web, mas agora trabalha com ele na produção de chatbots para marcas.

Quando começou a criar chatbots , utilizou ferramentas "sem código" como Chatfuel e Motion.ai. Estas ferramentas eram óptimas para criar bots com scripts, especialmente para marketing, mas rapidamente as considerou limitadas para os seus casos de utilização.

O objetivo destas ferramentas era permitir que uma pessoa comum fosse capaz de criar um bot numa questão de minutos. Foram bem sucedidas nesta tarefa e qualquer pessoa podia facilmente captar a novidade e o valor de marketing de chatbots. No entanto, tinham limitações quando o caso de utilização se tornava mais complexo. Era difícil ou impossível personalizar o bot ou integrá-lo nos sistemas existentes.

Existem também limitações óbvias ao desenvolvimento utilizando ferramentas visuais. Ele não estava a defender que deveria haver um compromisso entre usabilidade e capacidade de aprendizagem. Ele acreditava que era importante que os sistemas fossem fáceis de aprender para toda a gente no início. Nem toda a gente está disposta a dedicar tempo e esforço para melhorar. No entanto, o sistema deve permitir múltiplas formas de interação para que os especialistas possam melhorar constantemente a sua produtividade na plataforma.

A curva de aprendizagem para pôr um programa a funcionar numa linguagem de programação atual era razoavelmente pequena, mas reconhecidamente um pouco mais acentuada do que a curva de aprendizagem para pôr um chatbot a funcionar através de uma ferramenta visual.

O principiante podia, no entanto, melhorar exponencialmente a sua produtividade aumentando o seu conhecimento das características da linguagem e das várias ferramentas disponíveis. Ninguém considerou seriamente a possibilidade de substituir os editores de texto por ferramentas visuais para codificação (embora existissem muitas ferramentas visuais que apoiavam a codificação, incluindo pistas visuais diretamente no próprio código).

Steve reconheceu que era possível construir o chatbot num ambiente de programação puro, como o Microsoft Bot Framework, mas essa não era a solução que procurava. Embora tivesse mais controlo e flexibilidade utilizando este tipo de ferramentas, acabaria por ter de codificar ele próprio muitas funcionalidades comuns do bot.

Este tipo de estrutura foi desenvolvido tendo em mente o desenvolvimento de bots inteligentes utilizando motores inteligentes de PNL e IA como o LUIS. Para os seus casos de utilização, a utilização deste tipo de plataforma foi quase o oposto do problema que enfrentou com as plataformas sem código. Estas plataformas tornavam muito mais difícil do que o necessário codificar os tipos de bots que ele estava a desenvolver.

Os programadores utilizam editores de texto apoiados por ferramentas visuais e Steve acreditava que soluções semelhantes acabariam por estar disponíveis no espaço da estrutura do chatbot. O que estava disponível atualmente iria melhorar imensamente no futuro.

Ele tinha outra razão para acreditar nisto. Os programadores refactoram frequentemente o código utilizando localizar/substituir, copiar/colar e outras ferramentas, mas isso não é possível na mesma medida num sistema visual.

Além disso, algumas funcionalidades podem ser difíceis de representar visualmente. Se uma funcionalidade de chatbot no Messenger, por exemplo, fosse complexa, poderia ser difícil ou impossível encontrar uma interface de utilizador agradável para representar graficamente a funcionalidade. É possível que isto já esteja a acontecer com as extensões de conversação.

Na sua opinião, as extensões de conversação eram indicativas de uma tendência que se estava a afastar da interface de utilizador puramente conversacional para que os bots se tornassem aplicações mais gráficas. O Facebook Messenger e outras plataformas teriam como objetivo tornar-se uma aplicação móvel universal da mesma forma (com alguns ajustes) que o Wechat já era na Ásia

Quando discutiu o assunto com Marina, ela concordou. De facto, ela sentia que tinha um problema semelhante no que se refere ao conteúdo.

Apesar de ter conseguido muito rapidamente pôr a funcionar plataformas sem código, as limitações eram óbvias para os bots que estavam a tentar construir. A primeira vez que foi incumbida de construir um bot mais complexo, alterou o processo. Em vez de desenvolver o bot numa plataforma sem código, criou várias especificações e protótipos para o chatbot, que depois entregou a Steve para o implementar.

Tratava-se de um processo muito ineficaz, sobretudo porque não podia fazer alterações ao conteúdo, mas tinha de pedir a Steve que as fizesse por ela. Ao longo do tempo, Steve desenvolveu algumas ferramentas que lhe permitiram manter partes do conteúdo através de uma folha de cálculo do Google, mas não era a solução ideal.

Mais importante ainda, sentiu que, como especialista que faz isto todos os dias, precisava de melhores ferramentas para aumentar a sua produtividade.

O conteúdo era constituído por palavras e estruturas de texto simples aplicadas a controlos como widgets gráficos, botões, respostas rápidas e cartões. Ela podia escrever conversas num editor de texto numa questão de minutos, mas essas mesmas conversas simples demoravam algumas horas a ser criadas nestas plataformas de codificação visual.

Marina concluiu que até mesmo o lado do conteúdo estava a perder ferramentas importantes que poderiam torná-las muito mais produtivas do que eram agora para os criadores profissionais de chatbots.

Esta história tem um final feliz. Botpress O .io foi construído a pensar nos Steves e Marinas deste mundo, ou seja, para profissionais que precisam de ferramentas de nível profissional para criar bots.

Embora o Botpress.io seja muito fácil de aprender, o seu objetivo não é permitir que uma pessoa comum desenvolva o chatbots. O seu objetivo é permitir que os criadores profissionais de chatbots façam melhor o seu trabalho.

Os criadores de chatbots profissionais são muitas vezes considerados como pessoas que trabalham com linguagem natural e soluções de IA semelhantes, mas nós temos uma definição mais abrangente. Os cientistas de dados enquadram-se definitivamente na definição de criadores de chatbots profissionais, mas a nossa definição inclui todos os vários membros da equipa envolvidos na criação de bots profissionais. Isto inclui os programadores e criadores de conteúdos que criam bots para viver ou que, pelo menos, atingiram um nível muito elevado de compreensão e proficiência no que diz respeito ao processo de criação de bots.

Geralmente, estes criadores de chatbots profissionais são programadores de chatbots e criadores de conteúdos que trabalham em start-ups, casas de desenvolvimento, agências digitais ou como profissionais internos de uma empresa.

Estes profissionais esperam um conjunto de ferramentas que lhes permita concentrarem-se na lógica comercial e no conteúdo que é exclusivo da experiência do cliente que estão a desenvolver, em vez de perderem tempo a codificar características comuns ou a lidar com os processos rígidos e bloqueados especificados pelas ferramentas visuais.

Botpress não é a escolha certa para quem quer criar um chatbot da forma mais fácil possível e está preparado para aceitar as limitações de menor flexibilidade e pouca margem para melhorar a produtividade.

Em muitos aspectos, a tarefa de construir um sítio Web é uma boa analogia para a construção de um chatbot. Uma agência profissional não usaria o Wix.com para construir o sítio Web devido às suas limitações, mas usaria o Wordpress em vez de construir o sítio a partir do zero em HTML ou CSS. As plataformas sem código são semelhantes ao Wix.com e a construção de um chatbot a partir do zero, utilizando a estrutura do bot, pode ser comparada à construção de um sítio Web a partir do zero, utilizando html ou css. Botpress é semelhante à utilização do Wordpress.

Na nossa opinião, o sector dos chatbots ainda está a tentar descobrir qual a combinação de PNL, conversas guiadas e widgets gráficos que fazem um excelente bot. A evolução do chatbots dependerá da evolução das tecnologias subjacentes, bem como das funcionalidades oferecidas pelas plataformas de chat.

As ferramentas disponíveis para os criadores profissionais de chatbots têm de lhes dar acesso rápido e fácil a todas as várias tecnologias que podem ser utilizadas para criar bots. É importante, mas muitas vezes ignorado, o facto de que para criar uma excelente experiência de utilizador para um bot é fundamental utilizar todas as funcionalidades da plataforma de mensagens que está a ser utilizada. Por exemplo, as extensões de chat são agora uma caraterística importante no Messenger e têm de ser utilizadas para criar uma excelente experiência de utilizador.

Ignorar este tipo de características para tornar o bot facilmente implementável em várias plataformas de chat de uma forma genérica significa reduzir a experiência do utilizador ao menor denominador comum. Um bot de sms deve ser abordado de uma forma totalmente diferente de um bot do Messenger para tirar o máximo partido das funcionalidades (ou falta de funcionalidades) disponíveis no canal de comunicação.

As ferramentas profissionais de desenvolvimento de bots precisam levar em conta esses tipos de considerações e muito mais. Espera-se que a qualidade de um desenvolvedor de bots profissional exceda em muito a de um desenvolvedor amador que usa uma plataforma sem código em termos de funcionalidade e experiência geral. Além disso, espera-se que o chatbot profissional tenha recursos de segurança superiores e análises personalizadas (e a capacidade relacionada de fazer testes A/B de conteúdo).

Os criadores profissionais de chatbots esperam que as estruturas lhes permitam desenvolver os seus conhecimentos ao longo do tempo, não só em termos de aumento das funcionalidades que conseguem criar, mas também em termos da produtividade que conseguem alcançar utilizando as ferramentas de desenvolvimento subjacentes.