Comunicar-se por meio da inteligência artificial é como as marcas têm utilizado para aproximar os clientes por meio de uma ferramenta conversacional. Para ficar mais claro, trata-se de uma tecnologia aperfeiçoada para transmitir, de forma natural e fluente, mensagens como os seres humanos. Contudo, será que vale a pena considerar implementar na sua empresa?
Antes de tudo, é preciso entender que essa área de estudos tem sido impulsionada pelo rápido avanço da tecnologia. O motivo é simples: criar robôs capazes de compreender e responder a perguntas, comandos e declarações em linguagem humana.
Através de algoritmos avançados e modelos de linguagem, a inteligência conversacional visa proporcionar interações mais eficientes e personalizadas entre humanos e máquinas, isto é, superando as limitações dos sistemas de diálogo existentes.
Neste artigo, entenda o conceito de inteligência conversacional, os tipos existentes e suas aplicações práticas para o dia a dia de empresas e consumidores. Boa leitura!
Como surgiu a inteligência artificial?
A história da inteligência artificial começa lá entre o final da década de 1940 e início da década de 1950, quando os primeiros passos foram dados para criar máquinas capazes de simular a inteligência humana. Este termo foi criado por John McCarthy em 1956. No entanto, suas raízes foram criadas por cientistas como Alan Turing, que propôs o famoso “Teste de Turing” para avaliar a capacidade de uma máquina em exibir comportamento inteligente.
Dessa forma, os primeiros sistemas de IA eram baseados em regras e lógica simbólica, visando resolver problemas específicos, como o jogo de xadrez. Nos anos de 1960 e 1970, surgiram técnicas de aprendizado de máquina que possibilitava o aprendizado por meio de dados e experiências, impulsionando assim, a evolução da IA. A partir daí, pouco avanço considerável foi feito até meados da virada do milênio.
Somente após os anos 1990 e 2000, com o aumento da capacidade de processamento dos computadores e o avanço da internet, que a IA experimentou um renascimento significativo. Algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais artificiais, tornaram-se mais poderosos e eficientes.
Quais são os avanços da inteligência artificial?
Com a explosão dos dados e a disponibilidade em abundância de informações, foi possível treinar modelos de IA em escala sem precedentes. Ou seja, isso impulsionou o desenvolvimento de aplicações como reconhecimento de fala, visão computacional, tradução automática e muito mais.
Hoje em dia, a IA está presente em muitos aspectos de nossas vidas. Isto é, desde assistentes virtuais em smartphones até sistemas de recomendação em plataformas de streaming. A tecnologia de inteligência artificial continua avançando, com foco em áreas como inteligência conversacional, robótica, automação e aprendizado de máquina avançado.
Embora a IA ainda esteja longe de alcançar a inteligência humana, seu progresso contínuo tem o potencial de revolucionar muitos setores. Certamente, o futuro da IA poderá moldar a sociedade em torno da tecnologia, principalmente no que diz respeito à relação entre marcas e seus consumidores.
Tipos de IA
Os principais tipos de inteligência artificial são: Inteligência Artificial Limita (ANI), programada para armazenar grande volume de dados focada no objetivo que foi programada; Inteligência Artificial Geral (AGI), como machine learning e a capacidade de aprender e a reagir estímulos como um humano; e Superinteligência (ASI), em desenvolvimento para se aproximar da inteligência humana.
Inteligência Artificial Limitada (ANI)
A Inteligência Artificial Limitada é um conjunto de sistemas de IA projetados para realizar tarefas específicas e não possuem a capacidade de generalizar seu conhecimento para além desse domínio. Exemplos de ANI incluem assistentes virtuais, sistemas de reconhecimento de voz, carros autônomos bem como sistemas de recomendação. Embora sejam altamente eficientes em suas áreas específicas, esses sistemas não possuem a capacidade de pensamento abstrato ou consciência.
Inteligência Artificial Geral (AGI)
Este tipo de Inteligência Artificial Geral representa um nível mais avançado de IA, onde os sistemas são capazes de entender, aprender, aplicar conhecimentos e executar uma ampla variedade de tarefas, assim como um ser humano. Diferentemente da ANI, a AGI tem a capacidade de transferir o conhecimento de um domínio para outro, sendo capaz de aprender e adaptar-se a diferentes situações.
No entanto, ainda não existe uma AGI completamente desenvolvida, e pesquisadores estão trabalhando em tornar essa visão uma realidade. A AGI traria a capacidade de raciocínio abstrato, compreensão de contexto e capacidade de aprender de forma independente.
Superinteligência (ASI)
Por fim, a Superinteligência (ASI), refere-se a um nível de inteligência artificial que ultrapassa a capacidade intelectual humana em todos os aspectos. Essa forma de IA seria capaz de superar a inteligência humana em uma ampla gama de tarefas cognitivas e seria extremamente rápida e eficiente em processar informações.
Contudo, a ASI é uma visão futurista e especulativa da IA, que poderia ter um impacto revolucionário na sociedade, mas também levanta preocupações sobre seu controle e ética. Assim como a AGI, ainda não existe uma ASI desenvolvida, e sua criação e evolução são tópicos de discussão e estudo ativo na comunidade de pesquisa em IA.
Agora que você já entendeu o que é inteligência artificial e quais são os seus tipos. Conheça a seguir um pouco mais sobre a inteligência conversacional.
O que é inteligência conversacional?
Em primeiro lugar, a inteligência conversacional é uma área da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de se comunicar de forma natural e eficiente com os seres humanos. Portanto, ela envolve a capacidade de compreender e responder a perguntas, comandos e declarações em linguagem natural, como se estivesse mantendo uma conversa real com um ser humano.
O objetivo da inteligência conversacional é criar agentes virtuais ou interfaces de diálogo que possam interagir de maneira inteligente, contextualmente relevante e personalizada. A fim de alcançar a inteligência conversacional, são aplicadas técnicas de processamento de linguagem natural (NLP), que envolvem o entendimento e a interpretação da linguagem humana. Isso inclui o reconhecimento de fala, a compreensão da semântica e da intenção por trás das palavras, assim como a extração de informações relevantes e a geração de respostas adequadas.
Além disso, a inteligência conversacional pode incorporar elementos de aprendizado de máquina, permitindo que o sistema melhore sua capacidade de resposta com base nas interações e feedbacks dos usuários. Um exemplo desse tipo de IA é o uso de bots no RCS ou até o voicebot.
Diferença entre inteligência artificial e conversacional
A diferença entre inteligência artificial e inteligência conversacional está no escopo e nos objetivos de cada uma dessas áreas. Por sua vez, a inteligência artificial é um campo amplo que engloba o desenvolvimento de sistemas capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.
Já a inteligência conversacional se concentra na capacidade dos sistemas de comunicação com os seres humanos. Ou seja, o foco está na interação verbal ou escrita, visando criar diálogos significativos e compreensíveis com os usuários.
Sendo assim, enquanto a IA abrange uma ampla gama de habilidades e aplicações, a inteligência conversacional é mais específica e tem como objetivo principal aprimorar a comunicação entre humanos e máquinas, sendo uma subárea específica da inteligência artificial.
Tipos de inteligência conversacional
Existem diferentes tipos de sistemas de inteligência conversacional, cada um com suas características e formas de interação. Conheça a seguir os principais tipos:
Chatbots
Os chatbots são sistemas de inteligência conversacional com base em texto que interagem com os usuários por meio de mensagens escritas. Desas forma, eles estão presentes em sites, aplicativos de mensagens ou plataformas de atendimento ao cliente.
Além disso, fornecem informações, respondem perguntas, auxiliam na navegação e realizam tarefas específicas. Para isso, há regras que seguem um conjunto de instruções pré-definidas, ou ainda, em aprendizado de máquina a fim de aprender com os dados e interações.
Voicebots
Voicebots – ou agentes virtuais de voz – são sistemas de inteligência conversacional que interagem com os usuários por meio da fala. Eles utilizam tecnologias de reconhecimento de fala e síntese de voz para permitir que os usuários se comuniquem com o sistema via comandos de voz.
Provavelmente, você já teve contato com esta IA em smartphones, dispositivos de casa inteligente ou em sistemas de atendimento por telefone, como o Play!. Eles são projetados para interpretar a voz humana e o contexto para enfim, fornecer respostas e informações relevantes.
RCS
O RCS oferece recursos além do tradicional SMS, como envio de imagens, vídeos, localização e interações mais ricas. Além disso, a inteligência conversacional pode ser aplicada para fornecer experiências de conversação mais interativas e personalizadas. Sendo assim, os usuários podem interagir com chatbots por meio do RCS para obter informações, realizar transações ou receber suporte.
Como aplicar a IA conversacional na sua empresa?
Há diversas aplicações práticas, como chatbots em sites de atendimento ao cliente, assistentes de voz no suporte ou pós-vendas, assim como, automatização de mensagens via RCS. A tecnologia tem avançado rapidamente, tornando as interações homem-máquina cada vez mais naturais e eficientes, proporcionando uma experiência mais satisfatória para os usuários em diversas frentes, como:
- Aumento de vendas;
- Melhoria no processo de nutrição dos leads;
- Agendamentos de serviço;
- Cancelamentos e trocas do seu e-commerce;
- Pesquisa de avaliação e satisfação do cliente;
- Análise de dados e insights, processando grandes volumes de dados de conversas e interações com clientes, identificando necessidades, preferências bem como comportamento dos clientes para personalizar as interações.
Uma das áreas que mais vem se destacando ao investir em inteligência conversacional é o atendimento. Conheça algumas maneiras de utilizar a inteligência conversacional no suporte de clientes:
Chatbots e Voicebots de Atendimento
Implementar chatbots e agentes de voz no atendimento ao cliente pode melhorar a eficiência do suporte. Esses sistemas podem fornecer respostas instantâneas a perguntas comuns, guiar os clientes durante o processo de compra, informar sobre produtos e serviços, ou até auxiliar na resolução de problemas básicos. Eles podem estar disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, proporcionando um atendimento contínuo e reduzindo a espera dos clientes por uma resposta.
Triagem e Roteamento Automatizado
A inteligência conversacional é usada para realizar a triagem inicial de chamadas ou mensagens. Por vezes, direciona os clientes para o departamento ou especialista adequado. Com base nas informações da natureza do problema ou a categoria de serviço desejada, o sistema pode encaminhar a solicitação para a equipe apropriada, e assim, reduzir o tempo de espera e aumentar a eficiência do atendimento.
Personalização e Recomendações
Nesse caso, a inteligência conversacional personaliza o atendimento com base nas preferências e histórico do cliente. Com base em dados anteriores, o sistema pode oferecer recomendações ou sugestões relevantes. Isso cria uma experiência mais personalizada, aumentando a satisfação do cliente e melhorando a eficácia das interações.
Acompanhamento Pós-Atendimento
Outra forma de uso, é acompanhar os clientes após o atendimento, buscando feedback e oferecendo suporte adicional, se necessário. Assim, os chatbots podem enviar pesquisas de satisfação via RCS, SMS, e os voicebots podem responder a dúvidas posteriores ou fornecer informações adicionais. Isso demonstra um compromisso contínuo com o cliente e ajuda a fortalecer o relacionamento.
Análise de Sentimento e Emoção
Para concluir, a IA conversacional analisa o sentimento e a emoção expressos pelos clientes durante a interação. Isso permite identificar clientes insatisfeitos ou frustrados e direcionar a atenção para resolvê-los rapidamente. Entretanto, a análise do sentimento também pode ser usada para melhorar os fluxos de conversa e aprimorar a experiência do cliente.
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