O que é IA conversacional? Como isso melhora o envolvimento do cliente

Alguém me disse outro dia que vivemos tempos estranhos – pedimos aos nossos relógios que façam chamadas e pedimos aos nossos telefones que nos digam as horas. De certa forma, eles estavam certos.

Estamos no século XXI e você pode fazer coisas ainda mais alucinantes, como falar com computadores, pedir pizza ou fechar as persianas falando com assistentes virtuais inteligentes. Inevitavelmente, o futuro está aqui.

Na verdade, a evolução do chatbot começou há algum tempo. Mais especificamente, em 1966, Joseph Weizenbaum, um professor do MIT, criou a primeira interface de conversação, Eliza. Este programa de computador simulou um psiquiatra humano respondendo às perguntas do usuário com respostas pré-escritas.

Eliza era uma interface de conversação simples baseada em regras, mas sua criação lançou as bases para a moderna tecnologia de IA de conversação. Se você está curioso sobre como ele se desenvolveu e como pode usá-lo em seu negócio, continue lendo.

Sistemas alimentados por IA de conversação, como chatbots de IA, modelos de linguagem (por exemplo, ChatGPT) ou assistentes de voz (por exemplo, Siri, Alexa), podem se comunicar por texto, voz, imagens e vídeos. Eles incorporam algoritmos avançados, como processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, que os ajudam a ter um diálogo de várias frases e fluxo livre com o usuário.

Indo um passo adiante e integrando a IA de conversação com outras tecnologias, como visão computacional e geração de linguagem natural (NLG), os sistemas de IA de conversação podem realizar tarefas mais avançadas, como reconhecer imagens ou espelhar o comportamento humano.

As ferramentas de IA conversacional visam resolver os problemas do usuário e fornecer uma experiência semelhante à humana. Eles são usados ​​em vários campos, incluindo comércio eletrônico, atendimento ao cliente e assistência médica.

Os elementos da IA ​​conversacional

As ferramentas de IA conversacional usam algoritmos de inteligência artificial que permitem que um computador se comunique de maneira semelhante à humana. Vamos explorá-los para entender seu papel no processo.

Fonte: chatbot

1. Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (NLP) é a vasta área da IA ​​conversacional que usa, entre outros, métodos linguísticos e de ciência de dados para permitir que os computadores compreendam a linguagem humana e respondam de acordo.

Simplificando, os sistemas que usam NLP podem analisar grandes quantidades de dados não estruturados, incluindo palavras escritas ou faladas, frases e sentenças, e estruturá-los para interpretar e entender seu significado.

Graças ao NLP, os assistentes virtuais podem entender expressões complexas do usuário e responder criativamente de uma forma que parece natural para o destinatário.

2. Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) é uma parte da inteligência artificial que permite que os modelos de linguagem reconheçam padrões na linguagem humana. Posteriormente, eles podem usar esse conhecimento para responder às perguntas dos usuários de forma autônoma.

Ao analisar grandes quantidades de dados, os algoritmos de ML podem aprender como resolver problemas específicos, fazer previsões e tomar decisões sem serem explicitamente programados. Isso significa que as interfaces de conversação baseadas em ML podem melhorar sua precisão a cada conversa que têm com o usuário.

3. Compreensão da linguagem natural

A compreensão da linguagem natural (NLU) é um subconjunto do NLP que ajuda os agentes de conversação a entender o significado pretendido do texto ou da fala.

Os sistemas baseados em NLU usam dados estruturados para analisar a gramática e o contexto da entrada do usuário. Graças a isso, o computador pode entender as relações entre palavras e frases. Além disso, o NLU permite que o computador distinga homônimos na fala humana ou compreenda as nuances da linguagem.

4. Geração de linguagem natural

A geração de linguagem natural (NLG) é um componente de NLP que capacita as máquinas a escrever em uma linguagem humana. Ele permite que o computador converta texto em saída de voz quando necessário. O NLG permite interfaces de conversação para analisar entradas de texto complexas e fornecer resumos condensados.

5. Reconhecimento automático de fala

O último elemento da lista é o reconhecimento automático de fala (ASR). É uma tecnologia que permite aos computadores entender e transcrever a linguagem falada. ASR é usado em assistentes de voz, software de ditado e outros programas semelhantes que exigem a capacidade de reconhecer a fala.

Como funciona a IA conversacional?

Você já tem uma breve compreensão das tecnologias que permitem que os computadores mantenham um diálogo semelhante ao humano com o usuário. Agora, você pode aprender como eles capacitam os assistentes de IA durante a conversa.

Fonte: chatbot

1. O processo começa com a geração de entrada. Nesta etapa, o usuário inicia a interação. Dependendo de sua tecnologia, eles podem inserir sua consulta (palavra-chave, frase, pergunta) por meio de texto ou interface de voz.
2. Em seguida, o sistema realiza a análise de entrada. Depois que o usuário formula uma pergunta, o bot usa NLP e NLU para descompactá-la e definir seu significado pretendido.
3. A análise está feita – é hora da geração do output. Graças ao NLG, o agente de IA pode formular a resposta apropriada, traduzi-la para uma linguagem humana e enviá-la ao usuário por texto ou voz.
4. A última etapa é aprendizagem por reforço . O aprendizado de máquina permite que o sistema aprenda coisas e padrões novos enquanto interage com cada usuário. Então o computador pode usar esse conhecimento para melhorar sua precisão e respostas ao longo do tempo.

Por que as empresas precisam de IA conversacional?

A forma como as pessoas compram e buscam informações mudou a comunicação para mensagens online. Para ter sucesso, as marcas precisam fornecer suporte ao cliente 24 horas por dia e multicanal. Isso pode ser desafiador e caro, mas as soluções de IA conversacional podem ajudar.

Custos de atendimento ao cliente mais baixos

Oferecer suporte humano 24 horas por dia, 7 dias por semana, pode ajudá-lo a atender às crescentes expectativas dos clientes e obter maiores taxas de satisfação do cliente. No entanto, preencher todas as posições necessárias de atendimento ao cliente 24 horas por dia pode ser caro.

Manter uma equipe de atendimento ao cliente também é uma despesa contínua para as empresas. A rotatividade entre as equipes de atendimento é de 45%, duas vezes maior do que nas demais áreas.

De acordo com o Bureau of Labor Statistics dos Estados Unidos, a permanência média de um agente de suporte é de apenas 2,6 anos ou menos na maioria dos casos. Muitos agentes consideram seu trabalho extenuante ou estressante, deixando-o para trabalhos que exigem menos repetibilidade. As empresas que fornecem suporte humano ao cliente devem gastar mais em processos de recrutamento e treinamento de funcionários.

Curiosamente, os dados mostram que os clientes não precisam necessariamente entrar em contato com um humano enquanto resolvem seus problemas. Eles estão satisfeitos, desde que as marcas os deixem enviar suas solicitações com eficiência e resolver seus problemas rapidamente. É aí que a IA conversacional pode entrar.

O software de chatbot com tecnologia AI pode responder a perguntas comuns dos usuários instantaneamente e 24 horas por dia, 7 dias por semana. Os agentes inteligentes podem funcionar como o primeiro ponto de contato do cliente e responder a perguntas de busca de informações sobre pagamentos, produtos ou pedidos.

Além do mais, se a inteligência artificial não puder resolver o problema do cliente, ela pode encaminhar a pessoa para um agente humano disponível para que ele possa fornecer mais informações. Como resultado, seus agentes podem se concentrar em casos mais desafiadores e não ficarão entediados com tarefas repetitivas.

A incorporação de IA conversacional em sua estratégia de atendimento ao cliente permite reduzir custos enquanto fornece o serviço que seus clientes esperam e mantém sua equipe satisfeita.

Aumente o engajamento do cliente

Mais de 50% dos consumidores querem que as marcas forneçam uma experiência personalizada ao cliente. A IA conversacional pode realizar interações semelhantes às humanas e fazer com que o cliente se sinta compreendido.

Vamos pegar os chatbots do site, por exemplo. Eles podem enviar convites de bate-papo proativos que atraem a atenção do usuário. Depois que o bot se conecta com o visitante, ele pode apoiá-lo em sua jornada de compra – fornecer informações sobre produtos e educá-lo sobre o processo de pagamento e as regras de entrega.

Além disso, além de nutrir o visitante do site, fornecendo as informações de compras necessárias, um chatbot pode personalizar a experiência do cliente. Ele pode usar dados históricos e em tempo real, como nome do usuário, localização, preferências de compras ou compras anteriores, para fornecer recomendações personalizadas e fazer com que as mensagens pareçam naturais.

Como as interfaces de IA podem entender o contexto da pergunta do usuário e captar as nuances da linguagem humana, é mais provável que suas respostas sejam espirituosas e diretas, tornando os usuários mais envolvidos no fluxo.

Além disso, a IA conversacional pode ser um tesouro de conhecimento sobre seus clientes. Ao analisar suas interações anteriores com o cliente, você pode encontrar tendências em suas perguntas, como aprender como eles falam e os termos que usam. Isso pode ajudá-lo a entender melhor suas necessidades e otimizar a comunicação do seu site para uma melhor experiência do cliente.

Melhorar a acessibilidade

Mais empresas estão aplicando IA conversacional para melhorar a acessibilidade de seus produtos e sites.

Não sabe o que significa acessibilidade?

Em suma, o termo refere-se ao design de produtos, dispositivos, serviços ou ambientes para usuários com deficiência visual, auditiva, motora ou cognitiva. No entanto, no sentido mais amplo desta palavra, a acessibilidade refere-se à oferta de oportunidades iguais para todos os usuários.

Significa considerar as capacidades do usuário e outras circunstâncias, como o ambiente ao seu redor, o dispositivo que está usando ou a estabilidade de sua conexão de rede. Desnecessário dizer que a IA conversacional pode melhorar a acessibilidade de produtos ou serviços, mas para cada usuário pode ser um caso diferente.

Por exemplo, você pode conectar um assistente de conversação com seus dispositivos domésticos inteligentes e usá-los para acender as luzes, verificar o clima, pedir comida ou bloquear seu cartão de crédito. A melhor coisa? A única coisa que você precisa fazer é dizer alguns comandos de voz.

Mas isso não é tudo. A Conversation AI também fornece ditado de conversão de texto em fala e tradução de idiomas. Ele pode ajudar os usuários a navegar em sites ou aplicativos, mesmo quando não sabem digitar ou não conhecem o idioma em que você fornece seus serviços. A IA conversacional tornou-se uma grande conveniência para vários tipos de usuários.

Escale seus serviços

Expandir o atendimento ao cliente e, ao mesmo tempo, mantê-lo em alto nível requer planejamento e esforço cuidadosos. Como você já sabe, a IA conversacional pode ajudá-lo a se conectar com um público mais amplo e, ao mesmo tempo, reduzir os custos. Ele pode ser integrado em várias plataformas, permitindo que você suporte seu cliente em vários canais de comunicação.

Em segundo lugar, os bots de IA também podem ajudá-lo a reduzir o tempo médio de espera. Um chatbot de site pode funcionar como uma linha de frente do atendimento ao cliente e ajudar a garantir que todos os clientes recebam ajuda imediatamente.

Além disso, as interfaces de conversação podem fornecer serviços ininterruptos, não importa quantos clientes precisem de assistência simultaneamente. Essa funcionalidade é benéfica quando você enfrenta picos de consultas ou durante a temporada de compras, quando sua equipe está envolvida em perguntas.

Casos populares de uso de IA conversacional

A IA Conversacional possui uma ampla gama de aplicações onde pode lidar com consultas de clientes, fornecer assistência personalizada e melhorar a eficiência de sua equipe. Vamos dar uma olhada em alguns deles.

Assistência médica

Os assistentes de IA podem aprimorar o envolvimento do paciente e melhorar os serviços de saúde. Os analistas preveem que o mercado de chatbots de assistência médica valerá mais de US$ 543 milhões até 2026.

Verificação e diagnóstico de sintomas

Os pacientes geralmente têm perguntas prementes sobre sua saúde. Embora essas perguntas possam exigir respostas rápidas, elas apenas às vezes precisam de atenção humana. Nesse caso, elas podem ser atendidas por um agente inteligente.

As soluções de IA conversacional podem fornecer avaliação e triagem precoce de sintomas. A vantagem é que os pacientes não precisam sair de casa e esperar horas e dias pelo diagnóstico preliminar. Isso é especialmente útil quando o paciente tem acesso complicado ao sistema de saúde, mora em uma área rural ou não pode sair de casa sozinho.

Um bot AI não pode apenas pré-diagnosticar o paciente. Ele pode fornecer endereços de instalações que eles devem visitar ou ligar caso sua condição exija ajuda médica imediata. Ao consultar um agente de IA, o paciente pode entender melhor seu problema de saúde e agir mais rapidamente.

Como uma vantagem adicional, as clínicas que usam IA conversacional para diagnóstico preliminar podem reduzir o número de chamadas não urgentes e visitas no local. Desta forma, eles podem dedicar mais tempo para ajudar os pacientes que necessitam de assistência imediata.

Agendamento de consultas

Você se lembra da última vez que ligou para o seu médico, mas ninguém atendeu? Para muitos pacientes, gerenciar consultas médicas pode ser uma tarefa frustrante. No entanto, a IA conversacional surgiu como um remédio para problemas como agendamento.

Um sistema de IA conversacional permite que os pacientes reservem, reagendem ou cancelem suas visitas sem problemas, sem se conectar com um ser humano. Além disso, pode orientar o paciente sobre quais documentos deve trazer, como deve se preparar ou como serão seus procedimentos médicos.

Apoio à saúde mental

Apenas 50% dos pacientes que sofrem de problemas mentais nos EUA recebem ajuda profissional. A IA conversacional pode preencher a lacuna entre profissionais de saúde e pacientes e complementar os terapeutas humanos.

Os chatbots de IA, acessados ​​pelos pacientes por meio de seus telefones, podem criar um espaço seguro para eles se comunicarem e expressarem seus sentimentos. Veja, por exemplo, o Woebot, um bot baseado na terapia cognitivo-comportamental. Envolve o paciente em conversas terapêuticas. Woebot é usado por médicos para apoiar seus pacientes, monitorar sua saúde mental e detectar comportamentos destrutivos.

Fonte: Wobot See More

Seria melhor lembrar que a IA conversacional não pode substituir a terapia real. No entanto, certamente pode ajudar os profissionais a aumentar a eficiência de seu trabalho.

Serviços financeiros

Quarenta e cinco por cento dos consumidores interagem com seus provedores financeiros apenas por meio de canais online. Isso significa que quase metade dos usuários do banco não precisa se conectar com um ser humano enquanto gerencia suas finanças. Eles podem se conectar com um agente de IA.

Suporte de conta

As ferramentas de conversação AI oferecem uma maneira conveniente para os clientes lidarem com seus problemas de forma rápida e independente. Essas ferramentas podem educar todos os usuários sobre seu orçamento e gastos. Eles podem até agendar pagamentos e atualizá-los nas pontuações de crédito dos clientes.

Além disso, os clientes podem usar ferramentas de IA conversacional para bloquear rapidamente seus cartões de crédito com um simples comando, o que é especialmente útil quando o cliente não consegue encontrar seu cartão ou pensa que foi roubado. Estando disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, os assistentes de IA dão ao cliente uma sensação de segurança.

prevenção de fraude

Muitos clientes bancários que são vítimas de fraude de pagamento ou roubo online encerram suas contas bancárias. A IA conversacional pode ajudar bancos e instituições financeiras a proteger as finanças de seus clientes.

Um assistente de IA pode monitorar a atividade bancária do cliente e aprender sobre as tendências em suas operações financeiras. Graças a isso, ele pode detectar transações suspeitas na conta de um cliente e informá-lo sobre isso, evitando roubos.

Comércio eletrônico

A IA conversacional pode lidar com solicitações de suporte ao cliente. Mas as empresas também podem usá-lo para auxiliar os clientes nas atividades de compras para aumentar as taxas de conversão.

Com sua capacidade de oferecer uma experiência personalizada ao cliente por meio do aprendizado de máquina, um agente de conversação pode aprender sobre as preferências do cliente. Ele pode, então, usar os insights obtidos para ajudar os clientes a encontrar o produto que estão procurando e descobrir opções que podem ter perdido.

Um exemplo de marca que usa IA conversacional em seu atendimento ao cliente é a Sephora. A marca tem usado um chatbot para educar os clientes sobre seus produtos cosméticos, oferecendo tutoriais, conselhos sobre cuidados com a pele e compras online.

Fonte: Sephora

Além disso, ao implementar a tecnologia de realidade aumentada (AR) em seu assistente, a Sephora permite que os clientes experimentem virtualmente a maquiagem para ver se lhes convém. Dessa forma, a marca leva a experiência do cliente online para o próximo nível.

Coleção de dados

Ao conversar com o cliente, o assistente de IA pode coletar muitas informações sobre as necessidades e preferências de seus clientes.

Ao analisar seus arquivos de conversas, você pode detectar tendências no comportamento dos clientes e suas intenções. Ter insights complexos e atualizados sobre seus clientes pode otimizar sua experiência na loja e criar uma melhor comunicação.

Internet das Coisas

A internet das coisas (IoT) diz respeito à rede de dispositivos com acesso à internet que podem se comunicar. Esses dispositivos incluem alto-falantes inteligentes como o Google Home, carros autônomos ou rastreadores de fitness vestíveis que monitoram o desempenho do usuário e salvam dados.

Vamos nos concentrar nos alto-falantes inteligentes agora, pois eles podem funcionar como interface para IA conversacional. Alguns vêm com assistentes embutidos como Siri, Alexa ou Cortana, enquanto outros permitem que você os conecte com assistentes disponíveis em seu dispositivo móvel.

Quando conectado à IA conversacional, os comandos de voz podem ativar alto-falantes inteligentes e ajudá-lo a concluir várias tarefas. Eles podem fazer uma ligação quando você não consegue encontrar seu telefone, tocar sua música favorita no Spotify e enviar lembretes sobre o desempenho de seu filho no jardim de infância.

Desafios da IA ​​conversacional

Como qualquer outra tecnologia de IA, a IA de conversação tem seus desafios. Aqui estão os mais comuns para tomar nota.

Linguagem

As línguas evoluem mais rápido do que você pensa. A globalização e a mistura de culturas influenciam a forma como as pessoas falam, como a escolha de palavras e gramática, sem falar nos dialetos ou jargões. Não vamos esquecer que os falantes de uma língua também podem falar de forma diferente, dependendo de sua geração, origem social ou região.

Portanto, embora a IA conversacional esteja se tornando sensacionalmente boa em entender as linguagens humanas, os assistentes inteligentes ainda precisam de muita ajuda humana para captar as nuances, sotaques e mudanças estruturais da linguagem.

O fator humano na entrada do idioma é outro desafio, especialmente para assistentes de voz. Quando você fala, você não apenas diz palavras, mas transmite emoções como tristeza, medo ou nojo.

Para entender totalmente a intenção do usuário e reagir de acordo, os agentes de conversação devem definir adequadamente a mensagem dentro do contexto e considerar o humor.

Privacidade e segurança

A IA conversacional precisa coletar dados do usuário para responder às perguntas do usuário. No entanto, o processamento de grandes quantidades de dados envolve riscos de segurança.

Ao criar e manter aplicativos de IA conversacionais, as marcas devem se concentrar na implementação de recursos de segurança e sistemas de monitoramento. Dessa forma, eles podem proteger a privacidade do usuário e dar um passo para estabelecer a confiança do usuário.

preconceitos de IA

Os modelos de linguagem são tão bons quanto os dados usados ​​para treiná-los. O uso de dados tendenciosos para treinar seu agente de conversação influenciará significativamente seus resultados.

Por isso, os criadores de agentes de IA precisam garantir que os dados usados ​​no processo de treinamento sejam imparciais e inclusivos. Isso pode levar muito tempo e trabalho manual e, portanto, pode ser demorado, especialmente durante o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem.

Adoção do usuário

O surgimento de interfaces de conversação como o ChatGPT causou um grande interesse na IA de conversação. No entanto, embora os usuários estejam ansiosos para brincar com agentes inteligentes e modelos de linguagem, alguns ainda estão bastante apreensivos em usá-los para resolver problemas mais graves.

Para aumentar a adoção de IA conversacional, as empresas precisam trabalhar em sua precisão e confiabilidade, pois podem ajudar a aumentar a confiança do usuário. Além disso, as empresas precisam educar seu público sobre os benefícios e recursos que a IA de conversação oferece.

Resumindo

A IA conversacional está experimentando seu renascimento. Está transformando indústrias, empregos e vidas.

Embora a IA conversacional possa poupar muito esforço das empresas, certos desafios estão sendo introduzidos ao longo do caminho. Portanto, a IA conversacional não deve ser tratada como uma solução única para todos, mas sim como uma conveniência que funciona melhor quando conectada a outras soluções e combinada com a experiência humana. Só então pode fornecer os melhores resultados possíveis.

O desenvolvimento e o uso responsável da inteligência artificial são a chave para seu sucesso a longo prazo. Saiba mais sobre a ética da IA ​​e as melhores práticas para moldar o futuro da IA.