Chatbots de IA de conversação: 3 mitos, quebrados

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Atualmente, os chatbots de inteligência artificial (IA) conversacional estão em toda parte em sites, SMS e canais sociais. Chatbots com suporte a IA conversacional que usam processamento de linguagem natural (NLP) ajudam os clientes a lidar com tudo, desde recomendações de produtos até perguntas sobre pedidos.

As empresas também adoram chatbots de IA de conversação: de acordo com um relatório recente do Gartner, até 2027 os chatbots se tornarão o principal canal de atendimento ao cliente para cerca de um quarto das organizações. Mais da metade (54%) dos entrevistados da pesquisa disseram que já estão usando algum tipo de chatbot, assistente virtual de cliente (VCA) ou outra plataforma de IA conversacional para aplicativos voltados para o cliente.

De acordo com Susan Hura, diretora de design da Kore.ai, os chatbots não são assistentes virtuais oniscientes que vivem em um site e estão prontos para responder a todas as perguntas a qualquer momento. Embora a integração de um chatbot de conversação suportado por IA possa parecer rápido e fácil, existem complexidades complexas sob o capô. O design de um chatbot, explicou ela, desempenha um papel mais estratégico do que se imagina e requer uma imensa quantidade de entrada humana para ser criado.

Projetando a experiência de IA conversacional

A Kore.ai, com sede em Orlando, Flórida, foi citada no Quadrante Mágico de 2022 do Gartner para Plataformas de IA Conversacional Corporativa como oferecendo uma “plataforma sem código para IA conversacional em um sentido amplo, cruzando para categorias de produtos adjacentes com recursos de interface e construção de processos”. Essencialmente, a empresa desenvolve bots de conversação para empresas em diferentes canais, desde chatbots tradicionais da Web e bots de SMS até bots no Facebook Messenger e WhatsApp e bots habilitados para voz.

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Hura ingressou na empresa em março para criar uma prática de design especializada para a empresa.

“Embora seja uma plataforma do tipo faça você mesmo, para muitos de nossos clientes de nível corporativo, uma equipe de especialistas entra para ajudar a definir a estrutura do bot ou desse conjunto de bots que eles desenvolvem”, disse ela.

Há cinco designers de conversa em sua equipe que definem o que o bot diz ao usuário e desenvolvem a estrutura da conversa. Além disso, ela explicou que existem sete analistas de linguagem natural que definem como o bot ouve e interpreta o que o usuário diz.

“Ambos juntos realmente formam a experiência de conversação que alguém teria ao interagir com um desses bots”, disse ela.

Hura, que tem um Ph.D. em linguística e começou a trabalhar em tecnologia de fala enquanto trabalhava no Bell Labs, que ela observou, “… foi literalmente porque eu estava sentada ao lado de designers visuais que estavam trabalhando em um projeto de tecnologia de fala”. Hura disse que há muitos equívocos sobre chatbots de IA conversacionais. Contra esse pano de fundo estão três mitos que ela diz que precisam ser desfeitos.

Mito 1: chatbots de IA de conversação são ‘mágicos

Verdade: Leva tempo e esforço para projetar chatbots de sucesso.

Hura disse que ainda vê clientes corporativos surpresos com o que os chatbots de IA conversacionais não podes Faz.

“Acho que é em parte porque ainda há muitos vendedores e pessoas na mídia que retratam a IA conversacional como se fosse mágica”, disse ela. “Como se apenas projetando um bot conversacional, todos os seus sonhos se tornem realidade.”

No entanto, como qualquer outra tecnologia, as organizações precisam investir tempo para ensinar os bots a fazer as coisas que desejam.

“Você nunca esperaria que um humano que estivesse preenchendo o papel de assistente virtual soubesse tudo automaticamente e tivesse todas as informações de que precisa”, explicou ela.

É aí que é importante perceber que “compreensão” é realmente uma palavra humana, acrescentou. “Acho que quando as pessoas ouvem as palavras ‘compreensão da linguagem natural’, acreditam que a tecnologia é baseada no significado quando, na verdade, não é.”

Na verdade, ela explicou, a tecnologia de IA conversacional é baseada na linguagem. “O bot está simplesmente produzindo saída com base em sua análise de todas as entradas que você coloca nele”, disse ela. “Quanto mais bem estruturados forem os dados, mais inteligente será o som de um bot.”

Mito 2: chatbots de IA de conversação entendem os usuários

Verdade: os chatbots precisam de contexto.

Imagine que um usuário está em uma página da Web interagindo com um chatbot de IA conversacional. O usuário diz: “parece que há uma cobrança duplicada na linha três”. A verdade é que a ‘linha três’ não significa nada para um bot, enfatizou Hura.

“O bot está parado no site, mas não entende o que está acontecendo no contexto em que o usuário o está vendo”, disse ela. “Então, as pessoas geralmente têm expectativas desalinhadas em torno do contexto de uso.”

Assim, por exemplo, se um cliente está comprando um item e deseja uma comparação de produtos, um bot teria que ser treinado não apenas com um gráfico de comparação de produtos, mas com todos os dados que foram usados ​​para construir esse gráfico.

“O bot não será mais inteligente que o seu site”, explicou Hura. “O bot de conversação suportado por IA não pode responder a uma pergunta sutil se exigir mais dados do que os disponíveis. Ele só pode responder na medida em que você forneceu os dados.”

Os chatbots também exigem o contexto da própria conversa.

“Às vezes, essas percepções se resumem à capacidade do bot de falar de uma maneira que esteja ciente do contexto da própria conversa”, disse ela.

Por exemplo, se o bot pediu ao usuário uma informação como “Qual é o número da sua conta?” então a seguinte pergunta pode ser “Qual é a sua senha?” Se o bot perguntou “E sua senha?” em vez disso, seria mais natural, disse Hura.

“É assim que um humano diria isso,” ela explicou. “A palavra ‘e’ também faz muito trabalho na conversa – indica que ouvi sua resposta e estou acompanhando outra pergunta, parece que o bot está ciente do que está acontecendo.”

Mito 3: Chatbots não precisam de design

Verdade: o design de chatbot de IA conversacional é tão importante quanto o design de produto UX.

Hura disse que o design do chatbot tem tudo a ver com o design da experiência do usuário (UX). “Na minha equipe, praticamos algo chamado design centrado no usuário com um processo iterativo”, disse Hura. “Como estamos pensando na estrutura para conversas entre um bot e um usuário, quanto mais soubermos sobre o usuário – quem ele é, quais são suas expectativas, qual é seu relacionamento com a empresa – melhor.”

A primeira coisa que a equipe de Hura faz é produzir um guia de estilo de conversação, semelhante aos guias de estilo criados ao criar um aplicativo móvel, site ou software. “Nós definimos o som e sentimos que queremos que esse bot tenha”, explicou ela. “É uma coisa divertida e única que define a personalidade do bot.”

Um script define o que o bot diz, enquanto diagramas do tipo fluxograma mapeiam todos os caminhos possíveis que o bot pode percorrer.

Por exemplo, para um aplicativo em que o usuário liga para marcar uma consulta de serviço para seu carro. A empresa precisa coletar o ano do veículo, marca e modelo.

“Se o usuário disser no início da conversa ‘preciso trazer meu Corolla para trocar o óleo’, não preciso perguntar o ano, a marca e o modelo porque já sei que um Corolla é um Toyota”, disse ela. . “Mas criamos fluxogramas para garantir que o bot tenha as palavras certas para dizer em qualquer situação possível que possamos encontrar.”

A IA conversacional constrói relacionamentos com os clientes

No geral, Hura explicou que as conversas são maneiras pelas quais as pessoas constroem e reforçam relacionamentos – inclusive com chatbots.

“Nós fazemos julgamentos sobre quem estamos falando, mais do que simplesmente que eles deram uma resposta precisa”, disse ela. “E atribuímos personalidade aos bots, mesmo quando temos 100% de certeza de que é um bot.”

É por isso que garantir que os chatbots de IA de conversação tenham o design certo é tão importante, acrescentou.

“As organizações devem dedicar um tempo para controlar isso e garantir que os bots falem de uma maneira que reflita o valor da sua marca”, disse ela.

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Fonte: venturebeat.com

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