Como os chatbots se tornaram os nossos assistentes pessoais

Durante muito tempo, os chatbots eram simples sistemas baseados em regras e respostas pré-definidas. Mas tudo mudou com a inteligência artificial generativa. Hoje, os modelos de linguagem de grande escala, que estão por trás do famoso ChatGPT, por exemplo, permitem que as máquinas compreendam, aprendam e até improvisem numa conversa.

No atendimento ao cliente, a diferença é evidente. Uma empresa pode automatizar mais de 80% das interações sem perder qualidade – pelo contrário, os clientes ficam mais satisfeitos. Mas como é que isto funciona na prática?

“Uma pessoa envia uma mensagem. A primeira coisa que o modelo tem de fazer, porque isto são monstros muito complexos, é converter essa informação em digital. E tem de tentar apanhar o máximo de riqueza que existe no que foi dito”, explica Ricardo Almeida, Data & AI Manager da PwC.

O processo é mais sofisticado do que parece. O sistema precisa de identificar quais as palavras mais relevantes no contexto. “Por exemplo, se eu disser que quero viajar para Paris, há várias palavras aqui que são importantes para perceber, mas nem todas são. Quero ir, se calhar não é tão relevante como Paris ou viagem”, continua Ricardo Almeida.

A partir destes “bits e bytes“, o modelo vai “imprimir uma resposta, vai devolver uma resposta daquilo que acha que pode ser a coisa mais provável. Seja um bom plano para três dias em Paris, em que podes ir às livrarias que gostas mais ou ter uma boa experiência.”

Do retalho à satisfação do cliente

As empresas perceberam rapidamente o potencial da inteligência artificial generativa. A Zendesk, que desenvolve sistemas de atendimento automatizado, tem casos concretos que mostram os resultados.

“Nos últimos anos, o atendimento ao cliente, especialmente com os bots, mudou bastante. Neste momento, com o uso de tecnologias parecidas com os chatbots, os large language models, consegue-se navegar toda uma conversa de maneira muito mais natural”, diz Mariana Almeida, Global Lead Scientist da Zendesk.

Os números confirmam a eficácia. A Lush, empresa britânica de cosmética, “conseguiu cerca de 82% de automação e, ao mesmo tempo, conseguiu aumentar também o nível de satisfação de cerca de 70% para 90%”, refere Mariana Almeida. O resultado é duplo: “Um aumento gradual das resoluções por automação e também uma melhor satisfação do cliente final.”

“As indústrias mais à frente, a nível da implementação dos chatbots, são claramente o retalho e o e-commerce. Neste momento, o estranho é nós chegarmos a um site, fazermos uma compra online e não termos um chatbot que nos consiga ajudar a esclarecer e responder a perguntas”, acrescenta Ricardo Almeida. 

Os agentes que fazem mais do que responder

Mas a tecnologia não para nas respostas automáticas. Os chamados agentes de inteligência artificial conseguem executar tarefas, tomar decisões e interagir com outras aplicações de forma autónoma.

“Por exemplo, se um cliente final quiser saber o estado de uma order, de um produto, o bot tem de verificar se consegue perceber qual é o pedido, autenticar o utilizador, verificar qual é a order e procurar a situação dessa encomenda nas bases de conhecimento”, explica Mariana Almeida.

O sistema sabe quando deve passar o controlo para um humano. “Há situações em que o bot não responde ao pedido porque não está autorizado ou porque o cliente poderá querer falar com uma pessoa humana. Por exemplo, nesse caso da encomenda, se ele quiser devolver e quiser ter um reembolso, podemos achar que neste caso é preciso ter intervenção humana para validar e aí o bot escala o problema para um agente humano.”

Não há bela sem senão

Com tanta automação, os riscos também aumentam. Ricardo Almeida alerta para a necessidade de manter o controlo humano. “Acho que o truque é, para empresas, manter sempre o humano no sistema para validar os resultados, no mínimo. Porque nunca se pode ter uma confiança absoluta num sistema estatístico.”

Para os utilizadores, o aviso é direto: “Usem, mas cuidado com o viés da automação. O ser humano tem sempre a tendência de ir pelo caminho mais fácil, o caminho mais direto. No entanto, não só perdemos conhecimento, como estamos a confiar cegamente em informações que muitas vezes estão erradas ou são tiradas de fontes erradas.”

O problema torna-se mais complexo porque os próprios modelos poderão estar a ser treinados com informação gerada por outros chatbots, nem sempre com a melhor qualidade.

O que vem a seguir

As previsões para os próximos anos apontam para sistemas ainda mais sofisticados. “Mais qualidade, aumento também no volume de pedidos, chatbots que são mais empáticos, que conseguem reagir melhor numa conversa e que funcionem ainda melhor em várias modalidades, com isso queremos dizer em texto, em voz e em vídeo”, antecipa Mariana Almeida.

Uma tendência particular chama a atenção da responsável da Zendesk: “Ter bots a interagir com bots. Portanto, eu como utilizador final, tenho o meu personal assistant que marca uma consulta e fala com o bot do hospital que, por sua vez, está a gerir o atendimento ao cliente do hospital.”

“Desde que eu comecei a acompanhar a questão da inteligência artificial, em particular a generativa, tenho sentido em vários momentos que tudo vai mudar, ou seja, que é uma mudança de paradigma”, remata o Data & AI Manager da PwC.

Para saberem mais sobre como funcionam os chatbots e como estão a ser aproveitados pelas empresas, vejam o nosso novo episódio já disponível aqui.