AI Chatbot: 5 coisas que você deve saber sobre os assistentes virtuais de última geração

Os assistentes de conversação existem há muito mais tempo do que você imagina.

O primeiro a teorizar este tipo de aplicação foi de fato o pai da ciência da computação, Alan Turing, que em 1950 criou o teste com seu nome para testar a capacidade de uma máquina imitar a linguagem e o raciocínio humanos.

Em 1966 aconteceu ELIZA, um experimento pioneiro que, baseado em um conjunto de regras linguísticas, conseguiu simular as habilidades conversacionais de um ser humano, com resultados surpreendentes, considerando a época e o tipo de tecnologia utilizada.

Nos últimos anos, no entanto, os assistentes de conversação têm apresentado uma evolução realmente significativa graças à difusão e ao lançamento de uma série de tecnologias: das primeiras redes neurais àquelas baseadas em transformers, até aos mais recentes Large Language Models e suas consequentes aplicações de inteligência artificial generativa. Hoje, de fato, os chatbots deram um enorme salto em termos de capacidade, rapidez e eficiência, superando qualquer uma das nossas expectativas e demonstrando enormes potenciais e vantagens para todos os cenários de negócio.

Então, o que há para saber sobre esses novos assistentes virtuais? Em que eles se diferenciam dos anteriores e quais são as suas características e aplicações?

Para entender melhor o assunto, vamos analisar 5 aspectos importantes dos chatbots de ontem e de hoje.

1 – O que são chatbots?

Um chatbot é um programa de software capaz de simular uma conversa humana por meio de interfaces de texto ou voz. É uma aplicação de inteligência artificial que usa processamento de linguagem natural (PNL) e algoritmos de aprendizado de máquina para interpretar os inputs do usuário e fornecer respostas apropriadas.

2 – Quais são as vantagens dos assistentes de conversação inteligentes?

Adotar um assistente virtual baseado em IA para prestar assistência a clientes ou funcionários oferece inúmeras vantagens.

• Redução dos tempos de espera, melhorando a experiência do usuário e a satisfação final dos clientes ou colaboradores.

• Escalabilidade: um único chatbot de IA pode lidar com milhares de conversas simultâneas, oferecendo serviço 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem comprometer a qualidade.

• Facilidade de uso, sem necessidade de treinamento.

• Redução de custos do atendimento ao cliente.

• Rapidez na localização das informações necessárias dentro de um banco de dados.

• Flexibilidade: os chatbots de IA não se limitam a cenários predefinidos, mas podem lidar com perguntas inesperadas, fornecer respostas personalizadas e até propor soluções criativas para problemas complexos.

• Integração: os assistentes virtuais podem conectar-se facilmente a bancos de dados, CRMs e outras ferramentas de negócios para acessar e fornecer informações em tempo real, executar transações complexas e oferecer uma assistência mais abrangente.

• Personalização: podem adaptar o estilo e o tom de voz da empresa e dar respostas mais alinhadas às necessidades do cliente.

3 – Qual é a diferença entre um chatbot tradicional e um chatbot generativo baseado em IA?

As principais diferenças entre um chatbot tradicional e um chatbot que utiliza a IA generativa estão na forma como eles entendem as solicitações e como geram respostas.

• Os chatbots tradicionais seguem regras, esquemas e padrões predefinidos, e fornecem respostas predefinidas. Eles são eficazes para tarefas simples e previsíveis, mas se você sair do habitual, eles encontrarão dificuldades e serão incapazes de compreender ou responder a solicitações inesperadas.

• Os chatbots com IA generativa, por outro lado, usam tecnologias avançadas de processamento de linguagem natural para entender o que o usuário está dizendo. Em vez de se basearem num conjunto predefinido de respostas, podem gerar respostas originais dinamicamente, adaptando-se a uma vasta gama de registros e estilos linguísticos.

A inteligência artificial generativa fornece aos sistemas conversacionais capacidades refinadas de compreensão da linguagem humana e, assim, acelera significativamente o processo de construção de um assistente de conversação. Graças a este tipo de tecnologia, já não é mais necessário dotar o chatbot de uma série de scripts predefinidos para que seja capaz de realizar uma conversa eficaz, nem é necessário treinar o assistente para compreender os pedidos do usuário dentro de um domínio específico.

Além disso, utilizando a IA generativa, os chatbots são capazes de fornecer respostas linguisticamente mais “humanas” e variadas, uma vez que o coração dessa tecnologia reside precisamente em sua capacidade de gerar frases e textos a partir de inputs e instruções mais ou menos detalhadas (os chamados prompts). Essa característica, no entanto, pode levar os modelos de IA generativa a fornecerem respostas nem sempre precisas ou consistentes.

4 – Alucinações e erros: como contorná-los?

Uma das maiores limitações do Large Language Model (LLM) em que se baseiam os assistentes virtuais da nova geração são as chamadas alucinações.

“Alucinações” em chatbots de IA ocorrem quando o sistema gera informações falsas ou inconsistentes, apresentando-as como fatos.

Muitos modelos não são atualizados em tempo real e às vezes não conseguem saber quando não possuem informações suficientes para responder a uma pergunta.
Além disso, os LLMs não integram informações de outras fontes além dos dados de formação sobre os quais foram desenvolvidos.

Para contornar esse problema, recorre-se à Retrieval Augmented Generation. É uma técnica que combina as capacidades geradoras dos LLMs com aquelas de encontrar informações de uma fonte externa de conhecimento.

Utilizando o RAG é possível fornecer respostas corretas e confiáveis, baseadas em dados atualizados, provenientes de múltiplas fontes adicionais, o que torna as respostas mais completas, isentas de erros e específicas ao contexto da aplicação.

A Generative Composite AI é uma abordagem de inteligência artificial que combina modelos de IA generativa com um conjunto de técnicas e tecnologias de Natural Language Processing mais consolidadas e utilizadas ao longo do tempo. Esta combinação única torna os assistentes de conversação mais eficientes, tanto em termos de custos computacionais como em termos de precisão das respostas.

5 – Quais são as aplicações práticas mais difundidas?

Novos chatbots de IA estão ganhando grande aceitação no mundo corporativo. Já existem vários casos de adoção desses sistemas em diversas áreas.

Em geral, os assistentes de conversação são úteis não apenas para os clientes, mas também para os funcionários da empresa: por exemplo, eles podem ajudar na realização de tarefas trabalhosas ou demoradas, como a procura de documentos ou informações armazenadas em diferentes arquivos ou bancos de dados. .

No mundo bancário, os chatbots auxiliam os clientes em operações como consulta de saldos, solicitação de informações sobre condições contratuais ou resolução de problemas comuns.

No varejo, eles oferecem conselhos e assistência sobre produtos. A Amazon, por exemplo, lançou o Rufus, assistente virtual baseado em inteligência artificial generativa que ajuda as pessoas a encontrar produtos, fazer comparações e escolher o que comprar.

No setor de saúde, os chatbots inteligentes são usados ​​para triagens iniciais, fornecendo informações sobre sintomas e tratamentos.

Na formação, por outro lado, apoiam alunos e professores.

No setor de transportes, eles são usados ​​para orientar os viajantes ou ajudar os profissionais a gerenciar problemas operacionais em tempo real.

Para permitir que as empresas e administrações públicas criem chatbots inteligentes de forma rápida e fácil, a Almawave criou o Conversation Studio.

Conversation Studio é um aplicativo baseado em IA generativa que permite criar, testar e implantar facilmente agentes de conversação sem precisar recorrer a um design de conversação complexo. 

Graças aos recursos de compreensão da IA ​​generativa, à RAG e às tecnologias de aprendizagem zero-shot, ele fornece aos usuários respostas relevantes, consistentes e baseadas em fatos.

Também pode ser facilmente conectado a aplicativos externos, por meio de chamadas de API REST.

Para garantir a confiabilidade das respostas, o sistema pode ser integrado a fontes de dados que ampliam suas capacidades cognitivas para fornecer sempre respostas corretas: documentos da empresa e bases de conhecimento em diversos formatos (bucket S3, zip ou arquivos individuais), fontes online, dados estruturados.
Durante todas as interações, o chatbot inteligente fornece links para os documentos ou conjuntos de dados dos quais extraiu o material, para que a informação possa sempre ser rastreada até a fonte e sua confiabilidade possa ser garantida.

Um dos pontos fortes do Conversation Studio é que ele oferece a máxima customização: o chatbot gerado não se baseia apenas em todas as fontes de dados internas da empresa, mas também é capaz de adotar o tom de voz e o estilo da empresa para se integrar perfeitamente com todos os seus canais.

Além disso, pode ser facilmente integrado através de embedding ou widget em qualquer site ou portal, podendo ser implementado nos sistemas de mensagens mais populares, como Telegram e Whatsapp. 

As vantagens são consideráveis:

• Melhora a satisfação com respostas confiáveis ​​e rápidas

• Reduz custos e tempos de busca de informações

• Aumenta a produtividade dos funcionários apoiando-os na execução dos processos de negócios, mesmo os mais complexos

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