Agentes de IA para operações de negócios, também conhecidos como assistentes virtuais inteligentes (IVA), agentes virtuais e funcionários digitais, permitem que empresas e clientes interajam. Essas conversas, impulsionadas pela mais recente IA e aprendizado de máquina (ML), são semelhantes às humanas e soam naturais.
Um diferencial chave entre agentes de IA para operações de negócios e software de chatbots é a natureza da conversa conduzida. Chatbots são tipicamente roteirizados e não conseguem entender múltiplas intenções. Eles frequentemente dependem de barras de menu e têm capacidade limitada para entender as entradas dos usuários. Por outro lado, agentes de IA entendem uma gama de diferentes intenções a partir de uma única expressão. Eles podem interpretar respostas para as quais não foram explicitamente programados usando processamento de linguagem natural (NLP).
Com aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo, agentes de IA para operações de negócios podem crescer de forma inteligente, entender um vocabulário mais amplo e linguagem coloquial, e fornecer respostas mais precisas e corretas a solicitações.
Eles também podem fornecer respostas personalizadas com base em segmentação ou outras informações fornecidas. Além disso, eles são frequentemente focados em um papel de trabalho ou caso de uso específico, como marketing, atendimento ao cliente e vendas.
Esse tipo de software tem a capacidade de usar a saída humana como entrada para impulsionar a automação, como atualizar sistemas de negócios como software de CRM. Eles realizam essas tarefas e outras ações autônomas sem serem programados explicitamente para fazê-lo.
Agentes de IA podem vir em vários subtipos, incluindo agentes de suporte ao cliente de IA, agentes de TI de IA, e SDRs de IA. Essas variedades fornecem capacidades específicas para interagir com clientes, funcionários com dúvidas de TI e prospectos, respectivamente.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Agentes de IA para Operações de Negócios, um produto deve:
Entender uma solicitação conversacional usando NLP ou reconhecimento de fala
Dar aos usuários a capacidade de personalizar o agente de IA
Fornecer ferramentas para analisar conversas via painéis ou relatórios
Ter a capacidade de encaminhar conversas para um humano
Permitir capacidades de humano-no-loop para garantir a precisão e viabilidade do agente de IA
Engajar-se em automação avançada, através de IA e integrações, com algum nível de autonomia
