O que é IA conversacional?
Inteligência artificial conversacional ou IA conversacional é uma tecnologia que permite que computadores compreendam a linguagem humana e se envolvam em conversas naturais com os usuários. Usando processamento de linguagem natural (NLP), grandes volumes de dados e aprendizado de máquina (ML), a IA conversacional reconhece as entradas dos usuários e gera uma resposta apropriada.
Outras técnicas sofisticadas, como perfil de usuário, consciência de contexto, aprendizado adaptativo e integração de dados do usuário, permitem que plataformas de IA conversacional como Midjourney, IBM Watson Assistant, e assistentes digitais da Oracle forneçam uma experiência de usuário interativa e personalizada.
Software de chatbot de IA aproveita esse poder da IA conversacional para entender a entrada do usuário e responder com a informação desejada. Esse recurso é útil nos setores de varejo, bancário e de saúde para funções de suporte ao cliente.
Componentes da tecnologia de IA conversacional
IA conversacional tem a capacidade de extrair o significado subjacente e a intenção de uma determinada pergunta. Após analisar a entrada, ela gera respostas relevantes e precisas usando algumas regras predefinidas e a base de conhecimento do sistema. As tecnologias que tornam isso possível podem ser divididas em cinco componentes.
- Processamento de linguagem natural combina linguística computacional com outras tecnologias para processar uma grande quantidade de dados de linguagem humana não estruturada para gerar dados estruturados - ou simplesmente, interpretar e gerar linguagem humana. Todo o processo pode ser simplificado como compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG), onde a NLU processa a entrada em termos de contexto, intenção, sintaxe e semântica e a NLG gera a saída em linguagem compreensível para humanos.
- Grandes volumes de dados são usados no treinamento de computadores em linguagem humana usando aprendizado de máquina. Os dados de treinamento podem ser qualquer coisa, desde números, imagens, textos, relatórios e registros que ajudam na aquisição de novas informações para interações futuras. Quanto mais dados houver, mais uma máquina pode se treinar e, gradualmente, gerar melhores respostas.
- Ferramentas de análise de texto são usadas para extrair informações significativas de dados de texto. O processo inclui análise de sentimento, modelagem de tópicos, sumarização e reconhecimento de intenção. O texto é dividido em sujeitos, verbos, adjetivos e relações entre diferentes palavras para entender a consulta do usuário, extrair informações relevantes e gerar respostas apropriadas.
- Embora não esteja diretamente relacionado à IA conversacional, visão computacional ajuda a analisar e interpretar informações visuais. Ela permite que computadores compreendam imagens ou vídeos, reconheçam objetos, entendam o contexto, realizem reconhecimento óptico de caracteres (OCR), e gerem respostas relevantes com base na entrada visual.
- Reconhecimento de fala tecnologia facilita a conversão da fala humana em texto. Envolve converter sinais de áudio em palavras escritas e é usada para interações baseadas em voz. Sistemas de reconhecimento de fala usam modelagem acústica, modelagem de linguagem e algoritmos estatísticos para transcrever palavras faladas com precisão.
Como funciona a IA conversacional
A IA conversacional funciona empregando uma combinação das tecnologias mencionadas acima para permitir interações naturais e significativas. As quatro etapas que impulsionam as conversas humano-IA são:
- Geração de entrada inicia a conversa pedindo ao usuário que forneça uma mensagem de texto ou voz através de um aplicativo ou site. A entrada pode ser uma pergunta, um comando ou qualquer outro tipo de consulta.
- Análise de entrada usa NLU para entender o comando dado. No entanto, se o comando for baseado em voz, ele usa a tecnologia de reconhecimento automático de fala (ASR), juntamente com NLU. A análise de entrada envolve análise sintática, análise de sentimento e reconhecimento de intenção.
- Geração de saída utiliza NLG para dar uma resposta apropriada com base na entrada analisada. A saída também é influenciada por técnicas como respostas baseadas em modelos, respostas baseadas em recuperação e modelos de geração de linguagem. A resposta pode ser na forma de texto ou fala.
- Usando ML, a máquina se treina com experiência, dados do usuário e feedback. O sistema usa algoritmos de aprendizado por reforço para refinar o gerenciamento de diálogo e a geração de respostas ao longo do tempo.
Exemplos de IA conversacional
A IA conversacional é uma grande parte das tecnologias do dia a dia, como chatbots avançados e assistentes virtuais. A versatilidade dessa tecnologia permite melhorar a experiência do usuário e aumentar a eficiência para empresas de todos os tamanhos. Hoje, diferentes organizações estão aproveitando o poder das plataformas de IA conversacional em vários setores para aumentar lucros e produtividade, como os exemplos mencionados abaixo.
- Atendimento ao cliente. Chatbots de IA conversacional são essencialmente chatbots estáticos treinados para conversas semelhantes às humanas que funcionam bem para resolver rapidamente consultas de clientes e aumentar a satisfação do cliente. Problemas comuns, como rastreamento de pedidos, podem ser tratados por chatbots de IA, enquanto problemas complexos podem ser escalados para agentes humanos.
- Saúde. Soluções de IA têm a capacidade de facilitar a vida de pacientes, médicos e enfermeiros. Coisas como agendamento de consultas, escalonamento de casos de emergência, monitoramento de saúde, identificação de sintomas e assistência ao paciente são facilitadas com IA conversacional.
- Serviços financeiros. Processos em bancos e finanças, como consultas de saldo, transferências de fundos e pagamentos de contas, são facilmente automatizados usando IA conversacional.
- Vendas. A IA conversacional pode ser integrada a plataformas de gerenciamento de negócios como software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Ela ajuda a atualizar automaticamente informações de leads e clientes, fazer recomendações de produtos, identificar oportunidades de upselling e cross-selling e pré-qualificar leads antes de passá-los para a equipe de vendas.
- Assistentes de voz. A IA conversacional alimenta os conhecidos Apple Siri, Google Assistant e Alexa da Amazon. Esses assistentes entendem comandos e realizam tarefas como definir lembretes, pesquisar na internet, controlar dispositivos domésticos inteligentes, tocar música e ter uma conversa semelhante à humana.
- Motores de busca com IA. O Bard do Google e o Bing AI podem gerar rapidamente resultados que melhor atendem à consulta de pesquisa do usuário usando tecnologias de IA conversacional.
Benefícios da IA conversacional
Existem vários benefícios em ter a IA conversacional integrada ao plano de negócios, especialmente no domínio do suporte ao cliente. Escalabilidade, tempo de resposta mais rápido, aumento da eficiência e produtividade são alguns benefícios comuns em diversos setores.
- Atendimento ao cliente proativo. As empresas podem responder a qualquer pergunta ou consulta 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem a intervenção de pessoal de vendas ou atendimento ao cliente. O modelo de IA pode ser treinado em perguntas frequentes para garantir que leads quentes permaneçam no site e obtenham suas respostas.
- Economizar tempo. Ter suporte ao cliente de IA respondendo a perguntas repetitivas, como detalhes e rastreamento de pedidos, garante que as equipes de suporte ao cliente se concentrem em tarefas que exigem um toque humano.
- Insights do consumidor. Os dados coletados através de conversas com clientes são críticos para entender o que as pessoas realmente querem da empresa. Decisões informadas sobre o aumento da satisfação do cliente podem ser tomadas com base nos insights
- Engajamento aprimorado do usuário. A IA conversacional tem o potencial de aumentar o engajamento do usuário ao fornecer experiências personalizadas e respostas sob medida para consultas de clientes.
Desafios da IA conversacional
A IA conversacional ainda está crescendo, e várias áreas, como segurança e nuances de linguagem, podem representar um desafio para a adoção da tecnologia.
- Privacidade. A segurança é uma grande preocupação quando se trata do uso de IA. As empresas que empregam IA conversacional devem garantir que informações sensíveis, como detalhes de contato dos clientes, sejam armazenadas com segurança para evitar vazamentos de dados.
- Línguas nativas. Notavelmente, apenas uma pequena porcentagem da população global tem o inglês como sua primeira língua. Treinar chatbots e assistentes de voz em diferentes idiomas, dialetos e diferenças culturais é essencial para criar uma boa experiência do usuário para uma população diversificada.
- Nuances linguísticas. Ao contrário da comunicação humana, as conversas de IA são mais diretas. Compreender e adicionar nuances como humor, sarcasmo e emoções pode ser difícil para os computadores.
- Descoberta e adoção. Mesmo com a IA se tornando cada vez mais popular e fácil de usar, uma parte do público pode não se sentir confortável com a tecnologia. É uma boa prática educar os clientes sobre as oportunidades disponíveis.
Chatbot vs. IA conversacional
Embora chatbots e IA conversacional pareçam o mesmo conceito, há uma diferença significativa no conjunto de regras em que trabalham.
Chatbots são bots estáticos que usam regras predefinidas para dar respostas fixas e roteirizadas. Eles podem ou não funcionar com IA conversacional. Esses bots são comumente encontrados em sites de negócios e navegam os usuários de um lugar para outro. Chatbots exigem atualizações manuais no script predeterminado para quaisquer alterações desejadas. A entrada de texto é a única maneira de interagir com um chatbot.
IA conversacional incorpora todas as ferramentas e tecnologias que têm a capacidade de executar uma conversa máquina-humano. As conversas aqui são baseadas em contexto e mais focadas em diálogo. Encontrada em vários canais, como sites, aplicativos e assistentes, a tecnologia cresce com dados e refina respostas usando aprendizado de máquina. Um chatbot de IA conversacional vai além dos chatbots tradicionais em termos de processamento de entradas de voz e texto.
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Harshita Tewari
Harshita is a Content Marketing Specialist at G2. She holds a Master’s degree in Biotechnology and has worked in the sales and marketing sector for food tech and travel startups. Currently, she specializes in writing content for the ERP persona, covering topics like energy management, IP management, process ERP, and vendor management. In her free time, she can be found snuggled up with her pets, writing poetry, or in the middle of a Netflix binge.
