4 coisas para o seu chatbot não ser ‘trollado’ e virar meme na internet

Nesta semana, o perfil da empresa Decolar no Twitter “viralizou” na internet em razão das interações do seu chatbot. O motivo é – no mínimo – curioso para usuários comuns e uma bela lição para botmasters.

Mas o que aconteceu?

Basicamente, o assistente virtual da companhia estava preparado para interagir com clientes na rede social. No entanto, ele captava o nome do usuário automaticamente.

O problema é que algumas pessoas, que não estavam à procura de atendimento, começaram a utilizar palavrões e termos grosseiros no lugar do nome.

Como resultado, o chatbot saudou os usuários com exatamente essas palavras. Veja abaixo um exemplo:

Exemplo de interação do chatbot, provocada por um usuário no Twitter (Reprodução)

Está bem claro que se trata de um caso de pessoas com más intenções. Ou, no melhor dos casos, dispostos a fazer uma brincadeira. Contudo, mesmo assim, há caminhos que os botmasters podem trilhar para contornar isso.

Confira abaixo algumas situações comuns que podem causar problemas semelhantes:

1- Variável de nome ‘aberta’

O primeiro problema é o mais simples de resolver. Novamente, não é um “problema” com o chatbot, e sim com usuários fazendo mau uso da ferramenta.

Porém, como eles são livres para digitar o que bem entendem, há alternativas. A primeira delas é não “abrir” a variável de nome para interação.

Especialmente para assistentes virtuais que atendem em redes sociais, é recomendável que ele “puxe” o nome original do usuário. Impedindo, assim, a criações de nomes fictícios e ofensas.

Porém, mesmo assim, ainda seria possível “burlar” a regra, já que alguns usuários utilizam apelidos como nomes próprios. Nesse caso, a saída seria simplesmente não tratar ninguém pelo nome. Ao menos não publicamente.

Esse tipo de abordagem, que faz sim o bot ser “mais inteligente”, pode ser direcionada para atendimentos em áreas logadas. Nessas experiências, já é possível saber o nome real com uma simples integração.

2 – O mito do “chatbot que aprende sozinho”

Não é exatamente o caso, mas pessoas ainda creem que, munidos de Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural, os bots conseguem aprender sozinhos.

Isso não é mentira, mas há muitos perigos nesse procedimento. O principal deles é o comportamento-espelho adquirido pelo assistente virtual. Isto é, a possibilidade de ele começar a copiar interações dos usuários.

O exemplo mais clássico disso aconteceu justamente no Twitter. Chamado de Tay, o chatbot da Microsoft acabou desenvolvendo interações racistas e ofensivas.

O chatbot é uma excelente ferramenta de autoatendimento. Porém, assim como outras, requer atenção para desempenhar um bom papel.

O que nos leva ao próximo elemento.

3 – Dedicação e atenção ao chatbot

Está bem claro que o erro “viralizou” de maneira muito rápida. Porém, a lição que fica é justamente às horas de curadoria dedicadas ao chatbot.

É fundamental ter, pelo menos, uma equipe de botmasters ou especialistas que façam o tratamento e acompanhamento dos índices.

Assistentes virtuais como o da Inbenta são capazes de gerar relatórios em tempo real. Seja do número e tipo de perguntas feitas; dos comentários positivos e negativos; das informações mais requisitadas; etc.

Tudo isso na mão dos responsáveis pelo gerenciamento do bot é determinante para tomar decisões sobre a comunicação da ferramenta. Bem como dos caminhos a percorrer para reverter o princípio de uma “crise”.

4 – Lista de permitidos e não permitidos

Uma das saídas para impedir que termos inadequados sejam aceitos é a criação de uma “Lista de não permitidos”. Ou seja, elaborar uma longa lista com palavrões, ofensas e expressões grosseiras que, caso sejam escolhidas, o chatbot não levaria em consideração.

O ponto negativo é que, a exemplo da Decolar, a criatividade das pessoas pode tornar essa tarefa impossível. Afinal, não há limites para a criação de nomes curiosos.

Portanto, a saída seria fazer o contrário: a “Lista de permitidos”. Isto é, gerar uma lista com nomes que o bot aceitaria.

Muita gente pode questionar: mas o desafio não é o mesmo?

Sim, mas o contorno é mais viável. Afinal, há muitas listas prontas de nomes comuns no Brasil e que podem ajudar. Essa saída tende a ser melhor pois, caso o assistente não encontre um nome, ele pode recorrer ao tratamento comum.

“OK, cliente”. Por exemplo.

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