Uma das primeiras perguntas que surgem quando se pensa em um novo projeto de IA conversacional é o tempo necessário para colocá-lo em funcionamento.
Alguns subestimam o tempo de implantação quando se trata de soluções com chatbot e fazem o mesmo quando se trata do tempo necessário até se chegar a bons resultados. No entanto, o retorno sobre o investimento (ROI) é sempre uma métrica-chave. Se o projeto levar meses ou anos para se tornar totalmente funcional, o valor do investimento pode cair.
Um time-to-market lento pode definir o sucesso ou o fracasso de um projeto.
Por que alguns projetos de IA conversacional demoram tanto para serem lançados?
Há muitas razões para os projetos levarem mais tempo do que o esperado para trazer resultados.
Primeiro: Planejamento do projeto de chatbot
Enquanto alguns clientes já têm um plano de implantação definido, a equipe encarregada do projeto, o orçamento, as metas e os resultados esperados, outros começam a pensar nisso tudo só depois de comprar o software. Isso aumenta o tempo até aparecerem alguns resultados.
Segundo: Conteúdo de suporte para o chatbot
Esse item pode incluir Perguntas frequentes, respostas, fluxos de conversa e outras fontes de conteúdo. Você pode ter uma solução de IA conversacional muito robusta em funcionamento, mas se não criou conteúdos para responder a perguntas comuns de seus usuários, ainda está na estaca zero.
Terceiro e mais importante: a própria tecnologia
Dependendo da abordagem usada pela IA Conversacional, pode demorar mais ou menos tempo para um projeto funcionar em bons padrões. É por isso que você precisa saber o que esperar de diferentes tecnologias de IA conversacional no mercado. Vamos analisar isso logo mais.
Os chatbots de fato valem o tempo e o investimento? Mesmo enfrentando alguns desafios, é muito raro uma empresa entender que um chatbot não vale o investimento. As taxas de autoatendimento atuais podem chegar a 90%, mas mesmo com um chatbot altamente não otimizado, a IA conversacional pode dar conta facilmente de 40 a 50% das consultas.
Por que os chatbots de machine learning falham?
Uma das tecnologias de chatbot mais comuns é a Machine Learning, que carrega uma abordagem estatística para resolver consultas.
Isso significa que um chatbot ou assistente virtual só poderá responder a uma pergunta se já tiver visto uma solicitação semelhante antes. É por isso que o chatbot precisa ser alimentado com dados, ou seja, diferentes frases e enunciados de solicitações de clientes. É o que chamamos de ‘treinar’ a IA.
Os treinamentos de Machine Learning exigem toneladas de dados para que os algoritmos decidam estatisticamente como responder a uma determinada pergunta. Nos últimos anos, a tendência e as promessas da machine learning conseguiram não bagunçar esse tremendo problema. Para gerar resultados pertinentes, os clientes precisam de muitos dados.
Quando não temos esses dados, os chatbots baseados em machine learning tendem a perder o contexto e não sabem como resolver ambiguidades. Isso torna os resultados pífios e cria frustração entre os usuários.
Além disso, treinamentos requerem muito tempo e recursos: engenheiros especializados em machine learning, além de semanas e semanas de tratamento de dados para que as soluções possam começar a responder as consultas com precisão.
Treinamento zero em IA: em quanto tempo se lança um chatbot?
Para resolver o ‘problema’ do treinamento, pode-se apostar em diferentes soluções de IA conversacional.
O objetivo? Eliminar treinamentos longos e acelerar o time-to-market para chatbots, assistentes virtuais e outros projetos de IA conversacional. Além disso, também para facilitar a vida do usuário e reduzir a busca de para potenciais novos enunciados.
A IA neuro-simbólica é uma abordagem híbrida, que utiliza relações semânticas para estabelecer conexões entre a consulta do usuário e a intenção.
Suponha o caso em que administramos uma companhia de seguros e estamos configurando um chatbot para ajudar os clientes já existentes e os futuros. Se precisarmos de um seguro, podemos perguntar ‘preciso de um seguro para minha casa’ ou ‘como protejo minha casa contra roubo’.
A seguradora pode querer responder a todas as essas perguntas com as mesmas respostas, orientando os usuários a escolher um seguro residencial que se encaixe melhor no seu perfil. Mas como podemos ter certeza de que não precisamos ver todos as opções possíveis?
A IA Neuro-Simbólica da Inbenta um léxico pré-treinado, capaz de combinar ‘propriedade’ com ‘casa’ ou ‘domicílio’, bem como ‘fazer seguro’ com ‘seguro’ e até mesmo ‘proteger’. Dessa forma, o chatbot pode encontrar a resposta certa, independentemente de qual dessas três consultas for usada, sem nenhum treinamento envolvido.
Além disso, podemos adicionar algumas camadas de Machine Learning, as quais aprendem com o comportamento dos usuários, ao mesmo tempo em que entregam resultados desde o primeiro dia.
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Enfim, os chatbots funcionam mesmo?
A resposta curta é: sim. Os chatbots podem impactar bastante o desempenho da equipe, pois dá a ela tempo para focar em consultas complexas. Ao mesmo tempo, eles automatizam uma grande parte das consultas e respondem até 90% das solicitações de clientes.
Mas se você quiser que eles sejam eficazes desde o primeiro dia, provavelmente vai querer escolher uma tecnologia já treinada previamente, que possa dar respostas sem precisar de uma tonelada de dados e que seja inteligente o suficiente para o contexto e as reais intenções por trás das solicitações.
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