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Os chatbots são softwares que simulam a conversa humana. Programados para receber e responder mensagens, sejam elas de texto ou voz, de maneira automática e instantânea, essa ferramenta vem sendo dotada de grande sofisticação com a contribuição da Inteligência Artificial (IA), tanto que foi cunhado um termo específico para designar essa tecnologia: inteligência conversacional, um trunfo para muitas empresas que desejam melhorar a experiência com os consumidores; e ao mesmo tempo otimizar processos, gerando economia.
“Poucas vezes vemos uma tecnologia que é um ganha-ganha tanto para a empresa como para o cliente final. Por exemplo, se for possível evitar de fazer uma ligação para realizar um agendamento, uma reclamação, uma compra; você evita, porque você está comprometendo 100% do seu tempo nesse atendimento. Para a empresa ocorre o mesmo, o atendente precisa estar 100% dedicado a você, ele não consegue fazer mais de um atendimento ao mesmo tempo em voz. Então, é uma redução de custo para a empresa e uma conveniência muito maior para quem está sendo atendido”, avalia José Caodaglio, CEO da Colmeia – representante oficial da Meta no Brasil para oferecer soluções de comunicação personalizada via canais digitais entre empresas e consumidores.
Referência de empresas B2B nesse ramo, a marca que nasceu em 2019 como uma startup, hoje já acumula mais de 100 clientes e um investimento de R$ 25 milhões pela Crescera Capital para triplicar de tamanho, mostrando o aquecido cenário dos bots na era da IA. Segundo o relatório 2024 “State of AI Application Strategy Report” da F5 (empresa global de segurança e aplicativos Multicloud), 75% das organizações no mundo estão investindo em incorporar IA em seus processos, sendo que uma das aplicações mais mencionadas (36%) é em chatbots para o suporte de clientes. Sendo esperado um crescimento exponencial para esse mercado digital de atendimento nos próximos anos.
Bots: de Turing à inteligência conversacional
Era 1950 quando o matemático e cientista da computação Alan Turing resolveu testar a capacidade de uma máquina de simular o pensamento humano, e assim interagir com pessoas, sem que essas descobrissem que se tratava de um robô. Se a simulação se sustentasse por no mínimo cinco minutos, o computador passaria no que ficou conhecido com Teste Turing, mesmo que após esse tempo, ocorresse a descoberta. A “brincadeira” de Turing abriu caminho na década de 1960 para o primeiro software de Processamento de Linguagem Natural (PNL), o ELIZA. A criação do pesquisador do MIT, Joseph Weizenbaum, foi basicamente fazer com que computadores entendam, interpretem e interajam usando a linguagem humana.
Nas décadas de 1970 e 1980 ELIZA foi aprimorada em duas ferramentas mais avançadas: PARRY e Jabberwacky, dos cientistas Kenneth Colby e Rollo Carpenter, respectivamente. Contudo, foi só em 1995 com o lançamento da Artificial Linguistic Internet Computer Entity (ALICE), de Richard Wallace, que historicamente se considera que houve uma migração para uma linguagem de IA, já que o software, o primeiro a ser rodado em um computador, funcionava com AIML – linguagem de marcação de Inteligência Artificial.
Para a geração millennial é fácil acessar na memória o que veio depois: o SmarterChild disponível na AOL IM e no MSN Messenger tornou-se extremamente popular no início dos anos 2000, quando os usuários conseguiam obter respostas para perguntas como resultados de jogos, previsão do tempo, programação do cinema… E a partir daí os lançamentos não pararam mais: Siri (Apple), Google Now, Alexa (Amazon).
Hoje os diferentes programas exibem uma rápida interatividade, conseguem fornecer informações em tempo real, além de exercer funções bastante específicas. Um bot pode, por exemplo, automatizar tarefas repetitivas como a coleta de feedback em consultas médicas, ou o registro de participantes em um evento. Tudo vai depender do aprendizado e a tecnologia embarcada em cada solução desenvolvida para diferentes empresas e nichos de mercado.
Remodelando os negócios
E agora, em tempos de LLMs onde o Teste de Turing tem que ser aprimorado para detectar nuances cada vez mais sutis?
O campo é fértil: o Brasil tem mais de dois dispositivos digitais por habitante, segundo a Fundação Getúlio Vargas (FGV); é o segundo país do mundo com a maior média de tempo online, mais de nove horas de conexão, de acordo com pesquisa da We Are Social (empresa de comunicação) e Meltwater (empresa de monitoramento de mídia online); e mais de 90% da população diz que já utilizou algum tipo de assistente virtual, aponta estudo da Ilumeo Data Science Company.
É justamente olhando para esse panorama que muitas empresas estão buscando investir em tecnologia conversacional com estratégias claras: melhorar a experiência do cliente, ampliar o número de consumidores e otimizar o trabalho das equipes.
“Quando falamos de inteligência conversacional, o primeiro caso de uso que pensamos é atendimento ao cliente, isto é, o cliente entra em contato com a empresa com a finalidade de ser atendido. Mas é muito mais que isso. A inteligência conversacional tem que ser ativa, fazer parte do esforço primordial das empresas que logicamente é aumentar suas vendas. Nesse sentido, o ciclo de investir em Marketing de Performance (ou fazer chamadas ativas), direcionar a audiência para um Bot inteligente, medir a performance em real time e retroalimentar os algoritmos (Meta ou Google) é vital para as empresas que almejam máxima lucratividade e eficiência. E quando sua empresa está engajando 50.000, 100.000 pessoas em uma campanha? Controlar engajamento, recência, etapas da régua de comunicação, não são mais itens opcionais. Alguns dizem que trabalhar nessa escala é caro, mas sem dúvida, caro mesmo é não alcançar e prover a experiência correta ao seu cliente”, detalha José Caodaglio.
Segundo o executivo, o advento do ChatGPT levou naturalmente a uma corrida de virtualmente todas as empresas para utilizar a tecnologia em seus processos, quaisquer que fossem ele. Porém, o executivo observa que as LLMs, poderosas como são, irão acabar depender da mesma maturidade que muitas empresas ainda lutam para conquistar.
Empresas de tecnologia como a Colmeia que desenvolvem soluções que permitem as empresas a abstrair altas complexidades de utilizar várias estratégias de AI, fornecedores de canais de comunicação, operadores de telecomunicação, ad providers, regras e regulamentações como LGPD, Analytics, CRMs entre outros, proveem um grande atalho para implementação das tecnologias conversacionais:
“São muitas partes móveis. Vimos que as empresas não tinham facilidade para prospectar informação dentro de casa, elas achavam que a IA seria um atalho, mas viram que precisavam fazer alguma lição de casa para entregar essas informações de maneira relevante e personalizada. Porque essas informações são provenientes de dados internos, classificados e sensíveis da própria empresa, se a empresa não consegue entregar isso para a Inteligência Artificial, não importa qual inteligência você tenha, não é possível trabalhar com elas. Ainda existe uma barreira para as empresas conseguirem organizar os próprios dados e conseguimos oferecer maneiras mais otimizadas para obter resultados rápidos sem ter que reavaliar todo o footprint da empresa”, afirma o CEO.
Outro fator relevante é o tempo de entrega. “A natureza da operação digital é a agilidade. A capacidade de testar hipóteses de maneira rápida, errar e corrigir jornadas em minutos com autonomia e sem entrar em fluxos complexos como os de tecnologias mais tradicionais são imperativos”. O tempo médio de implantação de jornada sofisticadas, diz Caodaglio, é de três dias, mesmo que sejam extremamente personalizadas. Com uma cartela de clientes que vai desde o setor da serviços como para o exigente mercado financeiro, e entregando soluções que vão desde matrículas a jornadas com biometria, o executivo acredita que as soluções conversacionais irão compor uma porção chave do segmento que estava qualificado apenas como e-commerce. “Os resultados são rapidamente perceptíveis, o brasileiro realmente se identifica com canais conversacionais”
O que está por vir
Se em determinado momento da evolução dos chatbots, parecia impossível que os softwares conseguissem superar os cinco minutos do Teste Turing, com a evolução da Inteligência Artificial e a sofisticação dos programas, a expectativa é que cada vez mais as interações se tornem muito similares às humanas. Entretanto, a dúvida de estarm sendo atendido pela máquina ou pelo humano, já é uma questão superada, posto que a aposta das empresas é no valor gerado nessa interação.
Ainda assim, a aposta é que essas ferramentas ampliem a humanização e a personalização para os próximos anos. Esses canais devem ser cada vez mais buscados em substituição à comunicação tradicional e o maior uso é diretamente proporcional aos melhoramentos em rapidez, capacidade analítica e precisão de respostas automáticas. Na outra ponta, passa a ser mandatária essa migração tecnológica para as empresas, como condição para se manterem competitivas.
José Caodaglio analisa que o futuro dos chatbots está relacionado com investimento, pesquisa e desenvolvimento de novas funcionalidades, por isso para as empresas que oferecem essas soluções é imprescindível estarem sempre um passo à frente das necessidades do mercado.
“Nós estamos entrando em vários mercados novos, em performance de marketing, operamos muito bem o marketing digital, campanhas digitais e vamos continuar fazendo inovações em Inteligência Artificial. A nossa IA é multi-strategy, o que significa que a gente consegue colocar Google Gemini trabalhando conjuntamente com ChatGPT e Meta LLama, junto com tecnologias mais tradicionais como machine learning, todas combinadas para interpretar os inputs dos nossos clientes. Essas inteligências trocam informações entre si, e com isso temos capacidade de interpretar de maneira muito mais efetiva as necessidades as pessoas. A gente observa que existe muito espaço para investimento em tecnologia, existe uma lacuna imensa entre a tecnologia que os grandes provedores ofertam e a tecnologia que as empresas precisam utilizar. Há muito espaço para inovação e pesquisa, para reduzir o custo e aumentar a eficiência das empresas. Temos pedido de patente em Inteligência Artificial, exatamente para resolver problemas específicos e práticos que as empresas muitas vezes nem estão olhando ainda. Então, existe muito espaço para evolução sim”.
MIT Technology Review
