Time-To-Market of Conversational AI: Os chatbots valem a pena?

Conteúdo
-Por que alguns projetos de IA conversacional demoram muito para serem lançados
-Por que os chatbots de aprendizado de máquina falham?
-Zero-Training AI: Como iniciar rapidamente um Chatbot
-Então… Os chatbots são eficazes o suficiente?

Uma das primeiras questões que surgem ao imaginar um novo projeto de IA conversacional é quanto tempo levará para colocá-lo em funcionamento. 

Alguns subestimam os tempos de implementação quando se trata de soluções de chatbot, mas também o tempo necessário para alcançar bons resultados. Embora o retorno sobre o investimento (ROI) seja sempre uma métrica importante, se o seu projeto levar meses ou um ano para ficar totalmente funcional, o valor do investimento poderá diminuir. 

Um time-to-market lento pode definitivamente fazer ou quebrar seu sucesso.

Por que alguns projetos de IA conversacional demoram muito para serem lançados?

Existem muitas razões pelas quais alguns projetos de IA demoram mais do que o esperado para fornecer os resultados desejados. 

Primeiro: Planejamento de Projeto Chatbot

Enquanto alguns clientes podem já ter um plano de implementação desenhado que define a equipe responsável pelo projeto, o orçamento, as metas e os resultados esperados, outros começam a pensar nisso somente após a compra do software. Isso aumenta o tempo até que alguns resultados reais sejam vistos.

Segundo: Conteúdo de suporte para o Chatbot

Isso pode incluir perguntas frequentes, respostas, fluxos de conversa e outras fontes de conteúdo. Você pode ter uma solução de IA conversacional muito robusta, mas se você não criou nenhum conteúdo para responder a perguntas comuns de seus usuários, tudo será em vão.

Terceiro, e mais importante: a própria tecnologia.

Dependendo da abordagem que você AI de conversação usos, pode levar mais ou menos tempo para que seu projeto funcione adequadamente com bons padrões. É por isso que você precisa saber o que esperar das diferentes tecnologias de IA conversacional do mercado. Vamos analisá-los a seguir.

Será que os chatbots realmente valem o investimento e o tempo? 

Apesar de enfrentar alguns desafios, muito raramente uma empresa decidirá que um chatbot não vale o investimento. As taxas atuais de autoatendimento podem chegar a até 90%, mas mesmo com um chatbot altamente não otimizado, o Conversational AI pode responder facilmente de 40 a 50% das consultas por si só. 

Por que os chatbots de aprendizado de máquina falham?

Uma das tecnologias mais comuns usadas para chatbots é Machine Learning, que usa uma abordagem estatística para resolver consultas. 

Isso significa que um chatbot ou um 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 declarações de solicitações do cliente. É o que chamamos de 'Treinamento' o AI.

Os treinamentos de aprendizado de máquina exigem toneladas de dados para que os algoritmos decidam estatisticamente como responder a uma pergunta específica. Durante os últimos anos, o hype e as promessas do aprendizado de máquina conseguiram não confundir esse tremendo problema. Para produzir resultados decentes, os clientes precisam de muitos dados.

Quando não temos esses dados disponíveis, os chatbots alimentados por aprendizado de máquina carecem de contexto e não sabem como resolver a ambiguidade, o que leva a resultados abaixo do ideal e frustração entre os usuários. 

Além disso, os treinamentos exigem muito tempo e recursos: engenheiros de aprendizado de máquina e semanas e semanas de curadoria de dados para que a solução comece a responder às solicitações com precisão.

IA de treinamento zero: como iniciar rapidamente um chatbot

Para enfrentar o problema do 'treinamento', algumas soluções de IA Conversacional optaram por apostar em diferentes abordagens. 

O objetivo? Para eliminar treinamentos demorados e acelerar o tempo de lançamento no mercado de chatbots, assistentes virtuais e outros projetos de IA conversacional. Além disso, para facilitar a vida do usuário e reduzir a adivinhação de procurar novos enunciados em potencial. 

IA neuro-simbólica é uma abordagem híbrida que usa relacionamentos semânticos para estabelecer conexões entre a consulta do usuário e a intenção. 

Digamos que executamos um companhia de seguros e estamos configurando um chatbot para atender clientes existentes e potenciais. Se precisarmos de um seguro, podemos perguntar 'estou procurando um seguro para minha propriedade' ou 'preciso de um seguro residencial' ou mesmo 'como posso proteger minha casa de ladrões'. 

A seguradora pode querer responder a todas essas perguntas com a mesma resposta, orientando os usuários a escolher o seguro residencial que melhor se adapta a eles, porém, como garantir que não tenhamos que imaginar todas as frases possíveis?

A IA Neuro-Simbólica da Inbenta vem com um léxico pré-treinado que é capaz de combinar 'propriedade' com 'casa' ou 'casa', bem como 'segurar' com 'seguro' e até 'proteger'. Dessa forma, o chatbot pode encontrar a resposta certa, independentemente de qual dessas três consultas for usada, sem nenhum treinamento envolvido. 

Além disso, adicionamos algumas camadas de aprendizado de máquina para aprender com o comportamento dos usuários, ao mesmo tempo em que fornecemos resultados desde o primeiro dia.

Então… Os chatbots são eficazes o suficiente?

A resposta curta é sim. Os chatbots podem impactar fortemente o desempenho de suas equipes, dando-lhes tempo para se concentrar em solicitações complexas, automatizando grande parte das solicitações e respondendo a até 90% das solicitações de seus clientes.

No entanto, se você deseja que eles sejam eficazes desde o primeiro dia, provavelmente deseja escolher uma tecnologia que já seja pré-treinada, possa fornecer respostas sem exigir toneladas de dados e seja inteligente o suficiente para entender o contexto e a intenção real por trás das consultas. 

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