Chatbot vs IA conversacional: qual é a diferença?

Você é usuário de smartphone? Então você sabe que definir um alarme simples da maneira tradicional leva de 4 a 6 etapas, cerca de 20 a 30 segundos.

Hoje, isso não precisa mais ser assim. Com a ampla integração da IA em nossas vidas diárias, basta dizer "ei, Siri" ou "Ok, Google" e dar suas instruções — o alarme é definido em 2 segundos!

De chatbots básicos baseados em regras a IA conversacional sofisticada, a tecnologia evoluiu muito. Nesta postagem do blog, mapeamos essa jornada. Exploramos chatbots x IA conversacional e, em seguida, vemos como eles estão mudando a experiência do cliente como a conhecemos.

Vamos começar!

Definindo chatbots e IA conversacional

Um chatbot é um software que pode conversar com um usuário em linguagem natural por meio de aplicativos de mensagens, sites, aplicativos móveis ou telefone.

IA conversacional refere-se a tecnologias que permitem que máquinas entendam, processem e respondam à linguagem humana de maneira natural e envolvente.

Por exemplo, um chatbot de atendimento ao cliente em um site de comércio eletrônico pode ajudar os usuários a encontrar respostas sobre produtos, fazer pedidos e processar devoluções e reembolsos. Sua capacidade de conversar com os clientes é possibilitada por regras predefinidas e algoritmos de aprendizado de máquina, conhecidos como IA conversacional.

Algumas das tecnologias que formam a base das soluções de IA conversacional são as seguintes.

Inteligência artificial

IA é um termo genérico para máquinas que podem realizar tarefas de maneiras que consideramos "inteligentes". É uma combinação de tecnologias que imitam o raciocínio humano para resolver problemas.

A IA é a base para a criação de sistemas que aprendem com dados, reconhecem padrões e tomam decisões. Por exemplo, a capacidade do YouTube de entender suas preferências e recomendar vídeos relacionados é resultado da tecnologia de IA.

Aprendizado de máquina (ML)

ML é um subconjunto da IA que cria sistemas de autoaprendizagem projetados para aprender com dados e melhorar o desempenho ao longo do tempo sem serem explicitamente programados.

Em um chatbot, essa tecnologia ajuda a obter conhecimento sobre o cliente por meio de conversas contínuas (e outros dados comportamentais) para se adaptar de acordo.

Processamento de linguagem natural (NLP)

A PNL é um campo da IA que se concentra na interação entre computadores e seres humanos por meio da linguagem natural. Simplificando, com a PNL, os usuários podem interagir com um computador em inglês, por exemplo, em vez de C++, Java ou Python.

As NLPs são a base dos chatbots. Elas permitem que os bots entendam a linguagem humana e respondam de forma adequada.

Assistentes virtuais

Os assistentes virtuais, como os chatbots, são uma aplicação da tecnologia de IA conversacional. São agentes de software que podem realizar tarefas com base nos comandos do usuário ou responder às suas perguntas. A Siri da Apple, o Google Assistant e a Alexa da Amazon são assistentes virtuais populares.

Com a integração da IA generativa, agora temos assistentes virtuais baseados em texto, voz e imagem em várias plataformas. O bot Meta AI integrado ao WhatsApp é um ótimo exemplo.

A evolução dos chatbots para a IA conversacional

Embora a penetração dos smartphones e da Internet tenha dado um impulso extraordinário aos chatbots e às aplicações de IA conversacional, isso não é um fenômeno novo.

Os primeiros chatbots

Em meados da década de 1960, pesquisadores do MIT criaram o ELIZA, um programa de conversação. Ele usava correspondência de padrões e respostas programadas. Portanto, as conversas com o ELIZA eram rudimentares e não envolviam nada que se assemelhasse à inteligência artificial.

Chatbots baseados em regras e IA inicial

Com o surgimento da Internet, surgiram sistemas baseados em regras com interfaces conversacionais capazes de manter conversas simples com base em conhecimentos pré-programados. Isso deu lugar a abordagens mais sofisticadas que utilizavam modelos estatísticos e algoritmos para melhorar a precisão e a relevância das respostas.

Este é um dos momentos mais empolgantes para a IA conversacional, que inspirou os avanços que usamos hoje.

Aprendizado profundo

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que usa redes neurais com muitas camadas (redes profundas) para modelar padrões complexos em dados. Ele permite que o sistema compreenda e gere a linguagem humana com alta precisão.

Os modelos de aprendizado profundo são treinados em grandes conjuntos de dados para reconhecer padrões e fazer previsões. Por exemplo, assistentes de IA como o IBM Watson usam aprendizado profundo para analisar dados médicos e fornecer diagnósticos preliminares, auxiliando os médicos na tomada de decisões.

Consciência do contexto

Quando você pesquisa a palavra "Python" no Google, como o Google mostra detalhes sobre a linguagem de programação e não sobre a cobra (ou vice-versa)?

A resposta é a consciência do contexto.

A consciência do contexto é a capacidade do sistema de compreender e lembrar o contexto de uma conversa ao longo de várias interações. Os sistemas conscientes do contexto rastreiam o histórico de interações e os dados relevantes do usuário para fornecer respostas personalizadas.

Com base em suas pesquisas anteriores e no entendimento da linguagem natural, o modelo de aprendizado profundo do Google, BERT, faz uma suposição sobre o que você pode estar procurando e otimiza os resultados da pesquisa e as respostas da conversa.

Essa é a mesma tecnologia que entende quando você diz "toca minha música favorita" ou "programa um alarme para as 8" (mesmo que você não especifique AM ou PM).

IA generativa (e ChatGPT)

ChatGPT é uma solução de IA generativa desenvolvida pela OpenAI. Como toda GenAI, é um modelo de linguagem que usa aprendizado profundo e reconhecimento de contexto para gerar textos semelhantes aos humanos com base nas entradas do usuário. Ele pode ter conversas prolongadas, gerar conteúdo criativo e responder a perguntas complexas.

Em essência, a GenAI prevê a próxima palavra em uma frase com base no contexto fornecido pelas palavras anteriores. Dessa forma, o ChatGPT pode redigir artigos, resumir conteúdos, gerar ideias, etc.

Todas essas tecnologias têm uma ampla gama de casos de uso. Da produtividade pessoal aos carros autônomos, a IA conversacional está ganhando espaço em todos os setores. No entanto, seu impacto mais significativo está na experiência do cliente. Vamos explorar isso.

IA conversacional e chatbots: seu papel no atendimento ao cliente

Tradicionalmente, as equipes de marketing e atendimento ao cliente tendem a ser experientes em tecnologia. Elas estão abertas a novas tecnologias e têm a capacidade de adotá-las rapidamente. As equipes já sabem como usar a IA para geração de leads há algum tempo. Isso se aplica também à IA conversacional e aos chatbots. Vamos ver como.

Consultas de clientes e gerenciamento de tickets

As empresas utilizam ferramentas de IA para atendimento ao cliente em sites, aplicativos e plataformas de comércio eletrônico como primeiro ponto de contato para várias dúvidas dos clientes. Elas funcionam como uma alternativa ao interfone, mais adequada para clientes da geração Y e Z, que preferem resolver os problemas sozinhos em vez de falar com alguém.

Como resultado, as empresas podem:

Por exemplo, a H&M usa um chatbot para ajudar os clientes com o rastreamento de pedidos, pesquisas de produtos e devoluções, proporcionando uma experiência de compra perfeita.

Bônus: mais dicas e estratégias sobre como usar a IA no atendimento ao cliente.

Experiência do cliente

Quando falamos de IA na experiência do cliente (CX), pensamos em bots falando com os usuários como a única abordagem. Mas não precisa ser assim. Como mostrou o Deep Brew da Starbucks, a IA conversacional facilita a vida da equipe de suporte, o que, por sua vez, se traduz em uma melhor CX. Ela pode automatizar o gerenciamento de estoque, a cadeia de suprimentos, a reposição de estoque, etc., liberando o tempo da equipe para se dedicar a construir conexões humanas mais profundas com os clientes.

A IA pode ajudar os gerentes a prever as necessidades de pessoal e a fazer horários. A IA pode ajudar a antecipar a manutenção de equipamentos muito antes que um forno ou um liquidificador quebre.

O tipo de automação que Johnson e Martin-Flickinger imaginam será invisível para os clientes, exceto que eles poderão notar que os funcionários da Starbucks têm mais tempo para dedicar a eles.

Eficiência do fluxo de trabalho

Todas as empresas têm centenas de processos voltados para o cliente. Com a automação do fluxo de trabalho por IA, você pode tornar esses processos mais eficientes e eficazes.

Nos sistemas de CRM, a IA simplifica tarefas rotineiras, como entrada de dados, agendamento de chamadas, etc. Nas comunicações, a IA no local de trabalho pode ajudar a enviar e-mails de acompanhamento automatizados com a mensagem certa. Por exemplo, após uma reunião de descoberta, uma boa ferramenta de IA pode resumir a discussão e criar itens de ação automaticamente.

No gerenciamento de projetos de marketing, a IA pode automatizar tarefas manuais e repetitivas. Por exemplo, o ClickUp Automations permite que os gerentes de projetos de marketing automaticamente:

Ao usar o ClickUp, basta adicionar itens de ação para cada ponto de acionamento e deixar que a IA faça o trabalho por você. Crie seu fluxo de trabalho personalizado ou use os mais de 100 modelos existentes para automatizar seu trabalho.

Tomada de decisão baseada em dados

A IA conversacional é uma ótima maneira de obter insights contextuais oportunos sobre as interações com seus clientes. Para começar, um recurso como o ClickUp Dashboard é uma maneira fantástica de personalizar e unificar a visibilidade para a detecção precoce e correção de problemas.

Com um pouco de reflexão e experimentação, você pode fazer muito mais com a IA conversacional. Por exemplo, aqui estão algumas perguntas que você pode fazer:

Isso lhe daria uma lista altamente específica de públicos para os quais você pode hiperpersonalizar a comunicação.

As ferramentas de IA fornecem insights acionáveis que ajudam as empresas a tomar decisões informadas não apenas sobre atendimento ao cliente, mas também sobre marketing, produtos, vendas e muito mais.

Gestão de relacionamento com o cliente

Por último, mas não menos importante, um bom chatbot com IA conversacional pode ter um impacto significativo no gerenciamento do relacionamento com o cliente. As ferramentas de IA para CRM podem realizar várias tarefas que até agora eram manuais e demoradas.

Automação de processos: a IA pode lidar com consultas de clientes, processamento de pedidos, agendamento de compromissos, etc. Ela pode cuidar de tudo automaticamente em segundo plano, liberando espaço para que a equipe de vendas/sucesso do cliente tenha conversas significativas.

Personalização: a IA pode personalizar em grande escala. Pense em como a Netflix e o YouTube oferecem recomendações personalizadas para milhões de usuários. Uma boa ferramenta de IA conversacional pode adicionar recursos semelhantes aos seus chatbots. Ela pode ter conversas profundas e oferecer respostas/recomendações personalizadas.

Eficiência da equipe: uma ferramenta de IA pode ser o superpoder do seu kit de ferramentas de marketing. Com o ClickUp Brain, os membros da sua equipe podem obter respostas instantâneas para perguntas, atualizações de status de tarefas, lembretes de prazos, resumos de notas e muito mais!

Todas essas aplicações e casos de uso são apenas o começo de uma fase poderosa na história moderna. A IA conversacional tem o potencial de mudar drasticamente a maneira como fazemos isso para melhor em todos os domínios e casos de uso. Vamos ver como isso pode ser.

O futuro dos chatbots vs. IA conversacional

Os chatbots e a IA conversacional vieram para ficar. No futuro, eles estarão tão intimamente entrelaçados em nossas vidas que talvez nem percebamos que se trata de IA conversacional. Alguns desses impactos podem ser dramáticos, outros mais sutis. Vamos dar uma olhada.

Especialização

A especialização em IA já está em andamento. Dada a variedade, o volume e a velocidade dos dados disponíveis hoje, não é mais possível que os modelos de ML "saibam tudo". Portanto, os chatbots se tornarão mais especializados, com foco em setores e tarefas específicas.

Por exemplo, chatbots especializados em saúde serão integrados ao atendimento ao paciente. Sistemas de recomendação de investimentos desempenharão o papel de consultores.

Melhor inteligência emocional

Os primeiros bots falavam como, bem, robôs. Hoje, as conversas são mais sutis do que isso. Por exemplo, a Siri da Apple é conhecida por ser uma conversadora divertida. Ela também é uma assistente virtual séria. Por exemplo, ela pode identificar menções a automutilação ou suicídio e oferecer um número de linha de ajuda.

A próxima geração de chatbots com IA conversacional terá inteligência emocional aprimorada, permitindo que eles entendam melhor e respondam aos estados emocionais dos usuários. Isso pode envolver o reconhecimento de tom, sentimento e contexto para fornecer respostas mais empáticas e adequadas.

Competência multilingue e intercultural

Hoje, a maior parte da IA conversacional está em inglês. Existem alguns aplicativos surgindo em outros idiomas, como coreano, japonês e francês. No futuro, haverá sistemas de IA conversacional em quase todos os idiomas falados pelo homem.

Eles compreenderão as nuances culturais e serão capazes de alternar entre idiomas com facilidade, aumentando a usabilidade para bases de usuários diversificadas.

Quando essa tecnologia amadurecer, os chatbots poderão se tornar tutores personalizados para estudantes e alunos. Eles poderão personalizar planos de aula e métodos para melhor atender às necessidades, pontos fortes, ritmo e estilo do aluno. Isso também poderá tornar a educação mais amplamente acessível em todo o mundo.

Experiências multissensoriais

Atualmente, a maioria das nossas interações com IA conversacional é baseada em texto. Mesmo com ferramentas como o ChatGPT, espera-se que os usuários digitem. O futuro mudará isso.

Os usuários poderão ter experiências multissensoriais. Você poderá compartilhar imagens ou vídeos ou inserir e receber informações na forma que preferir. Você também poderá interagir com gestos, tornando-o mais acessível para aqueles que usam linguagem de sinais.

Como você já deve ter percebido, o futuro parece promissor. O presente também. As tecnologias atuais de IA conversacional e chatbot são avançadas o suficiente para tornar sua vida muito mais simples e fácil do que nunca. Não espere muito.

Comece sua jornada com IA conversacional com o ClickUp

Quantos alarmes você define todas as manhãs para acordar? É mais provável que seu assistente virtual saiba a resposta certa para essa pergunta do que você mesmo.

Na vida moderna, a IA conversacional já desempenha um papel importante. Especialmente com o crescimento da GenAI, todas as ferramentas têm algum tipo de recurso de IA integrado.

No entanto, a melhor IA é aquela que é bem utilizada. Embora a IA possa desenhar unicórnios e criar e-books, o uso bem-sucedido da IA conversacional depende do que você precisa para o seu negócio.

Antes de adquirir uma ferramenta de chatbot ou pensar em como integrar a IA em um site, pense no que você gostaria de alcançar. Você gostaria de aumentar a geração de leads, resolver solicitações de clientes com eficiência ou configurar relatórios em tempo real? Comece pequeno e vá crescendo.

As ferramentas de IA do ClickUp foram projetadas para ajudar você a fazer exatamente isso. O melhor é que você pode usá-las como um chatbot para obter informações sobre seus projetos e como uma IA conversacional para debater ideias. Você também pode resumir notas, obter respostas instantâneas, automatizar tarefas manuais e muito mais.

O que você está esperando? Experimente o ClickUp hoje mesmo!