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Alguns anos atrás, já era cotidiano ser atendido por um “robô” no momento de resolver algum problema na linha telefônica, por exemplo. Você entrava em contato com o serviço oficial da operadora por WhatsApp e recebia algumas opções do que era possível fazer através daquele canal de mensagens.
Hoje em dia, já podemos conversar com o ChatGPT por voz sem nem tocar no celular, o que permite fazer perguntas sobre a vida, o universo e tudo mais.
Além disso, é comum fazer pré-cadastros em atendimentos virtuais antes de conversar com um atendente ou, até mesmo, tirar dúvidas sobre um produto que você tem interesse em um e-commerce instantâneamente - mesmo se for de madrugada.
O que essas situações têm em comum? Por mais distintas que pareçam essas experiências, são casos de uso de chatbot.
Nesse artigo, vamos explorar essa ferramenta que parece estar cada vez mais presente em nosso cotidiano. Confira os tópicos que serão abordados:
Vamos lá?
Um chatbot é um programa de computador que permite uma interação entre humano e máquina de forma mais próxima da linguagem humana. Ele pode estar em sites ou aplicativos móveis, e pode ter conhecimentos ilimitados ou específicos de um negócio ou área de interesse.
Basicamente, é uma ferramenta de conversa que ajuda a pessoa usuária a chegar em seu objetivo final, seja encontrar informações, completar tarefas ou obter suporte
Os chatbots existem há décadas. O primeiro de todos, chamado ELIZA, foi desenvolvido pelo matemático Joseph Weizenbaum em meados nos anos 60, com objetivo de mostrar quão limitadas eram as interações possíveis entre humanos e computadores. Porém, para o público em geral, foi bastante impressionante!
ELIZA assumia um papel de psicoterapeuta, “devolvendo” as perguntas para a pessoa usuária com base em palavras-chave. Ainda é possível interagir com versões de ELIZA, mas toda a interação precisa ser em inglês.
A ideia de “computador inteligente” passou a ser relevante a partir dos pensamentos de Alan Turing, um dos pais da computação e da Inteligência Artificial.
A contribuição de Turing para a área inspirou o surgimento de ELIZA e de todos os outros chatbots posteriores, culminando em assistentes pessoais como Siri e Alexa e na era de Inteligência Artificial que estamos experimentando atualmente.
Entre tantas transformações, hoje os chatbots são usados em diversos segmentos para melhorar a eficiência do atendimento ao cliente, fornecer recomendações personalizadas, ajudar na automação de processos e muito mais.
Existem muitos tipos de chatbots. Os principais são:
Esse é um chatbot relativamente simples, que segue uma lógica condicional.
No código que constrói um chatbot desse tipo, existem muitas condições do tipo “se a pessoa usuária disser X, então responda Y”. A conversa segue um fluxo linear, sempre limitado a respostas diretas e objetivas.
É como um serviço de operadora de internet e telefone, por exemplo, em que as opções no atendimento por WhatsApp são “digite 1 para segunda via do boleto, digite 2 para conhecer os planos, etc”. Se a resposta não estiver na lista de opções informadas, o chatbot não entenderá.
Observe um exemplo ilustrativo, em Python, de como é a estrutura de código básica desse tipo de chatbot:
# função com a estrutura do chatbot
def chatbot_responder(mensagem):
# Dicionário com as regras do chatbot
respostas = {
"oi": "Olá! Como posso ajudar você hoje?",
"qual é o seu nome?": "Eu sou um chatbot criado por regras.",
"como você está?": "Estou funcionando conforme programado!",
"adeus": "Tchau! Tenha um ótimo dia!"
}
# Converter a mensagem do usuário para minúsculas para facilitar a correspondência
mensagem = mensagem.lower()
# Responder com base nas regras definidas
return respostas.get(mensagem, "Desculpe, não entendi a sua pergunta.")
Loop de interação com o usuário
while True:
mensagem_usuario = input("Você: ")
if mensagem_usuario.lower() == "adeus":
print("Chatbot: " + chatbot_responder(mensagem_usuario))
break
else:
print("Chatbot: " + chatbot_responder(mensagem_usuario))
Os chatbots feitos com uso de Inteligência Artificial fazem uso de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e de Large Language Models (LLMs), que são modelos de linguagem como o ChatGPT, por exemplo.
De forma geral, esses modelos são capazes de compreender e gerar texto de forma muito mais natural e contextualizada.
Com essa abordagem, é possível ter uma interação muito mais humanizada e com capacidade mais ampla de compreender o contexto trazido pela pessoa usuária.
Ou seja, dá liberdade para a pessoa fazer perguntas normalmente, como faria em qualquer conversa.
Além disso, ele melhora com o tempo, conforme os dados de treinamento vão sendo atualizados e refinados.
Aqui estão alguns exemplos de uso de chatbot com IA:
O chatbot híbrido une o melhor dos dois mundos. Por um lado, conta com as características condicionais dos chatbots com regras, tendo uma estrutura melhor definida do fluxo da conversa.
E, além disso, também utiliza o poder dos modelos de linguagem para que a interação flua de forma mais dinâmica e agradável
Alguns exemplos de chatbot híbrido são:
Confira a tabela para comparação entre os três tipos:
| Características | Regras | IA | Híbrido |
|---|---|---|---|
| Definição | Usa condições pré-estabelecidas | Usa processamento de linguagem natural (PLN) | Usa condições e PLN |
| Respostas | Previsíveis | Abrangentes | Melhor contextualizadas |
| Melhor para | Respostas objetivas | Interações complexas e personalizadas | Combina precisão com flexibilidade |
Por mais que o chatbot com IA seja mais avançado em tecnologia que o chatbot por regras, todos os três têm suas vantagens e desvantagens - a escolha de qual chatbot utilizar depende primordialmente da necessidade de negócio que estará sendo suprida por essa ferramenta.
Inclusive, é importante lembrar: o atendimento humano é essencial em diversas situações, tanto que é frequente e indicado, em muitos casos, que o chatbot redirecione a pessoa usuária ou cliente para uma pessoa atendente apta a responder com maior sensibilidade, após a coleta inicial de informações. A esse caso, chamamos de transbordo.
Um bom chatbot não apenas responde de forma clara, mas faz isso integrando informações da empresa e do usuário.
Escopo: é aquilo que o chatbot “sabe”. São as documentações, FAQ, regulamentações, e outras fontes de informações relevantes. É essencial definir o escopo claramente para garantir que as respostas do chatbot sejam precisas e corretas.
Plataforma de aplicação: o chatbot pode estar integrado em diversos canais, como em um cantinho no website, no WhatsApp ou Telegram ou outros aplicativos móveis. Essa escolha depende do público-alvo e do objetivo do chatbot.
Banco de dados: Armazena informações essenciais para o chatbot, como respostas predefinidas, dados do cliente, dos pedidos e produtos. O chatbot pode fazer consultas em tempo real para gerar algumas respostas.
Software ou programa: Refere-se ao backend que processa as informações e executa as ações do chatbot. Pode incluir frameworks de desenvolvimento, APIs de NLP (Processamento de Linguagem Natural) e integração com sistemas internos da empresa. Pode estar inteiramente sob responsabilidade de alguma plataforma que ofereça o serviço de chatbot.
A lógica de funcionamento do chatbot terá essas integrações como base.
Entrada do usuário: O início do processo de interação com o chatbot. A pessoa usuária envia uma mensagem de texto, de voz, ou algum outro tipo de interação que esteja programaticamente indicada como o início da conversa. Essa etapa define qual será o contexto da conversa.
Processamento de linguagem natural: Nos chatbots com IA, o NLP é a tecnologia que permite que o computador reconheça a linguagem humana. Há um grande panorama tecnológico por trás da análise semântica, sintática e pragmática que permite que a mensagem seja compreendida.
Compreensão da intenção da mensagem: A partir do processamento de linguagem natural, o programa identifica onde a instrução da pessoa usuária se encaixa no “quebra-cabeças” semântico da linguagem e pode, então, dar início à construção da resposta. Em chatbots por regras, o input é comparado com textos já estabelecidos como possíveis inputs, seguindo uma lógica condicional.
Resposta do bot: Se a mensagem da usuária ou usuário se equiparar com algum texto já definido em uma regra, a resposta programada será enviada, e então inicia-se um novo ciclo. No uso de IA, a resposta é gerada dinamicamente, buscando informações nas fontes de conhecimento e ajustando-se ao tom de voz que foi treinado. A resposta vai sendo construída pedacinho por pedacinho, garantindo que seja relevante e contextualizada. Outra possibilidade é a consulta em uma base de dados para obtenção de uma informação.
Aprendizado contínuo: Isso só acontece nos chatbots com uso de IA. O chatbot tem acesso à feedbacks positivos ou negativos de suas próprias respostas, o que permite que ele aprenda e melhore continuamente. Utilizando técnicas de aprendizado de máquina, o chatbot ajusta seus algoritmos e modelos com base nos dados de interação acumulados.
Os chatbots estão presentes em diversas áreas facilitando processos e melhorando experiências. Vamos explorar algumas situações dentre a vasta gama de aplicações dessa tecnologia:
Pré-cadastro: Ao solicitar uma visita ao dentista, por exemplo, um chatbot no WhatsApp pode coletar informações como nome completo, plano de saúde, objetivo da visita e preferência para o horário de atendimento. Com essas informações, uma vaga na agenda do profissional indicado é oferecida ao paciente.
Funil de vendas: O funil de vendas é um conceito que organiza o processo do consumidor desde o surgimento da necessidade de uma compra, passando pelo planejamento e investigação, até a decisão final de adquirir o produto ou serviço. Chatbots podem ser úteis em todas as fases desse processo, auxiliando na navegação do site, fornecendo informações sobre o produto desejado, oferecendo ofertas especiais e até acompanhando o pós-venda.
Educação: Aqui na Alura temos um exemplo bem legal de uso de chatbot como auxílio no aprendizado, a Luri, que tem conhecimento do conteúdo das aulas e das atividades e conversa com os estudantes explicando conceitos, dando exemplos, sugerindo exercícios para praticar e o que mais a criatividade (e o escopo) permitirem.
Governo: Atualmente, a inscrição para a prova do ENEM (Exame Nacional do Ensino Médio), que no ano de 2024 conta com 5 milhões de participantes, é feita de forma lúdica e prática por meio de diversos chatbots que dividem tarefas na página do candidato. A conferência de local de prova, boletos e resultado acontecem com chatbots diferentes reunidos na mesma plataforma. Além disso, o Serpro (Serviço Federal de Processamento de Dados) lançou uma plataforma que auxilia na criação de chatbots por órgãos públicos, a Serprobots. São exemplos vívidos de como a boa utilização de chatbots pode interferir não só no mercado, mas também em nossa experiência enquanto cidadãs e cidadãos.
Implementar um chatbot traz uma série de benefícios.
Otimização de processos: Os chatbots seguem o princípio básico da tecnologia de facilitar nossas vidas automatizando tarefas repetitivas e permitindo que o time que antes era responsável por essas tarefas dedique sua energia em atividades mais complexas e estratégicas.
Linguagem e interface: Na contemporaneidade, o formato de chat está presente no cotidiano de qualquer pessoa que utilize um aparelho celular para se comunicar. Um chatbot aproveita a interface amigável dos aplicativos que já conhecemos tão bem para realizar interações significativas e com uso de linguagem natural.
Maior engajamento: Os chatbots respondem instantaneamente e de forma relevante, suprindo a necessidade da pessoa usuária em qualquer momento, seja no horário de almoço ou de madrugada. Essa interação dinâmica fortalece a relação entre clientes e a marca e aumenta a chance de a pessoa voltar para uma nova interação.
Maior escalabilidade: Mesmo em momentos de altíssima demanda, o chatbot é capaz de atender um grande número de pessoas usuárias e não perder a qualidade no atendimento. Isso permite que as empresas tomem atitudes mais ousadas em momentos de promoções, por exemplo.
Maior personalização: A coleta de dados e aprendizado contínuo que acontecem em chatbot operado com IA possibilita recomendações mais pertinentes ao desejo ou necessidade individuais de cada cliente.
Melhoria no atendimento: O atendimento ao cliente melhora significativamente com a eficácia e rapidez na interação com os clientes. Como as pessoas do setor de atendimento contam com o auxílio do chatbot em tarefas repetitivas, podem se dedicar à melhoria contínua tanto do chatbot, do atendimento direto e de outras tarefas simultâneas.
Existem diferentes formas de criar um chatbot. Para elaborar um plano eficaz para o desenvolvimento do chatbot, é essencial seguir alguns passos:
Defina o objetivo. Entenda claramente qual é o propósito do chatbot. Pode ser “Atendimento ao cliente 24/7”, “Coleta de dados para análise do comportamento dos usuários e usuárias”, por exemplo. Crie o encaixe perfeito do chatbot com o objetivo de negócio.
Estabeleça o escopo de conhecimento do chatbot. Quais informações o chatbot saberá responder? Quais áreas de conhecimento ele deve dominar? Essas informações devem estar disponíveis e com boa qualidade para serem utilizadas no treinamento do chatbot.
Escolha a aplicação desejada. Onde o chatbot será implementado? Pode ser em um site, aplicativo móvel ou redes sociais como Telegram ou Instagram.
Avalie o orçamento disponível. A implementação de um chatbot, dependendo de sua magnitude, pode demandar custos com tecnologia, desenvolvimento e suporte.
Analise o conhecimento da equipe responsável pela construção do chatbot, se seu projeto for ousado, pode ser necessário investir em treinamento ou contratação de especialistas.
Com esses pontos em mente, é crucial analisar cuidadosamente a situação para decidir qual tipo de chatbot é mais adequado e, então, partir para a implementação.
Há várias ferramentas disponíveis que podem acelerar a construção de um chatbot. Hoje em dia, não é mais necessário investir grandes quantias em força de trabalho e infraestrutura para criar modelos, já que muitos modelos pré-treinados estão acessíveis para uso.
Com ferramentas No Code e Low Code, é viável criar um chatbot funcional para um site em poucos minutos.
Se houver conhecimento técnico em programação no seu time, as possibilidades são ainda maiores.
É possível desenvolver um chatbot utilizando linguagens de programação e APIs de modelos de linguagem, como o Gemini ou GPT, por exemplo.
A comunidade Hugging Face conta com diversos modelos de linguagem pré-treinados e open-source que podem ser aplicados ou utilizados como inspiração. Vale a pena explorar.
Já para programar um chatbot do zero com IA, é importante ter familiaridade com ferramentas de NLP e algoritmos de Machine Learning focados em aprendizado profundo (deep learning). Frameworks como TensorFlow e PyTorch são extensivamente utilizados na aplicação de modelos complexos e inovadores, como os utilizados em projetos como esses.
Conheça algumas das empresas que oferecem produtos avançados de chatbots e são avaliadas como líderes no mercado:
Além dessas, existem muitas outras ferramentas que podem se adequar às mais diversas necessidades.
E aí, bora colocar a mão na massa?
Vamos utilizar a plataforma Chatbase que oferece uma solução no code baseada em ChatGPT e bastante prática e intuitiva. Em poucos minutos, poderemos sentir o gostinho de como é ter criado o próprio chatbot.
Abrindo a página inicial, clique em “Build your chatbot” e crie sua conta.
Adicione um nome para o time e uma URL. Pode ser qualquer nome que preferir e fizer sentido com seu projeto.
Então, clique em “New Chatbot” e a janela para a seleção das fontes se abrirá. É possível fazer upload de arquivos locais, escrever texto puro, perguntas e respostas já definidas (como no chatbot por regras), inserir URLs e até páginas do Notion. Apenas é necessário se atentar ao limite de 400.000 caracteres na versão gratuita.
No menu na lateral esquerda, escolhemos o tipo de fonte. Aqui, cliquei em “website” para definir o escopo do chatbot como a documentação da linguagem Python.
Se preferir adicionar outras fontes , fique à vontade. Para utilizar páginas web, adicione o link da URL, clique em “Fetch links” e espere alguns instantes o carregamento completo.
É possível adicionar links e outras fontes até chegar ao final do limite de caracteres. Então, quando estiver tudo pronto, clique em “Create chatbot”.
Opa, está feito! Clicando no botão que abre o menu, no canto superior esquerdo, temos uma visão dos parâmetros que podem ser ajustados.
Essa janela é o que chamamos de playground - um ambiente para explorar os parâmetros e testar como o chatbot se comporta. Fique à vontade para fazer suas investigações!
Um pouco acima, nessa mesma tela, está um menu que permite navegar entre o playground, a atividade do chatbot (onde as interações ficam armazenadas), as fontes (a url ou documentos adicionados), as conexões e as configurações. Em “connect”, ao clicar em “Make Public”, é possível adicionar o chatbot em um site já existente ou até compartilhar uma página com o chat!
Já na aba “Settings”, é possível configurar a interface do chatbot - tema, ícones, mensagens sugeridas… Deixe o chatbot com seu jeitinho.
Legal, né?
Com essa ferramenta, é possível implementar o chatbot em um site, compartilhar com outras pessoas e acompanhar todas as interações praticamente em tempo real.
Ao implementar um chatbot, uma ponte entre a tecnologia e a interação humana é construída. Com a ferramenta certa, dedicação e criatividade, os resultados podem ser surpreendentes.
E aqui estão algumas dicas para criar um bom chatbot:
É importante que o chatbot tenha um limite de atuação bem definido. Uma boa documentação dos processos deve ser a base para determinar o que o chatbot pode e não pode fazer.
Ao fazer um chatbot, considere esses pontos:
A acessibilidade é um elemento fundamental a ser considerado no desenvolvimento de qualquer aplicação, incluindo chatbots. Leve em conta recursos speech-to-text, compatibilidade com leitores de tela e uso de contraste adequado de cores.
Conheça sua persona. Treine seu chatbot com uma linguagem que seja envolvente para a pessoa que estará interagindo com a marca. A comunicação pode ser mais leve e despojada ou séria e formal. Tudo depende de quem é o público alvo.
Humanize a interação - aproveite os dados que você tem sobre o cliente para criar uma relação mais próxima. Faça com que o chatbot chame a pessoa pelo nome e não responda apenas friamente, mas com elementos de humanidade. Adicione toques personalizados, como saudações calorosas e despedidas amigáveis, para tornar a experiência mais agradável e pessoal.
Artigo: Guia prático para encantar clientes
Os chatbots devem ser constantemente atualizados com novas informações e melhorias baseadas no feedback dos usuários.
Isso inclui adicionar novas respostas, ajustar o comportamento do chatbot e melhorar a precisão de suas respostas com base em interações anteriores.
Antes de lançar o chatbot, teste-o em diversos cenários para garantir que funcione como o esperado. É importante que os testes sejam super abrangentes e incluam o máximo possível de situações, para garantir que o chatbot se saia bem em cada uma delas.
Um chatbot bem implementado traz grandes benefícios para o cotidiano de trabalho, otimizando o atendimento, melhorando a satisfação das pessoas usuárias e economizando recursos.
Vimos, nesse artigo, como essa tecnologia representa uma mudança marcante na forma como máquinas e pessoas interagem, e isso está só começando!
Aproveite as ferramentas disponíveis para criar chatbots que atendam às suas necessidades e explorem todo o potencial que a tecnologia oferece.
Quer desenvolver um projeto ainda mais personalizado? Aqui na Alura temos formações focadas na criação de chatbots.
Aproveite para conhecer a escola de IA na Alura e tudo que ela tem a oferecer.
Se, além do uso de chatbots, o universo IA te brilha os olhos, confira nosso Guia de carreira em Inteligência Artificial.
Vem com a gente mergulhar em tecnologia!
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Ler maisRedução de custos: A união de todas as vantagens anteriores resulta em uma inevitável economia de tempo e de recursos, além de diminuir a necessidade sazonal de uma equipe muito grande de atendimento, que dê conta dos picos de demanda em momentos de promoções ou campanhas de marketing.
