Apesar dos incríveis avanços em machine learning e processamento de linguagem natural (NLP), os chatbots ainda estão em sua infância. Assim como os bebês humanos, os chatbots chegam ao mundo despreparados para o convívio social. E como as criancinhas, os chatbots recém-nascidos precisam ser cuidados, alimentados e, até mesmo, vestidos. Com isso eu quero dizer que, atualmente, não há nenhuma solução totalmente pronta para bots conversacionais. Então, para ter um chatbot útil – uma representação perfeita da sua marca – é preciso investir um bom tempo em treinamentos. Assim como a parentalidade, isso é mais difícil do que se imagina,
Quando você quer apenas ‘sim’ ou ‘não’
Em linhas gerais, um chatbot é incoerente e precisa de um treinamento cuidadoso para se tornar um bot melhor. Claro, existem atalhos. Você pode desenvolver seu bot para uma plataforma de Inteligência Artificial (IA) como a Alexa, da Amazon, ou Cortana, da Microsoft, e adaptar sua programação às suas correspondentes vozes e personalidades. Mas, ainda assim, você precisará escrever respostas que se alinhem com a personalidade do seu bot e testá-lo extensivamente.
Mesmo estes assistentes digitais de primeira categoria podem não entender a linguagem ou sintaxe específica da sua aplicação pretendida. Passe um tempinho com a Alexa, por exemplo, e você perceberá rapidamente que ela acerta em cheio questões como “qual é” ou “quem é”. Mas se sua pergunta se afasta da sintaxe que é familiar a ela ou inclui palavras-chave não encontrada em suas bases de dados, ela empaca. Ela não foi treinada para entender a sua pergunta e, muito provavelmente, sua pergunta é específica de um setor de conhecimento (um conjunto de dados) ao qual ela ainda não tem acesso.
Para além de um simples ‘sim’
Enquanto novos conjuntos de dados são criados todos os dias para Cortana e Alexa, dominar o relacionamento de conversação com seus clientes exige a criação de uma personalidade de chatbot específica da marca. Usar troca de mensagens ou uma plataforma como o Messenger para se envolver com seus clientes é o caminho certo. Para isso, você precisa escolher uma IA pronta para uso, como a Wit.ai do Facebook ou Luis.ai da Microsoft e, é claro, ter a equipe técnica necessária para programar para a plataforma.
É aí que as coisas ficam complicadas. O que você pode não perceber é que você precisará de “especialistas em palavras” tanto no front-end quanto no back-end para alimentar, vestir e ensinar seu bebê chatbot. Você precisará de alguém que construirá as respostas do seu chatbot com a personalidade da marca, assim como um redator/estrategista/especialista em User Experience (UX) que refletirá sobre a jornada do consumidor e fornecerá amostras de inputs dos clientes. Para construir um bot eficaz, todos os casos de uso precisam ser considerados e uma resposta do chatbot escrita para todos os tipos de interações que você imaginar. Isso tudo quer dizer que saber o que os seus consumidores estão perguntando e como eles fazem suas perguntas é tão importante quanto saber como o bot irá responder. E essa é apenas a fase de construção do bot. Para fazê-lo funcionar você precisará de linguistas dedicados para treiná-lo.
Nuances na conversação
Mesmo com todos os avanços em NLP (processamento de linguagem natural) e machine learning, a IA utilizada atualmente é, na verdade, bastante primitiva se comparada com o cérebro de uma criança. Embora tenhamos avançado bastante, bots baseados em IA ainda se confundem com sintaxes incomuns que até uma criança pequena entenderia. Esquecemos que nossos coloquialismos e expressões idiomáticas não fazem nenhum sentido para falantes não-nativos – isso inclui a maioria dos bots. Para colocar de outra forma, os chatbots são construídos baseados em expectativas e probabilidades.
Através do NLP, o bot pode atribuir peso às palavras de acordo com sua importância e informar ao seu modelo preditivo. Essencialmente, ele estará adivinhando qual informação fornecer baseado na verossimilhança da intenção. Treinar um bot é, basicamente, construir associações entre sequências de palavras e prováveis intenções. Quando um chatbot chuta errado e entrega um conteúdo que não solicitamos, eles são, na melhor das hipóteses, hilários. Na pior das hipóteses, ofensivos e embaraçosos. A melhor prática para a implementação de um chatbot é evitar esses erros treinando-o rigorosamente para determinar as falhas ocorrem. O treinamento preenche essas lacunas no conjunto de dados do seu chatbot bebê.
Validar um palpite
Treinar um chatbot é como brincar de ser o apresentador de um game-show. Você alimenta o bot com palavras e frases, e verifica se o bot reconhece o que está sendo perguntado. Por exemplo, você pode dizer ao seu bot “Tenho espinafre, queijo e tomate na geladeira”. Seu bot avaliará a cada palavra para tentar combiná-las com uma intenção. Se o seu chatbot foi treinado para reconhecer e associar “espinafre” com “ingrediente” e ingredientes com a intenção de encontrar receitas, no treinamento o bot irá dizer “[a intenção é] encontrar receitas com ‘ingrediente’?” e o treinador irá validar essa suposição, selando a associação da palavra “espinafre” com a intenção encontrar-receitas. Validar o trabalho de adivinhação do seu chatbot bebê é o objetivo do treinamento. E o treinamento pode levar algum tempo, dependendo do quão complicado é seu roteiro de interação.
No final, se você investir seu tempo em treinar corretamente seu chatbot, você e sua marca colherão os frutos. Chatbots nunca irão substituir a interação entre humanos, mas se conseguirmos que eles simulem agradavelmente a conversação humana, eles serão capazes de nos ajudar a ter relacionamentos significativos com nossos clientes. E diferente de uma criança, os chatbots não se cansam nem ficam rabugentos e nunca te culparão sua existência miserável.
