à medida que a tecnologia do chatbot e do assistente virtual evolui, as linhas entre os dois se tornam mais difíceis de definir
Os robôs vêm se tornando parte do nosso dia a dia, mas qual é exatamente a diferença entre um chatbot e um assistente virtual. A história do desenvolvimento tecnológico está repleta de exemplos de vários formatos que lutam pelo domínio do mercado. O VHS e o Betamax, o Blu-ray e o HD DVD ou, mais recentemente, a atual batalha dos fones de ouvido virtuais entre o HTC Vive e o Oculus Rift.
Essas guerras de formato ditarão o que chamamos de nova invenção. À medida que a inteligência artificial se populariza, estamos nos deparando com outras confusões, como é o caso do que é um assistente virtual e um chatbot.
Existe uma escola de pensamento que acredita que não há diferença e que qualquer um deles poderia ser um termo genérico para o agente conversacional. Se for esse o caso, parece redundante ter dois nomes para a mesma função. Chatbot é, de longe, o termo mais popular, de acordo com o Google Trends.
Em geral, se seu principal modo de interação for por meio de mensagens (Slack, Facebook etc.), está se comunicando com um chatbot. Há um argumento de que a Siri não pode ser um chatbot porque existe fora desses canais. Mas isso não parece um diferencial suficiente.
Na verdade, mais importante é a função do chatbot (ou assistente virtual) que você emprega. A esse respeito, existem alguns mitos em torno de suas capacidades que devem ser desmascarados.
Alguns dos chatbots mais poderosos são equipados com processamento robusto para entender o significado de uma consulta, não apenas com palavras-chave. Os bots anteriores podem ter sido capazes de realizar apenas um número limitado de conversas, por meio de codificação permanente, correspondência de caracteres curinga de palavras e frases. No entanto, os bots baseados em Processamento de Linguagem Natural (PLN) são agora muito mais flexíveis. Infelizmente, muitos chatbots não alavancam a verdadeira PLN e estão dando uma má fama aos outros. Graças ao aprendizado da máquina, os chatbots continuarão a melhorar e produzirão taxas de autosserviço mais altas do que nunca.
Embora possa haver alguma verdade nisso, a lacuna entre o que os dois esperam alcançar está constantemente diminuindo. No passado, o chatbot só podia realizar tarefas específicas, como alteração de senha ou informações sobre o clima, considerando que o assistente virtual era mais abrangente no que oferecia.
Com os avanços em PNL e Machine Learning, no entanto, isso está mudando. Os chatbots agora são muito mais diversificados e podem realizar mais funções, por meio de sua capacidade de entender. O uso de árvores de decisão, por exemplo, torna muito mais fácil descobrir a intenção exata por trás das consultas do usuário, ampliando ainda mais a sua funcionalidade.
Atualmente, os assistentes virtuais ainda lutam para lembrar informações importantes durante as conversas, mas os chatbots já estão provando que podem armazenar o que o usuário lhe diz. Há chatbots que conseguem lembrar do nome informado em sessões anteriores, podendo reter informações para uso futuro, com as devidas autorizações.
Em vez de debater como devemos nomeá-los, é importante reconhecer como o chatbot (ou assistente virtual) fornecerá a experiência mais humana possível, entendendo o humano com os melhores recursos.
Um dos mitos mais difundidos sobre os chatbots é que eles não conseguem se lembrar de interações anteriores com um usuário. Alguns anos atrás, isso era verdade. Porém, hoje em dia, com o uso da IA, os chatbots coletam informações do usuário, e não só podem se referir a conversas anteriores, como também agir de acordo.
Digamos que um usuário tenha feito uma compra em um site de comércio eletrônico que usa um chatbot AI. Essas informações são armazenadas no perfil do usuário e podem ser acessadas pelo bot. Isso permite que o chatbot recomende facilmente produtos semelhantes ou relacionados de forma proativa, ou responda a solicitações de informações sobre pedidos e rastreie sua entrega para os clientes. No entanto, precisam estar de acordo com as regras da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), com todas as autorizações realizadas.
Antes, as empresas recorriam a assistentes virtuais para as aplicações em que era necessária mais inteligência humana ou emocional. Os chatbots modernos não apenas podem detectar algum grau de sentimentos mas também aprendem com novas interações, ampliando as respostas empáticas que podem fornecer para tranquilizar os visitantes sempre que tiverem dúvidas ou ficarem irritados com problemas de transação. Inclusive, alguns conseguem ter recursos suficientes para detectar algum tipo de ironia.
O uso de técnicas de AI simbólica e PNL, junto com novas plataformas que fornecem suporte cruzado e omnicanal, eliminou esse problema e melhorou a forma como as grandes organizações capacitam suas equipes de atendimento ao cliente com soluções de chatbot. Às vezes, a implementação de diversas instâncias de bots (os canais em diferentes plataformas, como Messenger, WhastApp, Mobile ou Site) pode ser confusa, quando cada uma tem sua própria plataforma e respostas, não estando centralizadas.
Outro problema é o uso comum de técnicas de Machine Learning, em que os chatbots aprendem por si próprios sem supervisão humana. A falta de controle humano sobre eles pode criar padrões para que forneçam respostas diferentes às mesmas perguntas, dependendo do usuário, da hora da data ou de centenas de outras variáveis.
À medida que a tecnologia do chatbot e do assistente virtual melhora, as linhas entre os dois se tornam embaçadas e mais difíceis de definir. É provável que, nos próximos anos, as duas tecnologias sejam assimiladas em uma e os nomes sejam intercambiáveis. Além disso, o uso se tornará ainda mais popular e as pessoas perderão o medo de interagir com as máquinas, sabendo extrair o melhor do seu autoatendimento.
*Cassiano Maschio é diretor comercial e de marketing da Inbenta Brasil, empresa especializada em soluções de autoatendimento online por meio de Inteligência Artificial
