“Olá, posso ajudá-lo?” Muito provavelmente você já viu pular uma mensagem do tipo em sua tela ao acessar o site de uma companhia, e se viu interagindo com um chatbot. É um cenário cada vez mais comum: segundo uma estimativa do Gartner, até o fim deste ano 85% de todos os atendimentos feitos pelas organizações aos clientes serão por meio destas aplicações, que tentam – com maior ou menor sucesso – simular uma conversação com outro ser humano por meio de mensagens de texto.
O objetivo dos ‘bots’, como também são chamados, é responder perguntas de modo a dispensar a intervenção do consumidor com um operador humano, geralmente alocado em uma central de atendimento.
As vantagens de utilizar a tecnologia são muitas, mas duas se destacam. Primeira: dúvidas respondidas por escrito podem ser mais claras do que ligações demoradas e abafadas por sons de teclado e vozes característicos dos ambientes de call center, ou seja, a qualidade do atendimento cresce. Segunda: os custos caem, considerando que a contratação de atendimento telefônico não costuma ser barata para as companhias.
Mas há um grande porém: “Não é fácil construir um chatbot que funcione bem. É muito difícil”, diz Van Baker, vice-presidente de pesquisas do time de aplicações inovadoras do Gartner. “Exige um monte de dados, e os dados certos. A maioria das pessoas não percebe que pode haver duzentas possíveis respostas corretas para uma única pergunta. Não pensam nas formas diferentes das pessoas perguntarem. É muito desafiador.”
Apesar disso, o número de empresas que apostam nessas aplicações é expressivo, segundo Baker. Enquanto um quarto delas (entre 20 e 25%) já estão com aplicações em produção, outro quarto está fazendo pilotos ou provas de conceito (PoCs). No ano de 2018, se comparado aos anteriores, aumentou em 160% o número de empresas ouvidas pelo Gartner que demonstraram interesse em chatbots e tecnologias associadas.
Cerca de metade do mercado global tem iniciativas (o Gartner não tem números específicos para o Brasil ou a América Latina). Baker enquadra as empresas brasileiras entre aquelas que estão fazendo, em sua maioria, experimentos. As verticais de serviços financeiros, saúde, varejo e governo são as mais avançadas, padrão que se repete em todo mundo.
“Elas [as empresas] veem o volume de ligações subindo [nos call centers], e o custo junto. Acham que os chatbots são uma boa solução, o que absolutamente são. Elas vão dizer que tudo se resume à satisfação, a deixar os consumidores felizes, e eles ficam fascinados, principalmente os mais jovens que estão acostumados a se engajarem e a querem apenas suas dúvidas respondidas”, diz o analista.
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Atendimento ao consumidor, apesar de ser a aplicação mais comum para os chatbots corporativos atuais, não é a única: há empresas se valendo deles para aplicações das mais inusitadas. Há usos corporativos diversos, e o Gartner estima que até 2022 cerca de 70% dos trabalhadores de “colarinho branco” vai interagir com bots diariamente em seus trabalhos diários.
Desafio massivo da adoção
Outro grande desafio da adoção de chatbots é evoluí-los, o que acontece por meio de treinamento. Se a maioria das soluções de mercado já vem com um nível mínimo de compreensão de linguagem de texto, graças a técnicas de Machine Learning e inteligência artificial, serviços genéricos não servem ao atendimento especializado que as empresas precisam prestar.
“É importante treinar os modelos suplementares para entenderem a especialidade. E isso exige o entendimento de padrões de dados para evitar ambiguidades. Fazer um bom trabalho exige expertise em ciências de dados e Machine Learning”, diz Baker. “O que a maioria das empresas não tem.”
“É importante treinar os modelos suplementares para entenderem a especialidade. E isso exige o entendimento de padrões de dados para evitar ambiguidades. Fazer um bom trabalho exige expertise em ciências de dados e Machine Learning”
Na esteira desta oportunidade de mercado surgem provedores de soluções capazes de desenvolver chatbots e ajudar os clientes a treiná-los, escolhendo as bases de dados necessárias e os modelos para cada negócio.
A XGEN, sediada em São Paulo (SP), é uma delas. Nascida há 20 anos integrando CTA (Computer Telephony Integration), a empresa mudou de estratégia e migrou para o mundo do atendimento online. Criou assim uma plataforma de gestão de mensageria que a cerca de três anos inclui chatbots. Um dos principais usos atuais é o chatbot para atendentes.
“Como já tínhamos a plataforma de gestão de processos e de conhecimento, pegamos o chatbot e customizamos para os atendentes”, explica Paulo Forchito, diretor comercial da XGEN. “O chatbot ajuda a contextualizar [as informações], para que o atendente veja apenas o que precisa para aquele cliente específico.”
Para Forchito, o grande desafio da adoção de chatbots pelas empresas é justamente fugir do simples objetivo de reduzir custos – muito embora ele seja relevante. “A questão é: o que quero do chatbot no meu segmento? Uma das maiores barreiras no que diz respeito a implementação é o próprio objetivo”, diz Forchito. “A redução de custos é consequência.”
Outra dessas empresas é a Flex Relacionamentos Inteligentes, de Florianópolis (SC), oriunda do setor de gestão de relacionamentos por telefone. Em 2016 a empresa criou um laboratório de inovação focado em atendimento via canais digitais – o que levou a entrada no mercado de chatbots.
“Tenho certeza que ninguém mais discute a efetividade dos chatbots. Mas há muito espaço para aplicações e melhorias de utilização”, pondera Leandro Schmitz, superintendente de inovação da Flex e líder do laboratório. “O chatbot, na prática, nunca fica pronto. Há todo um serviço que é necessário agregar, e que chamamos internamente de curadoria.”
Uma má ideia?
Há outro grande desafio para as empresas que se veem envoltas no hype da adoção do chatbot: saber quando eles não são a melhor opção. Para Baker, do Gartner, isso acontece quando as respostas tipicamente procuradas pelos usuários são complexas ou variam muito. Perguntas feitas com muita frequência e que exijam respostas mais ou menos iguais são as que mais se adequam ao uso. “Para uma questão em que a respostas às vezes é uma, às vezes outra, eles [os chatbots] terão dificuldades.”
Outro erro comum que as empresas cometem é não ter os dados necessários para treinar os modelos, ou não estão dispostas a fazer o processo de curadoria. “Sem o orçamento para isso acaba sendo uma tentativa frustrada, levando a empresa a desistir e deixar de acreditar que a solução funciona”, diz Schmitz.
Chatbots também são incapazes de negociar com os clientes, lembra Forchito, quando é necessário entender sentimentos. “Quando você liga na empresa de cartão de crédito e quer contestar uma compra, existe a necessidade de alguém te escutar, ter o feeling humano sobre o processo”, diz.
Para ele, o chatbot é apenas parte de um atendimento ao consumidor que deve ser pensado “fim a fim”, ou seja, de acordo com a jornada do consumidor. E nem sempre isso vai começar e terminar com o atendimento automatizado do bot.
Outras dificuldades comuns das empresas que pensam em adotar chatbots incluem de definição da “persona” que fala com o chatbot, e em que canal a aplicação vai atuar – uma caixa de chat na home de um site é muito distinta do WhatsApp ou do Facebook Messenger, por exemplo. Canais diferentes significam momentos de compra ou atendimento diferentes.
Não acompanhar feedbacks é outro erro fatal. Ninguém melhor que o próprio usuário para ensinar o que a ferramenta tem de problemático e que deve ser corrigido. Além disso, diz Forchito, é fundamental que os projetos sejam tocados de maneira transversal nas companhias, o que inclui as áreas de tecnologia e de negócios.
“Não é um projeto de uma equipe, mas de várias, e sem a mesma agenda ou não sai ou vira um Frankenstein que o cliente rechaça na ponta”, diz.
Schmitz faz ainda uma ressalva que vai contra o senso comum: chatbots não precisam parecer pessoas. “Eles precisam resolver problemas. Trazer a melhor experiencia o mais rápido possível. Não precisam fazer piadinhas”, salienta.
Treinadores de pokebots
Profissionais que queiram trabalhar com chatbots encontrarão um mercado de trabalho em crescimento acelerado, mas precisam se aprofundar no campo das ciências de dados e em técnicas de aprendizado de máquinas. Habilidades de programação também são desejáveis, uma vez que há plataformas de treinamento que as exigirão.
Profissionais que queiram trabalhar com chatbots encontrarão um mercado de trabalho em crescimento acelerado, mas precisam se aprofundar no campo das ciências de dados e em técnicas de aprendizado de máquinas
Para Schmitz, da Flex, os profissionais que ensinam novas intenções e fluxos para os robôs tem muito a aprender (e ensinar) ao longo do tempo. “Há sempre oportunidades de criar fluxos melhores. Machine Learning puro não vem funcionando para ninguém. O que de fato funciona são pessoas ensinando [os bots] a entender corretamente”, explica Schmitz. Por isso analistas de processo capazes de converter dados de atendimento em fluxos de jornada do cliente são muito requisitados.
Treinar robôs não é uma função necessariamente técnica, e pode ser executada por analistas de processos, administradores, mesmo profissionais de comunicação e marketing. Por isso a Flex desde 2016 alimenta uma iniciativa chamada de Language Lab, em que publicitários e redatores estudam que tipo de mensagens produz melhores efeitos de acordo com a situação e o perfil do cliente. As conclusões servem para construir chatbots.
Outro ponto fundamental é que os profissionais entendam do negócio em que pretendam atuar. Ou seja, saibam de que forma a solução que desenvolvem afeta o cliente, e que frustrações o atendimento via chatbot precisa resolver.
“Sinto falta de pessoas que conseguem orquestrar o tecnológico com o negócio e entregar uma experiência que de fato vale a pena para o usuário”, diz Folchito.
