A conversational AI, também conhecida como IA de conversação, é um dos tipos de inteligência artificial mais utilizados no meio corporativo. Para ter uma ideia, o ChatGPT, principal referência de IA aberta para o público, alcançou a marca de 2,86 bilhões visitas, somente em abril de 2024. Ao fornecer uma experiência bastante funcional e, cada vez mais “humanizada”, é uma maneira prática de elevar o nível da conversa com os seus clientes.
Segundo o relatório CX Trends 2024 da Zendesk, 68% dos consumidores usam e até preferem resolver dúvidas com chatbots e assistentes virtuais. Esses são dois exemplos de IA de conversação que já foram amplamente difundidos, outros incluem revisores ortográficos, preenchimento automático e ferramentas de acessibilidade.
Neste post, além de apresentar outras aplicações práticas de conversational AI, explicaremos o que é essa tecnologia, qual a diferença entre ela e outras IAs e, o mais importante, quais os benefícios de investir nesse tipo de ferramenta.
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O que é a conversational AI?
A conversational AI é uma tecnologia capaz de reconhecer, transformar e interagir com os humanos usando o processamento da linguagem natural. Dessa forma, consegue estabelecer conversas e emular a nossa fala em tempo real. Para isso, a ferramenta usa algoritmos específicos para identificar padrões de áudio em diferentes idiomas.
Se você usa redes sociais como o TikTok e o Instagram, certamente já encontrou exemplos da IA de conversação. Essas plataformas a utilizam para “ler” as legendas das publicações em vozes diferentes. Assim, é possível encontrar posts de vários criadores com a mesma reprodução de fala.
Porém, a principal aplicação do recurso é a interação entre computadores e humanos, com base na linguagem natural falada.
Como funciona a IA de conversação?
A IA de conversação funciona com algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN)e machine learning. Assim, consegue captar, interpretar e processar a fala do ser humano. E mais, combinado com IA generativa poder reproduzir a conversa e criar respostas próprias.
Lembrando que IA generativa é um modelo de inteligência artificial capaz de processar informações, aprender conceitos e gerar novos conteúdos com base no conhecimento que adquiriu,
Simultaneamente, o machine learning permite que a inteligência artificial de conversação aprenda e otimize sua capacidade de emular a fala. Basicamente, cada interação executada serve como um módulo de treinamento, aperfeiçoando a habilidade de conversar como uma pessoa real.
É por esse motivo que não é sempre que a máquina é bem-sucedida, principalmente em períodos de teste ou logo após o lançamento. Mesmo quando coleta e processa dados automaticamente com auxílio do algoritmo, a amostragem prática é pequena.
Porém, vale mencionar que o aprimoramento da construção das IAs também está avançando. Assim, a tendência é que as novas IAs conversacionais consigam simular a voz e estabelecer interações extremamente convincentes desde a sua criação.
Um estudo da Ilumeo apontou que 90% dos brasileiros já usaram assistentes virtuais acionados por voz ao menos uma vez. Esse é um exemplo de recurso que será explorado pelas empresas para se aproximar dos clientes —até 2030, a projeção é que o mercado de conversational AI alcance o valor de US$ 826,70 bilhões.
Qual a diferença da IA de conversação para outros tipos?
A principal diferença da conversational AI para outros tipos de inteligência artificial é o foco na reprodução da fala. É claro, a tecnologia apresenta linhas de código para emular o raciocínio, porém, o seu maior objetivo é iniciar e manter uma conversa.
Por outro lado, a IA generativa é voltada para emular a lógica humana, e criar diferentes tipos de conteúdo ou mesmo automatizar tarefas repetitivas, como preenchimento de formulários, análise de documentos e envio de notificações, entre outras.
Também vale destacar que, muitas vezes, há uma combinação de características conversacionais e generativas. Essa prática faz parte da técnica para elevar a qualidade das conversas geradas por computador.
Os chatbots são exemplos de IA de conversação. No entanto, as duas tecnologias são ligeiramente distintas. Os bots apresentam uma habilidade de fala limitada, com base na sua programação. Enquanto isso, a IA conversacional é bem mais habilidosa e expansiva.
Os exemplos de IA de conversação mais usados na prática são:
- chatbots;
- assistentes virtuais ativados por voz;
- ferramenta text-to-speech;
- transcrição e reconhecimento de fala;
- tradução e criação de legendas em tempo real.
Benefícios da IA de conversação
Com todos esses conceitos e algoritmos, é possível compreender a teoria por trás da conversational AI. No entanto, a abordagem técnica levanta uma questão relevante: “o que meu negócio ganha com isso?”.
Se essa dúvida passou pela sua cabeça ou deseja simplesmente saber mais sobre a aplicação da ferramenta, confira 7 benefícios da IA de conversação para empresas:
- melhora a experiência do cliente;
- oferece suporte 24/7;
- personaliza o atendimento;
- automatiza tarefas recorrentes;
- facilita a pesquisa de feedback;
- reduz custos operacionais;
- permite integração com a nuvem.
1. Melhora a experiência do cliente
A inteligência artificial consegue entender a dúvida do consumidor e fornecer uma resposta direta e objetiva, tudo em tempo real. Como a maioria dessas perguntas tende a ser simples, a agilidade para obter o esclarecimento e ouvir explicação falada, em vez de ter que ler, a experiência dos clientes tem muito a ganhar.
2. Oferece suporte 24/7
Segundo o relatório CX Trends 2023, 72% dos consumidores buscam atendimento imediato, e 60% apontam a qualidade do suporte como um fator determinante para a tomada de decisões na hora da compra.
Nesse contexto, o perfil do do consumidor moderno está cada vez mais exigente e apressado. Quando surge uma dúvida, ele espera obter uma resposta na hora, não importa se são três horas da manhã ou da tarde.
Assim, outro grande benefício de usar conversational AI para oferecer suporte ao cliente é a chance de disponibilizar o serviço 24 horas por dia, sete dias por semana.
3. Personalizar o atendimento
À medida que se comunica e gera engajamento com os usuários, a IA de conversação coleta automaticamente dados comportamentais e alimenta indicadores específicos, como número de solicitações atendidas, problemas mais frequentes e taxa de resolução.
Com isso, é possível obter insights valiosos sobre as expectativas e dores do seu público-alvo, inclusive quais são os motivos mais comuns para abrir chamados e quais soluções são mais eficazes. Essas informações ajudam a criar atendimentos mais personalizados e campanhas feitas sob medida para cada indivíduo.
4. Automatiza tarefas recorrentes
A IA de conversação, assim como a generativa, consegue automatizar tarefas recorrentes e, assim, aumentar a produtividade das equipes que contam com o recurso.
O principal exemplo disso são os bots e assistentes virtuais que interagem com o público no início das solicitações de suporte. Geralmente, nessa etapa, a IA ajuda a coletar dados para identificar o usuário e levantar o histórico de conversas.
Assim, quando é necessário iniciar o atendimento com agentes humanos, todos os dados relevantes já foram compartilhados. Dessa forma, o cliente não precisa ficar repetindo informações já comunicadas, o que ajuda a controlar a frustração e a deixá-lo mais tranquilo.
5. Facilita a pesquisa de feedback
Obter o feedback dos clientes é essencial para alcançar a excelência na experiência de compra. Nesse contexto, a conversational AI aumenta a praticidade para solicitar essas informações, integrando a pesquisa ao processo de conclusão do suporte.
6. Reduz custos operacionais
A implementação de uma IA de conversação exige um bom investimento, tanto na contratação da ferramenta quanto em profissionais e gestores de TI especializados na configuração e integração dos assistentes virtuais.
Contudo, comparando com o custo de montar uma equipe de agentes para funcionar 24 horas ou mesmo com o valor gasto para manter cada interação entre consumidores e atendentes humanos, fica claro que tudo isso vale a pena.
Sem mencionar que há um ganho de produtividade, controle de riscos, redução de falhas e benefícios que afetam todos os membros do time. Assim, a diminuição dos custos operacionais é extremamente relevante, muito além do que é visível.
7. Permite integração com a nuvem
Além de viver na era da inteligência artificial, você pode contemplar como serviços em nuvem facilitam muitos aspectos da operação empresarial. E a boa notícia é que essas duas tecnologias se complementam.
Ao integrar a IA de conversação na nuvem, é possível acessar bancos de dados e impulsionar o aperfeiçoamento da ferramenta. Simultaneamente, os assistentes virtuais analisam e compartilham automaticamente as informações coletadas em seus indicadores
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