O que é a IA conversacional?

A IA conversacional permite que seres humanos simulem conversas com máquinas. Usando a combinação de processamento de linguagem natural (PLN) e machine learning (ML), a IA conversacional usa dados para receber fala ou texto como entrada e produzir fala ou texto como saída – basicamente, para conversar com seu usuário. Chatbots, assistentes de IA virtuais e assistentes ativados por voz são exemplos de IA conversacional.

A IA conversacional pode parecer uma novidade, mas sua primeira iteração foi um chatbot desenvolvido por Joseph Weizenbaum nos meados dos anos 1960¹. ELIZA foi a primeira robô-psicoterapeuta do mundo. Ela usava PLN para se adequar aos padrões presentes nas entradas e produzir respostas. No nível básico, a IA conversacional funciona assim até hoje, usando o reconhecimento de padrões e a análise preditiva. A principal diferença: ELIZA estava limitada aos scripts programados no produto. Atualmente, o desenvolvimento de modelos de linguagem de grande escala (os LLM), os avanços em capacidade de computação, a disponibilidade de dados e o ML permitem que a IA conversacional “aprenda” continuamente usando uma grande quantidade de dados para responder a consultas. Como resultado, a IA conversacional pode ser usada de várias formas hoje em dia, desde assistentes virtuais até chatbots de atendimento ao cliente e sistemas de suporte automatizados.

A IA conversacional está ajudando a democratizar o acesso a informações, bens e serviços e a melhorar as experiências do cliente. Para que essa troca seja acessível a todos (sem que os usuários precisem ser programadores para receber respostas às consultas), é necessário poder conversar em uma linguagem natural. Do ponto de vista empresarial, a IA conversacional pode facilitar o trabalho de empregados e suavizar as curvas de aprendizado, melhorando, assim, a eficiência operacional.

A IA conversacional combina processamento de linguagem natural (PLN), algoritmos de machine learning (ML), reconhecimento de fala e sistemas de gerenciamento de diálogo.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural ajuda os computadores no processamento e comunicação em linguagem humana por meio de tokenização, marcação de classes gramaticais, reconhecimento de entidades nomeadas e análise de sentimentos. A base dessas técnicas é a linguística computacional, que usa análise de dados para decompor e analisar a linguagem e a fala. Uma análise lexical atribui valores de dados aos caracteres em uma consulta. A análise gramatical identifica e marca a ordem das palavras em uma consulta. Em seguida, a análise sintática identifica o significado de uma palavra por meio de seu valor sintático.

Por exemplo, na frase “I'm amazed at how light this laptop feels” (Estou espantado quão leve este laptop é), a análise sintática identificaria a palavra “light” (leve) como um adjetivo que descreve “this laptop” (este laptop). A análise semântica usa a saída sintática para determinar o significado de uma palavra no contexto e entender o sentimento ou a intenção de uma consulta.

Usando o exemplo anterior, embora a palavra “light” possa se referir a peso, cor ou falta de substância, o contexto sintático (e a combinação de palavras “amazed” e “feels”) sugere um sentimento positivo. A análise semântica interpreta a palavra “light” como uma forma de transmitir apreciação pela portabilidade do laptop e não como uma palavra com conotação negativa.

Isso possibilita que a IA conversacional seja conversacional.

Machine learning

O machine learning usa dados e algoritmos para imitar a capacidade humana de aprender. Os algoritmos de machine learning fazem uma previsão baseando-se em dados nos quais foram treinados, avaliam a qualidade da previsão fazendo comparação com alguns parâmetros predefinidos e atualizam ou otimizam o processo de decisão para melhorar as previsões futuras.

O treinamento de um modelo de machine learning pode ser realizado de três modos diferentes: supervisionado, semissupervisionado e não supervisionado. Machine learning supervisionado usa conjuntos de dados rotulados para treinar um algoritmo para fazer previsões. Os modelos de machine learning não supervisionados são treinados em dados que não são rotulados, o que permite que os algoritmos identifiquem padrões e agrupamentos de dados sem intervenção humana. Machine learning semissupervisionado é uma combinação de modelos supervisionado e não supervisionado, que aplica os aprendizados de conjuntos de dados rotulados menores nos conjuntos de dados não rotulados maiores.

Em mecanismos de recomendação de aplicações, assistentes virtuais e tecnologias de reconhecimento de fala, o machine learning trabalha em combinação com o PLN.

Reconhecimento de fala

O reconhecimento de fala, também conhecido como “speech-to-text”, é a capacidade de uma máquina de converter a linguagem falada em um texto escrito. O reconhecimento de fala depende de algoritmos de PLN e ML para entender a gramática, sintaxe, estrutura e composição de um sinal de áudio, enquanto as técnicas de ponderação de linguagem, rotulagem de locutores, treinamento acústico e filtragem de linguagem ofensiva servem para treinar o modelo.

A ponderação da linguagem classifica as palavras recorrentes e melhora a precisão do reconhecimento. O reconhecimento de fala também pode rotular diferentes participantes à medida que transcreve a fala: isso se chama a rotulagem de locutores. O treinamento acústico permite que o software de reconhecimento se adapte a diferentes qualidades de áudio, desde diferentes níveis acústicos do ambiente até vários atributos vocais. A filtragem de linguagem ofensiva pode ser usada para “limpar” as transcrições por meio de identificação de linguagem ofensiva. Isso é comumente usado em serviços de transcrição ou aplicações de digitação por voz.

Sistemas de gerenciamento de diálogo

Os sistemas de gerenciamento de diálogo interpretam e contextualizam conversas entre máquinas e usuários. Tanto em contextos de fala quanto de texto, os sistemas de gerenciamento de diálogo representam o conjunto de processos que uma máquina executará para “entender” e “comunicar-se” com um usuário humano. Por exemplo, um usuário consulta um chatbot que faz reservas de viagens para reservar um voo. O bot responde com um conjunto de perguntas relacionadas:

Usuário: Gostaria de reservar um voo.
Bot: Olá! Claro, posso ajudar. Qual é a cidade de origem?
Usuário: Montreal.
Bot: Saída do aeroporto YUL. Qual é o seu destino?
Usuário: Paris.
Bot: Ótimo! Partida de YUL e chegada em CDG.

Essa conversa é controlada por um sistema de gerenciamento de diálogo que usa mecanismos de feedback e aprendizado de políticas para gerar respostas contextuais e precisas. O sistema identifica a solicitação, segue a próxima etapa necessária e continua o diálogo de forma natural e conversacional. O gerenciamento eficaz do diálogo garante que a IA possa processar conversas multifacetadas e a troca de contexto.

A IA conversacional mudou a forma de interação significativa dos usuários com a tecnologia cotidiana e seus benefícios refletem sua importância:

• Melhoria na eficiência operacional: desde assistentes virtuais a aplicações de busca semântica, a IA conversacional ajuda os empregados a encontrar respostas rapidamente e automatizar tarefas para que possam se concentrar nas atividades mais complexas e criativas. Com menos tempo gasto em trabalhos minuciosos, que consomem muito tempo, a produtividade e a eficiência operacional disparam.
• Suporte ao cliente aprimorado: além de oferecer a disponibilidade de 24 horas por dia, 7 dias por semana, reduzir os tempos de espera e lidar de forma eficiente com uma ampla gama de consultas, a IA conversacional oferece respostas instantâneas e personalizadas, o que melhora o envolvimento e a satisfação do cliente. Ela consegue resolver problemas comuns de forma rápida e precisa, liberando agentes humanos para se dedicarem a tarefas mais complexas. O resultado é um sistema de suporte ao cliente mais eficaz e responsivo, que constrói relacionamentos mais fortes com os clientes e promove fidelidade a longo prazo.
• Escalabilidade aumentada: a IA conversacional tem efeito positivo na capacidade de uma organização de atender alto volume de interações com clientes, já que ela pode responder a vários usuários simultaneamente. A escalabilidade das interações também melhora a eficiência operacional graças a processos simplificados, tempos de resposta menores e custos operacionais reduzidos. Isso possibilita que a organização atenda mais clientes com menos recursos e aumente o nível de satisfação, já que os clientes podem solucionar problemas sem precisar esperar por um representante.

Por fim, a IA conversacional é importante porque é econômica. Pequenas e médias empresas se beneficiam da capacidade da IA ​​conversacional de processar alto volume de interações simultâneas, 24 horas por dia, pois isso reduz significativamente os custos da empresa relacionados a treinamento e salários.

A IA conversacional é uma aplicação específica de IA generativa. No entanto, elas podem ter objetivos diferentes, produzir saídas diferentes e ser treinadas de maneiras diferentes. A diferença é que a IA conversacional continua e mantém uma interação bidirecional usando previsão, enquanto a IA generativa produz conteúdo usando prompts como base.

Ao conversar com um usuário, a IA conversacional gera respostas por meio da análise da consulta, análise de uma base de conhecimento (uma base de conhecimento local específica para um negócio e recuperada por meio de geração aumentada de recuperação (RAG), ou de toda a Internet, no caso do ChatGPT) e reconhecimento de padrões.

A saída gerada por uma IA conversacional é uma previsão. Trata-se do mesmo princípio que permite que a IA generativa “crie” novos conteúdos. Isso permite que as IA conversacional e generativa produzam respostas contextualmente relevantes.

Saiba mais sobre IA generativa

Desde “E aí, Siri” a assistentes virtuais e chatbots em apps bancários, a IA conversacional é usada em todos os setores. Alguns dos casos de uso comuns são:

Atendimento e suporte ao cliente

A IA conversacional é geralmente usada em aplicações de atendimento e suporte ao cliente, principalmente em formato de chatbots que respondem a dúvidas comuns e executam algumas tarefas. Os chatbots podem responder a perguntas frequentes relacionadas a envio, cobrança, políticas de devolução e muito mais. Eles também podem fornecer suporte online como assistentes de compras, oferecendo recomendações personalizadas com base no histórico de pesquisa ou nas compras anteriores.

Saúde

Quanto usada no setor de saúde, a IA conversacional pode melhorar o envolvimento do paciente e remover a carga administrativa dos prestadores de serviços. A tecnologia de reconhecimento de fala é usada em alguns consultórios médicos para transcrever interações entre paciente e médico e ajudar a manter a documentação médica atualizada e completa. Assistentes virtuais também podem agendar consultas, fornecer informações médicas e oferecer lembretes de medicamentos.

Segurança e observabilidade

Assistentes virtuais são um componente cada vez mais requisitado em qualquer stack de tecnologia de segurança ou observabilidade. Com o uso de tecnologia de pesquisa, conexões com os bancos de conhecimento locais e análise de dados, os assistentes virtuais ajudam os usuários de TI a responder a uma variedade de perguntas específicas ligadas a um contexto, a acessar dados e o conhecimento especializado e automatizar determinadas tarefas.

Comércio eletrônico

A IA conversacional é amplamente utilizada no comércio eletrônico para fornecer assistência ao cliente a compradores online. Como um chatbot ou um assistente virtual, a IA conversacional complementa os representantes de atendimento ao cliente humanos, responde a perguntas frequentes e oferece recomendações personalizadas. A disponibilidade ininterrupta da IA ​​conversacional pode impactar positivamente a experiência do cliente e, consequentemente, impulsionar as vendas.

Educação e treinamento

Em um contexto educacional, a IA conversacional é usada para fornecer tutoria personalizada, responder a dúvidas dos alunos e facilitar experiências interativas de aprendizado. Ela oferece recursos adicionais aos alunos e serve de apoio para os educadores.

Embora os chatbots sejam uma forma de IA conversacional, eles são apenas uma aplicação da IA ​​conversacional. IA conversacional é um termo amplo que abrange uma variedade de aplicações de PLN e ML, por exemplo, assistentes de voz, tecnologias de conversão de texto em fala (TTS) e fala em texto (STT).

Os chatbots são treinados em algoritmos baseados em regras para processar tarefas específicas e fornecer respostas predefinidas. Devido a isso, eles são usados ​​para interações diretas e, às vezes, podem ter dificuldades em conversas complexas ou cheias de nuances.

Assistentes de voz são chatbots mais avançados que usam tecnologia de reconhecimento de fala para interagir com o usuário. A vantagem dos assistentes de voz é que eles podem ser usados “hands-free” para executar vários comandos em diversos contextos, enquanto os usuários cozinham, limpam, dirigem etc.

A capacidade do assistente de voz de entender e responder às interações do usuário é o resultado das tecnologias TTS e STT. Quando um assistente de voz ouve um comando (“E aí, Siri”), ele depende do STT para identificá-lo e entendê-lo. Para responder “Sim?”, ele deve usar o TTS, convertendo a resposta textual “aprendida” em uma resposta de voz.

Outras tecnologias também se integram à IA conversacional, como a análise de sentimentos. Pode ser necessário que um chatbot reconheça linguagem negativa para responder com empatia e fornecer atendimento ao cliente de forma eficaz.

O desenvolvimento e a implementação da IA conversacional começam com a identificação do contexto de necessidade e dos objetivos devem ser cumpridos. A partir dessas decisões, você pode criar fluxos de conversação eficazes, escolher a plataforma certa e estabelecer as métricas que quantificam o sucesso.

Soluções baseadas em nuvem oferecem às empresas a escalabilidade e a flexibilidade, sem a necessidade de ter uma ampla infraestrutura no local. Com as aplicações de IA conversacionais hospedadas em plataformas de nuvem, as empresas conseguem aproveitar as ferramentas potentes de IA que podem ser redimensionadas de acordo com as necessidades e implantadas com muito mais facilidade.

Projetar fluxos de conversação

Para projetar fluxos de conversação, mapeie as jornadas do usuário e use as perguntas mais frequentes (as FAQ). As FAQ são fundamentais para o desenvolvimento de uma ferramenta de IA conversacional e a jornada do usuário pode ajudar a informar quais prompts de diálogo devem ser priorizados durante o desenvolvimento. É fundamental começar aos poucos. Assim, você pode testar um caso de uso e ajustar o tom de saída (amigável, neutro etc.) para que seja adequado à sua marca e às suas necessidades.

Como escolher a plataforma certa

A escolha da plataforma de IA conversacional certa começa com objetivos claros. Trata-se de um chatbot de atendimento ao cliente, você precisa de recursos multilíngues ou está procurando recursos de automação? A partir desse ponto, você pode identificar as capacidades de várias plataformas e testar modelos pré-treinados para determinar se eles se adequam às necessidades.

Leve em consideração se a plataforma pode se integrar perfeitamente aos seus sistemas atuais e avalie as capacidades de envolvimento humano: quanto trabalho manual é necessário ou possível para fazer ajustes? A escolha da plataforma certa também dependerá das suas necessidades de personalização.

Como estabelecer métricas de sucesso

Após a implementação, será necessário estabelecer as métricas de sucesso orientadas por seus objetivos. Essas métricas de sucesso devem medir a satisfação do usuário, a precisão e a velocidade da resposta, bem como as taxas de conclusão da interação.

Garantia de segurança e privacidade dos dados

Garantir a privacidade e a segurança dos dados é crucial para desenvolvimento de uma IA conversacional eficaz. Se escolher uma plataforma que incorpora a privacidade de dados e as medidas de segurança e estabelece diretrizes de privacidade e segurança de dados no processo de implementação, as empresas podem atender aos padrões de conformidade e regulamentação. Isso é essencial para manter a confiança e evitar problemas legais.

Os desenvolvimentos em PLN e ML já produziram as aplicações de IA conversacional muito mais sofisticadas, no entanto, a tecnologia ainda enfrenta uma série de desafios:

• Um desafio significativo para a IA conversacional é compreender as entradas ambíguas ou pouco claras de usuários. Tom, sarcasmo, erros sintáticos, de digitação etc. podem confundir a IA e gerar respostas incorretas, imprecisas ou insatisfatórias.
• Processamento de diferentes sotaques e idiomas pode ser um desafio para o software de reconhecimento de voz e fala. A tecnologia deve ser treinada em dados muito variados e essa tarefa que exige muitos recursos.
• Outro desafio da IA ​​conversacional é assegurar a confiabilidade e a precisão. Para ajudar a evitar alucinações, as organizações devem implantar recursos para revisar e avaliar a qualidade de saídas de suas ferramentas de IA conversacional. Isso pode consumir muito tempo e recursos.

Além disso, as preocupações éticas relacionadas ao uso da IA ​​conversacional são um desafio importante. Assegurar respostas imparciais e manter a privacidade do usuário são essenciais no desenvolvimento de IA conversacional. Os desenvolvedores precisam abordar essas questões para criar sistemas justos e confiáveis.

À medida que o PLN, o ML e as tecnologias de busca se desenvolvem, a IA conversacional se tornará cada vez mais sofisticada, começando por uma melhor compreensão de entradas até uma melhor detecção de emoções e sentimentos. Os recursos de personalização da IA ​​conversacional serão aprimorados e, consequentemente, as experiências do usuário também.

A integração contínua de ferramentas de IA conversacional na IoT e em dispositivos inteligentes continuará melhorando as interações do cliente com as máquinas.

A Elastic usa IA generativa para melhorar o AI Assistant de linguagem natural que orienta os SRE e analistas de segurança desde o momento da detecção até a resolução. Usando a IA conversacional, o AI Assistant funciona como um copiloto que automatiza e simplifica processos, liberando engenheiros e analistas de tarefas triviais, para que eles possam se concentrar em problemas mais complexos.

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¹ chatbot ELIZA