A superioridade dos assistentes virtuais de IA sobre os chatbots é inegável. A principal diferença entre essas duas soluções é a tecnologia utilizada; os primeiros usam IA e métodos estatísticos, enquanto os segundos são baseados em palavras-chave.
Os chatbots são baseados em regras, o que significa que eles “varrem” as mensagens em busca de palavras-chave específicas, a fim de fornecer uma resposta. Se falharem, eles recuam e entram em um loop infinito de solicitações de reformulação ou transferem o usuário para um representante de suporte ao cliente.
Os assistentes virtuais de IA, por outro lado, usam aprendizado de máquina e aprendizado supervisionado para entender o significado de uma frase. Eles podem ser treinados rapidamente para compreender o que o usuário deseja, usando alguns exemplos fornecidos pela empresa. Assim, eles podem entender com precisão frases com palavras desconhecidas e erros de digitação, proporcionando uma experiência elevada para os usuários finais.
Por exemplo, a empresa treina o assistente virtual de IA com alguns exemplos de perguntas sobre o horário comercial: Quando você está aberto? Que horas posso vir? Se um usuário perguntar “A que horas devo passar?”, um chatbot retornará enquanto um assistente virtual de IA entenderá o significado e fornecerá a resposta apropriada.
Assim como os humanos iriam trabalhar, mas mais rápido.
No entanto, nem todos os assistentes virtuais de IA são igualmente inteligentes e capazes de melhorias. Muitos usam aprendizado supervisionado, mas muito poucos usam aprendizado não supervisionado, também conhecido como autoaprendizagem. E aqui está o futuro da IA conversacional.
A IA de autoaprendizagem é composta por algoritmos de aprendizagem profunda capazes de melhorar automaticamente um assistente virtual de IA, analisando grandes quantidades de dados e detectando padrões. Os assistentes virtuais de IA equipados com esse recurso podem ser muito mais do que um assistente de suporte ao cliente. Um dos maiores desafios empresariais é entender o que seu mercado precisa e espera. A falta desse conhecimento pode criar uma lacuna e, consequentemente, mau atendimento e experiência ao cliente.
Com a autoaprendizagem, você pode preencher a lacuna entre as necessidades do cliente e as ofertas de negócios.
Digamos que você implantou um assistente virtual de IA para lidar com um conjunto específico de tarefas.
Como você sabe que seus usuários não estão fazendo perguntas para as quais seu assistente virtual de IA não foi treinado, deixando de entender? E se você sabe que o conhecimento do seu assistente virtual de IA é limitado, como selecionar as tarefas apropriadas para “ensiná-lo” e aprimorá-lo?
Com a autoaprendizagem, as empresas estão entrando em uma nova era de automação e podem ver o verdadeiro potencial da IA conversacional.
Como a Moveo funciona
Usamos algoritmos de aprendizado de máquina que fazem uso de Large Language Models (LLM). O que isso significa é que nossos algoritmos “navegam” por milhares de registros de bate-papo para usuários finais, a fim de identificar novas maneiras de melhorar a compreensão do assistente virtual de IA sobre como as pessoas pensam e se comunicam.
Utilizamos aprendizado supervisionado, durante a criação do assistente virtual de IA. Nossos usuários criam algumas categorias (intenções) e exemplos com as perguntas mais urgentes de seus clientes. No caso abaixo, se um cliente perguntar “como posso entrar em contato com você?”, o assistente virtual de IA entenderá o que o usuário deseja e fornecerá os dados de contato da empresa. Bem direto.
No entanto, o que nos torna únicos são nossas capacidades de autoaprendizagem.
Usamos o aprendizado não supervisionado para melhorar o desempenho do assistente virtual de IA e nos manter atualizados com as necessidades em constante mudança do cliente. A autoaprendizagem é executada em segundo plano, reunindo todas as perguntas e, dependendo de sua natureza, pode sugerir novos exemplos para intenções existentes (novas maneiras pelas quais os clientes se expressam) ou intenções totalmente novas (categorias de perguntas).
Por exemplo, digamos que você é uma Instituição Financeira e sabe que seus clientes costumam entrar em contato com você para perguntar onde fica o caixa eletrônico mais próximo. Como resultado, você cria uma categoria de intenção denominada “nearest_atm”.
O Auto AI reunirá todas as perguntas dos clientes e as agrupará em grupos. Como resultado:
1.Você pode acabar com novos exemplos de como os clientes comunicam sua necessidade de encontrar um caixa eletrônico, por exemplo. “fechar caixas eletrônicos”. Isso permitirá que seu assistente virtual de IA entenda melhor como seus clientes se expressam, evitando recuos e esclarecimentos. Melhor compreensão, serviço mais rápido.
2.Você pode acabar com necessidades totalmente novas, como “Quero obter um novo cartão visa”, adicionando assim uma nova categoria de pergunta (intenção) chamada “get_new_credit_card”. Isso melhorará sua compreensão das expectativas do cliente e, portanto, de seus serviços. Melhor compreensão, maior satisfação do cliente.
Caso de Uso
Como os consulados gregos do Reino Unido e Nova York se adaptaram às questões do Covid-19.
Nossa parceria com os consulados gregos no Reino Unido e em NY começou antes do início da pandemia de Covid-19 e, durante esse período, a maioria das consultas dos usuários girava em torno de passaportes. No entanto, quando a pandemia começou, uma enxurrada de mensagens começou com perguntas sobre vacinação, certificados e requisitos de entrada na Grécia.
A autoaprendizagem cuidou de tudo, pois em poucas semanas agrupou todas as perguntas e criou novas categorias de intenção em relação à pandemia, como “vacinas_aceitas” e “requisitos_de_entrada_grecia”. Bastava aos Consulados aceitar as sugestões e responder às perguntas.
Nossa abordagem Atendente sempre no loop
Acreditamos que a melhor experiência do cliente é alcançada por meio de um ciclo de feedback contínuo envolvendo inteligência humana e artificial. Em toda a nossa plataforma, o “toque humano” é imperativo, desde a criação do assistente virtual AI, até a aceitação das recomendações do Auto AI e o fornecimento de respostas para todas as novas categorias de intenções. A IA não é um substituto para os humanos, mas sim um complemento, a fim de criar experiências marcantes.
