03/28/2019
By
MJV Team

Ensaio sobre a Taxonomia de Chatbots

Os chatbots são uma forte tendência no mercado para corporações de todos os setores. E têm se consolidado também por não precisar necessariamente de profissionais de TI envolvidos para se tornarem realidade. Por isso, a MJV trouxe uma série de blog posts com o que você precisa saber para desenvolver um bot na sua empresa.

Mas você está realmente preparado para entrar no mundo dos bots? Já conhece todos os conceitos utilizados quando o assunto são os robôs conversacionais? Ou se perde no meio de tantos termos e tem vontade de dar a resposta default dos chatbots “infelizmente ainda não estou preparado para falar sobre isso”?

Se a última resposta foi positiva, não se preocupe. Continuando a nossa série, vamos falar sobre a taxonomia dos chatbots. Separamos algumas expressões mais importantes da área para você sair falando chatbotês fluentemente ao final dessas linhas. Acompanhe

Primeiros passos

Chatbot

São interfaces conversacionais, ou seja, sistemas programados para interagir e responder mensagens de seres humanos automaticamente. Podem ser integrados à diversas mídias e canais, acionados por voz ou texto.

Entidades

É sobre o que a intenção se refere, ou seja, são os parâmetros importantes para as ações que o usuário quer executar. As entidades completam o sentido das intenções. No contexto dos chatbots, geralmente as entidades são caracterizadas por substantivos, adjetivos, serviços e produtos que fazem parte do negócio do cliente.
Exemplo: Na frase “Quero baixar um ebook”, a entidade seria a palavra “ebook”.

Intenções

É o que o usuário quer dizer com a mensagem que enviou para o bot, a ideia principal de uma frase. É através das intenções que conseguimos entender as ações que o cliente deseja executar. No contexto dos chatbots, as intenções são caracterizadas por verbos.

Exemplo: Na frase “Quero baixar um ebook”, a intenção seria a palavra “baixar”.

Persona

É a personalidade do bot. Aqui entram diversos fatores, como que tipo de linguagem ele vai utilizar; se vai ser mais formal ou mais descontraído; se fará piadas, usará memes e emojis; quais assuntos ele estará apto para responder; se será um bot jovem; qual será o gênero etc. O ideal é casar a brand persona da empresa com a persona do chatbot.

Avatar

É a imagem do chatbot. Não necessariamente ele precisa ter um avatar. Mas, caso opte por ter, este precisa estar alinhado com a persona do bot, com a brand persona e com a persona do cliente. Dependendo do perfil, é possível pensar numa pessoa, num robô ou até mesmo num animal como avatar.

É importante lembrar que o avatar do chatbot não é o mesmo que o mascote da empresa.

NLP ou PLN

A sigla em inglês para “Neuro-linguistic programming” (NLP) quer dizer Processamento de Linguagem Natural (PLN). Essa é uma subárea da inteligência artificial que estuda a capacidade e as limitações de uma máquina em entender a linguagem do homem. O objetivo do PLN é dar à máquina subsídios para que ela tenha a capacidade de entender e compor textos. Ou seja, é o que possibilita a interação entre humanos e máquinas.

Plataforma

É a ferramenta para criação da interface do seu chatbot. Atualmente temos muitas opções disponíveis no mercado e a maioria é gratuita (cobra somente por um upgrade do serviço, se você achar que existe necessidade) e muito simples de usar (até para leigos, se for No Code – e já falamos sobre isso aqui!).

Canal

Onde o chatbot da empresa vai ficar. Você pode definir um canal ou vários, como Facebook Messenger, Whatsapp, Telegram, site da companhia etc. É importante que a escolha de qual ou quais canais o bot irá atuar também esteja alinhada com a persona do bot, com a brand persona e com a persona do cliente.

Conceitos ligados à Inteligência Artificial

Inteligência Artificial

Permite que as máquinas aprendam através de experiências. Essa área da computação utiliza métodos e dispositivos computacionais para fazer com que a máquina “aprenda” a usar a capacidade racional do ser humano.

Modelo de IA

Com base nas intenções e nas entidades constrói-se um modelo de IA, que é a representação de uma realidade. No caso do PLN, o Modelo de IA é um desenho conceitual do que se acredita que os usuários vão querer conversar com o robô.

Motor de IA

O Motor de IA é a solução técnica que se utiliza do Modelo de IA e de exemplos classificados manualmente para compreender e fazer a classificação de novas mensagens de forma automática. Com isso, o Motor de IA consegue classificar de forma automatizada novas mensagens dos usuários e entender a intenção a que se refere com um determinado grau de confiança. Exemplos de Motores de IA: Watson, da IBM; Luis, da Microsoft; Dialogflow, do Google; WIIT.ai, do Facebook.

Classificação

Quando o Motor de IA recebe uma nova mensagem de um usuário, ele compara com o Modelo de IA que ele possui (com todas as intenções e entidades) e consegue reconhecer a intenção a qual aquela mensagem se refere, com um nível de Confiança.

Confiança

Probabilidade dada pelo Motor de IA para que uma mensagem seja classificada de acordo com determinada intenção. Cada mensagem pode ter porcentagens diferentes de confiança de acordo com a intenção classificada manualmente. Quem define qual será a resposta correta é a aplicação que está usando o Motor de AI.

Extração de Entidades

Além de fazer a classificação das intenções, o Motor de IA também faz a extração das entidades. Ou seja, ele identifica na mensagem que existe uma determinada entidade.

Machine Learning

É um método de análise de dados e padrões que automatiza a construção de modelos aperfeiçoados.

Conceitos Gerais

API

A sigla vem do termo em inglês “Application Programming Interface”, que, em português, quer dizer Interface de Programação de Aplicativos. Uma API consiste em um conjunto de instruções, rotinas e padrões de programação utilizado para que se possa acessar um aplicativo de software ou plataforma baseada na internet.

Integrações

Para que o bot consiga trabalhar além das árvores de decisões algumas integrações podem ser feitas para melhorar a experiência do usuário e/ou serviço. Nesse ponto decidimos se teremos integrações com algum provedor de NLP, banco de dados, CRM, OCR etc. As integrações são diversas, e através delas tornaremos o bot mais atrativo e inteligente.

Resposta fall back

É a resposta padrão que um bot dá quando não entende ou ainda não está preparado para responder uma interação do usuário. Também pode ser configurada para outras situações, como comentários inadequados ou assuntos que a companhia não quer que o chatbot fale ou divulgue.

Transbordo humano

O transbordo humano ocorre quando o chatbot passa o atendimento para um humano, que esteja online no chat ou que responda posteriormente, para que ele resolva questões que o bot não está habilitado para resolver. Exemplos práticos seriam fornecer um orçamento, fechar um contrato, contratar um evento ou responder perguntas muito específicas, como o status de uma determinada apólice.

Fluência na língua dos bots

Em qualquer setor – principalmente os mais técnicos e relacionados com a TI – é normal que exista uma lógica e uma linguagem próprias. E é natural que, em um primeiro contato, esses termos pareçam confusos. Mas quanto mais imergimos na área, mais a comunicação se torna um processo orgânico.
Como os bots estão se tornando cada vez mais populares e presentes nas corporações, é natural que novas funções e conceitos surjam a todo momento. Se você sentiu falta de algum que não listamos aqui, deixe seu comentário!

Para entender melhor como um chatbot pode ajudar a sua empresa, conheça nossa série de conteúdos sobre chatbots. Comece pelo ebook “O que é Chatbot?” e comece a se aprofundar no assunto!

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