Chatbot: como treinar sua IA para atendimentos complexos

Chatbots impulsionados pela Inteligência Artificial Generativa (GenAI) estão revolucionando a maneira como as empresas interagem com seus clientes, oferecendo eficiência operacional e personalização em larga escala. Contudo, treinar uma Inteligência Artificial (IA) para lidar com situações complexas de atendimento ainda é um grande desafio, tendo em vista que a capacidade dessa tecnologia entender e resolver problemas difíceis pode ser a diferença entre um cliente satisfeito e uma experiência frustrante.

Segundo pesquisa da Capterra, consultoria de mercado on-line, 70% dos consumidores do país acreditam que o Serviço de Atendimento ao Consumidor (SAC) melhorou nos últimos anos. Com a integração e o avanço da IA nas organizações, as ferramentas de sistema de atendimento ao cliente e as plataformas de IA conversacional têm ajudado a impulsionar essa satisfação do cliente.

Os benefícios que essas ferramentas oferecem, como a disponibilidade 24/7, a ausência de restrições de idioma, a capacidade multicanal, e a manutenção do contexto de conversas anteriores são os diferenciais dessas ferramentas no atendimento ao cliente.

É possível observar também que a imagem inicial dos chatbots como meros economizadores de custos está mudando, já que as capacidades tecnológicas avançaram significativamente, permitindo uma experiência de usuário mais satisfatória, sobretudo com o aspecto mais humanizado das interações durante o atendimento. Isso porque, ao usar a GenAI, os chatbots podem entender o contexto e as nuances das conversas e, dessa maneira, começam a oferecer um suporte mais próximo ao humano, deixando de lado o perfil de ‘robótico’ para criar uma experiência mais envolvente e satisfatória.

Outra vantagem nesse tipo de atendimento é que a GenAI permite a automação de processos repetitivos, liberando os atendentes para focar em interações complexas e de mais valor, o que, em última análise, aumenta a eficiência e reduz custos operacionais. Além do mais, atualmente, já não é difícil encontrar empresas que deixam a ferramenta resolver 100% de algumas conversas ou reclamações não críticas.

No entanto, para que essas vantagens sejam colocadas em prática, as empresas devem considerar treinamentos especializados das ferramentas. Nesse sentido, a IA generativa pode ser combinada com fluxos de decisão clássicos e modelos determinísticos inovadores para aproveitar ao máximo cada tecnologia em soluções únicas.

É importante, portanto, equilibrar a eficiência dos chatbots com a necessidade de um toque humano para que a ferramenta tenha capacidade de reconhecer quando um cliente precisa de mais assistência e transferir a conversa para um atendente de forma suave e eficiente.

Nesse processo, há desafios que devem ser levados em conta. Dentre eles, está a gestão de dados, a personalização e a integração com sistemas legados utilizando APIs (‘Interface de programação de aplicações’, em português) robustas e soluções de middleware, a fim de garantir que os chatbots possam acessar e utilizar informações precisas e atualizadas.

À medida que avançamos na era digital, o uso dessas ferramentas de IA foi deixando de ser apenas uma ‘tendência’, para se tornar uma necessidade estratégica de qualquer negócio que busca otimizar o atendimento ao cliente. Nesse contexto, a expectativa é que, com o tempo, os chatbots fiquem ainda mais avançados, capazes de lidar com interações mais complexas, contudo, sempre com a supervisão humana, a fim de proporcionar experiências cada vez mais satisfatórias e eficientes a cada usuário, garantindo não só a sua satisfação, mas também a fidelização e o sucesso do seu negócio.

*Diego Martins é vice-presidente de Inteligência Artificial da Globant, empresa nativa digital focada em reinventar negócios por meio de soluções tecnológicas inovadoras.

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