O novo paradigma digital: futuro das aplicações conversacionais

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8:47 am - 02 de junho de 2017

Todos nós temos acompanhado o grande sucesso dos chatbots. Eles estão na internet, na mídia, por toda a parte. Mas por que tanto destaque?

Primeiro, porque eles são espetaculares para automatizar o atendimento receptivo. Há estudos que mostram que os chatbots são capazes de responder automaticamente até 80% das demandas de áreas de atendimento. Por outro lado, na maioria das vezes ainda são uma espécie de URA, exigindo que os consumidores naveguem em opções pré-determinadas usando botões ou keywords. Priorizar o tapping before typing tem sido a estratégia inicial das empresas para desenvolver estas aplicações, construídas em sua maioria sobre plataformas de mensagens de texto.

Mas essa forma de utilização dos chatbots é só o começo. Tende a se transformar muito nos próximos anos, sem que a maioria das pessoas tenha percebido o tamanho impacto que a evolução dos chatbots terá em suas vidas e seus negócios. Nos próximos cinco anos, a tecnologia vai evoluir para um conceito chamado de aplicações conversacionais, possíveis a partir da junção entre inteligência artificial, big data, mobile e evolução da mensageria – que nasceu com o ICQ e o SMS e foi evoluindo com os aplicativos de instant messages nos celulares, até que ultrapassasse as redes sociais em preferência e somasse 6 bilhões de usuários em todo o mundo.

A inteligência artificial, que nasceu na década de 1950 e deu saltos quânticos de qualidade a partir de 2011, está prestes a atingir a destreza humana em tarefas que envolvem linguagem natural (tradução multilíngue, compreensão de intenções em textos, reconhecimento e sintetização de voz). Isto faz com que seja possível reconhecer – em uma conversa do consumidor com o chatbot da sua empresa – o que ele está requisitando. O chatbot transforma o pedido em comandos de software que, após processados, formam uma resposta ao consumidor, também em linguagem natural.

Por exemplo, o consumidor manda uma mensagem para o chatbot da sua empresa dizendo que quer a segunda via da sua fatura. O chatbot responde “certo, aqui está a linha digitável”. O aplicativo de mensagem já realiza a autenticação e fornece os dados do consumidor para o chatbot, que localiza a conta no sistema da empresa e emite a segunda via da fatura, retornando o código de barras. Esse processo – que demorou muito menos de minuto numa aplicação conversacional – seria assim hoje, caso realizado no website ou app da empresa:

Digita o nome da empresa no Google, clica no link correspondente e chega ao site. “Que senha usei aqui?”. Clica em esqueci minha senha. Vai no e-mail, volta para a aplicação, digita a senha, não entra, digita de novo, entra no site, procura onde está a opção de 2a via, vai em serviços, procura o boleto, gera o boleto, tenta copiar a linha digitável, não dá porque é imagem, tem de tirar foto da tela com a aplicação de mobile banking, mas a câmera do celular não consegue focar… Ou seja, você vai demorar dez minutos, enquanto no chatbot a mesma aplicação demora alguns segundos.

Só que para desenvolver aplicações conversacionais, esta classe de software onde os chatbots estão incluídos, é importante entender alguns desafios, já solucionados pela tecnologia de mensageria: mapeamento dos fluxos de conversação, identificação das intenções dos consumidores, ativação de rotinas de processamento e formatação da resposta, que pode ser multimodal – por meio de interfaces de texto, voz ou visuais. Players de mensageria saem à frente por terem históricos de conversações que podem abranger décadas, pois eles podem ser utilizados para treinar os algoritmos de inteligência artificial para entender o que é uma intenção e quais são os parâmetros que qualificam esta intenção. A partir desse treinamento, a máquina é capaz de discernir conversas originadas por uma multiplicidade de pessoas e encontrar qual rotina irá processar a demanda – no exemplo, gerar a segunda via da fatura.

Um outro requisito importante das aplicações conversacionais é a integração aos sistemas de retaguarda, porque no momento em que se entendeu que a pessoa precisa da segunda via da fatura, qual sistema precisará ser conectado para resolver a demanda: um SAP? Geração de boletos? Gateway de pagamentos? Aplicação customizada? É preciso realizar as integrações para suportar cada intenção. E quanto mais se pode conversar com as aplicações, mais integrações serão necessárias. Por exemplo: “eu quero a segunda via da fatura e quero pagá-la com meu cartão de débito” – neste caso, a aplicação precisa estar integrada não só ao meu sistema de SAP, mas também ao gateway da operadora de cartões para fazer o pagamento.

No entanto, o avanço da tecnologia, e especificamente dos bots, não está restrito aos chatbots e ao atendimento receptivo. Existe uma outra classe de bots para o atendimento ativo que é muito funcional e eficiente, tanto para empresas quanto para o consumidor: os smarts agents.

Vamos pensar na seguinte situação: você não recebeu e esqueceu de pagar a fatura. Depois de quinze dias, o smart agent da operadora, desde que tenha permissão para conversar com você e a partir de informações do SAP, entra em contato no seu canal de mensagens preferido para lembrá-lo do pagamento, no momento mais apropriado, porque o agente, utilizando a plataforma de mensagens, conhece seu nome, suas preferências e entende quais são os momentos em que você está em casa, no trabalho, no trânsito.

A conversa com o smart agent, neste caso, seria algo como:

– Oi, fulano! Tudo bem? Eu sou o agente virtual da sua operadora celular e queria te lembrar de que a sua fatura no valor x está pendente. Você gostaria de realizar o pagamento agora?
– Sim.
– Como você gostaria de pagar?
– Com o meu cartão de débito.
– Já tenho ele registrado, por favor me passe o 4 últimos números.
– ****
– Obrigado! Sua fatura está paga. Segue o comprovante.

Isso só é possível porque a empresa aciona um agente para conversar com você com base nos conhecimentos que tem sobre você. E quanto mais dados armazenados – e aqui entra o big data -, mais oportunidades a companhia possui para criar agentes.

Conforme os agentes e chatbots criados pelas empresas crescerem em funcionalidades e começarem a abranger todas as funcionalidades dos apps e websites, menor será a necessidade de navegação e maior será a integração com outro tipo de bot que está no celular ou em outros dispositivos – na verdade, uma mistura de chatbot e agente: os Virtual Private Assistants (VPAs) ou Assistentes Virtuais Pessoais, que são a Siri, o Google Assistant, a Cortana e a Alexa. Esses VPAs passarão a conversar com os chatbots dos apps e dos sites para resolver os seus problemas, porque têm um conhecimento profundo sobre você. Retomando o vencimento da fatura, o processo será resolvido em instantes, porque você dirá ao VPA “paga minha fatura do celular” e ele responderá “ok, está paga”. Esse é o futuro das aplicações conversacionais.

*César S. Cesar é Chief Product & Marketing Officer da Zenvia

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