Por que chatbots eficazes devem conhecer gestão do conhecimento e KCS

Chatbots não são um fim em si mesmos. Eles são usados para atingir um objetivo, que é, invariavelmente, estar em contato com usuários ou clientes para informar, ajudar a resolver problemas ou coletar dados.

A observação é de Juliano Statdlober, CTO da Qualitor, empresa especializada em tecnologia para gestão de atendimento, e um dos diretores da Intelichat, spin off dedicada a uma plataforma que permite criar chatbots personalizados sem necessidade de conhecimento em programação.

O especialista destaca que, para fazer suas tarefas, os chatbots devem ser devidamente treinados. “Em outras palavras, podemos dizer que, sem conhecimento, um chatbot não fará absolutamente nada”, afirma.

Segundo Statdlober, a abordagem de requer passar por conceitos de Gestão do Conhecimento (Knowledge Management – KM), como as áreas de conhecimento tácito e explícito.

Tácito é tudo o que não está documentado formalmente, enquanto o conhecimento explícito, ao contrário, é tudo que é formalmente documentado, armazenado, escrito, gravado – na verdade, está em outro lugar além da cabeça das pessoas.

O diretor destaca, ainda, que outro conceito importante sobre GC é o processo de conversão de conhecimento, o que significa transformar o que é tácito em explícito.

“Com isso em mente, é plausível afirmar que o treinamento de chatbots pode ser visto como transferência de conhecimento, já que, em certa medida, os bots precisam aprender conceitos e informações que pertencem a pessoas ou a organizações. Esse aprendizado é obtido usando-se conhecimento explícito, seja para compreender enunciados ou para dar respostas e informações apropriadas”, explica o executivo.

Um dos objetivos da GC é identificar, coletar, organizar e disseminar adequadamente o conhecimento dentro de uma empresa, e isso é útil para o treinamento de chatbots, porque as organizações precisarão saber quais recursos terão para transferir para seus bots. Esta identificação é conhecida como mapeamento de conhecimento.

“Quando os chatbots são treinados e implantados, isso é apenas parte do cenário. Isso requer um acompanhamento constante para rever interações com os usuários e atualizar o conteúdo, com um novo ciclo de formação – inserção de novas questões, novos conjuntos de informações, novas regras etc”, destaca Statdlober.

Para manter o conhecimento explícito atualizado é que entra em cena o Knowledge Centered Service (KCS), metodologia baseada em práticas que foi criada por uma aliança sem fins lucrativos de organizações de serviço e suporte, chamada Consortium for Service Innovation.

Os preceitos fundamentais da KCS são criação de conteúdo de conhecimento como subproduto da solução dos requisitos, a evolução do conteúdo com base em demanda e uso, o desenvolvimento da base de conhecimento resultante da experiência coletiva e de colaboração e reconhecimento pela aprendizagem, colaboração, compartilhamento e aperfeiçoamento.

Alguns conceitos de KCS podem ser muito úteis para o treinamento de chatbots. Por exemplo: na interação de usuários com chatbots, a situação indesejável é quando uma pessoa faz uma pergunta e o bot não é capaz de responder – e se isso acontecer, é porque o bot não foi treinado adequadamente.

É recomendável haver um processo para atualizar o treinamento do robô quando isto ocorre, aplicando o preceito de KCS de “evolução do conteúdo baseado na demanda e uso”, ou, em outras palavras, atualizar o treinamento do robô quando ele não puder responder.

Como?

Algumas plataformas de chatbots suportam hand-off humano. Nestes casos, a dica é aproveitar esta oportunidade para atualizar o treinamento quando os seres humanos são escalados para dialogar com os usuários, promovendo a atualização de conhecimento sob demanda.

Outro exemplo da aplicação de KCS é o desenvolvimento da base de conhecimento resultante da experiência coletiva e colaboração.

“A conclusão é que, ao treinar chatbots, diversas premissas precisam ser levadas em consideração. Por exemplo: quem na organização é designado para fazer isso? Essa pessoa tem o conhecimento de todas as áreas necessárias? Por que não colaborar na criação de conhecimento e mantê-lo cíclico?”, ressalta Statdlober. “Pensar nisso não é só pensar KCS e KM: é pensar na evolução efetiva de chatbots eficazes”, finaliza.