*Por Alessandro Buonopane
Simular um ser humano na conversa com pessoas. Não há forma mais resumida de definir o que é um chatbot (ou assistente de atendimento) e como ele impacta a vida das pessoas há quase seis décadas. Com o impulso da Inteligência Artificial (IA), houve um expressivo aumento de eficiência, personalização e acessibilidade. E a tendência é vermos a criação de aplicações ainda maiores e superiores às atuais, a considerar o tamanho dos investimentos em andamento.
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Um levantamento apontou, por exemplo, que os investimentos em IA ficarão próximos aos US$ 200 bilhões até 2025 em todo o mundo. Indo um pouco mais além no futuro, há uma expectativa de gastos com chatbots de US$ 12 bilhões apenas em 2024, chegando a US$ 72 bilhões dentro de quatro anos. Seria uma ampliação grande dos investimentos, pois atualmente os investimentos em chatbots de IA giram na faixa entre US$ 25 mil e US$ 1,5 milhão anuais, e somente para automatizar e personalizar o atendimento ao cliente.
A ideia do chatbot se conecta com o “pai” da IA, Alan Turing, matemático inglês e teórico da era que vivemos hoje na tecnologia. A ideia de não ter que deslocar uma pessoa para atender a outra pessoa, do outro lado da linha e/ou da tela, é perseguido por empresas e negócios há muito tempo. Uma boa experiência do consumidor e do usuário (CX e UX, respectivamente) impacta sensivelmente as companhias, não importa qual seja a sua área de atuação ou o seu alcance.
Embarcados em IA, temos chatbots genéricos e muito conhecidos, como o ChatGPT e o Gemini, conhecidos pelos seus sistemas de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), assim como existem os Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs), mais especializados, baratos e que podem apresentar respostas mais apuradas. Em comum, a necessidade de treinamento e aprendizado desses assistentes virtuais, para que cada vez mais possam compreender, aprender e adaptar-se às necessidades dos utilizadores, o que melhora significativamente a sua utilidade e eficácia em contextos empresariais.
Assim, não é por acaso que 64% dos líderes de CX querem aumentar os investimentos específicos na evolução dos chatbots em 2025. Além dos modelos mais conhecidos e já mencionados, há aqueles menores, mas que fazem a diferença para quem os usa. Vou dar alguns exemplos. Já existe um assistente virtual que auxilia no entendimento dos pedidos de um cliente, com base em uma breve conversa, orientando rapidamente qual é o melhor restaurante para o prato desejado naquele dia, sem passar muito tempo no app de pedidos.
Para o setor de Seguros, é muito provável que, em pouco tempo, um chatbot de IA possa fazer o atendimento em tempo real, com a incorporação de fotos, vídeos e áudios na própria conversa do sinistro. É o chamado modelo multimodal, uma das tendências com esse tipo de assistente virtual. Existe ainda chatbots que nos ajudam a melhorar textos em outros idiomas, ou que permitem que funcionários resumam atividades diárias de forma automática, liberando-os para atividades mais importantes e criativas.
Uma outra tendência verificada por especialistas do mercado demonstra que a maneira com que as pessoas utilizam mecanismos de busca está mudando – e “graças” à IA. De acordo com um estudo indicou que, em dois anos, mecanismos como Google e Yahoo! vão perder um quarto da sua participação, tendo chatbots de IA em seus lugares.
Apenas no Brasil, a demanda pela produção de arquiteturas para chatbots mais do que dobrou nos últimos 12 meses, de 317 mil para 671 mil. Isto faz do país um dos que mais está lançando mão desse mecanismo para o aumento de eficiência, redução de custos e otimização dos resultados juntos aos clientes. Um dos setores que mais vem investindo nisso é o de varejo. Outro importante player é o bancário. Segundo dados da Febraban, 96% dos bancos possuem tecnologias de inteligência artificial e 54% dizem já usar a GenAI (IA Generativa). Tecnologias como robôs de conversação com IA ganham o adendo de outras, como a biometria facial, automação robótica de processos, IA e inteligência cognitiva.
Embora ainda exista quem seja resistente em falar com uma máquina e não com um humano, cada vez mais será difícil notar a diferença. Veremos mais e mais a evolução do Processamento de Linguagem Natural (PLN), com respostas mais naturais, fluídas e intuitivas, permitindo mais precisão, complexidade e personalização ao usuário. Ou seja, as interações caminham para se tornarem mais humanas, sobretudo pela capacidade de rápido aprendizado. E tudo isso em tempo integral, sete dias por semana, 24 horas por dia.
Todos os dados e informações gerados dessas interações com chatbots de IA servirão tanto para melhorar produtos e serviços, como o próprio atendimento ao cliente – a importante análise de sentimento é um aspecto central aqui, para identificar problemas e atuar em melhorias. A participação do elemento humano em assistentes virtuais, desta forma, seria apenas em casos particulares e excepcionais.
Mesmo com tanto potencial, o uso da IA em chatbots não deve ser vista como a solução de todo e qualquer problema. Como já se sabe, a IA de maneira geral não é imune a erros. Há preocupações consideráveis em torno da ética, transparência e segurança no manuseio de dados, assim como pela responsabilização diante de respostas erradas fornecidas por um chatbot de IA – um caso recente no Canadá reforçou que o tema é bastante sério.
Como toda evolução tecnológica, ajustes se fazem e se farão necessários. A ampliação dos chatbots de IA, que são altamente escaláveis e podem trabalhar com um alto volume de conversas simultâneas, é uma realidade que a procura por mais desempenho e menos custos impôs, principalmente em um mundo pós-pandêmico. Há quem diga que, em um futuro não muito distante, trataremos assistentes virtuais como mentores e confidentes. Será? Está resposta eu ainda não tenho, mas o cenário é animador.
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