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Chatbots inteligentes: é possível reconhecer sentimentos?

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Escrito por Geraldo Guazzelli

Se você gosta de se manter atualizado sobre o mundo da tecnologia deve ter se animado com as notícias recentes sobre inteligência em sistemas de comunicação e atendimento. Estamos nos referindo ao chabot inteligente.

Em dezembro de 2017 a AWS apresentou um de seus serviços mais inovadores e que promete revolucionar o uso de chabots no meio corporativo: o Amazon Comprehend. Por meio da interpretação de tópicos o serviço é capaz de interpretar sentimentos em blocos de texto.

A ferramenta será fundamental na aplicação de conversas avançadas e poderá contribuir de forma significa no design dos chabots, tornando-os mais eficientes e bem-sucedidos em sua capacidade de encontrar soluções para os usuários. Este é um grande passo para as tecnologias de conversação.

Mas será que, de fato, os chabots poderão reconhecer sentimentos? Continue a leitura do conteúdo para saber mais sobre o assunto!

As limitações que impedem que chabots forneçam atendimento humanizado

Os chatbots dos dias atuais são comumente utilizados no atendimento, prestando serviços básicos de solução de problemas e auxiliando usuários a tirar dúvidas sobre serviços e produtos. Se você já se comunicou com o SAC de alguma empresa por meio do serviço de chat, há uma grande possibilidade de ter sido atendido por um chatbot inteligente.

No entanto, esses sistemas se esforçam bastante para entender os textos dos consumidores, o que demonstra que ainda não contam com recursos suficientes para garantir fluidez e naturalidade em uma conversa e, infelizmente, isso afeta o índice de fidelização à marca e os resultados de vendas.

O fato é que um atendimento humanizado — que é o que os desenvolvedores de chatbots buscam — exige o entendimento a respeito do que a pessoa está sentindo no ato da conversação. Afinal, frustração, raiva e infelicidade são apenas alguns dos fatores que podem afetar seu poder de decisão e, é claro, sua satisfação a respeito da marca.

A evolução dos chatbots e como o Sentiment Analysis se aplica a eles

De forma sintetizada, Sentiment Analysis é a tecnologia que automatiza o processo de extração programática dos tópicos de textos e a emoção — de quem está escrevendo — em relação a esses tópicos.

Por mais que pareça novidade para muitas pessoas, a prática é amplamente aplicada em estratégias de marketing para preparar e ajustar táticas de comunicação.

Dito isso, é importante contextualizarmos a finalidade dos chatbots. Pois bem, esses sistemas são destinados a automatizar e agilizar os processos de comunicação entre empresas e seus consumidores, oferecendo respostas rápidas e otimizando a experiência do cliente por meio de uma interface simples, amigável e conversacional.

Como já foi dito, o uso mais comum dos chatbots atualmente é nas áreas de primeiro nível de suporte ao cliente nas organizações. Porém, essas tecnologias têm evoluído com o decorrer dos anos e o objetivo do Customer Support é ir além da ajuda que eles são capazes de proporcionar aos usuários.

Afinal, essas ferramentas são valiosas fontes de dados sobre serviços e produtos, já que conseguem registrar e classificar o que os clientes gostam e o que os frustra a respeito do negócio.

Por isso, atingir níveis superiores de entendimento sobre as necessidades do consumidor não é um mero capricho, mas sim um grande avanço que desenvolvedores do mundo inteiro estão investindo para alcançar.

A ideia é que o chatbot inteligente a nível “conversacional” seja capaz de se comunicar com os usuários sem que eles tenham consciência de que estão conversando com uma máquina, pois dessa forma se abrirão e compartilharão suas emoções com mais facilidade nas mensagens.

As informações coletadas servirão como base para que as equipes de atendimento — treinadas e bem organizadas — realizem o Sentiment Analysis nas mensagens recebidas e não apenas coletem um feedback mais preciso dos usuários, como também normalizem e agreguem valor à capacidade de comunicação dos chatbots.

A possibilidade de um chatbot inteligente reconhecer sentimentos

O mundo digital é fundamentado em algorítimos que analisam informações e cruzam dados em grande volume e velocidade, determinando padrões, correto?

De forma bastante simplificada, é assim que recebemos anúncios segmentados de acordo com nosso perfil de consumo quando acessamos as redes sociais e é assim que funciona a “mente” de um chatbot inteligente.

Dado o contexto, as inovações nos sistemas de conversação estão estudando formas dos chatbots reconhecerem padrões na forma como as pessoas escrevem os textos e em quais palavras escolhem. Chamamos isso de “computação afetiva”.

O foco inicial dos projetos está em reconhecer emoções que impactam fortemente o mundo corporativo no que se diz respeito aos resultados de vendas, como a raiva, frustração e alegria.

Por exemplo, não é nenhuma novidade que quando estamos frustrados com o atendimento ou insatisfeitos com uma empresa, temos a tendência de nos fecharmos para qualquer possível nova aquisição, não é verdade?

Pois bem, a premissa é que o chatbot inteligente seja capaz de identificar o sentimento por meio do uso de palavras e do tom que o consumidor usa durante o atendimento, podendo eventualmente transferir a conversa para um atendente humano, dependendo da emoção identificada.

Outro avanço que os desenvolvedores de inteligência artificial em chatbots estão buscando é: ir além do reconhecimento de sentimentos e compreender os contextos nas conversas.

Até o momento, por mais inteligente que seja um chatbot, ele não é capaz de entender o que foi conversado no passado, gravando geralmente apenas o nome do usuário que está sendo atendido. Sem dúvida, esse é um dos passos mais importantes que as tecnologias de comunicação precisam dar em direção ao futuro.

Como você pôde conferir neste artigo, a tecnologia está caminhando de forma que os sistemas de comunicação se aproximem cada vez mais da compreensão de sentimentos humanos.

Dentro de alguns anos o uso de um chatbot inteligente não se limitará à resolução de problemas de nível primário ou ao atendimento simples, pois esses robôs estarão perfeitamente habilitados para assumir responsabilidades mais complexas, otimizando o índice de fidelização e os resultados das empresas modernas.

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Geraldo Guazzelli

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