Desbloqueando o Futuro (2024): adote a IA conversacional para interações mais inteligentes!

Sometimes, it seems like just yesterday that individuals dreaded interacting with impersonal, robotic chatbots that often couldn’t be of much help. However, nowadays, not only are most users happy with their chatbot conversations—80% of consumers who have interacted with one say their experience was positive—but many aren’t even aware when they’re not speaking with a human.

Conversational AI is one of the main catalysts for this marked evolution and shift in public perception. This intelligent technology has elevated bots from simple, rule-based software to advanced, dynamic systems capable of learning from themselves and improving their performance over time. These improved capabilities benefit both businesses and customers alike by strengthening internal operations and improving the overall customer experience (CX).

Today, we’ll dive into conversational AI, how it might be used in real-world scenarios, and some best practices you can employ to ensure your technology reaches its full potential.

O que é IA conversacional?

IA conversacional é a tecnologia que permite que chatbots ou AI agents tenham conversas semelhantes às humanas com os usuários, reconhecendo as entradas do usuário e interpretando seus significados. É um subconjunto de inteligência artificial que aproveita conceitos como redes neurais, aprendizado de máquina e PNL para construir chatbots de IA conversacionais. 

O número de canais que uma empresa pode utilizar para comunicar com os clientes continua a aumentar, mas as aplicações de mensagens sociais continuam a ser preferidas pelos clientes. Ele se alinha às práticas diárias de comunicação dos clientes em suas vidas pessoais. Os aplicativos de mensagens e a IA de conversação são congruentes; portanto, mais empresas estão aproveitando a IA conversacional para melhorar a experiência do usuário. O mercado de tecnologia de IA de conversação deverá atingir US$ 43,7 bilhões até 2030.

Quais são os componentes da IA conversacional?

A IA conversacional aproveita a compreensão da linguagem natural (NLU) e o aprendizado de máquina (ML) para envolver-se em interações de usuário semelhantes às humanas. Os dois componentes principais da IA conversacional são.

• Processamento de linguagem natural (PNL) - Esse recurso alimentado por IA permite que os bots interpretem o contexto da linguagem escrita ou falada, vinculando-os a palavras, frases e expressões familiares. Considere uma consulta como ‘Onde está meu pedido?’. Os humanos podem expressar isso de várias maneiras, e a PNL pode analisá-los rapidamente para compreender a intenção principal.

• Aprendizado de máquina (ML)- ML é um conjunto de algoritmos, recursos e conjuntos de dados que permitem que os bots aprendam com o comportamento do usuário e melhorem suas capacidades continuamente. À medida que o algoritmo de aprendizado de máquina recebe mais dados do usuário, ele melhora sua capacidade de reconhecer padrões e fazer previsões.

Em contraste com um chatbot conversacional que compreende e aborda diferentes perguntas do usuário, um chatbot tradicional sujeito a regras não será capaz de reconhecer e responder a diferentes variações da mesma pergunta, muitas vezes resultando na insatisfação do usuário.

Como criar IA conversacional?

A primeira etapa na criação de IA conversacional envolve compreender as necessidades dos usuários e as principais dúvidas que eles possam ter sobre o seu produto. As principais etapas na criação de IA conversacional são as seguintes:

1. Crie uma lista de perguntas frequentes (FAQs) para usuários finais As perguntas frequentes são a base para o processo de desenvolvimento de IA conversacional. Isso ajuda a identificar algumas das dúvidas e preocupações comuns dos usuários finais, o que pode ajudar a minimizar o volume de chamadas para a equipe de suporte. Se a lista de perguntas frequentes não estiver disponível para o produto, a interação da equipe de sucesso do cliente com os clientes pode formar a base para uma lista de perguntas nas quais a IA de conversação pode ajudar. Por exemplo, um cliente de banco pode ter uma solicitação de serviço para solicitar talões de cheques ou ativar novas contas. A lista de FAQs incluirá essas e outras perguntas conforme indicado abaixo,

   • Como solicitar um talão de cheques?

   • Como ativar minha conta bancária?

2. Use perguntas frequentes para definir metas na ferramenta de IA As perguntas frequentes capturam a intenção do usuário, que forma a base para a criação de metas como solicitar um talão de cheques na ferramenta de IA. Uma vez definido o objetivo, eles podem ser conectados à IA conversacional, como o Freshworks Freshdesk Omni. Depois disso, a empresa precisa treinar a ferramenta de IA conversacional de diferentes maneiras para que um cliente possa solicitar as informações armazenadas na ferramenta como objetivo. Cada objetivo pode ter diversas expressões, e a colaboração com equipes analíticas e de suporte pode ajudar você a descobrir as diferentes frases que os clientes usam em suas interações com a equipe de suporte. A ferramenta pode ser ajustada com dados e consultas de pesquisa de sites, conversas de bate-papo na web e análise de dados de transcrição de call center. 

Esses elementos ajudam a criar uma conversa significativa com os usuários com base em suas necessidades.

Como funciona a IA conversacional?

A IA de conversação usa Processamento de Linguagem Natural (PNL) para ajudar o software a entender o texto ou a voz e, em seguida, usa o aprendizado de máquina para treinar o software para se tornar mais preciso na previsão de resultados sem ser explicitamente programado para fazer isso.

Aqui está o processo passo a passo de como funciona a IA conversacional:

1. Coleta de informações: o usuário fornece informações por meio de um site ou aplicativo onde o formato de entrada pode ser texto ou voz.

2. Análise de informações: diferentes tecnologias são usadas para análise de entrada com base no tipo de entrada.

   • Informações de texto - se as informações forem baseadas em texto, a solução de IA conversacional usará Compreensão de Linguagem Natural (NLU), uma parte da PNL,  para interpretar o significado da entrada e derivar sua intenção. 

   • Informações de voz - Se as informações forem baseadas em fala, elas aproveitarão uma combinação de Reconhecimento Automático de Fala (ASR) e NLU para analisar os dados.

3. Gerenciamento de resposta: Durante essa fase, a Geração de Linguagem Natural (NLG), um componente da PNL, formula uma resposta para a consulta.

4. Refinamento de resposta: Algoritmos de aprendizado de máquina usam esses dados de entrada para refinar as respostas do chatbot de IA ao longo do tempo para garantir a precisão.

Chatbots X IA conversacional

A IA conversacional é um ramo da inteligência artificial que abrange todas as tecnologias de comunicação baseadas em IA, incluindo chatbots. No entanto, todos os chatbots não são alimentados por tecnologia de IA conversacional. O chatbot baseado em regras usa uma série de regras definidas para fornecer soluções. Esses chatbots básicos não conseguem responder perguntas fora de regras predefinidas nem aprender por meio de interações.

Em contraste, os chatbots avançados de IA conversacional podem replicar interações semelhantes às humanas e lidar com uma ampla gama de tarefas e transações complexas. Os chatbots de IA conversacional usam PNL (Processamento de Linguagem Natural) para entender o contexto da pergunta antes de gerar respostas semelhantes às humanas. Esses chatbots aprendem à medida que interagem e podem ser treinados com dados para melhorar sua precisão e desempenho. O chatbot conversacional funciona perfeitamente em todos os canais, incluindo aplicativos da web, móveis e sociais. Ele garante que cada interação com o cliente se torne parte de sua conversa mais ampla e possa ser recuperada em qualquer momento do envolvimento vitalício do cliente com a empresa. Isso ajuda a garantir uma transferência simples e mais rápida do bot para o agente, o que evita que os clientes se repitam, levando a uma experiência aprimorada.

Quais são os benefícios da IA conversacional?

Os benefícios da IA conversacional incluem melhor envolvimento do cliente, experiências personalizadas do cliente, escalabilidade e eficiência de custos.

1. Melhor engajamento do cliente: os chatbots de IA conversacional podem entender a intenção do usuário e não depender de respostas baseadas em regras, para que possam interagir proativamente com o usuário e iniciar uma conversa. Assim que a conversa for iniciada, um chatbot de IA conversacional pode ajudar os usuários com recursos relacionados, informações adicionais sobre o produto e as próximas etapas possíveis. As empresas percebem os benefícios da IA conversacional ao interagir proativamente com os clientes e melhorar a experiência geral do cliente.

2. Personalização: os recursos de personalização da IA conversacional ajudam os chatbots a aprender com o contexto histórico e eliminam a necessidade dos clientes se repetirem de vez em quando para o mesmo problema. Ela também fornece aos chatbots a capacidade de fornecer recomendações aos usuários finais. Os benefícios da IA conversacional incluem que as empresas melhoram a capacidade de venda cruzada de produtos que os clientes podem não ter considerado inicialmente.

3. Experiência consistente do cliente: como a maioria das interações com o suporte é repetitiva e em busca de informações, as empresas podem programar IA conversacional para lidar com vários casos de uso, garantindo uma experiência abrangente e consistente ao cliente. Isso cria continuidade na experiência do cliente e permite que recursos humanos valiosos estejam disponíveis para consultas mais complexas.

4. Escalabilidade: os benefícios da IA conversacional incluem a adição de infraestrutura de suporte que é mais barata e rápida do que contratar e integrar novos funcionários. Isso ajuda as empresas a escalar rapidamente a função de apoio, especialmente quando os produtos estão a expandir-se para novos mercados geográficos ou durante picos inesperados de procura a curto prazo, como durante épocas de férias.

5. Eficiência de custos: contratar uma equipe de atendimento ao cliente pode ser bastante caro, especialmente quando você procura responder às dúvidas dos clientes fora do horário comercial. Ao usarem o software de chatbot de IA conversacional, empresas podem criar bots inteligentes que ajudarão a reduzir custos de suporte, responder instantaneamente e fornecer suporte 24 horas por dia aos seus clientes em potencial.

How to implement conversational AI into your business

Introducing conversational AI into your business environment can be a transformative step toward improving customer service, streamlining operations, and boosting engagement. However, the process of integrating these advanced solutions requires careful planning and strategic execution to ensure they deliver the desired outcomes. 

To verify that your technology is set up for success, we recommend considering the following best practices throughout the implementation process:

1. Set clear goals

Start here by assessing areas where conversational AI can provide the most value, such as improving customer service efficiency, enhancing user engagement, or driving sales. Define measurable objectives that align with your business needs, such as reducing response times, increasing customer satisfaction scores, or boosting conversion rates.

Once goals have been designated, it’s essential to develop a plan for how your AI technology will help achieve them. This involves setting up key performance indicators (KPIs) to track progress and regularly reviewing them to assess the effectiveness of the AI system and make adjustments as needed. 

2. Analyze business and determine needs

Firstly, you’ll need to collect data on existing workflows, customer feedback, and performance metrics to identify your particular challenges or inefficiencies. This analysis should highlight areas where automation can offer significant benefits, such as enhancing personalization, gathering data-driven insights, or streamlining repetitive tasks.

After you’ve established a clear understanding of your business needs, you can determine the specific capabilities required from a conversational AI software. Be sure to align your requirements with identified needs, ensuring that the solution you choose effectively addresses your organizational challenges and integrates seamlessly with current systems.

3. Keep stakeholders informed

Keeping stakeholders involved throughout the implementation process is vital for ensuring smooth adoption and alignment with business objectives. Begin by establishing a clear communication plan that outlines how and when individuals will receive updates about the project. Team leaders might engage stakeholders through regular meetings, newsletters, or progress dashboards to help maintain transparency and keep everyone aligned on the project’s goals and timelines.

It’s paramount to tailor communication to the needs and interests of different stakeholder groups as well. For executives, you may choose to focus on strategic impacts, return on investment (ROI), and how the conversational platform aligns with broader organizational goals. For operational teams and end-users, insights into how the AI system will affect their daily tasks and any changes they can expect may be more relevant.

4. Establish budget

Establishing a budget for implementing conversational AI requires a comprehensive evaluation of both direct and indirect costs associated with the technology. You should consider all components involved, such as the cost of the AI software, hardware requirements, integration with existing systems, and any necessary customization. Don’t forget about expenses related to training staff, ongoing maintenance, and potential upgrades or expansions as well.

Next, you must align your budget with your business objectives and expected ROI. Here, determine how the conversational AI system will impact your operations and evaluate the potential savings or revenue improvements it can bring. By carefully aligning your budget with your organizational goals, you can effectively manage the implementation of conversational AI while maximizing its value.

5. Research software

When evaluating different software to determine the best conversational AI for your company, start by clearly defining your specific needs and objectives. Assess the features that are critical to your operations, such as NLP capabilities, connection with existing systems, scalability, and customization options. Then, conduct thorough research by reviewing product specifications, client testimonials, and case studies to understand how each solution meets these requirements.

You’ll also need to engage in hands-on evaluations to assess how well each conversational system aligns with your business requirements. We suggest requesting a demo or trial to test the functionality, ease of use, and compatibility with your existing systems. Comparing these aspects will help you identify which platform offers the best value for your investment and fits seamlessly into your organization’s operations.

6. Continually monitor success and gather feedback

After your new technology has been introduced, it’s crucial that you regularly review your established KPIs to evaluate how well the AI is meeting its goals and where it may require improvements. You can leverage reporting and analytics tools to gather data on user interactions and system performance, providing a comprehensive view of the AI's impact and effectiveness.

Gathering feedback from employees and customers is also essential for refining your conversational AI system. Encourage these stakeholders to provide input on their experiences with the platform, using surveys, feedback forms, or direct interviews to collect insights on satisfaction and any challenges encountered.

Conversational AI best practices for 2025

Maximizing the potential of your conversational AI requires more than just deploying the technology; it involves implementing a proven set of best practices that ensure the system operates efficiently and delivers expected value. Whether it’s fine-tuning NLP capabilities or providing clear paths to human assistance, there are several factors that can enhance the effectiveness of your intelligent solution.

Be open and honest

When implementing AI-driven interactions, organizations should clearly inform customers that they’re interacting with an intelligent software rather than a human representative. This can be achieved by clearly stating this at the start of each conversation or incorporating it into the design of the interface. This kind of transparency helps manage expectations and prevents confusion, especially when the technology can’t handle a complex inquiry and needs to escalate it to a human agent.

In addition to disclosing its use, it’s important to provide information on how the AI works, and what it can and cannot do. Offering a brief explanation of the platform’s capabilities, such as resolving common queries or handling specific tasks, allows individuals to understand the purpose of the AI and when they might need to interact with a live representative.

Be accessible wherever the customer is

Companies should prioritize integrating conversational AI across multiple digital channels that their customers frequently use. This might include websites, mobile apps, social media platforms, and even voice-enabled devices such as smart speakers. By deploying intelligent solutions across these touchpoints, businesses can provide seamless support on every occasion, allowing individuals to access assistance on their preferred channels at any time.

Ensuring that conversational AI is capable of omnichannel messaging not only improves accessibility, but also creates a unified experience where customer interactions can easily move between different platforms without losing context.

Offer easy access to live agent at customers request

Providing easy access to a human rep is critical for maintaining a positive customer experience when utilizing conversational AI. To achieve this, businesses should design their intelligent system with clear escalation options that allow users to switch to a live agent at any point in the conversation. This can be done by incorporating simple commands such as “Speak to an agent” into the interface, ensuring that customers can easily find these options without frustration. 

In the event that a real-world representative isn’t immediately available, the AI can inform the customer of their place in the queue or offer alternative options like scheduling a callback. This enhanced transparency helps manage customer expectations and reduce frustration. 

Ensure AI matches brand voice

It’s paramount that you tailor your AI's language, tone, and style to reflect the unique personality of your brand. For example, if your business is known for being friendly and approachable, the AI should use conversational and informal language that feels personable and engaging. Conversely, if your organization operates in a more formal industry like finance or law, your software might communicate in a more professional and authoritative manner.

Beyond language and tone, be sure to incorporate brand-specific terminology and messaging into your intelligent solution. This can include using phrases, slogans, or references that are unique to your brand, as well as ensuring the system is knowledgeable about your company’s values, products, and services. By doing this, your AI will be able to engage customers in a way that feels personalized and on-brand, thus enhancing the overall UX.

Casos de uso de IA conversacional

O atendimento ao cliente habilitado para IA é o mais eficaz para as empresas oferecerem experiências personalizadas ao cliente que impulsionam o engajamento e a fidelidade. As empresas que implantam IA conversacional criam um aumento duplo na experiência do cliente, reduzem os custos de serviço em 20%, melhoram a aquisição de clientes e aumentam as vendas em 20%. Além de melhorar a qualidade do atendimento ao cliente, a tecnologia de IA conversacional também ajuda a melhorar a produtividade e a eficiência dos funcionários. 

O chatbot de IA e os assistentes de voz são formas preferidas de IA conversacional usadas para atendimento ao cliente e implantação omnichannel. Alguns casos de uso populares de IA conversacional em empresas são:

• Suporte ao cliente: chatbots on-line estão substituindo agentes humanos para consultas genéricas de clientes relacionadas à confirmação de pedidos, rastreamento, cancelamento, fornecimento de recomendações personalizadas e outros. Isso permite que os clientes acessem serviços e suporte 24 horas por dia, aprimorando sua experiência. Além de permitir que os agentes economizem um tempo considerável, que podem dedicar a tarefas de maior valor agregado. Alguns exemplos são bots de mensagens em sites com AI agents, aplicativos de mensagens Slack e outros.

• Acessibilidade: empresas podem se tornar mais acessíveis aos seus clientes implantando chatbots de IA de conversação em diferentes canais de mensagens, como WhatsApp, Apple Business Chat e Facebook Messenger. O ditado de texto para fala e a tradução de idiomas são os recursos de IA de conversação comumente usados para melhorar a acessibilidade para usuários de tecnologia assistiva. Ele reduz o atrito no atendimento ao cliente e torna mais conveniente para os usuários interagirem com sua empresa.

• Processos de Recursos Humanos: a IA conversacional ajuda a otimizar muitos processos de RH, como treinamento de funcionários, recrutamento, integração e outros. O atendimento ao cliente pode aproveitar a IA conversacional para acelerar a integração dos agentes e otimizar seu treinamento. Os chatbots de IA conversacionais voltados para os agentes podem ajudar novos agentes com recursos de treinamento, conectá-los à equipe certa para obter ajuda e acompanhar seu desempenho.

• Geração de leads: a IA conversacional ajuda a otimizar muitos processos de marketing, como geração de leads, criação de conteúdo, gerenciamento de campanhas e outros.  Os chatbots de IA de conversação podem ajudar as empresas a iniciar conversas proativamente com usuários que visitam seus sites, aplicativos ou lojas e incentivá-los a explorar seu produto ou coletar seus detalhes para comunicação posterior. A IA conversacional ajuda, portanto, a agilizar o processo de geração de leads. 

• Engajamento dos clientes: os chatbots alimentados por IA conversacional permitem que os clientes compartilhem convenientemente suas sugestões e comentários. Ele usa um chatbot de IA conversacional para acionar uma pesquisa ou pergunta de feedback no final de qualquer interação. Esse feedback ajuda as empresas a compreender melhor as expectativas dos clientes e a identificar áreas de melhoria.

A IA conversacional criou experiências de conversação humana em funções de negócios em diferentes setores, levando a um maior envolvimento e fidelidade do cliente.