A empresa alerta ainda que, como esse mercado está em alta, empresas que se dizem especialistas têm tentado roubar o espaço das que são realmente idôneas e realizam um trabalho eficiente com Inteligência Artificial. “Esses golpes resultam em robôs que não são capazes de compreender a solicitação e acabam tornando a experiência do usuário frustrante e não diferenciada como deveria. Isso é muito preocupante em um mundo onde os empresários buscam aperfeiçoar os seus serviços a cada dia”, finaliza a InBot. O combate a esse tipo de coisa é realizar a gestão do chatbot, acompanhando todos os passos desde sua implementação.
Ter uma solução tecnológica que realize o atendimento ao cliente na sua empresa parece perfeito não é mesmo? Porém, um dos maiores desafios dos chatbots é interpretar a linguagem humana de forma natural e desenvolver realmente uma conversa, sem ficar apenas seguindo scripts pré-determinados. Para resolver essa questão, os desenvolvedores apostam no processamento de linguagem natural ou NLP (Natural Language Processing), uma das áreas da inteligência artificial.
Garantir que um chatbot compreenda a linguagem natural, não é uma tarefa simples, visto que além das estruturas linguísticas comuns, é preciso compreender o contexto da conversa, o assunto que está sendo abordado, localização e outros fatores. Para que o sistema corresponda a esses estímulos, os desenvolvedores criam um banco de dados com informações iniciais sobre a empresa, geralmente com os problemas mais comuns enfrentados no atendimento ao cliente. Durante o seu funcionamento e graças ao machine learning, o chatbot é aprimorado e utiliza essa experiência para ampliar o seu vocabulário e as respostas com as soluções disponíveis.
Para o funcionamento adequado do chatbot, ele precisa ser desenvolvido com um propósito e treinado para essa operação, a base de dados deve conter as informações que ele precisa para operar. Assim como um novo funcionário, esta solução não pode ser colocada em funcionamento sem um treinamento adequado e conhecimento de sua função. Quanto mais abrangente for a função do chatbot e menos dados estiverem disponíveis, mais demorado e complexo será o desenvolvimento.