Por Leonardo Guimarães e Raphael Coraccini

Diante de um mercado que deve alcançar US$ 1,2 bilhão até 2025, os chatbots (robôs que atuam no atendimento ao cliente) estão chegando a segunda e terceira gerações. Os exemplos mais bem-acabados no Ocidente são Alexa, da Amazon, e Siri, da Apple, que estão cada vez mais dentro da rotina de compra das pessoas. A tendência de venda e pós-venda via robôs deve ganhar um impulso maior a partir deste ano. Segundo a consultoria Forrester, em 2019 será dada a largada da era dos bots.

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Nessa nova fase, com robôs mais comunicativos e cheios de novas funções, uma questão desafia os desenvolvedores nacionais, como deixar os robôs mais maduros? Uma pesquisa da consultoria Deloitte mostra que os chatbots estão abandonando a sua “primeira infância” e melhorando a capacidade de se relacionar com os seres humanos. A tendência é que eles deixem de ser apenas informacionais para se tornarem cada vez mais transacionais (segunda geração) e, até mesmo, consultivos (terceira geração).

A Bluelab desenvolveu o BrainBot, robô que realiza mais de 3 milhões de contatos mensais e é capaz de reduzir em até cinco vezes o tempo de atendimento em um call center. Para construir um cérebro artificial eficiente a Bluelab lança mão do classificador semântico, que permite ao robô, por meio da identificação das palavras, entender por que o cliente está ligando ou mandando mensagem. “Esse classificador já está atrelado a três bibliotecas ou dicionários semânticos; um da empresa, um específico do setor e outro da Língua Portuguesa. As expressões equivalentes já estão cadastradas e, por isso, o robô sai de um ponto inicial muito mais avançado”, garante Mateus Baumer, sócio da Bluelab.

Além da Bluelab, outras poucas empresas constroem seus robôs em plataformas próprias. A maioria usa as plataformas de grandes empresas de tecnologia, como Microsoft, Amazon e Google. A Cortana, da Microsoft, é usada por mais de 1 milhão de desenvolvedores em 60 países para criar aplicativos capazes de fazer coisas até pouco tempo reservadas a humanos, como conversões de fala em texto, legendas para vídeos, e até reconhecimento de gestos. “Ela permite que desenvolvedores criem habilidades específicas da empresa usando ferramentas conhecidas e confiáveis”, explica Maísa Penha, diretora de Tecnologia para Parceiros da Microsoft Brasil.

As empresas que constroem seus bots sobre a plataforma da Microsoft conseguem integrá-los a ferramentas como o Facebook Messenger, Slack e Skype. “A Microsoft assumiu um compromisso com a democratização da inteligência artificial e acreditamos que os bots têm um papel muito importante nessa jornada de aproximar a IA do dia a dia de pessoas e empresas”, conclui Maísa.

O Google Cloud está testando o “Contact Center AI”, um serviço que orienta os atendentes, fornecendo informações relevantes sobre o tópico em questão. O Dialogflow Enterprise, outra solução do Google Cloud, faz perguntas abertas para obter todos os dados de quem está ligando e, assim, agilizar o atendimento. Caso a ligação seja transferida para um atendente humano, o Dialogflow fornece todo o histórico da conversa. Renato Leite, engenheiro de Soluções do Google Cloud, afirma que mais de 800 empresas já se inscreveram para ter acesso à plataforma, ainda em fase de testes. “Essa forte resposta inicial mostra uma demanda do mercado por soluções que utilizem inteligência artificial de forma complementar ao talento humano”, afirma Leite.

Robôs com personalidade

Educar bots exige que as empresas de tecnologia busquem mentes privilegiadas em diferentes áreas do conhecimento. A tarefa tem contado com designers, programadores, especialistas em processamento de linguagem natural e testes automatizados, e até mesmo jornalistas e psicólogos, incumbidos de criar uma linguagem mais empática para as máquinas.

Diretor-geral da Robocopy, empresa holandesa que escreve diálogos para assistentes de voz, Hans van Dam faz uma ressalva: mais do que tornar os robôs eficientes, é preciso conferir a eles personalidade. E isso se dá desde o tom de voz ideal para gerar empatia ao fato de alternar a voz do bot durante o atendimento para dar a sensação de que mais de uma pessoa está trabalhando para ajudar na resolução do seu problema.

“É preciso pensar sobre como o bot se relaciona com o usuário e seus objetivos. Alguns bots serão iguais aos usuários em comportamento; outros assumirão um papel superior, e haverá ainda aqueles que serão submissos. Obter a relação psicológica entre o bot e o usuário ajudará a criar uma experiência eficaz e que agregue valor”, prevê Dam. Os desafios são muitos – e complexos –, mas todos os esforços caminham para que robôs, atendentes e clientes, de algum jeito, passem a falar a mesma língua. 

Do nascimento à maturidade

O processo de construção de um bot começa bem antes da programação ou da definição da linguagem. A pesquisa de campo é a primeira etapa. Os profissionais precisam entender as necessidades do cliente e ter em mente como é o fluxo de trabalho de quem realiza os atendimentos. “Este é um processo de imersão, uma fase de descoberta para entender como funciona a operação e tentar não transformar o robô numa réplica do que seria o atendente”, explica Marcelo Noronha, UX Designer da Mutant.

Ao entender o fluxo de trabalho do cliente, os desenvolvedores conseguem definir os canais de aplicação do robô, seu nível de interação e o grau ideal de aprendizagem. “Uma solução de chatbot envolve muito mais do que a simples automação de respostas”, afirma Eduardo Guerreiro, diretor de Negócios Digitais da Cognizant no Brasil. Depois da imersão, o fornecedor reúne uma equipe especializada em experiência do cliente para definir a persona do bot.

Após a aprovação, o desenvolvedor precisa gravar os diálogos. Segundo Noronha, a biblioteca de diálogos pode ter até 300 horas de gravação apenas na primeira parte do processo. “Na verdade, os processos duram muito mais, porque vão sofrendo alteração com o tempo”, explica o especialista. Quando o fornecedor tem a biblioteca pronta e aplica a solução em um contact center, website, aplicativo ou chat de uma rede social, os diálogos são armazenados em nuvem. O robô libera cada fala conforme escuta o consumidor, ou conduz o diálogo com perguntas e solicitações de fornecimento de dados.

Na visão de Guerreiro, é um erro tratar a utilização de chatbots como uma simples instalação de ferramenta, sem um processo de análise. “Sem a manutenção e evolução necessária e contínua, a tendência é que as ferramentas entrem em ociosidade e, consequentemente, em desuso”, afirma.

CEO da Plusoft, Solemar Andrade destaca que houve uma aceleração do desenvolvimento dos bots de cinco anos para cá devido à evolução dos algoritmos de inteligência artificial e da linguagem natural. Mas concorda que, apesar da evolução, o mercado ainda oferece soluções de baixa complexidade. “Temos um volume muito maior de provedores que fazem bots mais simples, que chamamos de bots de circuito fechado. O outro bot, o transacional, precisa ter curadoria”, diz ele. “É preciso ter um engenheiro de conhecimento capaz de organizar os processos, fazer o tuning (ajuste) no conhecimento e na resposta. Todo dia esse cara tem que abrir o cockpit e ver o que o robô vem respondendo bem e o que não. E esse tipo de profissional não se forma em escola técnica”, afirma Andrade.

Eduardo Peixoto, chefe de Negócios do Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (CESAR), que estuda como é aplicada e gerenciada a inovação no Brasil, não tem dúvidas de que os bots vão otimizar os processos de relacionamento entre pessoas e empresas. Mas diz que ainda estamos longe de termos bots substituindo efetivamente a atividade de pessoas. “Para fluxo de operações predeterminadas eles funcionam bem, mas, para outras demandas, eles ‘quebram’”, avalia.

Roberto Oliveira, CEO da Take, empresa de tecnologia especializada no desenvolvimento de bots, alerta, porém, que, na maioria dos contact centers, cerca de 80% das ligações dizem respeito a dúvidas corriqueiras. Por isso, diz o executivo, é fundamental que os bots informacionais sejam mais efetivos antes de serem lançados às etapas seguintes do desenvolvimento. “Na maioria dos bancos, o principal motivo das ligações é para pedir segunda via de boleto. Se a empresa já tem o API para fazer a busca, é muito melhor automatizar o processo”, analisa.

A Take afirma que conseguiu aumentar a automatização de atendimentos dos seus clientes de 5% para 30% em um ano e meio. “A gente planeja chegar a 80%, mas depende muito de como os usuários estão encarando o trajeto”, diz Oliveira. “O mais correto é educar o consumidor em vez de automatizar tudo no início. Ele precisa entender primeiro que existe um ganho no atendimento e que ele pode migrar da ligação para o atendimento por chatbot”, conclui.