Chatbots sem inteligência artificial: a fórmula que cansou
O mercado demanda que a IA vá além do chatbot convencional. A limitação deles é uma das principais razões para o desgaste da experiência com IA
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) se tornou um dos temas mais discutidos em jornais, podcasts, redes sociais e fóruns corporativos. No entanto, essa quase onipresença na mídia veio acompanhada de uma oferta limitada de utilização da IA para o grande público. Assim, a percepção popular sobre a tecnologia se formou com base em experiências superficiais e, por vezes, frustrantes — os chatbots. A associação imediata entre IA e respostas automatizadas que frequentemente não atendem às necessidades dos usuários criou um desinteresse crescente.
É importante esclarecer a diferença entre um chatbot convencional e uma conversa conduzida por inteligência artificial, ou o que chamamos de Agentes Generativos. Chatbots tradicionais são aqueles atendimentos bem conhecidos, baseados em escolhas pré-definidas, como “digite 1 ou 2” conforme sua necessidade. Esses chatbots se assemelham bastante a um atendimento de telemarketing, e se o usuário adotar um comportamento inesperado, o sistema pode entrar em um ciclo repetitivo. Por outro lado, um agente generativo, baseado em inteligência artificial, proporciona uma experiência de conversa mais próxima à interação humana. Você pode enviar áudios, utilizar linguagem natural e até cometer erros ortográficos, e ele ainda assim compreenderá sua intenção, de forma semelhante a como uma pessoa faria.
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É um paradoxo curioso. Enquanto 99% das lideranças executivas planejam investir em IA, segundo uma pesquisa do Slack, “The Fall 2024 Workforce Index”, apenas 33% das pessoas usam IA no trabalho. Isso demonstra um descompasso entre o otimismo das empresas e a experiência prática dos colaboradores. Os números revelam que a empolgação com IA caiu globalmente de 47% para 41% no último trimestre. Nos Estados Unidos, o declínio foi ainda mais acentuado, com uma redução de 9 pontos percentuais.
Outra pesquisa, “Understanding Talent Scarcity: AI and Equity”, da Randstad, revela que entre as empresas que já utilizam IA, apenas 35% dos seus colaboradores receberam treinamento específico para a tecnologia no último ano. Para as empresas, fica o recado de que é preciso treinar o maior número de pessoas possível. Para o mercado de IA, isso significa que as IAs menos intuitivas encontrarão barreiras para sua adoção.
No que diz respeito à IAs que fazem o serviço de atendimento, a verdade é que ninguém quer ser atendido por um robô incapaz de compreender contextos complexos e oferecer soluções específicas. As pessoas buscam tecnologias que melhorem suas vidas, e não mais uma barreira entre elas e o que realmente precisam. Os chatbots, como conhecidos pela maioria, têm um papel importante em processos repetitivos e simples, mas são insuficientes para as demandas mais sofisticadas. Quem nunca ficou frustrado ao tentar resolver um problema com uma marca e se ver limitado com as opções programadas? Possivelmente você também já deixou de contratar um serviço ou comprar mercadoria pela burocracia que o chatbot trouxe.
O mercado demanda que a IA vá além do chatbot convencional. A limitação deles é uma das principais razões para o desgaste da experiência com IA. Esses sistemas são úteis, mas não conseguem adaptar-se a contextos inesperados. A IA conversacional já é uma realidade e representa uma evolução de mercado significativa. Utilizando tecnologias como os LLMS (Large Language Models ou Grandes modelos de linguagem), ao contrário dos chatbots, ela consegue entender nuances, captar intenções e até aprender com interações anteriores. Essa capacidade de simular uma conversa real, com respostas específicas e fluidas, faz dela uma solução muito mais desejável.
Afinal, é muito mais prazeroso falar com pessoas ou com máquinas que realmente pareçam pessoas, faz parte da nossa natureza. Além de responderem a perguntas programadas, as IAs conversacionais aprendem com o contexto, antecipam necessidades e oferecem soluções de forma proativa e personalizada. Esse é o futuro — breve — da IA e no que deve ser investido para não ficar para trás.
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