A era dos chatbots? Robôs não vão resolver sozinhos o atendimento ao cliente

“Olá! Eu sou a Gal, posso ajudar?” É com essa frase que a assistente virtual da Gol Linhas Aéreas se apresenta assim que o site da companhia é acessado. Durante toda a navegação, o chatbot (cujo avatar lembra personagens do longa de animação Wall-E) aparece no canto da página inicial, como quem diz “estou aqui se precisar, ok”.

Essa disponibilidade 24 horas por dia, sete dias por semana, e a agilidade para oferecer respostas de modo imediato, sem fazer com que o cliente permaneça pendurado ao telefone enquanto escuta uma gravação repetitiva, são duas das características que mais atraem os clientes para o atendimento automatizado por meio de robôs de conversação, já amplamente utilizados por empresas.

São 17 mil os bots desenvolvidos no país, que reuniram tráfego de 800 milhões de mensagens por mês em 2018. Os dados, reunidos na pesquisa Panorama Mobile Time - Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots, demonstram uma franca expansão do segmento, a partir da adoção da ferramenta pelas empresas e sua aceitação pelos clientes. No intervalo de um ano, o cenário foi de aumento de 113% na quantidade de assistentes virtuais em operação e 60% mais volume de diálogo entre bots e humanos (em 2017, os números eram de 8 mil robôs que somavam 500 milhões de mensagens ao mês).

Mesma funcionalidade da Gal, o atendimento ao cliente é a que mais utiliza os robôs no Brasil e é aqui que surge a necessidade de ir além da inteligência artificial. Demandada por 30 milhões de passageiros ou potenciais passageiros a cada ano, a robô da Gol tem treinadores humanos, gente especializada em aprimorar a capacidade semântica do chatbot e avaliar as dinâmicas que se desenrolam durante a interação com os usuários, tudo para proporcionar uma experiência de uso completa e satisfatória às pessoas.

Bot trainning

No ar desde 2017, a plataforma do Gol foi desenhada pela Inbenta, desenvolvedora de chatbots baseados em Inteligência Artificial, aprendizado semântico e cognição. Segundo o diretor comercial da companhia, Cassiano Maschio, o esforço de treinamento dos bots é estratégico nos negócios. “[O mecanismo] é vivo, tem que colocar informação e ver o usuário utilizando para avaliar a usabilidade, e [é vivo] também no sentido de que a empresa vai colocando processos, novos produtos, novas formas de atender, integrações de serviços. Não é algo que você pode colocar em produção e esquecer, a partir dali funciona para sempre, não”, pontua.

“Como a empresa é viva em seus processos, seus produtos, suas formas de atender, também o sistema tem que ser vivo nessa linha. Eu costumo comentar que um bot deveria ser tratado da mesma maneira que a equipe de call center, precisa ter informação atualizada para atender o usuário de forma efetiva”, destaca o diretor.

Na Gol, o treinamento é feito por colaboradores da própria companhia aérea com a consultoria dos profissionais da desenvolvedora, entre os quais linguistas, web designers, gestores de projetos. Conforme informação fornecida pela empresa, “diariamente acompanhamos os indicadores para identificar se as perguntas dos usuários estão sendo respondidas e se estão corretas e completas. Ao identificar um volume de perguntas sobre o mesmo tema, criamos e publicamos o novo conteúdo de forma simples e rápida".

Em alguns casos, explica a empresa, a resposta já existe, mas não houve match. "Então, redirecionamos através de uma função da ferramenta. E quando o questionamento não é feito de forma específica, usamos uma árvore de decisão, para que o usuário especifique o tema desejado. Assim, treinamos os nossos robôs para que atendam de forma cada vez mais assertiva e eficaz”, resume a nota. Além da Gal, a companhia aérea tem ainda outros dois assistentes virtuais, voltados especificamente para o segmento de logística e para o programa de milhas.

O resultado a partir do monitoramento do bot é que a Gol consegue reter 90% dos atendimentos com o uso da plataforma. Isso significa que quase a totalidade dos clientes consegue esclarecer suas dúvidas ou resolver suas demandas por meio do canal, sem precisar recorrer a um atendente. Na prática, é redução de gastos para a empresa e mais resolutividade na relação com os consumidores.

Para resolver um problema, é preciso entender o problema

Também com esse pensamento em mente se desenrola o treinamento de bots: eles devem ser capazes de compreender o que o consumidor busca para garantir um atendimento satisfatório: “porque eu posso responder o que ele perguntou, mas não resolver o problema”, avalia Liliana Sebusiani, gerente de Relacionamento, Experiência e Empregabilidade da Universidade Estácio de Sá, do Rio de Janeiro, também cliente da Inbenta.

“Se ele [o aluno] escreve assim ‘eu gostaria da segunda via do meu boleto’. A Eva [assistente virtual da instituição] fala ‘vai lá no lugar X, clica ali e você tem a segunda via’. Eu fui efetiva, respondi, só que ele quer receber o boleto por email, entende? Se eu não mando o boleto, eu não estou resolvendo”, exemplifica a porta-voz da universidade.

Para evitar insatisfações com o atendimento oferecido pelos robôs de atendimento, os sistemas mais maduros, aliados a treinamento, garantem que a IA tenha um entendimento básico com relação à língua e aos seus usos. Segundo Cassiano Maschio, da Inbenta, “[o bot] já tem o léxico do idioma, com todas as relações entre palavras. Por exemplo, ele vai ver que conta, boleto, fatura tem uma proximidade semântica, isso já vem aprendido. Se eu não preciso treinar ele em coisas básicas, meu esforço vai para o que dá resultado para a companhia”, destaca.

Desde novembro de 2018, quando a assistente virtual da Estácio entrou no ar, a universidade passou de 38 mil perguntas respondidas para 200 mil; em interações, o número mais que triplicou nesse período de seis meses, saindo de 140 mil para 450 mil, de acordo com a gerente da instituição.

“ O ser humano é muito legal nesse sentido, ele quer o robô até enquanto ele estiver resolvendo. Se pode sozinho ir resolvendo com o robô ele ama; a partir do momento que percebe que o robô não responde, ele odeia o robô e quer o atendimento humano. Ele gosta de falar com quem resolva”, se diverte a gerente.

A partir do segundo semestre a expectativa é de ampliar as aplicações do robô Eva nos atendimentos feitos aos alunos.