Em termos de atendimento às necessidades dos usuários, é possível considerar o advento dos chatbots como um divisor de águas. Levando o poder da automação para conversas simples, eles transformaram rapidamente a forma como as empresas gerenciam o atendimento ao cliente e o suporte de TI dos funcionários. Os chatbots contornam muitas das restrições associadas aos agentes humanos, lidando com volumes mais altos de consultas rotineiras e possibilitando que as organizações reduzam os tempos de resposta e, ao mesmo tempo, ofereçam um suporte eficaz em escala. A proliferação de chatbots on-line no início da década de 2000 marcou uma mudança significativa para canais de comunicação mais eficientes.
No entanto, à medida que as expectativas dos usuários foram evoluindo e que as interações foram se tornando mais complexas, as limitações desses sistemas baseados em script ficaram evidentes. Desde então, o surgimento da IA (artificial intelligence, inteligência artificial) redefiniu a comunicação automatizada. Ao contrário dos chatbots tradicionais, que dependem de fluxos de trabalho predefinidos e respostas baseadas em script, a tecnologia de IA apresenta aprendizagem dinâmica, compreensão contextual e recursos de tomada de decisões. Esse avanço introduziu um novo tipo de assistente digital: o agente de IA, projetado para atender a demandas cada vez mais sofisticadas com inteligência e flexibilidade.
Os chatbots existem em várias formas, desde sistemas simples baseados em regras até assistentes sofisticados orientados por IA. Estes são alguns dos tipos mais comuns de chatbots:
- Chatbots baseados em menu
Seguem um fluxo altamente estruturado, apresentando aos usuários uma série de opções ou menus para guiá-los por caminhos predefinidos. Esses sistemas são úteis para interações simples, mas geralmente não podem lidar com entradas que não se enquadram nas opções programadas.
- Chatbots baseados em palavra-chave
Como identificam palavras-chave específicas na entrada de um usuário e as utilizam para gerar respostas, os chatbots de palavra-chave são ideais para gerenciar consultas básicas. Infelizmente, sua funcionalidade está limitada a reconhecer um conjunto fixo de termos e responder a eles.
- Chatbots baseados em regras
Usando a lógica condicional (se algo acontecer, então outra coisa acontecerá), esses bots operam estritamente com base em regras e condições predefinidas. Eles se destacam no manuseio de consultas previsíveis e estruturadas, mas não podem aprender novas entradas nem se adaptar a elas.
- Chatbots com pouco ou nenhum código
Geralmente criados por meio de plataformas amigáveis de desenvolvimento, esses bots exigem habilidades mínimas de programação e dependem de modelos ou regras. Os chatbots com pouco ou nenhum código podem oferecer respostas simples e orientadas por menus ou interações um pouco mais avançadas, dependendo da configuração.
- Chatbots contextuais com IA
São mais avançados e usam NLP (natural language processing, processamento de linguagem natural) e ML (machine learning, aprendizado de máquina) para interpretar e responder dinamicamente às entradas dos usuários. Eles podem entender o contexto, lembrar-se de interações anteriores e proporcionar experiências mais conversacionais.
- Chatbots híbridos
Combinando elementos de sistemas baseados em regras e alimentados por IA, os bots híbridos oferecem opções estruturadas, mas também podem se adaptar e aprender ao longo do tempo.
- Chatbots de IA
Utilizando sofisticados algoritmos de IA para entender e prever as necessidades dos usuários, os chatbots com IA promovem interações mais flexíveis e personalizadas. Eles podem gerenciar conversas em tempo real, além de aprender e melhorar.
Utilizam-se chatbots em vários setores e funções. Estas são algumas das suas aplicações mais difundidas:
- Suporte ao cliente
Os chatbots simplificam o atendimento ao cliente resolvendo problemas como redefinições de senha, rastreamento de pedidos ou solução de problemas.
- Perguntas frequentes
Muitas empresas implantam chatbots para apresentar respostas instantâneas às perguntas frequentes.
- Reservas e agendamentos
Os chatbots ajudam a fazer reservas para hotéis, restaurantes ou transporte.
- Suporte básico de TI
Os chatbots realizam solicitações rotineiras de TI, como orientar os usuários em processos de instalação ou desbloquear contas. No caso de questões complexas, os chatbots podem criar tíquetes para escalar problemas difíceis para agentes humanos.
- Gestão de compromissos
Os bots podem agendar serviços, enviar lembretes ou dar suporte a usuários que desejam reagendar.
Um agente de IA é um sistema de software inteligente projetado para operar de forma autônoma em seu ambiente, tomar decisões, coletar dados e realizar tarefas para atingir metas específicas. Ao contrário das ferramentas tradicionais de automação, os agentes de IA podem se adaptar dinamicamente, aprender com experiências e usar algoritmos avançados, como LLMs (large language models, grandes modelos de linguagem), para processar grandes quantidades de informações. Além de poderem executar tarefas complexas e de várias etapas, esses agentes também podem aprimorar o próprio desempenho ao longo do tempo por meio de aprendizagem e feedback contínuos.
Os agentes de IA variam em complexidade e em recursos. Estes são alguns dos principais tipos:
- Agentes de IA de reflexo baseados em modelos
- Agentes de IA baseados em metas
- Agentes de IA baseados em utilidade
- Agentes de IA hierárquicos
- Copilotos
- Agentes de IA autônomos
Esses agentes têm um modelo interno de seu ambiente que os permite tomar decisões fundamentadas com base nas entradas atuais e nas experiências passadas
Projetados para atingir objetivos específicos, esses agentes geram e executam planos escolhendo ações que melhor atinjam suas metas.
Os agentes baseados em utilidade avaliam o possível sucesso de diferentes ações usando uma função de utilidade e devem considerar fatores como eficiência, custo e velocidade. Eles são ideais para tarefas de otimização.
Esses agentes trabalham de forma estruturada e colaborativa, e agentes de nível mais alto detalham tarefas para que agentes de nível mais baixo as executem de forma independente. Isso é eficaz para gerenciar projetos grandes e de várias etapas.
Os copilotos de IA auxiliam os usuários humanos oferecendo recomendações ou suporte em tempo real. Geralmente, eles não são totalmente autônomos, mas podem ampliar os esforços humanos com sugestões e informações orientadas por IA.
Sistemas totalmente independentes que lidam com tarefas complexas por conta própria, os agentes de IA autônomos coletam dados, tomam decisões e executam planos, basicamente sem auxílio.
Os agentes de IA têm uma ampla gama de aplicações em vários setores, apresentando soluções inovadoras que transformam fluxos de trabalho tradicionais e aprimoram as experiências do usuário. Estes são alguns casos de uso proeminentes:
- Suporte e acompanhamento de saúde personalizados
- Experiências bancárias personalizadas
- Gestão inteligente da cadeia de suprimentos
- Seleção automatizada de conteúdo
- Assistente de desenvolvimento de carreira
Os agentes de IA podem monitorar os dados de saúde dos pacientes, enviar lembretes de medicamentos, agendar consultas de acompanhamento e, até mesmo, alertar os profissionais de saúde ao detectar padrões preocupantes.
No setor financeiro, os agentes de IA oferecem serviços bancários personalizados e podem ajudar na detecção de fraudes monitorando a atividade das contas em busca de transações suspeitas.
Os agentes de IA otimizam a logística prevendo a demanda e identificando possíveis interrupções na cadeia de suprimentos. Em seguida, eles podem recomendar soluções para minimizar atrasos.
As plataformas de mídia usam agentes de IA para recomendar artigos, vídeos ou produtos com base nas preferências e no comportamento anterior dos usuários. Esses agentes analisam os padrões de consumo de conteúdo para apresentar sugestões personalizadas.
Os agentes de IA podem atuar como coaches de carreira, ajudando as pessoas com recomendações de cursos de treinamento, identificando oportunidades de trabalho que correspondam às habilidades delas e dando feedback sobre currículos.
- Maior eficiência
- Saídas de maior qualidade
- Redução de custos
- Tomada de decisões mais informada
- Consistência confiável
Capazes de processar grandes quantidades de dados e lidar com várias tarefas simultaneamente, os agentes de IA aumentam a velocidade operacional e minimizam o risco de erros, até mesmo nos cenários mais complexos.
Os agentes de IA oferecem respostas precisas e abrangentes, integrando dados de várias fontes e aprendendo com interações para se aprimorarem continuamente. Isso leva a soluções mais confiáveis e sofisticadas.
A automação de fluxos de trabalho reduz a dependência do trabalho manual e minimiza os erros humanos, diminuindo as despesas operacionais.
Utilizando aprendizado de máquina e análise de dados, os agentes de IA apresentam informações orientadas por dados, possibilitando decisões de negócios mais rápidas e precisas.
Ao contrário dos humanos, os agentes de IA produzem resultados uniformes de forma consistente, mantendo elevados padrões de serviços e produtos. Essa confiabilidade é crucial para tarefas que exigem precisão, como análise financeira ou suporte técnico.
Embora os agentes de IA e chatbots sejam significativamente diferentes em termos de complexidade e recursos, eles compartilham algumas características básicas que os tornam essenciais aos processos de negócios modernos. Essas semelhanças refletem suas metas compartilhadas de aumentar a eficiência e proporcionar experiências de serviço de qualidade. Abaixo, há algumas áreas principais em que suas funcionalidades se sobrepõem:
- Aprimoramento do atendimento ao cliente
- Automação de tarefas repetitivas
- Uso de grandes modelos de linguagem
- Operação autônoma
- Aplicações práticas de negócios
- Interfaces de interação com o usuário
A implantação de agentes de IA e chatbots ocorre para aprimorar o atendimento ao cliente. Eles oferecem suporte sempre disponível, garantindo que os clientes possam obter assistência a qualquer momento.
Ambas as tecnologias se destacam na automação de consultas rotineiras e repetitivas, como lidar com perguntas comuns dos clientes sobre rastreamento de pedidos ou horário de funcionamento.
Os avançados chatbots com IA e os agentes de IA podem utilizar a mesma tecnologia de LLM (como GPT) para entender e gerar texto semelhante ao humano.
Tanto agentes de IA quanto chatbots podem agir sem orientação direta. Eles podem lidar com uma ampla variedade de consultas de forma autônoma, simplificando fluxos de trabalho e garantindo respostas rápidas.
Seja dando suporte a plataformas de comércio eletrônico, oferecendo assistência de TI ou lidando com atendimento ao cliente, os chatbots e agentes de IA se tornaram componentes essenciais das estratégias digitais. Sua ampla implementação ajuda as empresas a permanecerem competitivas e eficientes.
Os chatbots com IA e os agentes de IA geralmente utilizam interfaces amigáveis semelhantes, como janelas de bate-papo em sites ou interações por voz por meio de assistentes virtuais. Isso facilita para os usuários finais a interação perfeita com esses sistemas, independentemente de estarem interagindo com um chatbot básico ou algo mais sofisticado.
Os agentes de IA e chatbots variam significativamente em termos de design, adaptabilidade e recursos. Embora se utilizem ambas as tecnologias para automatizar tarefas e aprimorar as experiências dos usuários, os agentes de IA oferecem recursos muito mais avançados do que, até mesmo, os chatbots com IA mais sofisticados. Estas são as principais diferenças:
- Recursos de conversação
- Personalização e aprendizagem
- Integração e escalabilidade
- Eficiência operacional e manutenção
- Treinamento e implementação
- Habilidades de tomada de decisões
Os agentes de IA são altamente proficientes na gestão de conversas complexas e detalhadas. Eles podem entender a intenção do usuário para além do simples reconhecimento de palavras-chave, manter o fluxo do diálogo à medida que os tópicos vão mudando e responder de maneira inteligente e semelhante à humana. Até mesmo os chatbots com IA, que usam NLP para interpretar entradas, geralmente são limitados a conversas menos elaboradas. Os chatbots com IA conseguem lidar com algum contexto, mas não são tão aptos a gerenciar interações com múltiplas trocas, nas quais o significado evolui dinamicamente.
Os agentes de IA aprendem e se adaptam continuamente a partir de conversas anteriores, o que os permite personalizar respostas com base no histórico e nas preferências dos usuários. Isso promove interações altamente adaptadas que se tornam mais inteligentes ao longo do tempo. Por outro lado, os chatbots tradicionais e, até mesmo, a maioria dos chatbots com IA têm memória limitada ou nenhuma memória de interações anteriores. Embora os chatbots com IA possam oferecer algum grau de resposta adaptável, eles carecem da profundidade de aprendizagem que os agentes de IA possuem, o que resulta em interações que parecem mais genéricas.
Os agentes de IA foram desenvolvidos para se escalar de forma eficiente, integrando-se perfeitamente a outros sistemas de negócios e evoluindo à medida que as necessidades organizacionais vão se tornando mais complexas. Eles utilizam dados em tempo real e ferramentas externas para aprimorar seus recursos ao longo do tempo. Os chatbots com IA também podem se integrar às plataformas existentes, mas geralmente exigem mais intervenção manual para se adaptarem a novas tarefas ou cargas de trabalho maiores. Os chatbots padrão são ainda mais limitados e, muitas vezes, têm dificuldades para acompanhar a expansão dos requisitos de negócios.
Devido à sua complexidade, os agentes de TI requerem uma configuração mais robusta e manutenção contínua. Eles usam loops de feedback para se aprimorar continuamente, o que pode simplificar as operações de longo prazo. Os chatbots com IA são mais fáceis de implantar do que os agentes de IA completos, mas ainda precisam de atualizações para manter a eficácia. Os chatbots tradicionais baseados em regras são os mais simples de implementar, mas necessitam de ajustes frequentes de script à medida que as necessidades dos negócios vão mudando, o que os torna menos eficientes ao longo do tempo.
Os chatbots tradicionais exigem uma configuração manual abrangente, com diálogos baseados em regras que precisam de configuração para que possam entender e responder com precisão às solicitações dos usuários. Até mesmo os chatbots com IA precisam de um pré-treinamento significativo em padrões de linguagem para funcionar bem, embora sua implementação seja mais rápida do que a dos bots com script mais antigos. Por outro lado, os agentes de IA utilizam modelos de aprendizado de máquina que não dependem de scripts estáticos, o que torna sua implantação mais rápida e intuitiva, ao mesmo tempo em que proporcionam interações mais flexíveis.
Os agentes de IA podem tomar decisões de forma autônoma com base na análise de conjuntos de dados complexos, na determinação de ações ideais e, até mesmo, na modificação de fluxos de trabalho em tempo real. Eles raciocinam em meio aos cenários, fundamentando suas respostas em informações e contexto em tempo real. A maioria dos chatbots com IA se limita a responder perguntas e realizar ações predefinidas sem uma análise mais profunda nem recursos de tomada de decisões com autonomia. Já os chatbots padrão apenas entregam respostas provenientes de uma base de conhecimento fixa sem qualquer forma de raciocínio nem adaptabilidade.
Embora os agentes de IA ofereçam recursos avançados, como tomada de decisões com autonomia, análise de dados em tempo real e integração sofisticada, eles nem sempre são a melhor opção para todas as organizações ou casos de uso. Em muitos cenários, um chatbot com IA (ou, até mesmo, um chatbot mais básico e baseado em regras) pode ser mais adequado, especialmente para tarefas simples. As organizações devem ponderar cuidadosamente suas necessidades, recursos e metas de longo prazo antes de decidir qual tecnologia implementar.
A escolha entre um agente de IA e um chatbot envolve a análise de vários fatores importantes:
- Complexidade do caso de uso
- Necessidades de personalização
- Orçamento
- Escalabilidade
- Segurança e privacidade de dados
Determine a complexidade das tarefas que você precisa automatizar. Se suas necessidades forem básicas, como responder a perguntas frequentes ou consultas simples de suporte ao cliente, um chatbot pode ser mais do que suficiente. Para fluxos de trabalho complexos, tomada de decisões ou tarefas que exigem análise de dados detalhada, um agente de IA é mais adequado.
Avalie o nível de personalização necessário para suas interações. Os agentes de IA se destacam na aprendizagem de interações anteriores e oferecem respostas altamente personalizadas. Se sua empresa precisa de uma comunicação adaptável e sensível ao contexto, considere usar um agente de IA. Para respostas consistentes, mas genéricas, os chatbots podem ser uma melhor opção.
As restrições orçamentárias podem influenciar sua escolha significativamente. Os chatbots (com IA ou não) normalmente têm uma implementação e manutenção mais econômicas, o que os torna ideais para empresas com recursos limitados. Os agentes de IA, com seus recursos avançados, geralmente têm custos operacionais e de desenvolvimento mais altos, embora o trabalho com plataformas de terceiros possa compensar alguns desses custos.
Considere as necessidades futuras da sua organização. Embora os chatbots possam lidar com um alto volume de interações simples, eles podem não ter uma escalabilidade eficiente. Os agentes de IA, projetados para adaptabilidade e ambientes mais complexos, oferecem melhores soluções de longo prazo se sua organização espera lidar com tarefas cada vez mais sofisticadas.
Se seus casos de uso envolvem dados confidenciais ou exigem conformidade regulatória rigorosa, considere as implicações de segurança. Os chatbots, com seu escopo mais restrito, são mais fáceis de proteger contra ameaças de segurança cibernética. Os agentes de IA, por outro lado, podem exigir medidas de segurança abrangentes devido ao seu acesso mais amplo ao sistema.
A escolha entre agentes de IA e chatbots pode ter efeitos significativos sobre vários aspectos da sua organização. No fim das contas, essa escolha deve se alinhar à sua visão estratégica, equilibrando as necessidades imediatas com as metas de longo prazo. As maiores preocupações individuais podem ser:
- Satisfação do cliente
- Reputação da marca
- Escalabilidade de longo prazo
A escolha certa pode afetar a qualidade de suas interações com o cliente. Os agentes de IA, com suas respostas personalizadas e sensíveis ao contexto, podem gerar maior satisfação do cliente. Mesmo assim, um chatbot bem implementado ainda pode oferecer um serviço rápido e eficaz para consultas simples.
Sistemas de comunicação eficientes e inteligentes podem fortalecer a reputação da sua marca em termos de inovação e confiabilidade. Por outro lado, chatbots mal implementados ou excessivamente simplistas podem frustrar os usuários e resultar em percepções negativas.
Conforme sua organização for crescendo, a escalabilidade de sua solução de automação se tornará ainda mais relevante. Os agentes de IA são mais bem equipados para lidar com tarefas cada vez mais complexas e em evolução, garantindo a escalabilidade eficaz de suas operações. Os chatbots, por sua vez, podem precisar de reconfigurações regulares, o que pode limitar o crescimento futuro.
É difícil discutir os agentes de IA sem também mencionar a APR (Robotic process automation, Automação de processos robóticos). A APR usa robôs de software (ou "bots") para automatizar tarefas repetitivas baseadas em regras que, de outra forma, normalmente exigiriam intervenção humana. Ela pode executar processos estruturados (como entrada de dados, processamento de faturas e geração de relatórios) com velocidade e precisão extremamente altas. Seu ponto forte é imitar o comportamento humano para lidar com tarefas rotineiras de maneira eficiente, o que faz dela uma ferramenta inestimável para simplificar as operações.
A APR aplica inteligência à automação, mas os agentes de IA proporcionam um nível de capacidade cognitiva que vai além dos recursos dela. Embora a APR siga regras e fluxos de trabalho predefinidos, os agentes de IA utilizam tecnologias avançadas para entender, aprender e tomar decisões de forma mais completa. Eles podem lidar com dados não estruturados, adaptar-se a ambientes dinâmicos e realizar tarefas complexas que exigem raciocínio e sensibilidade ao contexto.
Embora os agentes de IA e a APR sejam ferramentas para aumentar a eficiência por meio da automação, eles diferem significativamente em termos de escopo e aplicação. A APR é ideal para automatizar tarefas repetitivas e altamente estruturadas, garantindo a conformidade e conectando sistemas legados sem causar interrupções. Por outro lado, os agentes de IA se destacam na gestão de dados complexos para fundamentar a tomada de decisões autônoma e interações mais naturais e sensíveis ao contexto capazes de se adaptar dinamicamente às circunstâncias e às necessidades dos usuários, que passam por constantes mudanças.
A implementação de chatbots e agentes de IA apresenta seu próprio conjunto de desafios, que vão desde preocupações com a proteção de dados até requisitos de infraestrutura técnica. Entender esses desafios com antecedência — e planejar soluções para eles — pode garantir uma implantação e operação mais suaves das tecnologias de IA.
- Proteção de dados
A maioria dos sistemas de IA lida com dados confidenciais de clientes; deixar de proteger esses dados pode levar a violações, prejuízos à reputação e penalidades decorrentes da não conformidade com as regulamentações de proteção de dados. Para reduzir esses riscos, as organizações devem implementar métodos avançados de criptografia, auditar regularmente as permissões de acesso a dados e cumprir estruturas como GDPR ou HIPAA.
- Infraestrutura de tecnologia insuficiente
Os chatbots e agentes de IA exigem uma capacidade de computação significativa e uma infraestrutura confiável. As empresas desfalcadas nessa área não conseguem aproveitar ao máximo essas soluções automatizadas. Para resolver essa questão, as organizações devem avaliar seus recursos atuais de TI e considerar soluções de SaaS (Software-as-a-service, Software como serviço) ou PaaS (Platform-as-a-service, Plataforma como serviço) baseadas na nuvem que oferecem acesso a recursos escaláveis. Além disso, colaborar com parceiros de tecnologia experientes e investir em upgrades de infraestrutura pode preparar as empresas para as demandas dos sistemas de IA.
- Compatibilidade e integração
A integração perfeita aos sistemas existentes de atendimento ao cliente e back-end é essencial para maximizar os benefícios da IA. No entanto, alcançar essa integração pode ser complicado, especialmente se houver o envolvimento de sistemas legados. As organizações podem superar esses obstáculos realizando uma avaliação completa da compatibilidade do sistema e usando APIs ou middleware para promover uma troca de dados estável.
Os chatbots e os agentes de IA são tecnologias valiosas para dar suporte às empresas modernas; os chatbots são excelentes para lidar com consultas rotineiras e tarefas simples, enquanto os agentes de IA podem assumir fluxos de trabalho mais complexos e sensíveis ao contexto. E, para as organizações interessadas em ver os benefícios dessas tecnologias em primeira mão, a ServiceNow oferece uma solução abrangente e integrada criada na Now Platform®.
ServiceNow Virtual Agent é um chatbot com IA que aprimora as experiências de suporte ao usuário. Oferecendo trocas personalizadas e conversacionais com tecnologia de IA generativa, predefinido com conversas personalizáveis e respaldado por NLU (natural language understanding, compreensão da linguagem natural), o Virtual Agent é refinado para fluxos de trabalho da ServiceNow.
E, para as organizações que precisam de ainda mais inteligência e flexibilidade em suas soluções de automação, os Agentes de IA da ServiceNow oferecem recursos mais avançados para gerenciar os fluxos de trabalho mais complexos, adaptar-se aos requisitos em evolução e proporcionar experiências de usuário altamente personalizadas. Esses agentes foram desenvolvidos para lidar com as operações de forma totalmente autônoma e, com recursos como criação de agentes personalizados, aprendizagem progressiva e governança e análise detalhadas, os Agentes de IA da ServiceNow garantem que as empresas possam implantar soluções inteligentes e, ao mesmo tempo, permanecer totalmente no controle.
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