O que é e como usar

A popularidade do ChatGPT disparou — cresceu para 1 milhão de usuários em apenas cinco dias.

O ChatGPT é uma IA conversacional, e sua celebridade chega em um momento em que muitas empresas estão adotando ferramentas semelhantes para economizar tempo em seus processos de marketing.

Este post abordará tudo o que você precisa saber sobre IA conversacional, incluindo:

Em sua essência, aplica inteligência artificial e aprendizado de máquina. Exemplos comuns de IA conversacional são assistentes virtuais e chatbots.

IA conversacional x Chatbots

A IA conversacional e os chatbots costumam ser discutidos juntos, portanto, saber como eles se relacionam é importante.

Os chatbots são uma aplicação de IA conversacional, mas nem todos os chatbots usam IA conversacional. A maioria dos chatbots são baseados em regras, onde são pré-programados com respostas e scripts predefinidos específicos e não podem lidar com conversas mais complexas.

Os chatbots de IA podem lidar com vários tipos de conversas e tópicos e usar dados para fornecer a resposta mais precisa.

Como funciona a IA conversacional?

A IA conversacional existe por meio de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (NLP) e geração de linguagem natural (NLG).

O aprendizado de máquina é como uma ferramenta de IA conversacional obtém sua inteligência. Começa com a entrada humana, onde alguém alimenta uma máquina com um conjunto de dados exclusivo para aprender. Ele estuda os dados, entende as conexões e, eventualmente, fica pronto para ter conversas reais com humanos reais.

O processamento de linguagem natural é a capacidade da máquina de reconhecer palavras e frases de conversas com humanos por causa dos dados originais com os quais aprendeu. A ferramenta então usa o NLG para desenvolver as melhores respostas possíveis para consultas humanas.

A IA conversacional só fica melhor e mais precisa com o tempo, pois aprende continuamente com cada conversa.

O processo geral é este:

1. A entrada é recebida como texto ou áudio (palavras faladas ou sons gerais).
2. A máquina analisa a entrada com processamento de linguagem natural para descobrir o que a entrada significa e o que uma resposta pode incluir.
3. Depois que a entrada é compreendida, a IA de conversação traz ao usuário as melhores e mais precisas informações (NLG).

As máquinas usam dados de todas as conversas para construir conhecimento e gerar respostas mais precisas.

Exemplos de IA Conversacional

Uma aplicação de marketing comum da IA ​​conversacional são as ferramentas de geração de conteúdo que pesquisam tópicos on-line e criam saídas de conteúdo, como postagens de blog, e-mails e até mesmo textos de anúncios.

O assistente de conteúdo da HubSpot é um ótimo exemplo de ferramenta que usa IA generativa para ajudar os profissionais de marketing a criar conteúdo escrito.

Você pode simplesmente dizer ao HubSpot sobre o que gostaria de escrever, e o assistente de conteúdo pode fazer coisas como:

• Gere uma lista de tópicos de blog que interessam ao seu público
• Crie um esboço para iniciar seu processo de escrita
• Escreva textos nítidos e atraentes otimizados para seus leitores e mecanismos de pesquisa.

O assistente de conteúdo AI integra-se nativamente com seus recursos favoritos do HubSpot.

Outra aplicação são as ferramentas de conversão de texto em fala que convertem texto em fala com som natural, melhorando a acessibilidade para pessoas que usam tecnologias assistivas. As ferramentas de monitoramento e escuta social também usam a PNL para entender o tom e a intenção das conversas online para entender como as pessoas se sentem em relação à sua marca.

As ferramentas de RH e recrutamento também examinam currículos e cartas de apresentação em busca de palavras-chave e frases para identificar candidatos ideais para vagas de emprego.

Outros aplicativos são dispositivos domésticos inteligentes, como o Google Home, e assistentes virtuais como o Siri da Apple.

Para ficar na vanguarda de um mercado em crescimento, confira a lista de reprodução da HubSpot, The Business of AI, que apresenta programas que discutem futuras aplicações comerciais de IA.

Benefícios da IA ​​conversacional

Com esses exemplos em mente, quais benefícios a IA conversacional pode trazer para uma empresa?

1. A IA conversacional pode economizar tempo.

A IA conversacional pode se encarregar das conversas com os consumidores e trazer resultados relevantes, ajudando as equipes a se concentrarem em questões mais prementes que exigem um toque humano.

A IA conversacional também pode processar grandes quantidades de pontos de dados e trazer insights e respostas para as equipes de negócios rapidamente, ajudando a tomar decisões baseadas em dados e liberando a carga do processamento de dados.

2. A IA conversacional oferece insights baseados em dados

Os dados que as ferramentas de IA de conversação coletam podem ser recursos úteis para as empresas aprenderem sobre os consumidores e o que eles desejam, sejam perguntas frequentes que podem ser usadas para atualizar uma página de perguntas frequentes ou para saber mais sobre como as pessoas falam sobre você online.

3. A IA conversacional pode impulsionar as compras.

As ferramentas de IA conversacional podem usar o NLP para entender as consultas dos clientes, aprender necessidades e pontos problemáticos e gerar recomendações de produtos ou serviços que inspiram compras.

4. A IA conversacional pode encontrar os clientes mais adequados.

A IA conversacional pode classificar muitos pontos de dados para ajudá-lo a encontrar clientes ideais.

5. A IA conversacional pode conduzir o monitoramento da marca.

Conforme mencionado acima, a IA conversacional pode analisar o que as pessoas dizem sobre sua empresa online e procurar frases e palavras-chave comuns para entender o sentimento da marca. Isso é uma economia significativa de tempo, pois os profissionais de marketing podem gastar menos tempo classificando centenas de conversas e interações.

É aqui que há desvantagens para a IA conversacional, pois nada pode imitar a importância da compreensão humana.

Desafios da IA ​​Conversacional

A IA conversacional é uma fachada empolgante para os profissionais de marketing, mas é sempre importante entender o quadro completo, pois toda moeda tem dois lados.

A maneira mais significativa de as marcas errarem ao adotar a IA conversacional é assumir funções que ainda podem se beneficiar do monitoramento e da interação humanos.

Por exemplo, uma ferramenta pode monitorar conversas online, mas um humano pode captar sutilezas que uma máquina não consegue. Uma ferramenta de RH pode vasculhar os formulários de emprego em busca de palavras-chave e frases específicas para encontrar os candidatos mais adequados, mas um revisor humano pode dizer quando um candidato tem a experiência proporcional que o torna uma ótima opção, mesmo que seu currículo não contenha palavras-chave específicas .

Alguns desafios adicionais da IA ​​conversacional incluem:

• Entrada de idioma: dialetos, gírias e até mesmo ruído de fundo podem afetar a capacidade de uma máquina de processar entrada de idioma.
• Privacidade: as ferramentas de conversação armazenam e coletam dados para melhorar seus processos, mas as violações de segurança ou de dados podem causar problemas de segurança se as informações pessoais dos consumidores forem expostas.
• Desenvolvimento humano e cultural: o aprendizado de máquina deve progredir continuamente para aprender junto com o desenvolvimento cultural humano, seja conhecimento cultural geral ou algo mais específico, como horários de exibição de um filme recém-lançado.

Estatísticas de IA conversacional

A IA é um campo em constante desenvolvimento. Se você está em dúvida sobre adotá-lo ou simplesmente quer saber mais sobre o campo, aqui estão algumas estatísticas vitais para saber.

• O tamanho do mercado global de IA de conversação está projetado para atingir US$ 32 bilhões até 2023. ( Allied Market Research)
• Espera-se que o comércio eletrônico de voz digital triplique para uma indústria de US$ 80 bilhões até 2023. (Juniper Research)
• O número de assistentes de voz digital chegará a 8,4 bilhões de unidades até 2023. (Statista)
• O eMarketer prevê que 126 milhões de adultos nos EUA usarão assistentes de voz pelo menos uma vez por mês. (eMarketista)
• 1 em cada 5 consumidores usa chat ao vivo ou no aplicativo diariamente. (Vonagem)
• 62% dos profissionais de marketing relatam o uso de inteligência artificial em suas estratégias de marketing. (Estatista)
• Os profissionais de marketing que usam automação em suas funções têm maior probabilidade de relatar uma estratégia de marketing eficaz do que aqueles que não o fazem. (Pesquisa de blog da HubSpot)
• Em 2021, o processamento de linguagem natural foi o tipo mais popular de adoção de IA para empresas. (Universidade de Stanford II)
• Os sistemas de IA de melhor desempenho estimam o sentimento corretamente em 9 de 10 vezes. (Universidade de Stanford II)
• A inferência de linguagem abdutiva está tirando as conclusões mais plausíveis com informações limitadas. A linha de base humana para precisão é de 92,90% e sistemas de IA é de 91,87%. (Universidade de Stanford II)
• Embora o uso de IA tenha aumentado, não houve aumentos significativos na mitigação dos riscos de IA desde 2019. (McKinsey)
• 15% dos americanos estão mais entusiasmados do que preocupados com o impacto da inteligência artificial e 46% expressam igual preocupação e empolgação. (Centro de Pesquisa Pew)