Uma das áreas mais interessantes desse avanço é a capacidade de um único bot de compreender não apenas dúzias, mas centenas de idiomas diferentes, e de realmente conversar em cada um deles – não apenas traduzir mecanicamente para frente e para trás.
A atual segunda geração de chatbots percorreu um longo caminho desde os mecanismos que se comunicavam com apenas uma palavra. Graças aos avanços em inteligência artificial, esforços compartilhados de código aberto e uma revolução no processamento de linguagem natural (PNL), as interfaces de conversação que estão sendo lançadas em sites e aplicativos de empresas podem falar e entender pessoas em um grau quase humano.
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Uma das áreas mais interessantes desse avanço é a capacidade de um único bot de compreender não apenas dúzias, mas centenas de idiomas diferentes, e de realmente conversar em cada um deles – não apenas traduzir mecanicamente para frente e para trás. Essa habilidade faz dos chatbots uma ferramenta indispensável para empresas que estão considerando expandir fora do seu mercado local atual e para países com bases completamente novas de clientes – e novos idiomas.
Uma série de aquisições recentes e expansões corporativas destacam a crescente importância de se tornar global. A compra da Flipkart pelo Walmart a coloca em uma posição forte dentro do ecossistema indiano. A rede de cafés canadense Tim Horton acaba de anunciar um plano para o lançamento de 1,5 mil lojas na China nos próximos dez anos. O alcance potencial de clientes e o aumento de receita da expansão global é enorme: US$ 53 bilhões dos ganhos de US$ 88 bilhões da Apple no primeiro trimestre de 2018 vieram de fora dos EUA. Pouco mais da metade – US$ 17 bilhões de US$ 31 bilhões – dos lucros do primeiro trimestre de 2018 eram decorrentes de países não-americanos
É claro que hoje até mesmo o menor negócio é capaz de ter uma presença global – e uma receita potencialmente global – sem adquirir ou construir no exterior, graças à internet. O número de usuários da web em todo o mundo ultrapassou os quatro bilhões no final de 2017, e o gasto global com comércio eletrônico foi de US$ 2,3 trilhões.
Não importa se você tem uma presença física ou apenas online, os clientes querem interagir com sua marca em seu idioma nativo. Um estudo do Common Sense Advisory (registro obrigatório) de compradores em dez países revelou que 60% dos consumidores raramente ou nunca fazem compras em sites apenas em inglês, enquanto 67% preferem navegação e conteúdo em seu idioma e 75% querem fazer compras em sua língua. Essas estatísticas indicam que os clientes que realmente vão gastar dinheiro com sua marca querem, compreensivelmente, fazê-lo no idioma no qual estão mais confortáveis.
Embora você possa tentar localizar FAQs, bases de conhecimento e páginas-chave e contratar ou treinar representantes de atendimento ao cliente em todos os idiomas que seus clientes possam falar, os chatbots são a solução mais simples, rápida e econômica para esses desafios geográficos.
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Os chatbots já estão aqui
Mesmo antes de considerarmos os benefícios globais dos chatbots, é importante notar que a tecnologia já está aqui e é aceita por empresas e clientes. Um estudo realizado pela Forrester no ano passado mostrou que 57% das empresas de marketing estavam usando chatbots ou pretendiam começar a fazê-lo até o final de 2017. Uma pesquisa descobriu que 69% dos consumidores preferem chatbots para comunicação rápida com as marcas, enquanto outro descobriu que 40% não se importam se uma interação é com um humano ou um bot, desde que recebam assistência. Uma grande variedade de empresas – incluindo a Allstate, a Marriott International e a Capital One – já recorreram a chatbots para resolver muitas das necessidades básicas de seus clientes.
Essa adoção não deve ser uma grande surpresa: entre plataformas altamente populosas – como Facebook Messenger, Slack, Twitter e Skype – que integram aplicativos bot interativos, mais de 47 milhões de pessoas têm acesso a alto-falantes inteligentes como Amazon Echo com Alexa e Apple HomePod com Siri apenas nos EUA, e assistentes pessoais de IA como o Google Duplex. Ou seja, os usuários de tecnologia estão mais à vontade do que nunca falando e confiando na inteligência artificial em suas vidas diárias.
Embora a ideia de um único chatbot poder conversar com usuários em centenas de idiomas seja agora uma realidade, nem sempre foi esse o caso. Há pouco mais de um ano, a maioria dos bots falava uma ou duas línguas, com a maioria dos poliglotas falando de 30 a 40 idiomas. Nós só alcançamos esta ampla gama de fluência de bot agora graças aos avanços em IA e processamento de linguagem natural.
Deep Learning para processos naturais de linguagem
Na deep learning (ou aprendizagem profunda, em português), várias representações de dados são aprendidas em uma rede multicamadas, o que elimina a necessidade de recursos projetados por humanos. Recentemente, a tecnologia foi aplicada com sucesso para o processamento de linguagem natural para respostas automáticas de e-mail, tradução de idiomas, legendagem de imagens etc.
A deep learning está desempenhando um papel importante na construção da IA conversacional. Algumas das peças-chave em sua construção são compreensão e categorização de textos curtos, extração de informações, invocação da ação correta, análise de sentimento, geração de respostas e reconhecimento automatizado de fala (ASR). Muitas dessas partes de conversação de IA são possíveis agora devido aos recentes avanços na aprendizagem profunda. Usando modelos de linguagem, um bot pode funcionar em vários idiomas.
A voz global
A introdução de um chatbot que fala apenas os dez idiomas mais comuns abriria conversas para mais de três bilhões de pessoas em todo o mundo. Além disso, a inteligência artificial que é ensinada em mais de uma linguagem têm um desempenho melhor nas tarefas do que os bots de apenas um idioma, e aprendem melhor o contexto e os relacionamentos das palavras. Como os bots podem ser treinados em várias linguagens humanas clássicas, eles também podem ser treinados para reconhecer taquigrafia menos formal, falar na internet ou mesmo erros de digitação que possam confundir um agente humano.
