Chat GPT e Chatbot: suas implicações para a experiência do cliente

A OpenAI abriu o Chat GPT beta no final de novembro de 2022, em um movimento que produziu o modelo de IA de processamento de linguagem natural (NLP) mais poderoso até o momento da publicação deste artigo.

Ele é um modelo de linguagem natural desenvolvido pela OpenAI que se tornou rapidamente popular em diversos segmentos da sociedade, atraindo mais de um milhão de usuários em apenas cinco dias após seu lançamento. Esse feito representa uma conquista notável, uma vez que até então poucas redes sociais haviam obtido tal popularidade em tão pouco tempo.

O sucesso do Chat GPT se deve em grande parte à sua capacidade de responder às perguntas dos usuários e de gerar respostas plausíveis com base em seu vasto conhecimento de linguagem natural. Além disso, o Chat GPT é capaz de aprender continuamente com as interações dos usuários, aprimorando assim suas habilidades ao longo do tempo.

O Chat GPT representa um avanço significativo na tecnologia de linguagem natural e tem potencial para revolucionar muitas áreas, desde o atendimento ao cliente até a pesquisa científica. Com sua capacidade de gerar respostas precisas e plausíveis para uma ampla variedade de perguntas, o Chat GPT se tornou uma ferramenta valiosa para muitos usuários em todo o mundo.

 

Modelos como o Chat GPT e Chatbot substituirão completamente os chatbots tradicionais?

A premissa subjacente a esta questão é se grandes modelos de linguagem (LLMs), como o Chat GPT, transformarão a reputação dos chatbots de desajeitados, impessoais e defeituosos em algoritmos tão meticulosos que a interação humana não seja mais necessária e as formas tradicionais de chatbots de construção agora estão completamente obsoletos. Exploraremos essas premissas e daremos nossa visão de como o Chat GPT impactará o espaço CX.

De um modo geral, iremos diferenciar entre chatbots convencionais e chatbots como o Chat GPT construído em LLMs generativos.

 

Os chatbots convencionais

Esta categoria inclui a maioria dos chatbots que você encontrará por aí, desde chatbots para verificar o status de sua entrega de DPD até chatbots de atendimento ao cliente para bancos multinacionais. Construído em tecnologias como DialogFlow, IBM Watson ou Sentir, eles estão limitados a um conjunto específico de tópicos e não podem responder a entradas fora desses tópicos (ou seja, são de domínio fechado).

Eles só podem produzir respostas que foram pré-escritas ou pré-aprovadas por um ser humano (ou seja, não são generativas).

Os chatbots baseados em LLM

Eles podem responder a uma ampla gama de tópicos (ou seja, são de domínio aberto) e gerar respostas instantaneamente, em vez de apenas selecionar de uma lista pré-escrita de respostas (ou seja, são generativos). Eles incluem Google Meena, Replika.ai, BlenderBotName, Chat GPT e outros.

Realisticamente, os LLMs não serão soltos no domínio CX amanhã. O processo terá muito mais nuances. O nome do jogo será casar a expressividade e a fluência do Chat GPT com o controle refinado e os limites dos chatbots convencionais. Isso é algo para o qual as equipes de chatbot com foco em pesquisa serão mais adequadas.

 

Onde você já pode usar o Chat GPT hoje ao criar chatbots?

Existem diversos aspectos relacionados à criação e manutenção de um chatbot para os quais o Chat GPT atualmente não é adequado. No entanto, é possível destacar algumas áreas nas quais ele já pode ser considerado adequado:

Brainstorming de possíveis perguntas e respostas para um determinado domínio fechado: seja com base em seus dados de treinamento ou ajustado em informações mais específicas – seja pela OpenAI liberando a capacidade de ajuste fino quando o Chat GPT se tornar acessível pela API ou pela inclusão de informações desejadas por meio de engenharia imediata. (Advertência: ainda é difícil saber com certeza de onde vem uma informação, então esse processo de desenvolvimento continuará a exigir um humano no loop para validar a saída.)

Treinando seu chatbot: O Chat GPT pode ser usado para parafrasear perguntas que um usuário pode fazer, especialmente em uma variedade de estilos, e até mesmo gerar conversas de exemplo, automatizando assim grandes partes do treinamento.

Testes e controle de qualidade: Usar o Chat GPT para testar um chatbot existente, simulando as entradas do usuário, é muito promissor, principalmente quando combinado com testadores humanos. O Chat GPT pode ser informado sobre os tópicos a serem abordados em seus testes, com diferentes níveis de granularidade e, assim como na geração de dados de treinamento, o estilo e o tom que ele usa podem variar.

Vemos a próxima geração de chatbots CX continuando a ser baseada em tecnologia convencional e não generativa, mas modelos generativos sendo fortemente usados ​​no processo de criação.

 

Os chatbots estão configurados para aumentar o nível do espaço CX atual

Os principais impactos dos LLMs nas expectativas do consumidor incluirão maior visibilidade dos chatbots, maior urgência para incorporá-los ao CX, maior reputação dos chatbots e um padrão mais alto. Em outras palavras, os chatbots estão ganhando força!

Todos nós já os experimentamos – chatbots desajeitados com opções de diálogo extremamente limitadas que produzem linhas dolorosamente robóticas (se é que conseguem entender alguma coisa). Embora os chatbots de baixo desempenho já estejam desaparecendo, os padrões agora serão disparados para evitar essa experiência, e a mudança de humano para IA continuará rapidamente.

Um recente relatório prevê que o número de interações entre clientes e call centers gerenciados por IA aumentará de 2% em 2022 para mais de 15% em 2026 e dobrará para 30% em 2031. No entanto, dada a rápida adoção e os avanços exponenciais em IA em nos últimos três a cinco anos, prevemos que o verdadeiro crescimento seja muito maior.

Marcas como AirBnb e ExpressVPN abriram caminho para um excelente suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, tanto que os clientes de hoje simplesmente esperam uma experiência perfeita. As consequências de deixar de prestar um ótimo serviço não são brincadeira. Um serviço ruim pode ter um impacto significativo nas taxas de retenção de uma marca, fazendo com que os possíveis compradores procurem outro lugar: de acordo com a Forbes, o mau atendimento ao cliente custa às empresas um US$ 62 bilhões por ano.

 

Riscos no uso dos atuais chatbots baseados em LMM

O Chat GPT certamente está em uma fase de hipe, mas há riscos significativos em usá-lo como está agora. Acreditamos que a maioria dos riscos atuais resultam da imprevisibilidade do Chat GPT, o que gera preocupações legais, de reputação e de marca. Embora o burburinho em torno do Chat GPT seja bom, você não deve esquecer os riscos associados e a importância de selecionar o parceiro certo para evitar armadilhas.

Em particular, vemos os seguintes riscos para grandes empresas que adotam LLMs diretamente na jornada do cliente:

Dano à imagem da marca:  compartilhamento de conteúdo ofensivo

Clientes enganosos: compartilhar conteúdo falso

Potencial para ataque adversário: pessoas tentando quebrar o chatbot para prejudicar reputações

Falsa criatividade: usuários confundindo o “papagaio estocástico” com criatividade/conexão humana genuína

Falsa autoridade: O Chat GPT produz um texto que parece autoritário e que os humanos são notoriamente ruins em refutar.

Segurança de dados e propriedade e confidencialidade dos dados: A OpenAI tem informações e acesso a todos os dados compartilhados via Chat GPT, abrindo enormes comportas de risco para violações de confidencialidade.

Em outras palavras: “Só porque você pode, não significa que você deve”

Startups e organizações estabelecidas inevitavelmente tentarão introduzir salvaguardas e outras medidas para mitigar alguns desses riscos. No entanto, muitas empresas, incluindo aquelas com as quais trabalhamos, ainda desejam (ou são legalmente obrigadas) a manter o controle total do conteúdo.

Nossos clientes legais e regulamentados pela FCA são um bom exemplo. Com LLMs generativos como Chat GPT retendo conteúdo completo, o controle é impossível.

Quando se trata de desenvolvimento de chatbot em si, os players que usam pilhas de código aberto como Sentir ou Botpress terão a vantagem da agilidade devido à flexibilidade e versatilidade que esses sistemas abertos permitem. A curto e médio prazo, os desenvolvedores de chatbots com experiência em NLP e usando LLMs serão os únicos a trazer essa tecnologia para o mercado de chatbots, porque eles são capazes de alavancar e ajustar efetivamente os modelos para seus (ou seus clientes) necessidades e casos de uso.

A longo prazo, as pequenas empresas continuarão a estar melhor posicionadas para implementar mudanças rapidamente do que plataformas grandes e estabelecidas como o Chat GPT. Em meio à atual volatilidade do mercado financeiro, no entanto, prevemos uma potencial consolidação do mercado de players nos próximos 12 a 24 meses, com os players maiores adquirindo players menores e, uma ocorrência comum no espaço do chatbot, os clientes comprando seus fornecedores de chatbot.

 

Quais setores adotarão primeiro o Chat GPT em seus processos de CX?

Apesar do Chat GPT estar apenas na versão beta e nenhuma API ainda disponível, tem havido uma miríade de casos de uso interessantes publicados por indivíduos, incluindo vários navegador extensões, principalmente via Twitter.

Enquanto o Chat GPT estiver disponível ao público (esperamos que venha um modelo de precificação baseado em volume, como nos modelos anteriores como o GPT 3), os pequenos participantes continuarão a ultrapassar os limites com novos aplicativos.

 

Conclusão

Sabemos que o Chat GPT é capaz de responder a perguntas dos usuários e gerar respostas plausíveis com base em seu vasto conhecimento de linguagem natural. Além disso, é capaz de aprender continuamente com as interações dos usuários, o que o torna uma ferramenta valiosa para muitos usuários em todo o mundo.

Portanto, os chatbots baseados em modelos como o Chat GPT têm o potencial de substituir completamente os chatbots convencionais, já que são capazes de responder a uma ampla gama de tópicos e gerar respostas instantaneamente, em vez de selecionar de uma lista pré-escrita de respostas.

Os LLMs serão um jogo de casamento entre a expressividade e a fluência do Chat GPT com o controle refinado e os limites dos chatbots convencionais. É possível usar o Chat GPT hoje para brainstorming de possíveis perguntas e respostas para um determinado domínio fechado, treinar chatbots e para testes e controle de qualidade.

Como conselho, é importante que os leitores considerem fazer um curso para aprender mais sobre o Chat GPT e suas capacidades, esta ferramenta está se tornando um divisor de aguas na tecnologia, portanto, não deixe de verificar nossa lista dos melhores cursos de Chat GPT disponíveis na plataforma Hotmart.