Qual é a diferença entre um agente de IA e um chatbot?

Se você já conversou com um agente de atendimento ao cliente online ou perguntou à Siri qual é a ave oficial do estado de Rhode Island, você interagiu com um chatbot.

Esses assistentes digitais úteis são ótimos para responder perguntas simples e realizar tarefas básicas, mas na era da inteligência artificial (IA) generativa, eles podem parecer bastante limitados. Peça à Siri uma lista dos seus clientes potenciais de vendas mais importantes por região e ela provavelmente oferecerá de fazer essa pergunta ao Google.

Um agente de IA, por outro lado, é como ter um assistente digital de IA incorporado ao seu fluxo de trabalho. Precisa de ajuda para priorizar seus principais clientes potenciais de vendas do dia? Está procurando um resumo rápido da reunião da equipe de atendimento que você perdeu esta manhã? Está se deparando com uma barreira criativa e precisa de uma cópia de marketing adaptada à demografia de seus clientes? Um agente fundamentado nos dados exclusivos da sua empresa pode ajudá-lo com tudo isso.

Ainda assim, dada a natureza conversacional de ambos, é natural se perguntar onde os chatbots terminam e os agentes começam. Continue lendo para descobrir.

Um chatbot tradicional é um programa de computador que usa regras predefinidas, árvores de decisão e respostas com script para interagir com os usuários. Alimentados por uma forma menos avançada de IA que permite o processamento de linguagem natural (NLP), os chatbots normalmente exigem treinamento e ajustes substanciais para processar com precisão as solicitações dos usuários. Esses chatbots, que existem desde que Joseph Weizenbaum criou a ELIZA em 1964, são usados principalmente para recuperação de informações, para lidar com interações básicas e para responder perguntas comuns de suporte ao cliente. E embora os chatbots tenham interfaces conversacionais semelhantes às de um agente de IA, eles não entendem a linguagem da mesma forma que os grandes modelos de linguagem (LLMs).

Sua capacidade de entregar respostas rápidas e consistentes a perguntas comuns os torna uma solução confiável e econômica para lidar com consultas rotineiras de atendimento ao cliente, coletar informações básicas e sugerir recursos relevantes. No entanto, sua capacidade de entender o contexto e aprender com as interações é limitada, assim como sua capacidade de lidar com consultas fora de fluxos de conversação predefinidos. Portanto, embora sejam eficazes em tarefas simples e repetitivas, eles têm dificuldade em ter conversas mais abertas.

“O fluxo conversacional em si, nos bots tradicionais, é construído de forma muito declarativa e predefinida. Isso não proporciona uma experiência de conversação natural completa”, diz Abhi Rathna, Diretor de Gerenciamento de Produtos da Equipe de IA da Salesforce.

Pense em um chatbot como uma máquina de venda automática: ele tem um inventário fixo de lanches (respostas predeterminadas), um pequeno teclado para as entradas do usuário (as perguntas que você pode fazer) e só pode fornecer exatamente o que você selecionou (uma resposta com script). É simples, previsível e funciona bem se você precisar atender a uma necessidade específica.

Os chatbots são adequados para cenários em que é crucial que todas as respostas sigam as diretrizes de mensagens da marca. “Para usuários com um tom de marca muito específico que desejam ser prescritivos sobre fluxos de conversação em cenários importantes, os bots tradicionais lhes dariam a capacidade de controlar essas conversas”, afirma Rathna.

Um agente de IA é um assistente de IA avançado projetado para aumentar as capacidades humanas em uma ampla variedade de tarefas. Diferente dos chatbots mais limitados, os agentes de IA (também conhecidos como agentes autônomos) podem entender e gerar linguagem natural, processar e analisar grandes quantidades de informações e auxiliar em atividades complexas, como escrita, codificação, resolução de problemas e tarefas criativas.

Como esses sistemas geralmente são baseados em grandes modelos de linguagem (LLMs) treinados em grandes quantidades de dados, eles podem se engajar melhor em interações mais sutis e sensíveis ao contexto. E para uma empresa gerar resultados personalizados ou descobrir informações comerciais importantes, um agente também pode se fundamentar em seus dados comerciais exclusivos, incluindo dados estruturados, como uma planilha ou banco de dados, e dados não estruturados, como PDFs, e-mails e registros de chat.

E como os agentes de IA podem se adaptar e aprender com as interações, eles são ferramentas versáteis que se destacam no aprimoramento da produtividade e da tomada de decisões.

“Um agente de IA usa um grande modelo de linguagem para orquestrar conversas, o que facilita muito a criação de um fluxo natural, além de reduzir o tempo de configuração”, diz Rathna. “O agente faz um trabalho melhor ao entender a intenção e combiná-la com as respostas certas.”

Se um chatbot é semelhante a uma máquina de venda automática, um agente de IA é como um chef pessoal com um impressionante repertório de receitas (vasta base de conhecimento), capacidade de entender solicitações complexas de pratos (processamento de linguagem natural) e aprendizagem de novas refeições que se adaptam às suas preferências (capacidade de aprender com dados históricos).

Os chatbots se diferenciam dos agentes de IA em muitos aspectos importantes, incluindo suas capacidades, as formas de treiná-los e o tempo necessário para implementá-los.

Enquanto os chatbots geralmente seguem diálogos baseados em regras e se limitam a responder perguntas predefinidas, os agentes de IA podem raciocinar e basear as respostas em conhecimentos e conteúdos relevantes. Os chatbots de atendimento ao cliente, diferentemente dos agentes, precisam de treinamento extensivo em centenas de enunciados para serem capazes de entender as solicitações em linguagem natural, tornando os agentes significativamente mais rápidos e fáceis de implementar e lançar. Além disso, os agentes não precisam de diálogos e configurações baseados em regras para executar ações e orientar a conversa.

Então, o que tudo isso significa para determinar qual dos dois é a melhor opção para sua empresa? Tudo pode se resumir às necessidades voltadas para o cliente versus as voltadas para os colaboradores, diz Rathna.

“Para cenários voltados principalmente para o cliente, acho que haverá uma mistura de chatbots tradicionais e agentes de IA generativos modernos. Para cenários voltados para colaboradores, um agente é mais favorável”, disse ele. “Nosso Einstein Copilot está integrado ao fluxo de trabalho junto com outros processos de negócios. E isso, combinado com a rápida integração, facilitará a adoção.”

No curto prazo, à medida que a confiabilidade das respostas generativas de IA continua melhorando, Rathna vê um modelo híbrido como uma boa opção para muitos clientes.

“O que eu prevejo é que os clientes usem chatbots em alguns casos em que desejam ser mais prescritivos e ter mais controle, e usem agentes para outros casos de uso em que se sintam confortáveis em deixar a IA generativa controlar a conversa. A tecnologia ainda está evoluindo, então talvez isso mude em alguns anos, mas até lá, devemos pensar em agentes e chatbots como algo que funciona melhor em conjunto.”

À medida que a tecnologia de IA continua evoluindo, os agentes de IA estão prontos para um crescimento dramático nos próximos anos. As interações dos agentes se tornarão mais intuitivas em mídias de texto, voz e visuais, e uma melhor compreensão contextual será fundamental para permitir que eles forneçam informações mais relevantes ao longo do tempo.

E embora a evolução dos chatbots tradicionais não seja tão empolgante quanto a dos agentes de IA, veremos avanços práticos na experiência do usuário, integração aprimorada com outros sistemas de negócios e implementação mais fácil de fluxos e respostas personalizados de chatbots.

À medida que todos navegamos coletivamente nesse cenário de IA em rápida evolução, entender as maneiras pelas quais os chatbots e os agentes podem beneficiar sua empresa de forma exclusiva, agora e no futuro, será importante para maximizar seu impacto. Seja empregando um chatbot, um agente ou adotando uma abordagem híbrida e usando as duas em conjunto, essas ferramentas, sem dúvida, desempenharão papéis cada vez mais significativos nas operações comerciais, remodelando a forma como interagimos com a tecnologia e uns com os outros.