O que é IA conversacional?

A IA conversacional está mudando a forma como as empresas operam ao analisar e imitar o diálogo natural e humano. Confira como isso acontece na prática.

Nas vendas: depois de analisar as chamadas de vídeo da sua equipe com os clientes, a IA conversacional interpreta o sentimento do cliente e sugere as próximas etapas para os seus representantes.

No atendimento: a IA conversacional responde a uma consulta de atendimento ao cliente após o expediente, oferecendo uma solução baseada em interações anteriores, com um tom amigável.

No marketing: você pede à IA conversacional para criar páginas de destino personalizadas para os seus clientes, com base nas preferências e histórico deles.

A forma como as empresas e os seus clientes interagem com a IA evoluiu de chatbots tradicionais para sofisticados agentes de IA capazes de raciocinar, aprender e agir por conta própria, com orientação e supervisão humanas. Veja como a IA conversacional funciona e o que ela pode fazer pela sua organização.

O que abordaremos:

• O que é uma IA conversacional?
• Como a IA conversacional funciona?
• Principais componentes da IA conversacional
• Principais benefícios da IA conversacional para empresas
• Como a IA conversacional transforma as operações comerciais
• Como superar os desafios da IA conversacional
• O que vem por aí com a IA conversacional?

A IA conversacional é um tipo de tecnologia de inteligência artificial (IA) capaz de entender e conversar com as pessoas de uma forma que imita o diálogo natural. Ao contrário dos chatbots mais antigos, que respondem apenas com base em conhecimento pré-programado, os agentes autônomos que usam IA conversacional realmente processam e respondem de uma forma que soa natural e confiável.

Essa tecnologia se tornou essencial em todos os setores. Ela ajuda equipes de vendas a gerar planos de fechamento e auxilia marcas de varejo a recomendar produtos de forma personalizada e relevante aos profissionais de saúde, que contam com essa ferramenta para gerenciar todo o histórico médico dos pacientes.

97% dos executivos dizem que sentem a urgência de integrar as ferramentas de IA , e a IA conversacional está se tornando essencial em todos os setores. Ao receber dados e sistemas de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM), a IA conversacional moderna entende o contexto, se recorda de interações anteriores e age de forma autônoma.

A IA conversacional usa aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP). A IA generativa, que usa grandes modelos de linguagem (LLMs) capazes de criar texto semelhante ao texto humano, tem sido uma tecnologia inovadora que cria sistemas de IA conversacional mais sofisticados.

Quando a IA é treinada para reconhecer palavras e frases, ela é capaz de tentar gerar linguagem natural e começar a responder. Se você tiver algum feedback sobre a resposta da IA, é possível compartilhar esse feedback com ela. A IA vai usar o aprendizado de máquina para melhorar as respostas para você e os seus colegas no futuro.

Aqui está um exemplo real de como isso funciona: quando um cliente deseja atualizar o seu endereço de entrega, a solicitação dele é convertida em texto legível por máquina, processada por NLP e analisada junto com os dados do cliente. A IA entende a ‌intenção e responde com uma confirmação assim que a atualização é feita.

Os primeiros sistemas de IA conversacional se limitavam a respostas baseadas em regras e tinham dificuldades com consultas complexas, mas isso está mudando. Alimentados por LLMs e pequenos modelos de linguagem especializados, esses sistemas agora podem entender o contexto, manter o fluxo de conversação e usar ações autônomas.

O processamento de linguagem natural (NLP) é a base da IA conversacional e usa tokenização para decompor o texto, análise de sentimento para entender emoções e geração de linguagem natural para criar respostas semelhantes às humanas. O NLP emprega o aprendizado de máquina para ajudar os sistemas de IA a entender e responder à linguagem humana. O sistema então analisa essas peças para entender o sentimento (emoções e atitudes), extrair informações importantes e identificar a intenção do usuário.

Os sistemas modernos de NLP também entendem o contexto e as nuances. Por exemplo, eles podem diferenciar entre "I need to return this order" ("Preciso devolver este pedido") e "When will my order return to stock?" ("Quando o meu pedido voltará ao estoque?"). O NLP ajuda a IA a reconhecer que, embora ambas as frases contenham as palavras ''order" ("pedido") e "return" ("voltar", "devolver"), elas exigem respostas completamente diferentes. Esse contexto combinado com o treinamento de geração de linguagem ajuda a IA a criar respostas que soem naturais e apropriadas à situação.

O aprendizado de máquina (ML) é o que torna a IA conversacional verdadeiramente inteligente e adaptável. Em vez de seguir regras estáticas, os algoritmos de IA analisam padrões em grandes quantidades de dados para entender como os humanos se comunicam e quais respostas são mais eficazes. Isso permite que o sistema melhore continuamente a cada interação, aprenda com trocas bem-sucedidas e ajuste a sua abordagem com base no feedback do usuário.

Por exemplo, quando integrados a plataformas de dados como o Data Cloud, os algoritmos podem analisar as interações anteriores com os clientes para entender quais respostas geram resultados positivos. A IA pode então usar esses insights para personalizar conversas futuras, prever as necessidades do usuário e oferecer proativamente soluções relevantes. Os algoritmos também ajudam o sistema a reconhecer quando uma conversa deve ser encaminhada para um representante de atendimento humano, garantindo transferências sem interrupção quando necessário.

Mais empresas estão recorrendo à IA para aumentar a satisfação do cliente e melhorar as operações. As vantagens da IA em diversos setores e funções continuam crescendo. Estes são alguns dos principais benefícios que as empresas estão obtendo com as soluções de IA conversacional:

• Disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana e tempos de resposta instantâneos: os sistemas de IA conversacional com assistentes de IA podem interagir com os clientes 24 horas por dia, eliminando os tempos de espera e garantindo uma qualidade de serviço consistente, independentemente do fuso horário ou do volume.
• Eficiência aprimorada: com a automação da IA que lida com consultas e tarefas rotineiras, a IA conversacional reduz significativamente a carga de trabalho das equipes humanas. Na verdade, 93% dos profissionais de atendimento relatam uma economia significativa de tempo em tarefas rotineiras, permitindo que a equipe se concentre em atividades mais complexas e de alto valor.
• Experiências personalizadas e acessíveis em escala: ao se integrar a sistemas de dados e de CRM, a IA conversacional pode usar o histórico e as preferências do cliente para oferecer interações personalizadas que pareçam pessoais, mesmo atendendo a milhares de usuários simultaneamente. A IA conversacional também facilita o acesso aos serviços para pessoas com deficiências.
• Melhores insights de dados e tomada de decisões: cada interação com a IA conversacional gera dados valiosos sobre as necessidades, preferências e dificuldades do cliente. Essas informações ajudam as empresas a identificar tendências, melhorar processos e tomar decisões estratégicas mais informadas.
• Redução de custos mantendo a qualidade: a implementação da IA conversacional pode reduzir significativamente os custos operacionais ao automatizar tarefas rotineiras e, ao mesmo tempo, manter ou até mesmo melhorar a qualidade do atendimento por meio de respostas consistentes e precisas.
• Suporte multilíngue e alcance global: a IA conversacional moderna é capaz de se comunicar fluentemente em vários idiomas, permitindo que as empresas atendam a mercados globais sem a necessidade de grandes equipes de suporte para idiomas específicos.

A IA conversacional também está transformando a forma como as empresas funcionam em todos os departamentos, o que resulta em fluxos de trabalho mais eficientes e na melhoria das experiências do cliente. Estas são algumas das maneiras pelas quais as organizações estão combinando essa tecnologia com agentes virtuais para melhorar operações.

A IA para vendas está mudando fundamentalmente a forma como as equipes prospectam e fecham negócios. A IA conversacional, especialmente por meio de ferramentas como o Agentforce — a camada agêntica da Salesforce Platform — interage de forma autônoma com clientes potenciais, gerencia a qualificação inicial e agenda reuniões para os representantes de vendas. A tecnologia também ajuda as equipes de vendas a priorizar leads, se preparar para reuniões e manter uma comunicação consistente de acompanhamento com:

• Contato autônomo para atrair leads por email, SMS e redes sociais
• Agendamento e qualificação de reuniões em tempo real
• Orientação de negócios e recomendações sobre a melhor ação a ser tomada a seguir
• Criação automatizada de materiais de vendas e propostas

Nas operações de serviços de IA, a IA conversacional fornece suporte omnicanal que se adapta às preferências do cliente. Agentes de IA avançados lidam com consultas complexas em vários canais, mantendo o contexto e personalizando as respostas com base no histórico do cliente. Isso permite que os funcionários se concentrem em casos que exigem mais empatia e soluções de problemas complexos, enquanto os agentes fornecem:

• Suporte multilíngue 24 horas por dia, 7 dias por semana, em plataformas web, móveis e de mensagens
• Resolução proativa de problemas com base nos padrões de comportamento do cliente
• Roteamento e priorização automatizados de casos
• Experiências personalizadas de autoatendimento

Com a IA de marketing, as equipes podem usar a IA conversacional para criar campanhas mais envolventes e personalizadas. A tecnologia ajuda a analisar os dados do cliente, otimizar o conteúdo e automatizar o gerenciamento de campanhas, mantendo a voz da marca consistente em todos os canais. Para as equipes de marketing, os benefícios incluem:

• Otimização de campanhas em tempo real
• Recomendações personalizadas de conteúdo
• Gerenciamento automatizado de respostas de email
• Engajamento e monitoramento de redes sociais

Com a IA conversacional para comércio, os agentes operam como assistentes pessoais de compras, ajudando os clientes a encontrar produtos e fazendo recomendações personalizadas. Essa tecnologia pode aumentar as taxas de conversão, pois fornecem orientação imediata e personalizada na jornada de compra dos clientes, incluindo:

• Recomendações de produtos personalizadas
• Atualizações de inventário e disponibilidade
• Rastreamento automatizado do status do pedido
• Guias de compra interativos

Para equipes técnicas, combinar a IA conversacional com uma plataforma de operações simplifica os processos de desenvolvimento e melhora a qualidade do código. Os desenvolvedores podem trabalhar com mais eficiência e, ao mesmo tempo, manter as práticas recomendadas e os padrões de segurança com habilidades como:

• Revisão e otimização de código
• Assistência de documentação
• Detecção de bugs e solução de problemas
• Configuração do ambiente de desenvolvimento

A IA conversacional está transformando os serviços financeiros ao automatizar processos complexos e, ao mesmo tempo, manter a segurança e a conformidade. A tecnologia dá conta de tudo, de transações rotineiras até análises financeiras sofisticadas que incluem:

• Detecção e prevenção de fraudes
• Processamento automatizado de faturas
• Serviços bancários personalizados
• Monitoramento da conformidade regulatória

A IA não só processa tíquetes de suporte, ela cria relacionamentos. Veja como isso acontece em diferentes setores:

• Saúde: agendamento inteligente e lembretes amigáveis
• Automotivo: alertas sobre manutenções agendadas
• Transporte: atualizações em tempo real quando há uma mudança de planos
• Serviços governamentais: fornecimento de informações claras e simples
• Hospitalidade: experiências personalizadas para hóspedes

Embora a IA conversacional ofereça enormes benefícios, as organizações devem enfrentar alguns desafios importantes para garantir o sucesso da implementação de agentes de IA. Saiba como as empresas estão resolvendo esses problemas com eficácia, principalmente por meio de tecnologia avançada como o Agentforce.

Lidar com informações confidenciais de clientes em conversas de IA exige medidas de segurança robustas. Os agentes de IA abordam esses desafios adotando protocolos de segurança de nível corporativo, criptografia e políticas rígidas de governança de dados. Por exemplo, o Mecanismo de raciocínio Atlas do Agentforce garante que cada interação seja baseada nos seus dados comerciais confiáveis, mantendo a conformidade com as regras de segurança.

Os sistemas de IA podem perpetuar inadvertidamente os vieses presentes nos dados de treinamento. Para mitigar isso, as plataformas modernas de IA conversacional devem monitorar e auditar regularmente as respostas da IA e empregar conjuntos de dados de treinamento diversificados que representem todos os grupos de usuários. Diretrizes claras de linguagem inclusiva também são essenciais, assim como proteções integradas contra resultados discriminatórios.

A preocupação de que a IA pode substituir empregos é comum, mas a IA conversacional serve para aumentar as capacidades humanas em vez de substituí-las. Para implementar essas mudanças com sucesso — e promover a adoção da tecnologia — elabore um plano de comunicação sobre o papel da IA em apoiar, e não substituir, os funcionários.

Os programas de treinamento ajudarão a equipe a trabalhar de forma eficaz com a IA e mostrarão como a IA pode liberar os membros da equipe para se concentrarem em tarefas de alto valor, que exigem inteligência emocional e tomadas de decisões complexas. Além disso, não se esqueça de criar um processo contínuo para mensurar e compartilhar os ganhos de produtividade decorrentes da adoção da IA.

Garantir respostas consistentes e precisas é crucial para manter a confiança do usuário. Sistemas agênticos como o Agentforce abordam essa necessidade por meio do monitoramento contínuo do desempenho da IA, rotas integradas de encaminhamento para agentes humanos, atualizações regulares que melhoram a precisão das respostas e recursos de teste para garantir uma operação contínua e confiável. Os programas de treinamento ajudarão a equipe a trabalhar de forma eficaz com a IA e mostrarão como a IA pode liberar os membros da equipe para se concentrarem em tarefas de alto valor, que exigem inteligência emocional e tomadas de decisões complexas. Além disso, não se esqueça de criar um processo contínuo para mensurar e compartilhar os ganhos de produtividade decorrentes da adoção da IA.

Se você está entusiasmado com a IA conversacional, o próximo passo é explorar os agentes de IA. Você pode até mesmo colocar a mão na massa e criar o seu próprio agente de IA. Desenvolvidos por LLMs, os agentes se integram aos CRMs e ajudam as equipes a gerenciar tarefas, analisar dados e conectar fluxos de trabalho sem esforço.

O interesse em adotar a IA conversacional está crescendo, junto com o potencial de ROI. Para dar o próximo passo, avalie as suas necessidades comerciais e explore como a IA conversacional pode ajudar a sua equipe a ser mais produtiva e, ao mesmo tempo, atender melhor aos clientes. Saiba como o Agentforce pode ajudar.