Chatbot: definição, exemplos e para que serve

Ao nível mais básico, um chatbot é um programa de computador que simula o processo de conversação humana (tanto falada como escrita), permitindo interagir com serviços digitais como se estivéssemos a comunicar com uma pessoa real.

Na prática, o chatbot é um programa que responde a questões colocadas por um utilizador, gerando texto ou mensagens de voz de modo a responder em tempo real. Quanto mais imediata e flexível for a resposta, mais realista será o efeito de simulação de uma conversação entre duas pessoas.

Desde PMEs a serviços públicos, as organizações que incluem chatbots para fornecer serviço de apoio ao cliente sob a forma de respostas por escrito tem vindo a desenvolver-se. As organizações tendem a configurar chatbots, com ou sem apoio de inteligência artificial, para resolver dúvidas mais imediatas ou fornecer respostas rápidas. Certamente que para questões mais complexas será necessária a intervenção de um assistente especializado, mas para funções automáticas os chatbots já conseguem oferecer eficácia.

Automatização progressiva

Apesar de ser aparentemente uma novidade, o chatbot insere-se num movimento geral de automatização de tarefas trazido pela tecnologia. O aparecimento das caixas Multibanco significou que havia máquinas a fazer tarefas antes reservadas a funcionários bancários. Se nos anos 80 começou por existir alguma resistência à adoção da novidade, atualmente os Multibancos são praticamente uma necessidade política ao serviço das pessoas de idade que têm dificuldades em adotar o MB Way. Ao ponto de a comunicação social noticiar o facto de 40% das freguesias portuguesas não terem Multibanco como problemático. Quem sabe como serão vistos os chatbots no futuro…

Um chatbot é um programa de computador que pode utilizar inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural (PLN) para compreender perguntas dos clientes e automatizar as respetivas respostas, simulando uma conversa humana.

Para que são utilizados os chatbots? Os chatbots são ferramentas conversacionais que executam tarefas rotineiras de forma eficiente. As pessoas gostam deles porque ajudam a executar essas tarefas rapidamente, permitindo-lhes concentrar-se em atividades estratégicas e de alto valor acrescentado que exijam competências que não podem ser replicadas por máquinas. Como alguém descreveu, referindo-se ao ChatGPT, os chatbots podem funcionar ao nível de estagiários que cumprem eficazmente tarefas básicas.

A IA para o Serviço de Apoio ao Cliente Watson da IBM conseguiu um retorno do investimento (ROI) de 337% ao longo de três anos.

Tratando-se de uma área técnica recente e em desenvolvimento, é natural que a literatura divirja sobre o significado de “bots” e como classificar e categorizar estas matérias. Poderemos considerar que existem três grandes tipos de chatbots, quanto à natureza do seu funcionamento; mas já vale a pena acrescentar um quarto tipo, dada a novidade trazida pelo ChatGPT e pelos seus concorrentes. Note-se que esta divisão não contempla se se trata de chatbots de texto ou de voz, nem a natureza das suas tarefas.

Quais são os 4 tipos de chatbots?

• Chats de botão ou menu, baseados no reconhecimento de palavras-chave;
• Chats linguísticos, baseados em regras;
• Chatbots baseados em deep learning e IA;
• Modelos que recorrem ao chatGPT e outros modelos de linguagem contemporâneos.

Chatbots de botão

Os chatbots de botão (também conhecidos como chatbots de menu) constituem o modelo mais simples. Apresentam ao utilizador uma série de botões ou menus e, com base nas respostas do utilizador, orientam-no para uma solução para o seu problema. Estes bots baseados em botões são populares em sistemas de reserva, onde o utilizador pode selecionar, por exemplo, horários para reservar uma mesa. O bot consegue transmitir as suas respostas a um sistema de reservas. Estes bots são especialmente eficazes para tarefas repetitivas, como realizar pesquisas ou lidar com solicitações de ajuda simples.

Chatbots linguísticos

Os chatbots linguísticos, também conhecidos como bots baseados em regras, são mais complexos do que os bots de botão, embora não alcancem o nível de respostas diferenciadas e relevantes fornecidas pelos formatos que recorrem a IA. Estes modelos linguísticos são construídos com conjuntos de regras pré-programadas. Por exemplo: um bot recebe um conjunto específico de palavras-chave sobre determinado tópico; em seguida, fornece ao utilizador um link para uma página web que pode ajudar a resolver a sua questão. Embora os bots baseados em regras ou palavras-chave ainda dependam de regras predefinidas e estáticas, a experiência do utilizador é mais flexível.

Chatbots de “deep learning” e IA

O modelo mais avançado de chatbot é o de “deep learning” (aprendizagem profunda). Estes modelos melhoram continuamente, aprendendo com a experiência; quanto mais as pessoas os usam, mais dados recolhem sobre como falar como um humano, como fazer associações naturais de palavras e evitar erros anteriores. A velocidade a que os sistemas de aprendizagem profunda estão a avançar é notável, sendo os chatbots atuais capazes de diálogos longos e credíveis, desenvolver trabalhos de escrita complexos e bem construídos e até mesmo escrever código de programação simples.

Chatbots apoiados no ChatGPT

Ao longo dos últimos meses, desde o lançamento do chat GPT e de concorrentes seus como o modelo de linguagem do Bing, têm surgido serviços que se baseiam no algoritmo e capacidades do chatGPT para oferecer respostas aos utilizadores. Um exemplo é o alpacalaw.com, um chatbot criado por João Abrantes que vasculha o Diário da República de modo a responder a qualquer pergunta sobre as nossas leis.

O desenvolvimento e criação de um chatbot recorrem a princípios diversificados e rapidamente compreensíveis.

Chatbots de regras e linguísticos

Suponha o caso de um chat desenvolvido por uma instituição bancária. Quando o utilizador contacta com este chatbot, ele apresentará uma mensagem automática; por exemplo, “que operação deseja realizar?”. Depois apresentará um conjunto fixo e pré-programado de opções, tais como consultar o saldo, fazer pagamentos ou fazer transferências. Se o cliente pretender algo diferente das opções pré-indicadas, o chatbot provavelmente irá transferi-lo para um assistente humano.

Este tipo de chatbots pouco mais são que um ligeiro disfarce de linguagem para o software que já conhecemos. Para o utilizador, a experiência quase não muda em relação a uma ida à Caixa Multibanco, onde lhe são apresentadas opções à escolha e, se aquilo que o cliente quiser fazer não for possível, ele terá de ir ao balcão do banco (em horário de expediente, e se a Caixa estiver instalada numa instituição bancária, claro).

Os chatbots linguísticos, como dependem de regras pré-programadas (como vimos), não diferem fundamentalmente deste modelo.

IA

Já um chatbot com inteligência artificial inclui uma rede neural artificial que se inspira no funcionamento do cérebro humano. O chatbot é carregado com um conjunto de Informação, mas é também programado para reter informação à medida que vai interagindo com os utilizadores. À medida que conversamos com um bot deste género, ele apreende a nossa linguagem e desenvolve a capacidade de procurar soluções para o que precisamos, bem como de adaptar-se ao contexto que lhe for apresentado.

Um chatbot com IA pode também direcionar o utilizador para um assistente humano, se necessário, tal como os modelos baseados em regras. Porém, este modelo conseguirá aprender com base nessa experiência, podendo vir a responder ele mesmo da próxima vez que tal questão lhe for colocada.

Os modelos de chatbot suportados por IA recorrem a redes neurais artificiais, classificadores de texto, compreensão de linguagem natural (Natural Language Understanding, uma vertente da PLN) e algoritmos próprios para funcionarem e se desenvolverem.

Vejamos alguns exemplos de chatbots já habituais e outros históricos.

ChatGPT

Em 2022, foi lançado o ChatGPT, o poderosíssimo chatbot da OpenAI com recurso vasto a capacidade de IA. Este programa utiliza técnicas avançadas de deep learning para simular interações humanas realistas e desenvolver conversas muito longas. O ChatGPT veio revolucionar a perceção pública sobre o potencial da IA, pois é capaz de produzir estudos e redações coerentes, além de codificar e resolver problemas de software. O seu lançamento renovou as velhas preocupações sobre a possibilidade da singularidade, isto é, da chegada de um momento em que o ser humano não consiga controlar a máquina artificial que criou, bem como de possíveis consequências sociológicas e políticas da sua aplicação. Contudo, sistemas de IA como este possuem um enorme potencial e podem, por exemplo, contribui para resolver problemas de cibersegurança, identificando bugs e vulnerabilidades no código-fonte de websites e sistemas informáticos em geral.

Chatbots no Facebook

Marcas como a Sephora, o “Poncho, the Weather Cat” ou o SnapTravel já disponibilizam um chatbot na aplicação Messenger do Facebook para abordarem os utilizadores.

WhatsApp chatbot

Um estudo da AI Multiple, publicado em novembro de 2022, mostrava que a utilização de chatbot no WhatsApp por empresas americanas para dialogar com os clientes espalhava-se por seis grandes setores de atividade, nomeadamente o retalho, seguros, finanças, viagens e turismo, agricultura e setor público.

Outros exemplos

Alguns exemplos históricos mostraram o caminho que foi trilhado e relembram que os chatbots não nasceram com o chatbot GPT.

ELIZA

Considerado por muitos como o primeiro chatbot, o programa de computador conhecido como ELIZA foi desenvolvido pelo MIT no início dos anos 1990. O ELIZA utilizava palavras-chave, assim como muitos bots ainda fazem atualmente. O bot era capaz de reconhecer palavras e responder com frases relevantes ou fazer perguntas abertas. Embora esse sistema estivesse bastante distante dos nossos modernos chatbots de IA, não deixou de representar um passo fundamental no desenvolvimento desta tecnologia.

Jabberwacky

Em meados dos anos 2000, um programador britânico chamado Rollo Carpenter desenvolveu um dos primeiros chatbots baseados em IA. Este bot utilizou técnicas de machine learning para aprimorar o seu desempenho ao longo do tempo e tornou-se um dos primeiros chatbots populares online, servindo como fonte de entretenimento para o público em geral. A estrutura Jabberwacky serviu de base para o Cleverbot, um chatbot de conversação ainda mais popular. Esses sistemas desempenharam um papel significativo na popularização dos chatbots na consciência do público em geral.

Anna

Também em meados dos anos 2000, a IKEA lançou a Anna, um dos primeiros chatbots com vocação comercial e lançado para o grande público. A Anna foi descontinuada em 2015, pois verificou-se que a qualidade das suas respostas era insuficiente, apesar da capacidade de simulação de conversação. A IKEA é, porém, forte candidata a reintroduzir um chat com IA futuramente, dado o seu histórico nesta área.

Os chatbots têm diversas utilidades, desde responder a perguntas de clientes até à depuração de código. Aqui estão alguns exemplos de uso eficaz:

• Atendimento ao cliente: chatbots são comummente utilizados em sites para fornecer suporte e atendimento ao cliente. As questões e reclamações mais simples, antes tratadas por assistentes humanos, podem agora ser automatizadas por chatbots, acelerando o processo. Isto resulta numa melhor experiência para clientes que necessitam de assistência especializada, já que os assistentes podem concentrar-se em casos mais complexos.
• Mensagens automatizadas: Os chatbots estão a ser cada vez mais usados para entrar em contacto com as pessoas através de apps de mensagens ou SMS. Algumas empresas realizam inquéritos simples utilizando bots, enquanto outras configuram bots no Facebook Messenger para responder automaticamente às perguntas. Bots que trabalham em aplicações de mensagens podem até comunicar com outros sistemas informáticos, atualizando bases de dados e apps de reservas com os dados das mensagens.
• Assistentes de IA: A tecnologia dos chatbots também pode melhorar a funcionalidade e versatilidade dos assistentes virtuais. Os chatbots não só melhoram a experiência do utilizador, mas também podem trabalhar de forma mais eficaz em seu nome. Alguns assistentes de chatbot podem até simular vozes humanas, realizando chamadas telefónicas para fazer reservas e agendamentos.

Os chatbots apresentam vantagens e desvantagens que devem naturalmente ser consideradas. Mesmo que não sejam capazes de se envolver em conversas significativas, os bots de IA avançados permitem às empresas aumentar a produção de conteúdos, criar aplicações de software e resolver problemas técnicos mais rapidamente, ao mesmo tempo que reduzem os gastos. Estes bots também melhoram a experiência de apoio ao cliente, proporcionando respostas rápidas e solução de problemas simples de forma eficiente.

Ao mesmo tempo, os chatbots aprofundam os perigos da internet, podendo ser utilizados para fins maliciosos. Um hacker pode configurar um chatbot no Facebook para atingir pessoas por meio de ataques de engenharia social, sem precisar se envolver diretamente com as vítimas. O bot terá a capacidade de lançar ataques em grande escala e até de se adaptar às reações das vítimas, para parecer o mais convincente possível.

Paralelamente, movimentos políticos poderão disseminar desinformação e notícias falsas com um chatbot online no Twitter. Golpes impulsionados pela IA já representam um problema devido à tecnologia de deepfake em vídeos, e os chatbots apenas intensificarão essas ameaças. Já têm sido identificadas várias iniciativas deste género, nomeadamente com o trabalho de bots russos no Twitter, numa tendência que poderá aprofundar-se caso esta rede social mantenha baixos controlos de desinformação como sucede atualmente. Em fevereiro de 2023, o New York Times alertava para os riscos de segurança do chatGPT se usado para criar conteúdo falso.

Todas estas ameaças recordam a necessidade cada vez mais premente de investir numa VPN, uma ferramenta que gera um escudo de encriptação em torno das suas comunicações e atividades na internet, protegendo a sua privacidade. Todavia, apesar dos aspetos negativos, os chatbots estão claramente aqui para ficar. Então, o que o futuro reserva para esta tecnologia?

No futuro, os chatbots tornar-se-ão cada vez mais dinâmicos e avançados. À medida que a sua eficiência operacional melhora, estes programas serão capazes de executar tarefas complexas em velocidades progressivamente difíceis de acompanhar por humanos. É muito provável que os chatbots se tornem o principal sistema de suporte ao cliente, com a intervenção humana sendo necessária apenas em casos muito específicos em que um bot não consiga resolver completamente uma situação. Embora os chatbots atuais possam não ter a mesma agilidade de um especialista humano em atendimento ao cliente, a tecnologia pode em breve chegar a um ponto em que o utilizador não consiga distinguir entre humanos e chatbots.

Mas é inevitável que o papel desta tecnologia venha a passar pela capacidade de influenciar o pensamento humano, a um nível mais profundo. Neste sentido, os chatbots serão um componente da revolução mais alargada trazida pela IA. O filósofo Yuval Noah Harari sugeriu que o maior perigo da IA, mais que a questão hipotética da singularidade, é a capacidade de tomar conta das histórias que o ser humano conta a si próprio, e dá como exemplo o caso do engenheiro da Google que arriscou perder o emprego para mostrar a sua convicção de que a ferramenta de IA da empresa tinha ganho consciência. Se a IA pode levar as pessoas a arriscar o emprego, o que mais poderá fazer?