Lembra-se de quando a IA Bard do Google errou um facto na sua primeira demonstração e acabou por custar à empresa mais de 100 mil milhões de dólares em valor de mercado? É uma história incrível, mas que aponta para um problema com que as empresas lidam todos os dias. Investe-se tempo e dinheiro num chatbot de IA, na esperança de um suporte impecável 24/7, mas o que se obtém é um bot que inventa factos com confiança, interpreta mal perguntas simples ou dá conselhos desatualizados.
De repente, essa nova ferramenta incrível parece menos um ativo e mais um passivo. Os seus utilizadores começam a perder a confiança e, honestamente, quem os pode culpar? Um chatbot que dá a resposta errada é muitas vezes muito pior do que não ter chatbot nenhum.
A boa notícia é que estes erros não são apenas falhas aleatórias. Acontecem por razões muito específicas e previsíveis. Este guia irá guiá-lo pelos três principais culpados por detrás do facto de o seu chatbot de IA não estar a responder corretamente (pense em limites técnicos, problemas de treino e falta de controlo) e mostrar-lhe como construir um agente de IA em que possa realmente confiar.
Compreender porque é que o seu chatbot de IA não está a responder corretamente: O que “não responder corretamente” realmente significa
Quando dizemos que um chatbot está "errado", nem sempre é tão simples como errar um facto. Os erros podem ser subtis e, muitas vezes, mais prejudiciais do que um erro direto. Descobrir as diferentes formas como um bot pode falhar é o primeiro passo real para o corrigir.
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Quando a IA simplesmente inventa coisas (alucinações): Isto acontece quando a IA fabrica informações do nada. Não é apenas incorreto; é pura ficção. Um caso agora famoso envolveu um advogado em Nova Iorque que usou o ChatGPT para pesquisa jurídica. O bot apresentou uma lista de casos legais com aparência oficial, completos com citações. O único problema? Nenhum deles era real. Quando o seu bot começa a inventar políticas de devolução ou a descrever funcionalidades que o seu produto não tem, está a alucinar.
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Quando a informação está desatualizada: Muitos modelos de IA são treinados com dados que têm uma data de corte específica. Podem conhecer o seu produto de dentro para fora até ao ano passado, mas não fazem a menor ideia das funcionalidades que lançou na semana passada. É assim que acaba com bots a dizerem aos clientes coisas que já não são verdade, o que só leva a confusão e frustração.
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Quando obtém respostas de cantos estranhos da internet: Isto acontece quando um chatbot não consegue encontrar uma resposta na base de conhecimento da sua empresa e decide pesquisar na internet em geral. Um cliente pode fazer uma pergunta específica sobre o seu software e obter uma resposta vaga e inútil que parece vir de uma publicação de um fórum com uma década. Faz com que o seu bot, e por extensão a sua empresa, pareça não fazer ideia do que está a falar.
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Quando falha completamente o alvo: Por vezes, o bot ouve as palavras, mas interpreta mal a intenção do utilizador. Alguém pode perguntar: "Posso alterar a minha morada de entrega depois de a minha encomenda ter sido enviada?" O bot capta "morada de entrega" e envia um artigo sobre como atualizar o perfil da sua conta. A resposta está tecnicamente relacionada, mas não faz absolutamente nada para resolver o problema imediato e urgente do utilizador.
Três razões principais pelas quais o seu chatbot de IA não está a responder corretamente
1. Limitações técnicas
Esta é a maior ideia errada que a maioria das pessoas tem sobre os chatbots de IA: eles não entendem realmente o que estão a dizer. Nos bastidores, os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) são máquinas de previsão incrivelmente complexas, não máquinas de pensar. O seu trabalho é descobrir a próxima palavra estatisticamente mais provável numa frase, não verificar se essa frase é verdadeira.
Isto leva a alguns pontos cegos bastante estranhos. Por exemplo, já perguntou a um chatbot uma pergunta simples como: "Quantos 'R's há na palavra 'strawberry'?"
. Não é porque não sabem contar, mas pela forma como processam a linguagem.
Isto é por vezes chamado de "Problema do Morango", e tem tudo a ver com algo chamado tokenização. Antes de uma IA poder "ler" texto, ela divide as palavras em pedaços comuns chamados "tokens". A palavra "strawberry" (morango) não é vista como dez letras separadas; pode ser dividida em apenas dois tokens: "straw" e "berry". Como a IA nem sequer olha para as letras individuais, não as consegue contar. É um pequeno exemplo que revela uma grande verdade: a IA está apenas a jogar um jogo de correspondência de padrões, não a trabalhar com o significado real.
É também por isso que os chatbots podem estar tão confiantemente errados. A IA aprendeu com milhares de milhões de frases que as pessoas que parecem autoritárias estão muitas vezes a fornecer respostas úteis. Por isso, imita esse tom confiante, mesmo quando a informação que está a debitar é totalmente inventada. Não está a mentir-lhe; simplesmente não tem um conceito de verdade. Está apenas a completar um padrão.
Uma plataforma construída especificamente para o apoio ao cliente muda completamente o jogo. Em vez de deixar a IA adivinhar com base em toda a internet, ferramentas como a eesel AI são "fundamentadas" no conhecimento da sua própria empresa. Ao treinar apenas nos seus artigos de ajuda, documentos internos e conversas de suporte anteriores, o trabalho da IA passa de prever uma resposta para encontrar a resposta certa dentro do seu conteúdo de confiança. Isto reduz massivamente o risco de alucinações e garante que cada resposta provém de factos, não apenas de probabilidades.
2. Lacunas no design e no treino
Mesmo a IA mais inteligente é apenas tão boa quanto a informação com que aprende. Se alimentar um modelo com um conjunto de dados confuso, desatualizado ou incompleto, vai obter um chatbot que tem todas essas mesmas falhas.
A maioria dos chatbots genéricos é treinada numa imagem gigante da internet. Isso significa que eles aprendem com tudo, o bom e o mau: factos antigos, preconceitos estranhos e tudo o que está pelo meio. Quando uma empresa tenta colocar um destes bots de uso geral numa função especializada como o apoio ao cliente, os problemas aparecem rapidamente. O bot não conhece a terminologia ou as políticas específicas da sua empresa, por isso não consegue dar respostas precisas.
Pior ainda, muitos projetos de chatbot são do tipo "configurar e esquecer". Uma empresa lança o bot e depois nunca mais lhe toca. Não há forma de ele aprender com os seus erros ou ver como os agentes humanos estão a resolver problemas com sucesso. À medida que a sua empresa muda, o bot fica cada vez mais desatualizado.
É por isso que ter todo o seu conhecimento num só lugar é tão importante. Um agente de IA realmente eficaz precisa de estar ligado a cada peça de informação de confiança que a sua empresa possui. Com uma ferramenta como a eesel AI, pode ligar todas as suas fontes de conhecimento em minutos, desde o seu centro de ajuda público até wikis internos no Confluence ou ficheiros no Google Docs.
Uma captura de ecrã da plataforma eesel AI a mostrar como um agente de IA se liga a múltiplas aplicações empresariais para construir a sua base de conhecimento, garantindo que fornece respostas corretas.O que é realmente poderoso é que a eesel AI também pode treinar diretamente nos seus tickets de suporte anteriores. Isto ajuda a IA a aprender automaticamente o tom de voz da sua marca, a saber quais são os problemas mais comuns dos seus clientes e a ver que soluções funcionaram de facto antes. Pode até detetar lacunas na sua base de conhecimento ao analisar essas conversas e redigir novos artigos de ajuda para si, garantindo que a sua documentação está constantemente a melhorar.
3. Falta de controlo e de contexto
Alguns dos maiores fracassos de chatbots que se veem online não se devem a má tecnologia, mas sim à ausência total de controlo. Provavelmente já viu as manchetes. Um chatbot para o serviço de entregas DPD começou a insultar um cliente e a chamar-se a si mesmo "a pior empresa de entregas do mundo". Um chatbot da Air Canada inventou completamente uma política de tarifas de luto, e a companhia aérea foi mais tarde forçada por um tribunal a honrá-la.
Este é o tipo de coisas que acontecem quando um chatbot é deixado por sua conta.
Sem limites claros, um chatbot não faz ideia do que não deve falar. Pode tentar dar conselhos médicos ou legais, fazer promessas que a sua empresa não pode cumprir, ou simplesmente descarrilar completamente. Muitos bots prontos a usar são caixas negras com fluxos de trabalho rígidos que não pode alterar. Não pode ajustar a sua personalidade, dizer-lhes quando devem passar uma conversa para um humano, ou ensiná-los a realizar ações, como procurar uma encomenda.
É por isso que ter controlo total é uma obrigação. Com a eesel AI, obtém um construtor de fluxos de trabalho totalmente personalizável. Pode usar a automação seletiva para decidir exatamente que perguntas a IA deve tratar e quais devem ir diretamente para a sua equipa. Um editor de prompts simples permite-lhe definir a personalidade do bot e construir ações personalizadas. Isto capacita o seu bot a fazer mais do que apenas falar; ele pode procurar detalhes de encomendas no Shopify, triar um ticket no Zendesk, ou atualizar o registo de um cliente.
Uma captura de ecrã do ecrã de personalização e fluxo de trabalho de ações na eesel AI, que ajuda a corrigir o porquê do seu chatbot de IA não estar a responder corretamente, dando-lhe controlo total.O melhor de tudo é que pode detetar problemas potenciais antes que eles vejam a luz do dia com o modo de simulação da eesel AI. Isto é um grande avanço. Antes que o seu bot fale com um cliente real, pode testá-lo em milhares dos seus tickets de suporte anteriores num ambiente seguro e isolado. Obtém um relatório claro sobre o seu desempenho e qual será a sua taxa de resolução, para que possa lançá-lo com confiança real.
O modo de simulação na eesel AI permite-lhe testar o seu chatbot com dados históricos, prevenindo respostas incorretas antes de o colocar online.| Funcionalidade | Chatbot Genérico/Não Controlado | eesel AI |
|---|---|---|
| Fonte de Conhecimento | A internet inteira | O seu conhecimento empresarial específico e selecionado |
| Controlo de Conteúdo | Basicamente uma caixa negra | Controlo total através do editor de prompts e feedback |
| Teste Pré-Lançamento | Limitado, se algum | Simulação poderosa nos seus dados históricos |
| Ações Personalizadas | Limitado ou necessita de programadores | Configuração fácil para chamadas de API, etiquetagem de tickets, etc. |
| Regras de Escalonamento | Rígidas e básicas | Controlo afinado sobre as transferências para humanos |
O caminho para respostas precisas
Corrigir o seu chatbot não se trata de encontrar uma IA "mais inteligente". Trata-se de mudar para uma plataforma que seja mais controlável, integrada e construída para o trabalho que precisa que ela faça. Ao analisar diferentes opções, aqui estão os pontos que vai querer verificar:
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Fundamentado na sua verdade: Utiliza apenas o conhecimento verificado da sua empresa, ou obtém respostas do faroeste que é a internet aberta?
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Totalmente controlável: Pode facilmente definir os seus limites, definir o seu tom e dizer-lhe o que fazer sem precisar de contratar um programador?
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Construído para o seu fluxo de trabalho: Integra-se com as ferramentas em que a sua equipa já confia, como o seu helpdesk, wiki e plataformas de chat?
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Testado e confiável: Permite-lhe testar o seu desempenho com os seus próprios dados para que possa eliminar as suposições e provar o seu valor antes de o lançar?
Uma plataforma como a eesel AI foi projetada em torno destas ideias. É construída para ser radicalmente self-service, permitindo-lhe entrar em funcionamento em minutos, não em meses, porque se liga diretamente às ferramentas que já utiliza. E com preços diretos, não é surpreendido com taxas estranhas por resolução que o penalizam por ajudar mais clientes.
Alcançar respostas precisas do chatbot de IA
A razão pela qual o seu chatbot de IA não está a responder corretamente geralmente não é um mistério técnico profundo. É quase sempre o resultado de usar tecnologia genérica para um trabalho específico, alimentá-la com dados maus e não colocar os controlos certos no lugar.
Ligar uma IA de uso geral ao seu apoio ao cliente é uma receita para erros embaraçosos e clientes insatisfeitos. A solução real é usar uma plataforma construída para o efeito que coloca a precisão, o contexto e o controlo em primeiro lugar. Ao fazer essa mudança, pode dar à sua equipa de apoio uma ferramenta em que eles podem realmente confiar e transformar o seu chatbot de um risco para a marca no seu agente de linha da frente mais útil.
Pronto para construir um chatbot de IA que dá as respostas certas sempre? Veja como a eesel AI lhe dá o controlo para automatizar o suporte com confiança. Comece o seu teste gratuito ou agende uma demonstração e veja por si mesmo.
Perguntas frequentes
A principal limitação técnica é que os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) são máquinas de previsão, não máquinas de compreensão. Eles selecionam estatisticamente a próxima palavra, o que muitas vezes leva a respostas confiantes mas factualmente incorretas, como ilustrado pelo "Problema do Morango" da tokenização.
A prevenção de alucinações envolve principalmente fundamentar a IA na base de conhecimento específica e verificada da sua empresa. Ao limitar a fonte de dados a documentos internos de confiança e interações de suporte anteriores, reduz significativamente a tendência da IA para inventar informações.
A qualidade dos dados de treino tem um impacto direto na precisão do chatbot. Se o bot aprender com conjuntos de dados confusos, desatualizados ou incompletos, especialmente informações genéricas da internet em vez das políticas atuais da sua empresa, ele refletirá essas falhas e fornecerá respostas imprecisas ou irrelevantes.
Um método eficaz é usar um modo de simulação para testar o bot contra milhares dos seus tickets de suporte históricos num ambiente controlado. Isto fornece um relatório claro sobre o seu desempenho previsto e taxa de resolução, construindo confiança antes da implementação.
Sim, as plataformas construídas para o efeito são projetadas para abordar estes desafios específicos. Elas garantem que a IA está fundamentada na verdade da sua empresa, fornecem controlo extensivo sobre as respostas e o comportamento do bot e integram-se perfeitamente com os seus fluxos de trabalho existentes para uma precisão ótima.
Para manter o seu bot atualizado, ligue-o a todas as fontes de conhecimento relevantes e ativas, como wikis internos e centros de ajuda públicos. As plataformas que também podem treinar com novos tickets de suporte e analisar conversas ajudam a IA a aprender e a adaptar-se continuamente à informação em evolução e às necessidades comuns dos clientes.
