Artigo

11/02/2019 - Chatbots eficazes deveriam ser STUPID

Em algumas áreas de gestão, seja gerenciamento de projetos, negócios ou serviços, existe uma sigla bastante popular usada para definir critérios para a definição de metas ou indicadores, conhecida como SMART.

De acordo com a Wikipedia (em uma tradução livre desse autor) SMART é uma sigla mnemônica que estabelece critérios para orientar na definição de objetivos, como por exemplo em gerenciamento de projetos, desempenho de colaboradores e desenvolvimento pessoal. As letras S e M usualmente referem-se a Specific (específico) e Mensurável. Possivelmente a versão mais comum tem as letras restantes relacionadas a Achievable (atingível, ou possíveis de serem atingidos), Relevante e Time-bound (relacionadas a intervalos de tempo).

Obviamente a sigla relaciona-se a um trocadilho com a palavra smart, em inglês, o que representa uma fórmula auxiliar para tornar mais fácil relembrar-se dos critérios.

Pensando sobre chatbots, eu tive uma ideia, baseada na sigla SMART. Por que não ter uma sigla para definir-se critérios para o projeto e construção de chatbots?
Com isso em mente, eu tentei fugir da obviedade de criar critérios para a sigla SMART.

Por que?

Primeiramente, eu confesso que tentei ser criativo. Talvez essa sigla esteja sendo cunhada pela primeira vez para os chatbots. Bem, confesso, também tentei achar uma forma de prender a atenção dos leitores.

Por essas razões estou propondo que chatbots eficazes devem ser STUPID.
Vou manter a sigla em inglês, visto que primeiramente ela foi criada naquele idioma em outro artigo escrito dessa forma. Mas, assim como a sigla SMART, STUPID não perde o seu propósito sendo representada dessa forma. Os critérios apresentados a seguir o estão em uma forma muito reduzida, apropriada ao conteúdo de um post, para leitura rápida. Na verdade, esse assunto bem que renderia um livro…

Critérios para chatbots eficazes que sejam STUPID

S-Suitable (Adequados) para o público apropriado

Um bom chatbot deve ser projetado tendo-se em mente seu público-alvo a que se destina, seja ele interno em uma empresa ou de consumidores externos; deve-se considerar também o tipo de atendimento que se deseja prestar e objetivos esperados do atendimento automatizado. Com tudo isso em mente, o estilo de linguagem e estratégia de comunicação devem ser considerados para que o chatbot fale a linguagem dos usuários e consiga assim atingir as expectativas dos mesmos.

T-Treinado

Nenhum chatbot nasce sabendo qualquer coisa. Para estar apto a atingir as expectativas dos usuários, os chatbots precisam ser treinados. Isso inclui o treinamento de compreensão de linguagem humana e o registro de conteúdo de respostas dos chatbots. Além da compreensão da linguagem em si, existe outro critério muito importante, relacionado às intenções (veja por favor o critério I).

U-Ubiquitous (Onipresente)

Quanto mais disponível um chatbot estiver, melhor. Então, complementando o critério S, eles deveriam estar disponíveis nos mais variados canais, como web, Messenger, Skype, etc. Cada canal oferece uma oportunidade adicional par acesso dos usuários.

P-Purposeful (Ter um propósito claro)

Mesmo um chatbot bem treinado pode ser pouco útil. Como? Ora, ele pode ser muito bem treinado em um assunto ou área de conhecimento que não sejam adequados para a audiência e o público-alvo. Consequentemente, esse critério pode ser visto como um complemento aos critérios S e T. A questão mais importante a ter-se em mente, sempre, é qual é a expectativa da audiência? É só pensando em atingir expectativas que se consegue ter um propósito claro.

I-Intent driven (Orientado a intenções)

Uma das razões que pode fazer com que os chatbots não tenham propósitos claros, mesmo quando bem treinados, é que eles talvez possam não compreender claramente as intenções dos usuários. Compreender a linguagem humana é inútil sem uma identificação precisa de intenções — e embora possa parecer estranho, são coisas diferentes. É por isso que o treinamento de compreensão de linguagem deve ser fortalecido pela identificação clara de intenções.

D-Data-collector (Coletor de dados)

Essa característica é frequentemente negligenciada por várias pessoas que projetam chatbots. Cada interação de um chatbot com um usuário representa uma enorme oportunidade para coletar-se dados. Cada resposta de usuário pode ser capturada como atributo que pode ser útil para ações ou decisões posteriores. Os dados de usuários e suas preferências podem ser usados, por exemplo, para futuras ofertas de produtos e serviços ou para melhorar a experiência como um todo, nas próximas interações.

Talvez muitos que tenham experiência com o projeto e construção de chatbots possam achar que esses critérios sejam extremamente óbvios. Por outro lado, o objetivo desse texto sucinto é servir como um guia orientativo de sugestão para todos os demais.



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