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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Qual o futuro dos chatbots de IA?

E por que aqueles alimentados por grandes modelos de linguagem, apesar de mais capazes, ainda levarão algum tempo para chegar aos aplicativos comerciais?

A indústria de IA conversacional explodiu e teve um crescimento imenso na última década. Só o mercado de chatbots de IA, que utilizam Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Machine Learning (ML) para funcionar,  chegará a 454,8 milhões de dólares em 2027, segundo o Statista. O que parecia apenas uma ferramenta de atendimento ao cliente, hoje está agregando valor aos processos de negócios, sendo usados pelas marcas para construir um sólido pipeline de vendas, atingir objetivos de marketing, habilitar o comércio, impulsionar o engajamento, induzir a fidelidade à marca, e por aí vai. Setores como comércio eletrônico, varejo, saúde, finanças, imóveis, educação e viagens têm estado na vanguarda do uso. Mas…

Desde os recentes episódios com o LaMDA, do Google, e o BlenderBot 3, da Meta, que os pesquisadores e desenvolvedores têm se perguntado sobre a viabilidade da próxima geração de chatbots, alimentada pelos grandes modelos de linguagem. Torná-los poderosos o suficiente para serem úteis, evitando respostas prejudiciais, é uma tarefa que vem se demonstrando nada trivial, assim como não é trivial a ideia de fazer com que o chatbot melhore a cada chat e se adapte ao que os clientes dizem e fazem.

Modelos como o GPT-3 ensinam que, em uma conversa, tentam dar a resposta mais provável, conforme o contexto e todas as conversas que tiveram acesso em seu treinamento. Na prática, o chatbot nem sempre dará as mesmas respostas para as mesmas perguntas.

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