Imagine você chegando no seu trabalho de manhã e ouvir, de longe, a seguinte conversa:
Miguel: Já passou da hora de demitir o treinador!
Pedro: Pois é, mas a diretoria insiste em mantê-lo.
- De qual esporte estão falando
- Qual técnico que estão se referindo
Estas informações fazem parte do contexto da conversa. O contexto depende de muitos fatores, como por exemplo da data, horário e local da conversa.
Imagine que agora você sabe que esta conversa aconteceu numa quinta-feira de manhã, em Belo Horizonte, depois da final da Copa do Brasil de 2016 entre Atlético e Grêmio, sendo que o Atlético perdeu o jogo.
Com esta informação, podemos deduzir que a resposta destas perguntas são:
- Futebol
- Marcelo Oliveira, técnico do Atlético
Continuando a conversa:
Miguel: Mas quem podemos contratar se o mandarmos embora?
Pedro: Não sei, só sei que não podemos mantê-lo por mais tempo.
Se o Pedro fosse seu chefe e se você chegasse alguns segundos depois para ouvir somente este último trecho, poderia até ficar preocupado com seu emprego. Mas como você está contextualizado, sabe que estão se referindo ao técnico do time que perdeu ontem. O contexto, portanto, também depende de informações dinâmicas definidas durante a conversação e que podem ser alteradas a todo momento.
Conversas naturais possuem contextos bastante complexos e que variam de acordo com a relação entre os indivíduos. Pessoas mais próximas precisam trocar menos palavras para se entenderem, praticamente definindo uma linguagem particular. Já conversas entre pessoas desconhecidas – como as que você tem ao ligar para o callcenter da sua operadora de telefonia – tendem a ser mais formais e padronizadas. Nestes casos, a linguagem e o contexto são simplificados e os chatbots podem desempenhar um bom papel substituindo o atendente em grande parte das situações. E quanto mais sensível ao contexto o chatbot for, maior chance da conversa ser produtiva para o cliente.
Ao construir um chatbot, deve-se considerar que o usuário poderá tentar se comunicar da maneira que ele conversa com pessoas mais próximas. Por outro lado, o chatbot deve possuir um propósito claro e delimitar até onde consegue ir. Não adianta tentar responder qual o sentido da vida no chatbot da pizzaria, pois a implementação seria inviável devido a complexidade e, provavelmente, você não atenderia seu cliente bem no que você se propõe – vender pizzas. Desta forma, o chatbot da pizzaria deveria se preocupar com informações como nome do cliente, endereço e último pedido, dados que já seriam suficientes para atender ao seu propósito.
André Bires Fonseca
Analista de Sistemas – Plataforma Blip!
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