Os chatbots de IA são produtos de software que utilizam inteligência artificial, principalmente Compreensão de Linguagem Natural (NLU) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) para conduzir interações conversacionais semelhantes às humanas via texto ou voz. Ao contrário dos bots roteirizados ou puramente baseados em regras, os chatbots de IA inferem a intenção do usuário, mantêm o contexto e geram ou recuperam respostas dinamicamente.
Central para o funcionamento dos chatbots de IA é o uso de modelos avançados de aprendizado de máquina (ML) conhecidos como LLMs. Eles utilizam padrões nos dados em que foram treinados para prever a resposta mais apropriada. A sofisticação desses LLMs diferencia os chatbots de IA de seus predecessores, permitindo uma compreensão e geração de linguagem mais nuançadas. Também suporta raciocínio de múltiplas etapas e o uso de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), chamadas de ferramentas/APIs, prompts estruturados ou fluxos leves em sessão para completar a solicitação atual.
Embora semelhantes a outras soluções de automação e produtividade, os chatbots de IA diferem em aspectos críticos. Ao contrário do software de chatbot e do software de bots de produtividade, os chatbots de IA são soluções de produto que podem operar de forma independente e/ou ser incorporados via widgets, Kits de Desenvolvimento de Software (SDKs) ou integrações. Dito isso, algumas soluções permitem conexões e integrações com dados e sistemas empresariais proprietários.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Chatbot de IA, um produto deve:
Fornecer uma interface de usuário conversacional que seja configurável via prompts do sistema, ajuste fino e configurações de base de conhecimento para melhorar a precisão enquanto preserva o diálogo semelhante ao humano
Usar uma interface baseada em turnos, com foco na conversa, onde as interações são iniciadas principalmente pelo usuário
Restringir o comportamento proativo a chamadas de ferramentas em sessão com confirmação explícita do usuário; sem atividade autônoma em segundo plano, aberta ou entre sessões
Fornecer uma interface com foco na conversa para assistência ampla em vários domínios
Otimizar para assistência conversacional em tarefas de simples a moderadamente complexas (por exemplo, recuperação de informações, redação, sumarização, perguntas e respostas estruturadas e orquestração leve de fluxo de trabalho via ferramentas)
Operar em um ambiente controlado com acesso governado a bases de conhecimento, protocolos de contexto de modelo (MCPs) e integrações para garantir respostas confiáveis e auditáveis
Ser alimentado por modelos generativos estocásticos (por exemplo, LLMs) ou pipelines de NLU baseados em intenção que selecionam ou geram respostas durante a sessão
Abster-se de operação autônoma fora da conversa ativa (por exemplo, sem execução não supervisionada, agentes continuando após o término da sessão ou ações sem aprovação explícita em sessão)
Suportar regras configuráveis, scripts ou árvores de decisão para restringir e guiar conversas mesmo quando LLMs são usados para garantir um fluxo previsível e em conformidade com políticas
