O que é compreensão da linguagem natural (NLU)?

Falantes nativos com frequência flexibilizam as regras gramaticais de sua língua materna. Seu idioma, tanto falado quanto escrito, é repleto de coloquialismos, abreviações e erros de digitação ou até de pronúncia. NLU (natural language understanding) é uma área da inteligência artificial que permite que um modelo de IA reconheça essa fala humana natural para entender como as pessoas realmente se comunicam umas com as outras.

Bots aprimorados com NLU não devem apenas ser treinados em todas as regras gramaticais do inglês, mas também precisam ser capazes de detectar a linguagem humana conforme ela é falada ou escrita, seja de formas abreviadas, com erros e tudo mais.

NLU e NLP são a mesma coisa?

Nesse cenário de tecnologias relacionadas à inteligência artificial, a NLU pode ser confundida com o NLP (processamento de linguagem natural) mas embora os conceitos estejam relacionados, eles não significam a mesma coisa.

NLP é um termo guarda-chuva que cobre todos os aspectos da comunicação entre humanos e um modelo de IA, desde a detecção do idioma que uma pessoa está falando até a geração de respostas apropriadas.

Já NLU é uma subdisciplina do NLP e refere-se especificamente à identificação do significado por trás do que está sendo processado. Ele pode ser usado para categorizar mensagens, coletar informações e analisar grandes volumes de conteúdo escrito.

Como o NLU funciona?

A compreensão de linguagem natural funciona decifrando o significado geral (ou intenção) de um texto. Em vez de treinar um modelo de IA para reconhecer palavras-chave, o NLU processa a linguagem da mesma forma que nós entendemos a fala: levando em conta regras gramaticais, estrutura das frases, vocabulário e semântica.

Isso permite uma comunicação muito mais precisa entre bots e humanos.

Como o NLU pode atualizar sua CX

Os clientes se comunicam com as marcas por meio de interações no site, redes sociais, e-mails e diversos outros canais. Porém, é difícil para as empresas extraírem valor dessas informações quando se deparam com uma montanha de dados não estruturados.

É aí que entra a compreensão de linguagem natural. Existem 4 áreas principais onde o poder do NLU ajuda as empresas a melhorarem sua experiência do cliente.

1. Analisando o feedback do cliente

Existem várias maneiras de os clientes opinarem sobre a sua marca: desde interações com a equipe de suporte até por meio de avaliações e pesquisas online. No entanto, os agentes de atendimento humanos podem ter dificuldade para consolidar e processar dados de satisfação de clientes, especialmente ao lidar com uma base de dados vasta repleta de dados fragmentados.

O NLU permite que as empresas analisem o feedback de forma rápida e simples. Uma vez identificadas as tendências em todos os canais, você pode usar esses insights para tomar decisões fundamentadas sobre como melhorar a satisfação do cliente.

Além disso, o NLU está se tornando uma excelente em associações aprendidas. É com isso que nosso diretor sênior de ciência aplicada na Zendesk, Jaakko Pasanen, está mais entusiasmado. Ele explica: “Você fornece ao modelo textos sobre quem é tio, filho ou irmã, e ele aprende a criar e memorizar associações nessa árvore genealógica que nunca tinha visto antes. De certa forma, este é o primeiro passo para a representação de associações.”

À medida que a IA evolui na previsão de associações, sua capacidade de identificar tendências no feedback dos clientes se tornará ainda mais precisa.

2. Triagem e resposta a tickets de suporte

Agentes de atendimento ao cliente podem gastar horas encaminhando manualmente tickets para a equipe certa e tagueando cada chamado por assunto. Isso aumenta o tempo de atendimento e reduz a capacidade de focar em casos complexos. Com os avanços do NLU, os agentes virtuais já fazem esse trabalho automaticamente.

Treinado com seu histórico de dados, um agente virtual aprende a identificar, taguear e escalonar tickets com base em categoria e prioridade. Quanto mais dados o bot analisa, mais preciso ele se torna. Além do roteamento, o assistente virtual pode enviar respostas automáticas para resolver dúvidas simples.

Com a ajuda da automação de tickets, a fintech Pockit eliminou um acúmulo de 17.000 e-mails e passou a atender seus clientes com muito mais agilidade.

“Em apenas dois meses, reduzimos cerca de 95% do nosso backlog de suporte. Também reduzimos nosso tempo de resposta de semanas para menos de dois dias, graças à automação de tickets.”, diz Jamie Hopper, Gerente de Atendimento ao Cliente, Pockit

3. Monitoramento da satisfação dos colaboradores

Manter sua equipe satisfeita não é apenas uma questão de altruísmo — pessoas felizes são 13% mais produtivas. Atendentes desmotivados dificilmente oferecerão a melhor experiência aos seus clientes. Além disso, uma maior retenção de talentos economiza custos com recrutamento e treinamento.

Pesquisas tradicionais forçam o colaborador a limitar sua resposta a opções de múltipla escolha. Com o poder da IA e da tecnologia NLU, as empresas podem criar pesquisas com perguntas abertas. O modelo de IA não interpreta a resposta apenas ao pé da letra, mas analisa o contexto do texto como um todo.

Isso dá aos colaboradores a liberdade de dizer o que realmente pensam. O NLU analisa esses dados (não importa o volume de respostas) e os apresenta de forma compreensível. Assim, as empresas podem resolver problemas comuns e identificar sinais de burnout antes que a situação se torne crítica.

4. Identificação de sentimento nas redes sociais

Plataformas como o Twitter (X) são minas de ouro para o feedback dos clientes. Mas como encontrar tempo para organizar tudo isso? Com o NLU, é possível filtrar menções e mensagens para identificar automaticamente se o cliente está satisfeito, irritado ou se precisa de ajuda — em diversos idiomas.

A análise de sentimento é extremamente útil para as marcas. Veja o caso da Nike: quando contrataram Colin Kaepernick como porta-voz, parte da mídia previu um desastre. Mas a Nike monitorou os dados: apesar das críticas pontuais, houve uma onda de sentimento positivo que resultou em um aumento de 31% nas vendas.

Onde o NLU ainda precisa evoluir

Já avançamos muito, mas a tecnologia não é perfeita. O NLU ainda tem dificuldade com homógrafos — palavras com a mesma grafia, mas significados diferentes (como “manga” de camisa ou a fruta). Enquanto humanos identificam o sentido pelo contexto, alguns modelos de IA ainda carecem dessa percepção refinada.

A IA também pode se confundir com textos que misturam sentimentos opostos. O NLU geralmente tagueia uma frase como positiva ou negativa, mas certas mensagens expressam nuances ambíguas. Nesses casos complexos, a intervenção humana ainda é essencial.

Mesmo com essas limitações, a IA com NLU já está transformando o suporte ao cliente. À medida que a tecnologia amadurece, estamos ansiosos para ver até onde ela pode chegar.