Chatbots e o futuro dos aplicativos na Índia
Publicados: 2016-06-24Era abril de 2015 e eu tinha acabado de voltar para um verão escaldante na Índia da minha temporada de startup em Londres. Eu não estava feliz com o calor, mas nunca fui bom em me ajustar às mudanças climáticas. Sou mimada pelo clima da Califórnia e minha mudança para as ruas frias de Shoreditch no ano anterior também não foi fácil. Mas o clima teve pouco a ver com minha decisão de suar na umidade de Mumbai.
Eu queria ver como a explosão da adoção de smartphones impactou a vida daqueles tradicionalmente acostumados a uma vida sem dependência de tecnologia. Algumas tendências se destacaram, mas uma em particular. O crescimento vertiginoso das mensagens, especialmente do WhatsApp. Foi essa constatação que impulsionaria minha contribuição para o Haptik, um serviço de assistência pessoal via chat.
Mas você provavelmente não está aqui para ler sobre minha jornada. Então, vamos ao verdadeiro motivo pelo qual você está aqui.
Os chatbots estão sendo apontados como o futuro dos aplicativos, mas há grandes exemplos de como e por que eles nunca alcançarão esse destino.
Quando Sundar Pichai lançou o Allo como o Google Assistant baseado em bate-papo no Google IO, ele disse: “Acredito que estamos em um momento seminal. Nós, como Google, evoluímos significativamente nos últimos 10 anos e acreditamos que estamos prontos para dar um grande salto nos próximos 10... Queremos realmente dar o próximo passo e ser mais assistenciais para nossos usuários. Então, hoje, estamos anunciando o assistente do Google.”
Mas o Google já estava atrasado para a festa!
Satya Nadella, CEO da Microsoft, manteve sua opinião de que “agentes” assistidos por IA como a Cortana vão mudar a forma como usamos a web.
David Marcus, líder do Facebook Messenger, lançou o Facebook M no ano passado dizendo: “É um passo empolgante para permitir que as pessoas no Messenger façam coisas em uma variedade de coisas, para que possam ter mais tempo para se concentrar no que é importante em suas vidas. ”
No início deste ano, Dag Kittlaus, o homem por trás do Siri, lançou o Viv, quase como um Siri 2.0 com todos os recursos de um assistente. Seu vídeo de demonstração provavelmente apareceu na tela do computador de todos os entusiastas de chatbots por aí.
Mas nem todos são crentes.
Existem contra-argumentos sobre o sucesso e a viabilidade das telas de bate-papo e do comércio conversacional. Connie Chan, Sócia da a16z, teve um longo artigo no Twitter sobre por que o comércio conversacional não é o caminho a seguir. O conceito de jardins murados mostra por que as plataformas de bate-papo não resolvem realmente o problema dos aplicativos. Dan Grover articula o que muitos querem dizer sobre bots, design e por que bots não podem substituir aplicativos.
Imaginar o futuro dos aplicativos e compartilhar novas ideias sobre o assunto tornou-se uma tendência entre as mentes opinativas (inteligentes) da raça humana. Nessas marés de opiniões fortes, as empresas indianas não estão bem representadas. Minha experiência na Haptik me ajuda a contribuir com insights sobre o que acredito que poderia ser o futuro de nossa interação com telefones celulares.
Mas por que estamos falando de 'chatbots'?
Para responder a esta pergunta, devemos olhar para a evolução da forma preferida de “fazer as coisas”.
As pessoas se envolvem em 100-200 transações todos os dias. Desde enviar mensagens de texto, responder a e-mails, definir lembretes e fazer pedidos de almoço, a lista continua. Adoramos negociar. Talvez porque nos faça sentir produtivos. Então, quando Jobs colocou um smartphone em nossas mãos, isso nos fez sentir poderosos e naturalmente fizemos a transição de telefones antigos/burros.
Então veio a App Store e estimulou nosso fascínio de experimentar novas interfaces para fazer as coisas. Antes que percebêssemos, nosso desejo de experimentar nos sobrecarregava com aplicativos. Hoje, existem 4,1 milhões de aplicativos no Google e na App Store combinados.
Mas este não é apenas um problema de memória do telefone (hardware). Na verdade, limitamos a atenção humana.
A memória humana é fraca e requer ativação frequente. Para não se perder na multidão, a ideia inicial era criar “ganchos” para as empresas.
Ganchos são o que as pessoas associam instantaneamente a uma empresa/marca quando ouvem o nome ou veem o logotipo
Então começamos a limitar esses ganchos e as empresas começaram a lutar pela dominação. Ambições crescentes levaram a uma espécie de convergência e uma sobreposição considerável nas coisas que um aplicativo poderia fazer.
Como esforço para permanecer na liderança, as startups adotaram a estratégia de tornar seus serviços acessíveis a partir de outros aplicativos. Eles começaram a atribuir equipes separadas para criar e manter APIs (e SDKs em alguns casos) que outros aplicativos podem consumir para incluir sua experiência em novas interfaces.
Portanto, o “App-A” também pode fornecer os recursos e serviços do “App-B” usando sua API. Curiosamente, “App-B” poderia fazer o mesmo com “App-A”. Bem, você adivinhou. Agora App-A ou App-B estão praticamente competindo entre si em vez de fortalecer suas propostas de valor individuais.
Essas ambições deram uma direção totalmente nova à trajetória da tecnologia de software. Uma trajetória para a inexistência de aplicativos independentes.
Os aplicativos em 2016 parecem menos com empresas e mais com uma representação digital de tarefas/transações que um usuário realiza diariamente/semanal. Estamos nos afastando dos ganchos de uma empresa para um mapeamento mental abstrato de sua proposta de valor.
É aqui que entram os ChatBots
Quando ficou claro que a solução era mais do que apenas espaço de armazenamento, as empresas viram uma grande oportunidade. A interface real e os meios subjacentes de concluir essas tarefas (aplicativos) estavam sendo questionados. O WeChat começou a experimentar algo poderoso em seu mercado chinês proprietário. Eles realmente fizeram um belo trabalho ao assumir esse mercado hercúleo em sua totalidade. Na verdade, posso dizer que o WeChat é uma parte inata da vida cotidiana chinesa. A abordagem deles está bem redigida neste blogpost por Dan Grover.
Há muito a aprender sobre as expectativas humanas da tecnologia em seu post. Devemos desbloquear a emoção humana de nos sentirmos relaxados e ajudar na criação do espaço-tempo mental livre. Isso é subjetivo para as pessoas com base em seus ambientes. Por exemplo, o acesso a horários de trem “corretos” é um problema excepcionalmente importante em países como Índia x Japão, onde os trens quase sempre chegam no horário.
Fiquei realmente empolgado quando eles (WeChat) fizeram seu grande lançamento na Índia. Infelizmente, não era tão poderoso quanto é para as pessoas na China.
Tentei procurar um restaurante aqui em Mumbai, Índia chamado 'Delicacy of China' no WeChat, mas não recebi nenhum resultado relevante. Nem funcionou para o 'Techcrunch'.
O mundo ocidental, juntamente com partes da Ásia e da Europa, ainda precisam de uma solução culturalmente relevante para esse problema. Nessa interseção de olhar para aplicativos como tarefas e a necessidade de ter uma interface culturalmente neutra para fazer as coisas, começa a discussão do comércio conversacional. É importante observar que a tela de bate-papo é apenas uma das implementações. Isso deve ser visto como uma oportunidade de criar uma interface universal para a qual essas tarefas (aplicativos) convergem.
Mas por que a tela de bate-papo?
Para que uma interface seja verdadeiramente revolucionária, o pré-requisito mais crítico é a adoção. As pessoas precisam estar confortáveis e dispostas a usá-lo ativamente. O crescimento desafiador da gravidade do WeChat, WhatsApp e Facebook Messenger fez o mundo (aqueles que estavam procurando) perceber como o bate-papo era uma interface de usuário natural. Com uma barra de envio de mensagens, foto de perfil e status online, as possibilidades de uma tela de bate-papo permitem uma curva de aprendizado quase plana. Não apenas pela tecnologia amigável, o bate-papo é comercialmente aceitável pela cauda longa dos usuários. As mensagens funcionam bem em baixa conectividade com a Internet e isso é fundamental para se tornar relevante para aqueles que ainda não testemunharam smartphones e a Internet.
A próxima onda de usuários de smartphones 3B terá uma transição natural para o comércio conversacional devido a uma curva de aprendizado plana. É como a interface SMS que eles sempre usaram, mas capaz de muito mais. Isso torna o chat uma interface extremamente lucrativa para o futuro.
Mas nas palavras de David Marcus, “é o primeiro dia de uma nova era”. Lembre-se do que pensamos sobre a transição de empresas de seu site tradicional para uma experiência mobile-first.
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No mundo das startups, a festa é sempre onde as pessoas estão. O chat tornou-se destinado a ser mais do que apenas falar com seus amigos. Ia se tornar um lugar para fornecer (todos os tipos de) serviços. Tudo, desde jogos a aconselhamento jurídico, está agora disponível através de um chat-bot. Certa vez eu estava construindo uma lista de todos os serviços baseados em texto de chat/Ai. Depois de 53 empresas, parei de contar. Mas supondo que você já saiba tudo isso, vamos direto ao assunto. Com os serviços vêm as experiências e transações, que exigem padronização.
Se você for 10.000 pés acima, poderá ver todo esse ruído dividido em 3 segmentos:
- Plataforma : Empresas que simplesmente querem possuir a camada sobre a qual qualquer empresa/jogador pode construir experiências.
- Player : Empresas que desejam criar experiências inteligentes, preditivas e inclusivas assumindo a propriedade final de alguns casos de uso.
- Agregador : Empresas que constroem uma interface que é um agregador de outros aplicativos (agregadores na maioria dos casos) e cumprem por redirecionamento.
Plataformas (Ex: Facebook Messenger/WeChat/Viv):
- Cria a camada de bate-papo subjacente
- Fornece uma API aberta que permite que empresas e entusiastas criem bots de bate-papo
- Fornece os elementos que podem ser usados para construir experiências consistentes
Prós:
- Tem um público de massa existente usando o produto todos os dias
- Construir um bot é bastante simples depois de ler a documentação
- Converse com seus amigos e empresas em uma interface
Contras:
- É um menu enorme como a loja de aplicativos e a descoberta é um problema
- Sobrecarga de mensagens (amigos e empresas/transações em uma visualização)
- A qualidade da experiência depende da capacidade de uma empresa de construir um bot
Jogadores (Ex: Haptik / Operador / Allo / ChatBot para X):
- Constrói toda a experiência (chat + elementos + pagamentos)
- Cria uma camada de inteligência para fornecer uma experiência inclusiva e contextual
- Geralmente seleciona alguns casos de uso para um foco mais profundo
Prós:
- Otimizado para melhores experiências com foco em poucos casos de uso
- Grandes apostas em Machine Learning e NLP (Natural Language Processing) para ter conversas preditivas, inteligentes e semânticas
- Pode aprender sobre as preferências de um usuário e aumentar as ofertas ao longo do tempo
Contras:
- Casos de uso limitados
- Crie uma base de usuários e canais de distribuição do zero
- Dependência da cooperação do parceiro
Agregador (Justdial/HelpChat/SnapDeal Etc.):
- Um aplicativo para muitos casos de uso
- Crie uma visualização semelhante a um navegador que redirecione para sites parceiros para conclusão
- Se o chat existe, ele permanece como uma camada para suporte avançado
Prós:
- Baixe um aplicativo em vez de muitos (economize memória do telefone)
- Comparação entre prestadores de serviços
- Uma interface DIY simples onde não há necessidade de falar com ninguém
Contras:
- Redirecionamento para aplicativos/sites parceiros para concluir transações
- Falta de consistência na experiência de descoberta e conclusão
- Requer que você faça você mesmo, em vez de pedir a alguém para fazer
- Difícil dar experiência personalizada
Simplificando, você está dizendo a alguém para fazer as coisas para você ou fazendo você mesmo.
Abordagem Haptik e Inteligência Artificial
Quando as coisas começaram a ficar fora de proporção, o Haptik teve que sincronizar as grandes apostas. Usamos nossa vantagem de pioneiros para tomar algumas decisões baseadas em dados.
A conversa que acabou levando à nossa decisão começou com Aakrit (CEO) e eu tomando café da manhã certa manhã. O menu (comida) era uma lista interminável de coisas e era impossível para mim decidir meu pedido. Me impressionou como esse menu era semelhante à nossa loja de aplicativos/play. A App Store é um menu enorme de coisas que posso fazer quando estou ocupado ou entediado.
Pense em quando você abre seu telefone. Ou você está ocupado e quer fazer algo (ligar, enviar mensagens de texto, responder, postar, fazer upload, compartilhar) ou está entediado e quer se divertir/educar/aprimorar-se (jogos, fotos, descoberta, leitura). Os aplicativos em seu telefone e, mais importante, suas notificações dizem muito sobre você. São as escolhas que você fez quando recebeu o menu.
Mas os menus são confusos e frustrantes quando você procura algo específico. Então, chegamos a uma teoria simples:
Se você controlar os itens em um menu, você controla as escolhas que podem ser feitas. Se você controlar as escolhas, poderá prever as decisões. Saber como as pessoas investem seu tempo e quais escolhas elas fazem quando recebem um menu fixo define seus investimentos mentais (espaciais). Esses são os metadados de seus chamados “interesses” que podem ser usados para fornecer experiências hipercontextuais.
Essa teoria levou a um experimento que acabou refinando os serviços nos quais o Haptik atualmente se concentra.
Mas por que não se tornar uma “plataforma” que pode se tornar a futura App Store?
Meu amigo e ex-membro da equipe Haptik, Raveesh Bhalla, tem uma boa citação inspirada no Batman: “Você morre em um aplicativo ou vive o suficiente para se tornar uma plataforma”. Parece incrível fantasiar sobre se tornar uma plataforma na qual empresas de todo o mundo constroem ferramentas e bots. Infelizmente, as barreiras de entrada para criar um impacto global são mais do que apenas uma ideia. Aqui estão alguns pré-requisitos, especialmente para chat:
- Uma grande base de usuários existente altamente engajada (mais de 10 milhões de DAU)
- Um motivo/caso de uso intrínseco que torna o provedor da plataforma essencial em seu telefone
- Deve estar disponível e relevante para um público global
- Resolveu o paradoxal problema catch-22 de como os usuários vêm antes dos provedores de serviços
Um bom exemplo é o Facebook ou WeChat. Eles agora podem fornecer mais do que apenas redes sociais porque os fundamentos do compartilhamento ponto a ponto (texto/fotos) os tornam essenciais em todos os telefones. Uma vez que eles se tornem parte da vida cotidiana de uma massa crítica de usuários, eles podem liberar valor fornecendo mais do que apenas valor social.
Tornar-se uma plataforma é uma mudança de estado ou transição em vez de uma ideia para iniciar. Você pode criar estratégias para aumentar as chances de sua empresa se tornar uma plataforma. Mas não é um projeto de fim de semana que você pode lançar como uma startup. A Haptik entre muitas outras empresas tem a ambição de um dia se tornar uma plataforma. Mas não poderíamos ter feito justiça a isso se tivéssemos escolhido isso como nossa direção ontem.
Essa decisão foi fácil. Mas existir de forma independente e realmente prestar o serviço de um assistente pessoal era complicado. Tínhamos que saber muito sobre cada usuário individual para proporcionar experiências mágicas. Poderíamos construir um bot simples que fizesse várias perguntas e tentasse decifrar as respostas, mas vamos ser sinceros, os bots de bate-papo são péssimos (agora).
Aqui estão algumas das minhas experiências ao testar os chatbots (supostamente) alimentados por IA no Luka e no Facebook M.
- A maioria deles “não é realmente” inteligente
- Eles só parecem legais em demos
- Difícil confiar que um bot realmente entende você
- Leva muito tempo para ir e voltar
- Falta a capacidade de ter conversas personalizadas/contextuais
Bem resumido nesta peça por TC.
Um bom assistente pessoal deve ser inteligente e ter compreensão contextual. Deve ser capaz de ter uma conversação bidirecional semântica; Um dialogo.
Tornando os chatbots mais inteligentes
Empresas como Google e Facebook têm o luxo de um bilhão de usuários compartilhando fotos e mensagens em sua plataforma. Sem acesso a esse tipo de dados do usuário, as novas empresas devem ser criativas e usar maneiras inteligentes.
Muito pode ser aprendido com o número de notificações que um usuário recebe de uma determinada pessoa/empresa. O contexto dessas notificações (de quais aplicativos vêm, a que horas, etc.) e como um usuário interage com elas representa as informações do que importa para eles.
- Quais aplicativos os usuários têm em seus telefones?
- Existe uma tendência de lançar um aplicativo em relação à hora do dia e local?
- Quais aplicativos os usuários mais usam?
- Quantas vezes eles checam o telefone?
- Eles têm muitas reuniões ou passam a maior parte do tempo no Instagram?
- Quantos dados eles usam no telefone?
Essas e outras perguntas fornecem os insights que as empresas inteligentes podem usar para criar experiências contextualmente relevantes.
O que funciona para o Haptik é a IA (Inteligência Artificial) habilitada para humanos. Pense desta forma, quando você envia uma mensagem no Haptik, nosso bot tenta decifrar o que você quer dizer. Se não for possível atingir 99% de precisão, o bot será interrompido (em segundo plano) e pedirá a um humano real para ajudar a resolver essa consulta. A solicitação é então combinada com um humano relevante (assistente) que é escolhido com base na idade, geografia e experiência para responder. Portanto, é mais provável que um usuário que pergunte sobre recomendações de boa comida italiana em Nova Deli seja respondido pelo bot. Mas um pedido de restaurantes que aceitam animais de estimação em Mumbai, que tenham ótimos hambúrgueres vegetarianos, será atendido por um assistente em Mumbai. Este assistente, ao ser contratado, teria sido categorizado como um foodie e adora falar com os usuários sobre os melhores lugares para comer.
Conforme o assistente responde, o bot aprende e salva o contexto para futuros usuários dessa demografia. Ele também aprende o significado do que estava sendo solicitado e o relaciona com uma de nossas categorias de tarefas pré-definidas. É extremamente difícil para um bot entender e responder a usuários de origens culturais variadas. É aqui que humanos reais ajudam nosso bot a aprender sobre essas interações. Embora essa abordagem leve tempo e estejamos nos estágios iniciais, a beleza estará em escala.
Nosso bot logo será capaz de entendê-lo como uma pessoa com base em seus bate-papos anteriores e responder na linguagem de bate-papo com a qual você está acostumado. Então, quando você diz “Você está demorando muito” ou “Você está demorando muito”. O bot é capaz de interpretar sua impaciência e retornar com uma atualização de status a seu pedido.
Por exemplo:
Você define um lembrete diário de despertar no Haptik para as 9h. Resultado: sabemos que você acorda às 9h.
Ao iniciar o aplicativo para este lembrete, você provavelmente está em sua casa. Resultado: Conhecemos a área em que você mora.
Você nos pergunta sobre as melhores rotas/tráfego entre 2 pontos. Resultado: conhecemos as áreas entre as quais você costuma se deslocar.
Se você pediu o almoço para um endereço específico algumas vezes, é mais provável que seja o seu local de trabalho. Resultado: Conhecemos a área em que você trabalha.
Com informações sutis, somos capazes de fazer coisas muito legais. Podemos marcar um telefonema se você não adiar o lembrete de despertar. Notificá-lo 30 minutos depois de acordar com a rota mais rápida para o trabalho ou a opção de reservar um táxi. Além disso, permita que você pré-reserve suas refeições enquanto estiver a caminho do trabalho e talvez receba um café na sua mesa antes de chegar lá.
Mas isso não é tudo.
O próximo passo para tornar os chatbots mais inteligentes é... bem, outros chatbots.
Construímos e implantamos chatbots que aprenderam como os usuários formulam frases e executam testes no principal chatbot voltado para o consumidor. Este é um processo contínuo que funciona 24 horas por dia, 7 dias por semana para ensinar ao bot como usuários semelhantes (provavelmente) perguntariam sobre diferentes casos de uso.
Isso é resultado de algo que chamamos de “Modo Gênio”, que aprende sobre os usuários e prevê os próximos movimentos.
Para onde tudo isso vai?
Cada empresa tem uma opinião subjetiva sobre o que eles acham que é o futuro de sua indústria. Todo mundo otimiza para encontrar seu lugar no grande esquema das coisas. Na minha opinião subjetiva, acho que todos os nossos esforços (aplicativos) convergirão para um objetivo singular de reduzir o espaço mental e o tempo necessário para fazer as coisas. A distribuição móvel está chegando ao limite, e isso exige algumas mudanças de paradigma urgentes e importantes.
Como inovadores e criadores, devemos não apenas otimizar o engajamento em nosso produto, mas também compartilhar a responsabilidade de reduzir a carga mental dos usuários de nossos produtos. Ajude os humanos a criarem e se livrarem de serem escravos de notificações.
A boa notícia é que a seleção natural está nos guiando nessa direção. Restrições humanas de memória forçam a consolidação de aplicativos no espaço limitado disponível na página inicial do cérebro.
Portanto, se você está criando para usuários móveis, aqui estão algumas coisas para as quais você deve se preparar nos próximos 5 anos:
- Mobile Footprint — Colocando os Smartphones nas mãos dos próximos 3B.
- Curvas de Aprendizagem Planas – Os smartphones levarão a internet às mãos de pessoas que não aprenderam interfaces móveis antes (cauda longa). As experiências e interfaces do usuário terão que ser repensadas para serem amigáveis para os novos usuários.
- Acessibilidade à Internet — Internet confiável de alta velocidade disponível para todos. Pense Oxigênio para as gerações futuras.
- Convergência de aplicativos em tarefas — aplicativos autônomos que executam uma função fixa e ocupam memória em seu telefone não existirão. As coisas vão convergir para algo mais centralizado. Uma interface para isso está em questão, o chat é apenas uma delas.
- Sempre esteja personalizando — o Machine Learning está quase chegando a um ponto em que todo usuário de celular espera uma experiência personalizada e personalizada. (Por exemplo: notificações de tempo com base na urgência e relevância para os usuários.)
- SmartPhones e SmartExperiences — O entendimento das preferências e a apresentação contextual dos dados serão esperados de cada experiência móvel. (Por exemplo: Previsão de tarefas futuras e lembretes contextuais)
O vencedor deve imaginar e executar na interface dentro da qual os usuários do 7B gostariam de fazer as coisas. Certamente será um passeio experimental divertido.
Agradecendo a Alisha e Vaibhav pela revisão, Shreya por todos os criativos e Laksh pela tração. Isso não seria possível sem você.