À medida que o panorama tecnológico evolui, a integração da inteligência artificial (generativa ou não) na experiência do utilizador (UX) torna-se cada vez mais comum. As integrações de IA podem se manifestar como recursos explícitos. Eles também podem integrar-se perfeitamente à funcionalidade principal de um produto. No entanto, desenvolver uma UX “nativa de IA” eficaz requer um equilíbrio delicado entre as capacidades dos modelos de IA (modelos de linguagem grande, IA preditiva, etc.) e as expectativas do usuário.

Este artigo investiga as nuances da UX de “IA nativa” e explora: 

• O espectro da interação humano-computador
• Principais considerações na integração de funcionalidades de IA em produtos digitais
• Oportunidades emergentes para melhorar a experiência do usuário

Desenhado por Freepik

O poder da sugestão e do feedback

Interfaces baseadas em conversação, como chats e assistentes virtuais, oferecem uma nova dimensão de UX. Na verdade, os usuários podem converse de forma totalmente personalizada com IA.

No entanto, a flexibilidade traz muitos desafios. Os usuários podem achar difícil compreender as capacidades e limitações da IA. Sem uma orientação clara, os usuários podem experimentar o equivalente digital da ansiedade da página em branco, sem saber como interagir de forma eficaz.

Para resolver este problema, integração de prompts de sugestões é muito útil. Elimina a necessidade de ação do usuário para descobrir dados com os quais eles possam conversar. A ideia é incorporar as sugestões contextualmente, justamente quando o usuário estiver buscando inspiração para a próxima pergunta. Isso melhora significativamente a acessibilidade e a suavidade da interação.

Além disso o conceito de feedback é essencial. Ela fornece exemplos práticos para orientar o usuário, o que ajuda a prevenir possíveis erros. Considere usar feedback em tempo real! É semelhante a um assistente de entrada, como o usado para criar senhas complexas. Alguns sites fornecem orientação em tempo real enquanto você digita para ajudar a atingir os critérios exigidos. Esta abordagem faz parte da aplicação de um princípio fundamental da experiência do usuário: prevenção de erros, que é uma das heurísticas de Nielsen para avaliação de UX.

Isso exigirá favorecer a educação contextual. Falamos então em integrar conselhos e dicas de forma fluida e intuitiva, através de dicas de ferramentas ou microanimações discretas, por exemplo. Esta estratégia é recomendada por Amélie Bouchez como parte do desenvolvimento de uma experiência de usuário otimizada para sistemas baseados em IA.

UX minimiza os pontos fracos da IA

Apesar de suas capacidades impressionantes, o aplicativo de consumo ChatGPT não abalou realmente o mundo dos negócios. Isto se deve principalmente à falta de verificabilidade de seus resultados. Por outro lado, Copilot tornou-se um padrão para desenvolvedores graças à facilidade de verificação e modificação de resultados. Assim, incorpora o princípio da verificabilidade da informação.

Em vez de almejar a perfeição impecável, é mais criterioso reduzir o custo dos erros. Para isso, é necessário projetar um sistema onde estes sejam facilmente identificáveis ​​e corrigíveis pelo usuário.

Ao colocar a verificabilidade em primeiro plano, podemos criar uma experiência de usuário onde os erros são facilmente identificáveis ​​e retificáveis. Isso é possível antes mesmo de trabalhar na melhoria do desempenho do modelo de IA. Assim, uma experiência de usuário bem-sucedida será capaz de superar as capacidades do seu modelo de IA!

A integração da IA ​​em produtos digitais exigirá que os designers encontrem um equilíbrio delicado. É crucial combinar as capacidades avançadas dos modelos de IA com as necessidades e o contexto específicos de cada utilizador. Embora a IA possa oferecer um desempenho excepcional na interação de linguagem natural, análise de dados e reconhecimento de imagens, ela também tem seus limites. Essas limitações podem incluir dificuldade em compreender linguagem ambígua ou em interpretar corretamente contextos semânticos muito específicos.

Para navegar com eficácia nessas águas, os UX Designers devem criar interfaces de usuário que:

• explorar os pontos fortes da IA 
• minimizar o impacto das suas fraquezas.

Isso significa desenvolver experiências que orientam intuitivamente os usuários para os recursos de IA mais confiáveis ​​e eficazes, ao mesmo tempo que lhes fornece as ferramentas necessárias para evitar ou corrigir potenciais erros.

Por exemplo, se um sistema de IA for particularmente bom na recomendação de conteúdo com base nas preferências do usuário, a interface poderá destacar essas recomendações. Também pode permitir facilmente que os usuários modifiquem os critérios de seleção se os resultados não forem satisfatórios. Da mesma forma, se a IA tiver dificuldade em interpretar consultas complexas, a interface poderá incentivar os usuários a formular suas solicitações de maneiras mais simples ou oferecer exemplos de consultas eficazes.

IA como copiloto

A interação entre o usuário e um LLM abrange uma ampla gama de possibilidades. Isso requer uma compreensão profunda do que os usuários esperam e precisam. Diferentes usuários têm expectativas variadas em relação a um sistema que usa IA. VSAqueles que estão diretamente envolvidos em tarefas ou problemas específicos podem querer ter algum nível de controle sobre a funcionalidade da IA.

Por exemplo, eles podem querer personalizar como e quando a IA intervém no seu trabalho. Em contrapartida, os usuários menos engajados no uso do aplicativo podem preferir uma interação onde a IA atue de forma mais autônoma, tomando decisões e executando tarefas sem intervenção humana constante.

Entre estas duas abordagens existe frequentemente uma abordagem intermédia onde a IA atua como copiloto, colaborando ativamente com os utilizadores para otimizar os resultados.

 

Experiência do usuário adaptável

Além disso, é importante reconhecer que a relação dos utilizadores com a IA não é estática. À medida que se familiarizam com as capacidades e limitações da IA, as suas expectativas e necessidades podem mudar. Isto sublinha a necessidade dos designers de UX criarem interfaces e jornadas de usuário que se adaptem a esta evolução. 

Por exemplo, ao começar a usar um sistema de IA, um usuário pode precisar de: 

• guias passo a passo
• assistência mais visível na familiarização com o sistema.

Mas à medida que o usuário ganha confiança e compreensão, a interface pode evoluir para fornecer mais autonomia e orientação menos direta. Isso permite aproveitar ao máximo os recursos de IA. 

Isto equivale a criar um interface proteana ou modular, capaz de evoluir ao longo das interações com o usuário. Neste contexto, o trabalho de UX design centra-se principalmente na arquitetura, no fluxo de utilização e na criação de modelos flexíveis. Assim, não existe uma interface única, mas sim milhares de combinações possíveis. Eles permitem que o usuário personalize o produto com base em suas interações. Neste modelo, o projetista nem sempre prevê com precisão qual interface será gerada. Ele enfatiza uma experiência de usuário altamente personalizável e dinâmica. No entanto, exigirá monitorização detalhada das utilizações e atenção contínua ao feedback dos utilizadores.

 

Exemplos de integração de IA em produtos digitais

Abordagem 1: possibilidade de entrada direta 

Descrição 

A primeira abordagem concentra-se em uma interface onde os usuários dão instruções diretas aos modelos de IA. Nesse framework, os usuários criam instruções, sejam elas sequenciais, iterativas ou não, para gerar textos, imagens, vídeos e outros conteúdos. Exemplos notáveis ​​incluem a interface ChatGPT da OpenAI e o uso do Discord pela Midjourney como canal de entrada.

Pontos de atenção

Na ausência de interfaces explícitas (botões, call to action, etc.), esses sistemas devem responder com agilidade a uma variedade de instruções do usuário. O objetivo é minimizar a frustração e otimizar sua utilidade. É crucial enquadrar adequadamente a discussão e compreender as limitações e capacidades destes modelos de IA. Na verdade, isso ajuda a garantir uma experiência de usuário tranquila e resultados ideais.

 

Abordagem 2: Integração implícita de IA

Descrição da abordagem

Em contraste com o paradigma de entrada direta, a segunda abordagem ignora elementos explícitos da interface do usuário para controlar as saídas do modelo de IA. As instruções de IA acontecem em segundo plano à medida que os usuários interagem com elementos específicos da interface do aplicativo. Isso promove uma integração fluida e discreta, semelhante aos algoritmos de recomendação em um site de comércio eletrônico.

Pontos de atenção

Apesar de sua sutileza, esta abordagem requer uma orquestração meticulosa. Com efeito, é necessário garantir que os resultados propostos pela IA correspondem às expectativas do utilizador e aos objetivos da aplicação. Ao conciliar transparência e funcionalidade, os designers devem criar interfaces intuitivas. Estes devem explorar as capacidades da IA ​​sem comprometer a autonomia ou a compreensão do utilizador.

 

Abordagem 3: interface de usuário específica do aplicativo assistida por IA

Descrição da abordagem

A terceira abordagem combina elementos da interface do usuário com assistência de IA. Os usuários podem então criar instruções por meio de uma combinação de instruções diretas do modelo e controles da interface do usuário. O Copilot da Microsoft é um exemplo. Ele integra perfeitamente recursos de IA aos ecossistemas GitHub, Office e Windows.

Pontos de atenção

Essa abordagem híbrida requer colaboração complexa entre modelos de IA e elementos de UI específicos do aplicativo. Isso ajuda a facilitar uma experiência de usuário coesa. Os designers devem navegar pelas complexidades das camadas de assistência da IA. Eles podem assim garantindo uma integração perfeita que amplia a funcionalidade, a eficiência e a satisfação do usuário.

 

Conclusão

À medida que a tecnologia evolui, a integração da inteligência artificial na UX está se tornando cada vez mais comum. No entanto, criar uma UX de “IA nativa” eficaz requer um equilíbrio particular. Isso passa para as capacidades dos modelos de IA, para as expectativas do usuário.

Ao examinar o impacto das sugestões e feedbacks, é essencial orientar os usuários em suas interação com interfaces conversacionais. A sua incorporação em tempo real pode muito melhorar a experiência e reduzir erros. Isto encorajaria uma interação fluida. Além disso, é importante destacar o papel crucial da UX na mitigação dos pontos fracos da IA. Em vez de almejar a perfeição, devemos projetar sistemas onde os erros sejam facilmente identificáveis ​​e corrigíveis. Isto proporciona, portanto, uma experiência de usuário bem-sucedida, mesmo além das capacidades da IA. Ao navegar cuidadosamente pelos avanços da IA ​​e pelas necessidades dos usuários, os designers de UX podem criar interfaces que aproveitam os pontos fortes da IA ​​e, ao mesmo tempo, minimizam suas limitações. Tudo isso ajuda a preparar o caminho para experiências de usuário inovadoras e adaptáveis.

 

 

 

Guillaume Lanthier, gerente de prática de IA e dados da Smile