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A Mars Innovation Labs fechou parceria com a Oracle

marsinnolabs outubro 20, 2023 0

A Mars Innovation Labs é parceira Oracle

A Mars acaba de anunciar uma parceria estratégica com a Oracle. Essa colaboração está destinada a impulsionar a inovação e fornecer soluções de ponta em nossas respectivas áreas de atuação, com o objetivo de solucionar dores para clientes de todas as indústrias.

As empresas estarão empenhadas em impulsionar a inovação, construir soluções de ponta e ampliar nosso portfólio de serviços, com um foco incansável em resolver os desafios e atender às necessidades de nossos clientes.

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Melhorando a experiência do usuário de IA

Marcio Steffen maio 23, 2023 0

A relevância da IA

A Inteligência Artificial desempenha um papel cada vez mais significativo em diversas áreas, como assistentes virtuais, chatbots, automação de processos, recomendações personalizadas, e muito mais. A Mars está focada na forma como os usuários interagem com sistemas de IA pode ter um impacto significativo na eficácia, usabilidade e aceitação desses sistemas.

Aqui estão algumas razões pelas quais a experiência do usuário é crucial na IA:

Priorize o usuário:

Ao considerar a tecnologia, concentre-se em alcançar uma experiência positiva para o usuário. Em vez de mergulhar imediatamente em algoritmos, pense em como as pessoas realizam a tarefa. Identifique quais aspectos são valiosos e explore maneiras de aprimorar a experiência. Durante esse processo, você poderá descobrir uma solução que não requer IA, mas que é mais fácil de desenvolver ou compreender. Da mesma forma, ao comercializar sua IA, enfatize os benefícios para o usuário, e não a tecnologia subjacente.

Estabeleça expectativas realistas:

Com o uso generalizado do termo “IA” para tudo, desde carros autônomos até fabricantes de smoothies, as expectativas sobre o que a IA pode fazer variam consideravelmente. As pessoas podem antecipar que a sua IA é mais ponderada e menos inteligente do que realmente é. É essencial explicar as capacidades da sua IA em linguagem simples e destacar as suas limitações. Prometer pouco e entregar demais é uma abordagem prática para construir confiança. Com o tempo, os usuários aprenderão como integrar a IA em seu fluxo de trabalho de maneira eficaz.

Forneça explicações para os resultados:

Para garantir a utilidade da IA, é crucial compreender como ela toma as suas decisões. Idealmente, os usuários deveriam ser capazes de rastrear qualquer resultado até os pontos de dados de suporte. Se isso não for possível, explique o funcionamento essencial do algoritmo. Comunique as fontes de dados utilizadas e as qualidades específicas nas quais a IA se concentra. Se os dados forem agregados de diversas fontes, divida-os para permitir que os usuários reproduzam os resultados. Essas informações devem estar acessíveis por meio de uma interface consistente como parte do fluxo do usuário.

Comunique os níveis de confiança:

Os usuários confiam na sua IA para tomar decisões, por isso precisam entender a qualidade dos resultados para confiar neles. Se a confiança do seu algoritmo variar, indique o nível de confiança para cada resultado. Isso pode ser mostrado como uma porcentagem ou por meio de visualizações como avaliações com estrelas ou indicadores coloridos. Para resultados com múltiplos componentes, divida o nível de confiança de cada parte. Considere exibir vários resultados ordenados por confiança e permitir que o usuário tenha a palavra final.

Lide com resultados incertos com elegância:

Projetar para IA significa levar em conta vários resultados possíveis. Quando a entrada é clara e a resposta certa, você não quer que o usuário hesite. No entanto, resultados menos confiáveis precisam ser apresentados de forma diferente. Você pode suavizar o design visual, ajustar o layout e o texto que enquadra o resultado ou usar outras dicas sutis. Acima de tudo, não hesite em reconhecer quando a IA não tiver resposta. É aceitável que uma IA falhe se você projetar o sistema com essa possibilidade em mente.

Reconheça o que não automatizar:

Nem todas as tarefas devem ser totalmente automatizadas. A maioria das tarefas tem certos aspectos adequados para IA, enquanto outros deveriam ser deixados para os humanos. As razões para evitar o uso de IA podem incluir tarefas que exigem habilidades exclusivamente humanas (por exemplo, compreender emoções ou motivações), processos que possuem valor intrínseco na sua execução manual (por exemplo, proporcionar dignidade ou prazer), avaliações subjetivas (por exemplo, decisões éticas ou morais), ou decisões com consequências significativas para as pessoas afetadas.

Capacite o usuário:

Em vez de criar sistemas de IA que substituam os humanos, procure amplificar e aumentar as suas capacidades. Evite transformar os usuários em meros espectadores. Em última análise, o usuário deve manter o controle. Isto significa permitir a intervenção, fornecer feedback, reverter ações erradas e recompensar as ações bem-sucedidas. A IA é mais capacitadora quando funciona com os usuários, e não apenas para eles.

Construa confiança gradualmente:

Ao apresentar sua IA a novos usuários, tenha cuidado e minimize a necessidade de dados pessoais extensos. Concentre-se em fazer sugestões em vez de decisões finais. À medida que os usuários se familiarizam com a IA, eles podem automatizar mais processos e exigir permissões menos explícitas. Essa abordagem gradual permite que os usuários entendam como a IA funciona enquanto seus algoritmos aprendem e melhoram.

Apoie o crescimento do usuário:

Com o tempo, sua IA precisa se adaptar às mudanças de comportamento dos usuários, tanto em nível individual quanto como base coletiva de usuários. Além disso, os valores e necessidades da sociedade evoluíram ao longo dos anos. Se a sua IA permanecer presa a um aprendizado desatualizado, isso impedirá o progresso. Mesmo as ideias universalmente aceites podem alinhar-se de forma diferente do futuro que almejamos. Sua IA deve ter como objetivo ficar à frente da curva sem impor seus valores aos usuários. Isto requer adaptação contínua e um compromisso para facilitar o crescimento dos utilizadores, ao mesmo tempo que permanece responsivo às mudanças sociais.

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A importância da usabilidade em sistemas de IA.

marsinnolabs março 3, 2023 0

O Potencial da IA

A Inteligência Artificial (IA) está mudando a forma como interagimos com o mundo, com um potencial enorme para melhorar a nossa qualidade de vida. Desde assistentes de voz, chatbots, carros autônomos até sistemas de recomendação de produtos, a IA está se tornando cada vez mais presente em nossas vidas. No entanto, a eficácia da IA está diretamente ligada à sua usabilidade, ou seja, a facilidade com que as pessoas podem usar e interagir com esses sistemas.

O sucesso da usabilidade

A Mars, trabalha a usabilidade como um conceito fundamental para o design de produtos e sistemas de tecnologia, incluindo a inteligência artificial. Em termos simples, a usabilidade se refere à capacidade de um produto ou sistema de ser usado de forma fácil e eficiente por seus usuários. Em outras palavras, a usabilidade é a medida em que uma pessoa pode realizar uma tarefa específica com sucesso, eficiência e satisfação usando um sistema.

Ter uma boa usabilidade é particularmente importante para a inteligência artificial por várias razões:

Primeiramente, a IA tem a capacidade de tomar decisões de forma autônoma, o que significa que a interação entre o usuário e o sistema é crítica. Se o sistema for difícil de usar, as pessoas podem ter dificuldades em comunicar suas necessidades e objetivos, o que pode levar a resultados inadequados ou até mesmo perigosos. Por exemplo, em um carro autônomo, se o passageiro não souber como interagir com o sistema de navegação, isso pode levar a um acidente.

Em segundo lugar, a usabilidade é fundamental para garantir a aceitação da IA pelos usuários. Quando um sistema de IA é fácil de usar e fornece resultados precisos, as pessoas são mais propensas a confiar nele e a usá-lo com mais frequência. Por outro lado, se um sistema de IA for difícil de usar e produzir resultados inconsistentes, os usuários podem ficar frustrados e desistir de usá-lo. Isso pode levar a uma perda de confiança no sistema e uma diminuição da adoção da tecnologia.

A influência da usabilidade

A usabilidade pode influenciar diretamente a eficácia da IA. Quando um sistema é fácil de usar, os usuários são capazes de interagir com ele de forma mais eficiente e produtiva. Isso significa que a IA pode produzir resultados mais precisos e em menos tempo, tornando-a mais eficaz. Por outro lado, se um sistema de IA for difícil de usar, os usuários podem perder tempo tentando entender como usá-lo e isso pode levar a resultados menos precisos ou demorados.

Em resumo, a usabilidade é fundamental para o sucesso da inteligência artificial. A usabilidade pode garantir que os usuários possam se comunicar com a IA de forma eficiente e produtiva, aumentar a aceitação da tecnologia, aumentar a eficácia da IA e garantir a inclusão e acessibilidade para todos os usuários. Por essa razão, é fundamental que os desenvolvedores de IA considerem a usabilidade desde o início do processo de design, levando em conta as necessidades e expectativas dos usuários. Testes de usabilidade e feedback dos usuários devem ser incorporados ao longo do processo de desenvolvimento, a fim de identificar e corrigir possíveis problemas de usabilidade.

A usabilidade é um fator crítico para a adoção da IA, e é importante que os desenvolvedores reconheçam sua importância para garantir a eficácia e segurança dos sistemas de IA. Ao criar sistemas de IA que são fáceis de usar e acessíveis a todos, podemos aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial para melhorar nossas vidas.