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.
