- As interfaces de IA recentes dependem excessivamente de interações baseadas em caixa de texto, o que gera um alto custo de interação, já que o usuário precisa expressar sua intenção com clareza
- Vitaly Friedman enfatiza que é preciso usar controles de UI tradicionais, como botões, sliders e checkboxes, para que o usuário consiga fornecer contexto com mais facilidade
- Casos como Consensus e Elicit introduzem funções tradicionais, como filtros, ordenação e links diretos para as fontes, reforçando a confiabilidade e a eficiência da experiência com IA
- Como os usuários gastam muito tempo editando e organizando os resultados gerados, são necessárias funções que permitam corrigir e reorganizar diretamente no nível da saída
- No fim, o mais importante não é ser “AI-first”, mas sim uma experiência centrada no ser humano, em que a IA atua como uma ferramenta discreta (Quiet AI)
O estado atual do design de IA
- As experiências iniciais de uso de IA pareciam uma caixa mágica, mas na prática não passam de uma simples caixa de texto, com o problema de que o usuário tem dificuldade para transmitir sua intenção com precisão
- Os usuários ficam insatisfeitos com latência, pedidos repetidos, esquecimento e erros, e levantam a questão de por que os humanos deveriam ter de aprender a linguagem da IA
- Em vez de apenas entrada textual, há necessidade de complementar a interação com elementos tradicionais de interface, como botões, botões de opção e checkboxes
Exemplos de padrões úteis de interface de IA
- O Perplexity aumenta a eficiência ao incentivar o usuário a inserir contexto adicional enquanto a IA prepara a resposta
- Padrão Task Builder: o usuário define por cliques tarefas frequentes como “resumir o Slack e depois gerar um documento do Word”
- O Consensus oferece filtros, indicação por cores da confiabilidade das fontes e gráficos de distribuição dos resultados, apresentando um contexto verificável que vai além de uma resposta simples
- O Elicit oferece uma função que leva diretamente a trechos específicos de citações de artigos, reforçando a confiabilidade e a produtividade
Redescobrindo elementos tradicionais de UI
- Controles de UI antigos como filtragem, ordenação e seleção de formato podem, na verdade, melhorar bastante a experiência com IA
- Ao editar resultados, permitir remover ou expandir partes do texto diretamente, ou oferecer botões para converter em tabela ou lista, aumenta a eficiência
- Também é uma boa abordagem aproveitar o tempo de espera durante o carregamento para receber perguntas adicionais ou seleção de tema
Design para confiança
- Para conquistar confiança, é importante revelar fontes e escopo; não basta apenas apresentar uma resposta, é preciso fornecer contexto junto
- É necessário refletir a memória personalizada do usuário e fornecer feedback visual sobre essa base para aumentar a compreensão
- É preciso uma experiência de edição estruturada em que o usuário possa modificar ou excluir resultados em nível detalhado, checkbox por checkbox
Quiet AI vs. IA chamativa
- Quiet AI: ferramentas como o DoveTail reforçam funcionalidades de forma suave dentro do fluxo já existente do usuário
- Loud AI: por outro lado, quando a IA é exposta de forma exagerada com ícones de brilho, há risco de reduzir a confiança
- Os usuários querem funções que funcionem bem mais do que recursos de IA em si, e o rótulo “IA” às vezes pode ter efeito negativo
Perspectivas futuras e o papel dos humanos
- A engenharia de prompts tende a desaparecer no longo prazo, e há chance de que formas de fornecer contexto naturalmente integradas à UI se tornem o padrão
- A tendência é que a IA se torne gradualmente uma tecnologia auxiliar embutida por toda parte, como o autocompletar
- Designers e humanos deixarão de ser apenas executores, com fortalecimento do papel de coordenadores estratégicos e projetistas de experiência
- O verdadeiro objetivo é uma experiência centrada no ser humano, e a IA deve atuar como uma facilitadora complementar
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