Menos de três anos atrás, a OpenAI surpreendeu o mundo com a tecnologia do ChatGPT. Milhões de pessoas começaram a usá-lo para resumir artigos, redigir e-mails e acelerar o trabalho, tornando-se uma ferramenta prática para aumentar a produtividade.

Assistentes de IA estão se tornando essenciais nas experiências de produtos, ajudando a automatizar tarefas repetitivas e aumentar a eficiência. No entanto, projetar esses assistentes não é simples. É necessário uma estratégia de design dedicada, fluxos de usuários bem pensados e um sistema de interface adequado às características únicas da IA.

Começando com as tarefas a serem realizadas

Ao projetar um assistente de IA, é importante focar nas tarefas específicas que os usuários desejam realizar e nos pontos de dor que enfrentam. Isso ajuda a definir um escopo claro para o assistente, evitando se tornar uma cópia do ChatGPT.

Fazer perguntas como “Quais tarefas repetitivas poderiam ser automatizadas?” ou “Onde você precisa de mais contexto ou sugestões?” pode ajudar a identificar essas tarefas.

Transformando tarefas em recursos de IA

Depois de identificar as tarefas principais, é essencial convertê-las em recursos específicos de IA. Isso evita que o assistente se torne genérico e difícil de usar. Em vez de fornecer um campo em branco, ofereça prompts e botões de ação que contextualizem a ajuda da IA.

Por exemplo, em um produto de análise de dados, o assistente poderia ajudar a resumir tendências ou explicar anomalias em gráficos. Isso facilita o início do uso e evita sobrecarregar o produto com funcionalidades desnecessárias.

Criando componentes e padrões de UI reutilizáveis

Quando os recursos de IA são decididos, componentes e padrões de UI reutilizáveis são essenciais. Eles não só contribuem para experiências consistentes, mas também facilitam a manutenção e a escalabilidade do produto.

Campos de entrada de prompts e botões de ação

Um campo de entrada de prompts bem projetado encoraja o uso do assistente de IA, enquanto botões de ação oferecem inspiração e direcionam os usuários para tarefas relevantes.

Indicadores visuais de atividade da IA

Transparência é essencial no design de IA. Indicadores visuais, como animações sutis, ajudam a construir confiança e evitam confusão. Utilizar cores específicas para respostas geradas por IA também ajuda a diferenciá-las de ações manuais.

Blocos de resposta

Estruturar as saídas do assistente de forma clara, com cabeçalhos e listas, melhora a legibilidade. Isso torna o assistente mais atrativo e facilita o uso das respostas. Além disso, incluir um menu de contexto para ações como copiar ou compartilhar, ajuda na reutilização das respostas.

Ações inline e acompanhamento

O assistente pode manter o fluxo da conversa ao oferecer perguntas de acompanhamento e botões de ação inline, facilitando a interação sem digitação excessiva.

Práticas recomendadas para projetar assistentes de IA

Projetar para IA envolve complexidades como confiança e imprevisibilidade. A transparência é crucial para construir um assistente confiável. Rotular claramente o conteúdo gerado pela IA e estabelecer expectativas realistas são práticas fundamentais.

Planeje para a imprevisibilidade

Para evitar frustrações, ofereça opções para regenerar respostas ou refinar prompts, facilitando a recuperação de erros e a manutenção do engajamento dos usuários.

Equilibre automação com controle do usuário

A automação deve ser equilibrada com pontos de verificação de aprovação para garantir que os usuários mantenham o controle sobre o fluxo de trabalho. Oferecer opções de desfazer ações promove a experimentação segura com a IA.

Reflexões finais

À medida que a IA se torna parte integrante do design de produtos, é fundamental focar nas necessidades dos usuários e na construção de confiança. A transparência é a base para experiências de IA eficazes, promovendo o uso confiante da tecnologia. Continuar testando e melhorando o assistente com base no feedback dos usuários é essencial para sua evolução e eficácia.