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Criando uma UX dinâmica: orientação para aplicações generativas de IA

Então você propôs um caso de uso para seu recurso ou aplicativo de IA, justificou-o com um business case e recebeu aprovação. Parabéns! E agora? Bem, agora as partes interessadas estão prontas para ver algo.

Ao planejar a criação de um aplicativo com recursos generativos baseados em IA, é importante considerar as dicas e orientações fornecidas aqui para criar a experiência do usuário (UX) desejada. Compreender esses princípios-chave pode ajudar a garantir que você esteja criando um aplicativo envolvente e eficaz que melhor atenda às necessidades de seus usuários.

As orientações a seguir orientam você pelas considerações a ter em mente ao desenvolver a experiência do usuário para seu aplicativo de IA generativa, com foco em considerações para criar experiências de copiloto personalizadas.

Este artigo destina-se a ajudá-lo a:

  • Explore as opções da estrutura de UX e selecione a melhor abordagem para seus casos de uso.
  • Aprenda três princípios fundamentais para o desenvolvimento de um copiloto e diretrizes para a interação humano-IA.
  • Descubra como alcançar uma experiência do usuário colaborativa através de um forte design de entrada e saída

As orientações a seguir orientarão você pelas considerações a ter em mente ao desenvolver a experiência do usuário para seu aplicativo de IA generativa, com foco em considerações para a criação de experiências de copiloto personalizadas.

Esta área está muito em fluxo e há muito a aprender, por isso fornecemos recursos-chave para mergulho mais profundo. Os princípios de IA responsável da Microsoft e o HAX (HumanAI Experience) Toolkit fornecem alguns antecedentes sobre a pesquisa e as experiências do mundo real por trás deste artigo.

O foco certo para fazer o trabalho

As orientações a seguir orientarão você pelas considerações a ter em mente ao desenvolver a experiência do usuário para seu aplicativo de IA generativa, com foco em considerações para a criação de experiências de copiloto personalizadas.

Há três variações de estrutura a serem consideradas para sua UX:

  • Imersivo para um foco em toda a base de conhecimento
  • Foco assistencial no aplicativo
  • Incorporado para foco em entidade única

Uma captura de tela que exibe uma tela inteira rotulada como Imersiva, Aplicativo inteiro e foco na base de conhecimento.

Vamos explorar cada uma dessas estruturas com mais detalhes

Foco imersivo para toda uma base de conhecimento

Uma captura de tela que mostra uma versão maior da estrutura imersiva em tela cheia.

Uma boa regra a seguir é que quanto mais importante for a tarefa, mais imóveis serão necessários.

Um ambiente imersivo fornece uma experiência totalmente focada, utilizando toda a tela para exibir informações relevantes, permitindo insights mais profundos e reduzindo distrações para o usuário. Esse nível de foco é ideal para aplicativos em que você deseja exibir informações relacionadas a fontes de dados específicas. Exemplos disso incluem painel gerado por IA semelhante ao Project Sophia da Microsoft, ou a maneira como o Microsoft Copilot for Security orienta os usuários através de um processo abrangente. Num espaço imersivo, dados ou informações complexas tornam-se mais fáceis de compreender e analisar pelos utilizadores.

Foco assistencial para uma experiência no aplicativo

Uma captura de tela que mostra uma versão maior da estrutura de assistência da barra lateral.

Dê aos seus usuários a capacidade de acessar a assistência alimentada por IA de dentro dos aplicativos em que eles já trabalham - como Microsoft Teams, Power BI ou seus próprios aplicativos - integrando o copilot como um assistente para estender a funcionalidade existente.

Ao usar o foco no aplicativo, os usuários podem evitar alternar entre ferramentas ou interfaces. Essa estrutura permite que o copiloto se integre perfeitamente ao fluxo de trabalho do usuário, fornecendo sugestões, informações e suporte relevantes sob demanda sem interromper sua tarefa atual. Essa visualização fornece acesso contínuo a ferramentas, informações e assistência sem obstruir a área de conteúdo principal. É particularmente eficaz para aplicações que requerem suporte ou monitorização contínuos.

Foco incorporado para uma única entidade

Uma captura de tela que mostra uma versão maior da estrutura pop-up incorporada.

A incorporação de um ponto de entrada único pode simplificar a integração de um copiloto em seu aplicativo, reduzindo a complexidade e permitindo que os usuários recebam suporte em itens ou ações específicas. Isso ajuda a criar uma experiência de copiloto perfeita com assistência sensível ao contexto sem ocupar espaço permanente na tela.

Esta opção pode ser ideal para tarefas que exigem apenas orientação ou interação ocasional, embora possa não ser adequada para interações mais complexas ou detalhadas. A incorporação total do copiloto deve estar alinhada com padrões de interação comuns, como destacar uma parte do código para invocar o copiloto para agir ou permitir que os usuários se aprofundem em um gráfico em um painel de análise.

Incorporar um foco secundário

Além de usar qualquer uma dessas três estruturas individualmente, você pode criar uma experiência mais robusta complementando o foco escolhido com uma opção de estrutura adicional. Achamos que incorporar uma opção incorporada com um copiloto imersivo ou assistido pode fornecer mais valor para os usuários.

Independentemente do nível de foco que você escolher para o seu caso de uso, seu objetivo final deve ser dar ao seu usuário uma experiência de copiloto positiva e produtiva. As diretrizes a seguir destinam-se a ajudá-lo a maximizar o sucesso do seu copiloto por meio de um design de UX eficaz.

Três princípios fundamentais para o copiloto UX

As experiências baseadas em IA podem ser impressionantes e não é incomum que as pessoas tenham uma resposta emocional e confiante ao que parece ser um conteúdo conversacional e original. Mas um copiloto simplesmente usa as informações sobre as quais foi treinado para prever uma resposta palavra a palavra, sem nenhuma compreensão inerente da verdade. Portanto, é importante que você baseie seu copiloto nos seguintes princípios, definindo expectativas apropriadas para seus usuários.

Princípio 1: Humano no controlo

Todas as grandes experiências de copiloto são fundamentadas no seguinte conceito básico: um copiloto é simplesmente uma ferramenta para apoiar o usuário. O humano é o piloto.

Para definir essa expectativa, posicione o usuário no banco do motorista. Isto significa dar-lhes as informações de que necessitam e, ao mesmo tempo, proporcionar transparência sobre o funcionamento do copiloto. Comunique suas habilidades e limitações e dê clareza aos dados nos quais as saídas se baseiam. Empacote essas informações em controles humanos significativos para permitir que os usuários guiem o copiloto de forma confiante e iterativa em direção aos seus objetivos.

Por exemplo, ao introduzir um recurso de copiloto, não bloqueie a palavra "copiloto" com palavras de ação na interface do usuário. Em vez de "copiloto, resumir", diga "Resumir com copiloto". Esta linguagem lembra ao usuário que o copiloto é simplesmente um assistente.

Princípio 2: Evitar o copiloto antropomorfizante

Muitas das experiências generativas de IA disponíveis hoje podem imitar de perto a linguagem humana natural. Como a tecnologia é tão boa em fazer isso, há potencial para que os usuários desenvolvam expectativas inapropriadamente altas sobre sua natureza e habilidades e, portanto, confiem demais nas respostas do copiloto.

Há algumas maneiras de ajudar a impedir que os usuários façam essas suposições:

  1. Dê voz ao copiloto. Para evitar a perceção de que o copiloto é semelhante ao humano, ensine-o a usar a linguagem certa e evite certas palavras em suas respostas. Por exemplo, evite palavras como "entender", pensar ou "sentir" em qualquer contexto, pois elas podem transmitir que o copiloto é semelhante ao humano. Em vez disso, use palavras que se relacionem com máquinas, como "processar" e analisar."
    No entanto, permitir que o copiloto use pronomes na primeira pessoa do singular (eu, eu, meu, eu mesmo) em suas respostas funciona bem porque é mais conversacional. E embora usar pronomes na primeira pessoa do plural (nós, nós, nossos) para se referir ao seu usuário e seu copiloto juntos seja bom, não use esses pronomes para representar apenas sua empresa. Porquê? Porque isso dá licença de copiloto para ser a sua voz e, em alguns casos, pode parecer estar falando em nome da sua empresa.

  2. Vá leve na personalidade. Considere as implicações do que você chama de copiloto na interface do usuário. Como você o apresenta aos seus usuários e como o menciona em seus materiais de marketing e suporte? Quanto mais caráter você lhe dá, mais você o humaniza.

Princípio 3: Considerar as partes interessadas diretas e indiretas

Como toda tecnologia, as aplicações de IA generativa têm impacto que pode ir além do usuário principal. Ao longo do processo de conceção, considere não apenas o utilizador imediato, mas todas as pessoas que o produto possa ter impacto, especialmente as partes interessadas diretas e indiretas mais vulneráveis. Crie o hábito de projetar tanto para usuários primários quanto para qualquer outra pessoa que possa ver a saída. É importante considerar as consequências mais amplas, incluindo as possíveis consequências não intencionais, de suas aplicações generativas de IA.

Essas considerações são diferentes para cada organização, portanto, discuta com sua equipe e alguns usuários em potencial, fazendo perguntas como:

  • Como essa saída pode ser usada?
  • Os utilizadores estão a partilhá-lo com mais alguém?
  • Outras equipas ou grupos devem rever a nossa estratégia de IA generativa?
  • Quem são as partes interessadas mais vulneráveis e como podemos protegê-las?
  • Estamos implementando controles humanos significativos para capacitar usuários com diferentes habilidades?
  • Quais podem ser as consequências não intencionais se a tecnologia falhar ou se for mal utilizada?

Projetando experiências para o ciclo de vida do aplicativo

Experiência de primeira execução

Quando seus usuários invocam seu copiloto pela primeira vez, eles devem considerá-lo envolvente o suficiente para iniciar uma conversa. Eles devem se sentir confiantes no que o copiloto pode ou não fazer, então certifique-se de mostrar aos novos usuários as diferentes maneiras pelas quais eles podem usar a IA.

Estudos da Microsoft mostram que os usuários preferem uma experiência que explique o que o copiloto pode fazer e lhes dê sugestões sobre como começar. Há muitas maneiras de criar essa experiência e nós encorajamos você a experimentar diferentes abordagens com seus usuários finais. As considerações a seguir vêm do kit de ferramentas HAX e têm padrões de design disponíveis que oferecem várias técnicas que você pode misturar e combinar para definir as expectativas do usuário:

  • Deixe claro o que o sistema pode fazer. Ajude o usuário a entender o que o sistema de IA é capaz de fazer.
  • Deixe claro o quão bem o sistema pode fazer o que pode fazer. Ajude o usuário a entender com que frequência o sistema de IA pode cometer erros.

Lembre-se, todos estão aprendendo neste espaço, e para ter sucesso em qualquer empreendimento de copiloto, você precisa manter uma mente aberta e pensar criativamente. Esteja pronto para experimentar, aprender, descobrir e até mesmo conduzir sua própria pesquisa.

Outras diretrizes devem ser consideradas ao longo do ciclo de vida do aplicativo. Alguns dos mais relevantes estão listados aqui com links para seus padrões correspondentes. Saiba mais sobre as outras diretrizes da Microsoft na HAX Design Library.

Durante a interação

  • Corresponder às normas sociais relevantes. Garantir que a experiência seja entregue da forma que os utilizadores esperariam, dado o seu contexto social e cultural.
  • Mitigar preconceitos sociais. Garantir que a linguagem e os comportamentos do sistema de IA não reforcem estereótipos e preconceitos indesejáveis e injustos.

Quando está errado

  • Apoie a correção eficiente. Facilite a edição, refinamento ou recuperação quando o sistema de IA estiver errado.
  • Deixe claro por que o sistema fez o que fez. Permita que o usuário acesse uma explicação de por que o sistema de IA se comportou como se comportou.

Ao longo do tempo

  • Incentive comentários granulares. Permitir que o usuário forneça feedback indicando suas preferências durante a interação regular com o sistema de IA.
  • Forneça controles globais. Permita que o usuário personalize globalmente o que o sistema de IA monitora e como ele se comporta.

UX Colaborativo

Copilots pode melhorar as informações existentes fazendo alterações ou criando novos exemplos sem precisar de dados extras. No entanto, essa capacidade também significa que um copiloto às vezes pode gerar respostas erradas ou inúteis.

Para reduzir a probabilidade de fabricações, uma boa prática é permitir que seus usuários guiem o copiloto e o movam em direção às suas metas e objetivos pessoais no que é chamado de UX colaborativo.

Você pode criar um ambiente colaborativo para o usuário com as seguintes dicas para design de entrada e saída. Você também pode achar útil alinhar com essas práticas recomendadas para construir UX colaborativa com parceria humano-IA

Dicas para design de entrada

O design de entrada eficaz forma a pedra angular da experiência colaborativa. Ao orientar os usuários a fazer entradas bem estruturadas, estabelece a base para respostas relevantes e precisas.

1: Forneça sugestões para ajudar os usuários a seguir em frente

Como a IA generativa é uma nova tecnologia, é difícil para muitas pessoas saber o que fazer ou digitar imediatamente. A digitação em linguagem natural de forma longa ainda não é um hábito para muitos. Para ajudar os usuários a seguir em frente, ofereça sugestões claras e recursos como grandes caixas de entrada e contadores de caracteres que os incentivem a formar boas entradas, além de uma experiência de integração agradável.

Para necessidades mais específicas, adicionar recursos como promptbooks para fornecer ao usuário consultas curtas e específicas que interagem com dados personalizados de maneiras previsíveis e repetíveis pode servir para produzir informações úteis mais rapidamente.

Captura de tela que mostra um exemplo de uma caixa de entrada com sugestões selecionáveis.

2: Incentive os detalhes

Outra maneira de ajudar os usuários a criar entradas boas e detalhadas é projetando uma experiência que usa uma variedade de elementos.

Por exemplo, você pode separar um prompt geral em vários campos de entrada. Substitua a pergunta "Sobre o que você gostaria de blogar?" por quatro entradas, como:

  • Digite um título
  • Adicione mais alguns detalhes
  • Incluir imagens
  • Descreva o tom

Captura de tela que mostra um exemplo de uma caixa de diálogo com espaço para inserir um link, uma solicitação, imagens e tom geral.

3: Permitir a personalização de entradas usando tom e outras opções

Falando em tom, ajude os usuários a personalizar suas entradas, fornecendo opções predefinidas no início. Certifique-se de que as configurações de tom estejam claras para seus usuários e informe-os de que eles podem alterar as configurações de tom a qualquer momento dentro de uma conversa.

Captura de tela que mostra as opções de configuração de tom e solicita ações que o copiloto pode tomar.

4: Melhorar a interação e o envolvimento do utilizador com o design multimodal

Para permitir que os usuários se envolvam efetivamente com um copiloto através de qualquer dispositivo ou método que preferirem, ofereça várias modalidades em sua interface de entrada. Este esforço de inclusão pode significar a adição de opções de voz e texto e estende-se à permissão de entradas multilingues. Dar ao usuário várias opções para criar entradas permite que ele se comunique mais facilmente e de forma colaborativa.

Dicas para design de saída

Em uma abordagem de UX colaborativa, seus usuários precisam guiar o copiloto com um ciclo de feedback contínuo entre entradas e saídas para alcançar seus objetivos. O design de saída cria caminhos para o usuário moldar e influenciar as respostas do copiloto e direcionar para a saída desejada.

1: Mostrar entradas e saídas juntas

Isso ajuda os usuários a associar a qualidade da saída à escolha de entrada, proporcionando um ciclo de feedback apertado onde os usuários podem continuar a construir entradas até que o modelo produza as saídas desejadas.

Captura de tela que mostra as iterações das saídas de prompt com base nas atualizações do usuário a partir da entrada.

2: Mantenha um histórico de saídas e prompts

Incentivar os usuários a experimentar várias entradas para chegar a saídas significativas é crucial; No entanto, nem sempre é uma interação direta com os resultados ficando cada vez melhores.

Às vezes, um novo prompt pode levar a uma saída pior. Uma linha do tempo ou histórico de saídas permite que os usuários experimentem novas entradas com confiança, sem medo de perder o acesso a saídas anteriores que podem ser melhores, ou até mesmo usar partes de várias saídas.

Da mesma forma, permitir que os usuários façam uso de prompts anteriores é profundamente valioso para o processo iterativo.

Captura de tela que mostra o histórico recente de bate-papo do copiloto.

3: Adicione o atrito apropriado (é uma coisa boa!)

Muitas vezes, queremos remover o atrito das experiências do produto. Mas lembre-se que o copiloto é um sistema impreciso ("probabilístico") que é suscetível de cometer erros. Por causa dessa possibilidade, você precisa adicionar atrito apropriado para ajudar os usuários a construir um novo modo mental.

O objetivo aqui é diminuir a velocidade dos usuários e incentivá-los a revisar as saídas por toda parte. Adicione atrito em momentos-chave, como salvar, compartilhar, copiar e colar, e deixe claro para o usuário que ele está prestes a assumir a propriedade do conteúdo. Portanto, eles assumem a responsabilidade pelo conteúdo que usam, incentivando-os a verificá-lo mais detalhadamente primeiro.

Aqui, é recomendável que você incentive os usuários a editar conteúdo para fornecer mais contexto ou adicionar um toque pessoal a ele. Adicione avisos e isenções de responsabilidade de IA a cada saída que expresse claramente o conteúdo gerado por IA pode estar incorreto.

Captura de tela que mostra um aviso de caixa de diálogo para ter certeza de revisar cuidadosamente antes de inserir, as respostas podem conter imprecisões.

4: Incentive a verificação de fatos usando citações e citações diretas

Uma maneira específica de incentivar a verificação de fatos é fazer com que um copiloto mostre referências dos dados que está referenciando, tornando a IA mais propensa a usar respostas de recursos existentes em vez de fabricar dados e informações. Essas referências também lembram os usuários de assumir a responsabilidade pelo conteúdo que usam, dando uma segunda olhada na saída do copiloto e verificando-a em relação às suas fontes.

Ao integrar citações diretas da fonte e direcionar o usuário para a localização específica dessas informações, seu copiloto pode apoiar uma verificação de fatos mais completa. Essas citações ajudam o copiloto a permanecer alinhado com o conjunto de dados de treinamento e a construir confiança adequada e confiança apropriada.

Uma nota final sobre a verificação de factos: mostrar referências não impede completamente um copiloto de inventar coisas. Vá um passo além e crie uma experiência que diminua a velocidade do usuário (consulte "Adicionar atrito apropriado") e o incentive a revisar as respostas.

5: Permitir que o usuário edite saídas

Um copiloto pode chegar perto de uma saída desejada, mas pode não corresponder exatamente a ela. Você pode achar que algum contexto está faltando. Talvez a resposta soe muito geral ou não corresponda ao seu tom pessoal habitual, ao contrário de se você mesmo criou conteúdo semelhante.

Uma parte fundamental da UX colaborativa é permitir que o usuário intervenha e modifique a saída. Também mostra que o copiloto é um auxiliar ou assistente com o usuário como piloto.

Captura de tela que mostra onde clicar dentro de uma caixa de diálogo do copiloto para editar uma saída.

6: Reter saídas quando necessário

Em alguns casos, é melhor para um copiloto não dar resposta em vez de expor algo potencialmente inadequado. Você pode querer que o modelo se desligue e solicite que o usuário inicie um novo bate-papo com "Desculpe, não consigo conversar sobre este tópico. Para salvar o bate-papo e começar um novo, selecione Novo bate-papo."

Às vezes, há estados de erro e entradas inadequadas que exigem que você crie respostas pré-escritas. Para tópicos prejudiciais ou controversos, como automutilação e eleições, a Microsoft recomenda que o copiloto não se desligue, mas use experiências predefinidas. Nos casos em que você não quer desengajar o usuário completamente, mas simplesmente quer redirecionar a conversa, você pode recomendar que ele "tente um tópico diferente".

Cada caso é um caso, e é melhor adaptar essas respostas ao propósito e ao uso esperado do seu aplicativo.

7: Permitir que os usuários forneçam feedback sobre a saída

Crie mecanismos para que os usuários avaliem as saídas do seu copiloto por meio de coisas como sistemas de classificação de precisão, opções para que os usuários peçam ao copiloto para corrigir respostas, marque as respostas como úteis ou inúteis ou deixe comentários sobre as saídas recebidas. Você também pode demonstrar como o feedback do usuário está ajudando a melhorar os resultados e a experiência do copiloto para reforçar o valor do feedback.

Próximos passos

Agora que você sabe como alcançar a experiência de usuário desejada, aqui estão os recursos e ferramentas da Microsoft para ajudá-lo a começar a criar seu aplicativo de IA generativa.