Como os Profissionais de UX Comunicam Conceitos de IA: Insights de Experiências Práticas em Design

À medida que a inteligência artificial se torna mais prevalente em tecnologias voltadas para o usuário, os profissionais de UX (UXPs) enfrentam novos desafios ao projetar e comunicar interfaces habilitadas por IA. Este estudo examina como os UXP comunicam conceitos de IA após adquirirem experiência prática com o treinamento de modelos de IA usando a ferramenta Teachable Machine do Google. Através da análise de apresentações de design e entrevistas com 27 UXP, os pesquisadores identificaram temas-chave sobre como os UXP trabalham e comunicam a IA como um material de design.

Os UXP relataram desafios significativos na colaboração eficaz com equipes de engenharia de IA. As principais questões incluíram: - Trabalho ocorrendo de forma independente e linear entre as equipes de UX e IA - UXP frequentemente envolvidos tardiamente no processo de desenvolvimento - Falta de compreensão sobre as capacidades e limitações da IA - Erosão da confiança entre as equipes de UX e IA devido a lacunas de comunicação - Dificuldade em 'conectar os pontos' entre os domínios de UX e IA Esses desafios destacam a necessidade de melhores estratégias de comunicação e colaboração entre as equipes de UX e IA.

Ao criar apresentações de design, os UXP enfatizaram vários aspectos-chave da comunicação sobre IA: - Justificativa da seleção do modelo, comparando prós e contras de diferentes modelos - Valor para o cliente e benefícios comerciais da solução de IA - Custos de engenharia e considerações de implementação - Desempenho do modelo, com forte foco na precisão Muitos UXP consideraram a precisão o fator mais crítico a ser comunicado, vendo-a como essencial para atender às necessidades dos usuários e impulsionar discussões sobre como melhorar o sistema de IA. No entanto, os UXP frequentemente lutavam para comunicar efetivamente os aspectos técnicos do desempenho do modelo.

Usar o Teachable Machine para experimentar com modelos de IA teve um impacto significativo na abordagem dos UXP em relação à comunicação sobre IA: - Aumento da confiança em discutir capacidades e limitações da IA - Melhor compreensão sobre questões de qualidade de dados e seu impacto no desempenho do modelo - Ideias mais concretas para iterar e melhorar modelos de IA - Maior capacidade de preencher lacunas de comunicação com partes interessadas técnicas Essa experiência prática ajudou os UXP a desenvolver uma compreensão mais sutil da IA como um material de design.

Os UXP demonstraram consciência tanto dos benefícios potenciais quanto dos riscos de incorporar IA em seus designs. As principais considerações incluíram: - Implicações éticas da tomada de decisão impulsionada por IA - Preocupações com a privacidade relacionadas à coleta e uso de dados - Potencial de viés da IA e seu impacto nos usuários - Equilíbrio entre automação e controle e agência do usuário Muitos UXP incorporaram essas considerações em suas apresentações de design, mostrando uma abordagem holística ao design de UX habilitado por IA.

Após experimentar com modelos de IA, os UXP foram capazes de formular próximos passos mais concretos para o desenvolvimento de IA em seus projetos: - Sugestões para expandir e diversificar os dados de treinamento - Ideias para refinar arquiteturas de modelos e melhorar a precisão - Propostas para testes com usuários para validar recursos impulsionados por IA - Planos para melhorias iterativas com base em dados de uso do mundo real Essa capacidade de propor próximos passos acionáveis demonstra o valor da experiência prática com IA para os UXP na condução da direção do projeto.

Este estudo destaca a importância de fornecer aos UXP experiências práticas com IA para aprimorar sua capacidade de comunicar e colaborar em projetos habilitados por IA. Ao conectar os domínios de UX e IA, as organizações podem promover um trabalho em equipe interdisciplinar mais eficaz e criar melhores experiências de usuário impulsionadas por IA. Pesquisas futuras devem explorar como integrar ferramentas como o Teachable Machine nos fluxos de trabalho de UX e desenvolver melhores práticas para comunicação sobre IA em apresentações de design.