É a máxima do desenvolvimento de produtos e ela não muda só porque seu produto tem IA. Muito pelo contrário.
Em um primeiro momento, o hype pode até funcionar e acabar atraindo muitos usuários para testar essa “nova inteligência artificial inovadora que vai mudar tudo”; depois de um tempo, se o valor entregue for inexistente ou, até mesmo, menor do que o seu concorrente entrega, você vai ver a sua base de usuários diminuir a cada dia.
Colocar o usuário no centro não é novidade, afinal os problemas a serem resolvidos são de natureza humana e para seres humanos. Talvez um dia, quando robôs e humanos começarem a coexistir de forma mais intensa, a gente precise começar a pensar nos problemas que as máquinas enfrentam e como resolvê-los… mas, pensando bem, continuarão sendo problemas humanos, uma vez que robôs estão ali para servir necessidades humanas.
Tipo o meu robô aspirador, que é alto demais para entrar debaixo do móvel da sala - é um problema dele, mas, em última instância, é um problema meu, que preciso ficar mudando a configuração toda vez que quero aspirar o cômodo.
Voltando ao ponto central da discussão, construir produtos que colocam o usuário no centro demandam reflexões sobre:
- Quem são meus usuários?
- Quais valores eles possuem?
- Quais problemas eu deveria resolver para eles?
- Como eu devo resolver esses problemas?
- O que vai determinar uma boa experiência ao resolver esses problemas?
Para responder essas perguntas você, certamente, vai precisar dedicar algum tempo entendendo o problema, os usuários, seus comportamentos etc.
Como em qualquer processo de descoberta, você vai precisar conversar com as pessoas, analisar os dados, observar os comportamentos e fazer um esforço consciente de colocar o humano no centro - quem nunca chegou com uma solução pronta acreditando que resolveria um problema que, na verdade, nem existia?
Então, sim, estou dizendo que primeiro você vai fazer o processo de descoberta do problema como em qualquer outro produto, seja ele um produto de inteligência artificial ou não.
E, sim, eu sei que é muito sedutor usar IA nos produtos, mas ainda vivemos em uma época em que inteligência artificial não é a melhor opção para resolver todo e qualquer problema.
Pode ser que um dia cheguemos nesse patamar, em que essa tecnologia estará tão permeada na nossa vida, que qualquer produto (digital ou físico) terá seu componente de inteligência artificial; mas ainda não estamos lá.
IA como ferramenta, não como ponto de partida
Durante o processo de descoberta, é muito comum realizarmos um mapeamento de workflow dos usuários em uma determinada jornada - e aqui a gente já começa a identificar boas oportunidades em que uma inteligência artificial poderia aprimorar um processo ou uma experiência.
Se tem uma coisa que a IA resolve com maestria é automatizar uma tarefa estruturada e repetitiva; essas tarefas começam a ficar mais aparentes no momento em que estamos entendendo a jornada do usuário e os pontos de fricção dentro dela.
Uma vez que você tiver esses pontos mapeados, está na hora de se perguntar se uma inteligência artificial poderia ser utilizada para melhorar ou automatizar algum aspecto daquela experiência. ⚠️
Aqui é importante ter em mente que não é toda e qualquer ação que se beneficia de uma automação ou de uma influência da IA. Especialmente se for um ponto mais sensível da jornada, no qual o usuário não se sinta totalmente seguro ou prefira ter um controle maior sobre o que está acontecendo e as decisões que serão tomadas.
Converse com Designers de experiências e outras especialidades técnicas para avaliar criticamente como o uso da IA pode melhorar ou degradar a experiência do usuário.
Existe um toolkit muito interessante do pessoal da AI Meets Design que pode ser útil nesse momento mas, em resumo, algumas aplicações já são consolidadas como boas candidatas para o uso de IA:
- Recomendação de conteúdo para usuários. Filmes, músicas, coisas para colocar no carrinho etc.
- Previsão de eventos futuros. A probabilidade de um cliente cancelar um contrato baseado em comportamentos específicos.
- Personalização para melhoria de experiência. Recomendações de exercícios em um app fitness baseado nas preferências dos usuários e marcadores de saúde.
- Entendimento de linguagem natural. Filtros automatizados para e-mail, categorizando Spams e mensagens importantes a partir do conteúdo e contexto.
Da mesma forma, já temos alguns aprendizados de quando usar a IA pode não ser a melhor opção:
