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A Inteligência Artificial como material de design

Na palestra “Design in the Era of the Algorithm”, de Josh Clark, fomos convidados a refletir sobre o papel do design


11 de março de 2018 - 15h48

Josh Clark: machine learning é a “bola da vez”

Na palestra “Design in the Era of the Algorithm”, muito leve, interessante e bem conduzida por Josh Clark, fomos convidados a refletir sobre o papel do design numa era de experiências movidas à inteligência artificial. Josh Clark, fundador de uma agência especializada em design, conta que durante muito tempo o design para dispositivos móveis foi a “nova fronteira”, mas que de dois anos pra cá ficou visível a mudança de foco e machine learning é a “bola da vez”.

Agora, o desafio é construir experiências que entreguem realidade virtual, realidade aumentada, reconhecimento de imagem, reconhecimento de voz e outras tecnologias afins de maneira atraente, coesa e responsável para o consumidor. O público vê a promessa das novas tecnologias, mas a expectativa do consumidor avança muito mais rápido do que a própria tecnologia e o resultado é uma potencial desilusão com os produtos.

Os profissionais de design e gerentes de produtos podem diminuir a distância entre a expectativa da tecnologia e a tecnologia em si, se considerarem inteligência artificial como um material de design. Como qualquer material é necessário entendê-lo bem, detectar suas limitações e pontos fortes, e integrá-lo de maneira consistente em um conceito que agrega valor para o consumidor.

Sabendo que a tecnologia ainda está evoluindo e está longe de ser perfeita é preciso antecipar esquisitices, abraçar a incerteza e planejar seu produto ou experiência para alinhar expectativas e direcionar comportamentos. Para atingir esse objetivo, Josh Clark sugere 10 princípios básicos a serem seguidos:

1 .Favoreça acurácia antes de velocidade: No mundo da inteligência artificial a ambiguidade existe e a obsessão pela resposta certa para já poder criar confusões, admitir a ambiguidade é melhor do que dar a resposta errada;

2. Permita que a ambiguidade exista: O nível de confiança do algoritmo precisa ser refletido no design. Negar a ambiguidade produz uma falsa confiança que não é suportada pela tecnologia;

3. Adicione julgamento humano: Peça feedbacks, crie mecanismos para coletar dados de humanos de modo a reduzir ambiguidade;

4. Advogue a transparência: Não esconda o que está fazendo com dados, seja aberto com o seu consumidor;

5. Use múltiplos sistemas: Use várias fontes, quando existe incerteza use múltiplas opções, isso é o equivalente à versão humana de segunda opinião;

6. Elimine dados tendenciosos: As máquinas só conhecem o que nós mostramos. Se você alimenta seu algoritmo com dados tendenciosos, incompletos ou errados, a qualidade da solução refletirá a qualidade dos dados. Escolher os dados corretos faz parte do design da experiência adequada;

7. Facilite a contribuição de dados: Se a qualidade dos dados é parte da qualidade da solução, a coleta de dados direto do consumidor garante um loop de melhoria contínua;

8. Dê ao consumidor o controle sobre seus dados: Direito de apagar seus dados, acesso transparente e dados portáveis já são ponto de atenção na Europa e são uma tendência mundial;

9. Conecte o negócio com o consumidor: Mais do que ter um design centrado no consumidor, seja cuidadoso para conectar o interesse do negócio com o interesse do consumidor;

10. Assuma a responsabilidade: Designers são os donos das soluções que criam. Sejamos responsáveis e respeitosos com o que criamos para os nossos consumidores.

Essa interessante reflexão nos compete a pensar no nosso compromisso de colocar as novas tecnologias nas vidas dos consumidores com respeito, ética e responsabilidade.

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