Design Centrado no Usuário aplicado a projetos de Dados e Inteligência Artificial

Projetos e produtos de design tradicionalmente priorizam o usuário, colocando-o no centro das tomadas de decisão. Dessa maneira, toda a aplicação é pensada e desenvolvida para ser intuitiva, inclusiva e dedicada à resolução de problemas e à redução do esforço por parte dos usuários. 

Desenvolvedores e designers por décadas estudaram metodologias mais assertivas a fim de explorar o entendimento de comportamentos, muitas vezes inconscientes, dos usuários. Entre estas metodologias, surge a de Design Centrado no Usuário (DCU). Nesse artigo será apresentada a relação entre o DCU e soluções com Inteligência Artificial (IA).

Processos de Design aplicado em soluções com Inteligência Artificial

Recentemente, muito tem se debatido sobre o processo de Experiência do Usuário nas atividades do profissional de Design de Experiência (User Experience – UX) no desenvolvimento de produtos de software convencionais. Para estes processos, o profissional de UX faz uso de uma gama de ferramentas e artefatos disponíveis no mercado, bem como metodologias difundidas, como o próprio Design Thinking.

Porém, quando se trata de projetos orientados a dados, ou com o uso de Inteligência Artificial, novas características são adicionadas ao processo que, por sua vez, muitas vezes diverge do trabalho do profissional de UX para soluções computacionais tradicionais. Por isso, é necessário que o Designer adeque processos e metodologias e que trabalhe em comunicação com cientistas de dados.

Discovery

A etapa de Discovery consiste no aprendizado e descoberta para que a concepção do produto ou projeto esteja alinhada ao mercado e cliente. Durante o momento de aprendizado, além de pesquisas e estudos, é comum a realização de entrevistas com usuários, técnicos em áreas relacionadas e clientes, a fim de compreender a realidade do problema e como ele afeta cada um. 

Em seguida, na fase de descoberta, iniciam-se estudos voltados para o mercado, definição do escopo e testes de soluções. A utilização da metodologia Design Thinking expande as possibilidades de resolução, além de otimizar e garantir que nenhuma etapa seja esquecida.

Design Thinking  

O Design Thinking é uma metodologia que busca solucionar problemas de forma coletiva. Tim Brown, em seu livro Design Thinking – Uma metodologia poderosa para decretar o fim das velhas ideias [2], explica sobre o “terceiro caminho” entre o analítico e racional, e o intuitivo e a inspiração. Este caminho é descrito como uma solução na qual líderes e profissionais utilizam ferramentas durante os processos de Inspiração, Ideação e Implementação de uma forma não linear, ou seja, o processo pode se repetir e corrigir enquanto estiver em desenvolvimento. 

“(…) Não se trata de uma proposta apenas centrada no ser humano; ela é profundamente humana pela própria natureza”. 

Isto significa que, ainda que o foco seja no problema e não conscientemente no ser humano, apenas o fato de que os processos são feitos por mãos humanas, torna-os protagonistas.

A utilização do Design Thinking nos processos de Discovery e prototipação resultam em maior qualidade de serviço e probabilidade de assertividade. Em uma das várias abordagens do Design Thinking, quatro etapas são consideradas: imersão, reflexão, ideação e prototipação.

Além disso, é apontado também a necessidade de times multidisciplinares para que a resolução do problema não seja direcionada para uma área específica e sim busque atender as necessidades reais de usuários e clientes.

Design Centrado no Usuário 

Em seu livro Design Centrado no Usuário – Um guia para o desenvolvimento de aplicativos amigáveis [1], Travis Lowdermilk definiu design centrado no usuário como uma metodologia utilizada por desenvolvedores e designers para garantir que os produtos criados permaneçam super focados no usuário e suas necessidades. 

Para isso, ele reforça a importância de perguntar “o por quê” durante todo o processo de design e desenvolvimento. Além disso, o DCU é abordado como não subjetivo e “com frequência, baseia-se em dados para fundamentar as decisões de Design” (Lowdermilk, 2013).

Na prática, essa metodologia se mostra bem relevante nos processos diários de projetos com IA, tendo em vista o trabalho de Discovery e prototipação em conjunto com cientistas de dados. São realizadas reuniões de entrevistas com os clientes, stakeholders e usuários, além de estreitar o contato do time técnico com o designer responsável. 

O estudo de materiais fornecidos pelos cientistas como dashboards de análises de dados e resultados de modelos também é um ponto relevante para a prototipação da solução, tornando as funcionalidades mais assertivas.

Prototipação com base em dados

O protótipo normalmente está ligado ao escopo e demandas referentes à área de produto em busca de atender às necessidades do(s) usuário(s). Ele é utilizado para testar soluções de maneira rápida e a baixo custo. Através dele, o cliente ou usuário consegue visualizar a solução e gerar feedbacks e insights valiosos para o projeto. 

Além disso, um dos trabalhos do designer, durante esse processo, é auxiliar o time de desenvolvedores a gerar o recebimento de informações, visando entregar uma boa jornada do usuário. É neste momento que torna-se nítido se a utilização do DCU foi feita de maneira correta.

No caso de projetos com IA, o processo de prototipação ocorre também de acordo com as análises exploratórias e conclusões dos cientistas de dados. A interface deve ser projetada para considerar o usuário como o centro mesmo que tenham situações em que ele não seja priorizado.

Diversos projetos e produtos desenvolvidos com Inteligência Artificial tem como o objetivo automatizar atividades operacionais, que lidam com um grande número de dados. Outro modelo recorrente são projetos onde a IA auxilia processos estratégicos e de tomada de decisão. 

Para ambos os casos, gráficos e funcionalidades são gerados e validados com o time técnico, com os clientes e os usuários. Idealmente, nessa ordem, para que haja o aval técnico antes da validação com os demais. Além disso, pode ser preciso criar campos de input e coleta de informações para os modelos, impactando diretamente a experiência do usuário. 

Conclusão – Design Centrado no Usuário aplicado a projetos de Dados e Inteligência Artificial

Os processos e metodologias de design aplicados em produtos e projetos com Inteligência Artificial requerem tratativas diversas daquelas que, convencionalmente, são utilizadas no desenvolvimento de soluções computacionais convencionais. Metodologias como Design Thinking e Prototipação com Base em Dados são elementos essenciais para garantir que o Design Centrado no Usuário ocorra em tais projetos. 

Nesse artigo foi possível identificar que em projetos de dados ou Inteligência Artificial as metodologias de Design são impactadas em sua aplicação. O Design Centrado no Usuário continua presente, porém, atendendo a IA além do usuário, no Design Thinking acrescenta-se o olhar para o recebimento de dados em meio às etapas e a prototipação baseada em dados tem o enfoque em tornar as funcionalidades mais assertivas e possibilitar inputs de dados para modelos. 

O objetivo desse texto é detalhar, de maneira prática, uma parcela destas atividades e auxiliar profissionais de UX, product owners, desenvolvedores e cientistas de dados a compreender como é a interação e os processos de Design aplicados a projetos de dados e IA.

Referências

[1] LOWDERMILK, Travis. User-centered design: a developer’s guide to building user-friendly applications. ” O’Reilly Media, Inc.”, 2013.

[2] BROWN, Tim. Design Thinking: uma metodologia poderosa para decretar o fim das velhas ideias/Tim Brown com Barry Katz. Trad: Cristina Yamagami. Ed: Alta Book, Rio de Janeiro, 2017.

BRANDÃO, Júlia Assad. Design Thinking como ferramenta auxiliar na elaboração do planejamento estratégico. 2023.

NASCIMENTO, Fransuel. Design aplicado à Inteligência Artificial. Disponível em https://brasil.uxdesign.cc/design-aplicadoa-inteligencia-artificial-b02e8a625c82. Acesso em 18/07/2023

LINDEN, Amanda. What Is the Role of an AI Designer? Disponível em

https://amandalinden.medium.com/what-is-the-role-of-an-a-i-designer-6943711046ec. Acesso em 25/07/2023.

LEE, Elaine. Design makes AI smarter. Disponível em

https://uxdesign.cc/design-makes-ai-smarter-34a346e92b47. Acesso em 26/07/2023
LEE, Elaine. You can be an AI designer. Disponível em https://uxdesign.cc/you-can-be-an-ai-designer-46a0fd45f47d. Acesso em 04/08/2023.

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