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Qual a relação do Design de Serviços, a UX e a Indústria 4.0?

Relação do Design de Serviços, a UX e a Indústria 4.0

Muito tem se ouvido falar sobre a nova geração de produtos fruto da Indústria 4.0. Mas você sabe como eles surgiram e quais são os pilares por trás da criação desses produtos? Neste artigo, você poderá compreender como o design de serviços, aliado à automação do comportamento inteligente, pode interferir positivamente na vida das pessoas e trazer oportunidades para as empresas gerarem produtos mais eficazes e desejáveis.

Experiência do Usuário

O termo User Experience foi utilizado pela primeira vez por Donald Norman, designer, pesquisador, professor e autor americano na área de ciências cognitivas e da computação, na década de 1990. Norman defende o bom design e o uso de objetos e serviços de forma fácil e eficiente. Um famoso exemplo disso é o caso das “Portas de Norman”, citado em seu livro “O Design do Dia a Dia”. Ele identificou uma grande dificuldade de compreensão do uso das portas da universidade onde lecionava, pois elas possuíam puxadores, mas eram feitas para empurrar. Outras serviam para arrastar, mas não possuíam acessório para seu manejo. Então, em síntese: “Qualquer objeto que precise de instruções de uso, falhou no quesito funcionalidade.”

porta
Imagem: reddit.com

Uma boa experiência do usuário consiste não só em encontrar facilidade de usabilidade em um produto/ serviço, como também envolve aspectos psicológicos e cognitivos da experiência, uma vez que o usuário se identifica com o universo daquele bem de consumo, seja ele tangível ou intangível. Existem três pontos básicos para uma boa experiência:

(1) a utilidade (o produto precisa servir para alguma coisa, resolver um problema);

(2) a usabilidade (precisa ser fácil de usar);

(3) a desejabilidade (satisfazer ou encantar com suas soluções).

O Design de Serviços e os produtos

Utilizando metodologias do design, o Service Design (ou Design de Serviços) trabalha para entender o perfil dos consumidores, seus desejos e suas necessidades. Tudo para garantir que determinado serviço seja competitivo para o mercado e relevante para quem o usa. Em sua essência, se atenta às necessidades humanas no geral. Não apenas do cliente, mas de todos os atores envolvidos, como: colaboradores, fornecedores, distribuidores, entre outros.

As interações entre o consumidor e a empresa prestadora do serviço gera uma jornada de experiência de ponta a ponta. Assim, o Service Design analisa os recursos da empresa e projeta para ela formular todas as estratégias que atendem às necessidades dos clientes de forma relevante e econômica – ou sustentável. São analisadas todas as atividades (processos), infraestrutura, comunicação, pessoas e componentes/ materiais envolvidos. Tudo isso com o intuito de melhorar a qualidade do serviço e as interações entre o prestador do serviço e seus clientes. E é altamente aplicável a serviços digitais.

Do ponto de vista prático, uma ferramenta proveniente do Design de Serviços que oferece uma excelente clareza mental é a construção da jornada do cliente. Ao mapear todos os pontos de contato e as relações de troca que se estabelecem, torna-se mais evidente onde a companhia consegue (ou não) entregar valor ao cliente e aos demais envolvidos no sistema.

Design, IA e Indústria 4.0

E como isso interfere em nosso cotidiano? Atualmente, estamos transitando para a Era da Indústria 4.0, que se iniciou com o boom da internet na primeira década do milênio. Ela caracteriza-se pelo forte uso de Inteligência Coletiva (IC) e Inteligência Artificial (IA) para a automação de etapas de concepção, manufatura e distribuição de bens e serviços. De lá pra cá, a popularização do acesso ao conhecimento por meio de smartphones e outros dispositivos resultou em um novo perfil de consumidor, cada vez mais próximo do mundo automatizado e de suas facilidades.

Existem grandes benefícios em aplicar a Inteligência Artificial ao Design de Serviços, onde podemos citar o uso de dados para analisar as variáveis do mercado; em produtos que ajudam empresas a mensurar melhores preços para seus produtos; ou ainda para a prevenção de danos, como no caso da IA que monitora refrigeradores de vacinas, alertando sobre a necessidade de sua manutenção a tempo de prevenir a perda dos medicamentos.

evolução das indústrias
Imagem produzida pelos autores.

Não podemos deixar de citar também algumas empresas que começaram como startups e revolucionaram a forma de prestar serviços de forma disruptiva, como: Uber, Airbnb e Netflix. O uso da IA associada ao Design de Serviços trouxe cases de sucesso no que diz respeito à inovação, solução de problemas e usabilidade, pois facilitaram a experiência e mudaram o mindset nos segmentos de locomoção urbana, hospedagem e entretenimento.

Assistente virtual Alexa

Um perfeito exemplo de produto resultado da Indústria 4.0 é a assistente virtual Alexa, da Amazon. Ela foi projetada com forte uso de machine learning (sistemas que podem aprender sem serem programados para realizar tarefas específicas e com o mínimo de intervenção humana). A Alexa é capaz de assimilar textos e comandos de voz. Aliás, visto que está constantemente aprendendo e se adaptando às preferências do usuário, essa assistente vai oferecendo respostas cada vez mais adequadas às demandas de cada pessoa. 

Fonte da imagem: amazon.com.br

A Alexa entende e responde vários idiomas, incluindo o português brasileiro. Para isso, os engenheiros da Amazon usaram milhares de horas de áudio e texto para “ensinar” a Alexa a ouvir e a falar sem sotaque. Com essa escuta, ela é capaz de entender o que lhe é pedido e executar tarefas simples (por enquanto), como configurar alarmes, falar sobre a previsão do tempo ou executar uma playlist. Além disso, a Alexa pode interagir com smart TVs, geladeiras, entre outros dispositivos, como lâmpadas inteligentes, controles remotos e interruptores. Da mesma forma que ela aprendeu a ouvir e a falar a língua de vários países, os engenheiros também estão usando os dados de uso para que, via aprendizados, ela atenda cada vez melhor às expectativas dos usuários.

Imagem produzida pelos autores

Então, como podemos entender como a UX, IC, SD e a IA se conectam e se complementam, formando algo maior que a soma das partes?

Em nosso artigo sobre a Indústria 4.0, explicamos como a inteligência coletiva e a artificial são os pilares dos produtos e serviços dessa nova era. Embora esses dois conceitos sejam os fundamentos que empoderam o processo, ainda existem duas dimensões complementares que instrumentalizam o processo de mudança de paradigma que vivemos, sendo eles: i) UX Design e o ii) Service Design (SD).

Enquanto o UX Design busca entender e aprimorar o design de um produto, o Service Design busca criar e aperfeiçoar todo o ciclo de vida da experiência. Com isso, podemos ver a Inteligência Coletiva e a Artificial atuando de duas formas: i) como componente dos produtos em seu uso; e no próprio processo de concepção. Vejamos isso em mais detalhes:

i) no uso:

No caso da Alexa, ao pedirmos algo para ela, como por exemplo: Alexa, vai chover hoje?

No momento em que o áudio entra nos microfones do hardware, ele é digitalizado e enviado para as redes neurais, que fazem o reconhecimento dos fonemas (pedaços de som), que consequentemente são transformados em texto com a transcrição da frase. Então, essa frase passa por mecanismos probabilísticos que ajudam a corrigir qualquer interpretação errada do áudio. Por isso, se você falar “Alexa, vai “shomer” hoje? Ela provavelmente responderá como se você tivesse falado “chover”.

A partir desse texto, um mecanismo de NLP (processamento de linguagem natural) faz a quebra da frase em componentes do discurso usando IA simbólica para isso. Então, medem-se os conceitos entre si, suas distâncias, decidindo qual o contexto da interação. Nesse caso, a Alexa vai acionar seu skill (serviços de contexto) de clima passando para ele a posição captada pelo GPS do hardware.

Dentro do Skill de clima, há algoritmos de deep learning, algoritmos genéticos, modelos estocásticos e outras técnicas já previamente executados para as macrorregiões do planeta; com isso o Skill faz uma busca do modelo mais adequado à posição do interlocutor, gerando uma probabilidade de temperatura, sol, chuva ou neve.

Essa probabilidade é convertida em um texto pelo Skill, buscando usar uma linguagem mais coloquial ou formal, de acordo com os aprendizados das preferências do usuário. Assim, um mecanismo de IA simbólica concatena as melhores palavras e envia o texto para a IA de sintetização de voz. Ela usa redes neurais gerativas e proporciona uma voz sintética muito parecida com uma voz humana real, incluindo até as tomadas de ar. Por fim, executa-se o áudio na placa do hardware.

ii) no processo de concepção – Design

Você reparou quantos passos são necessários para que uma simples interação como a citada acima seja possível? E se minha Alexa está conectada a um monitor? Ou ainda, se ela está ligada à automação de minha casa e é capaz de fechar as janelas sozinha ou mudar a atuação do ar-condicionado? Quantas interações são possíveis nessa extrapolação? O Design de Serviços trata de todas essas extrapolações e possibilidades. Já o UX Design se responsabiliza pelas telas de uma possível interação, pelo formato do produto, pela forma de invocação. Em alguns dispositivos é necessário apertar o botão mic no controle remoto e, em outros, basta apenas começar a frase com a palavra “Alexa”.

E onde está a IA e a IC?

Ela se encontra em duas formas: 1) no uso, onde os modelos já treinados atuam tomando decisões a partir das entradas do usuário; 2) no momento do treino em si, onde os engenheiros de machine learning testam diversos algoritmos e arquiteturas para obter as melhores respostas de cada Skill.

Esses treinos fazem uso de giga até terabytes de informações coletadas de diversas formas. O intuito é criar modelos com uma ampla gama de respostas e resilientes a dados com ruídos, algumas vezes ambíguos. Como já exploramos em posts anteriores, a IC – Inteligência Coletiva é o resultado do armazenamento e processamento de milhares de interações (amostras de dados, armazenadas nos banco de dados e data-lakes) de pessoas reais.

É no momento da concepção de um produto como a Alexa que a interdisciplinaridade mostra toda sua força. Assim, UX-Designers, Service Designers, Engenheiros de Machine Learning, Cientistas de dados e Engenheiros de Software e Hardware trabalham em conjunto para obter, a partir de toda a complexidade debaixo do capô, uma experiência tão simples quanto perguntar e ser respondido sobre o clima.

Conclusões

Os mecanismos que permitem o funcionamento da Alexa, da Siri e de outros assistentes pessoais ou outros sistemas de IA já existem há décadas. A IA simbólica foi criada por Alan Turing há mais de 60 anos. As redes neurais já estão por aí há mais de 40 anos. E, praticamente, toda tecnologia que empodera uma Alexa já existe há pelo menos 30 anos.

E por que só agora isso está começando a se popularizar?

Isso se dá porque que todas essas peças foram colocadas juntas, resolvendo problemas reais, criando uma experiência fluida, integral e agradável ao usuário. Nada disso seria possível sem os Designers de Experiência (UX Designer) e os Designers de Serviço (Service Designers), além dos bons empreendedores que colocam todos esses profissionais para trabalharem juntos, atendendo às necessidades do mercado.

Considerações finais e oportunidades

Assim como a Alexa e a Siri estão encontrando seu caminho nas prateleiras reais e virtuais de todo o mundo, existem milhares ou milhões de oportunidades que envolvem essa conexão de IC, IA, SD e UX nas empresas. Essas oportunidades vão desde experiências de compra com precificação inteligente, atendimento ao cidadão, otimização de manutenção, processos mais assertivos de M&A, na melhora da qualidade de vida daqueles que sofrem de alguma necessidade especial, ou ainda no salvamento de vidas, seja pelo uso de gadgets e robôs ou na criação de novos fármacos, tratamentos e vacinas inteligentes.

Na Aquarela, reconhecemos a força da sinergia entre UX, SD, IC e IA na construção de produtos e serviços da Indústria 4.0 e Web 3.0. Por isso, incorporamos vários construtos do UX Design e Service Design em nossa metodologia DCIM’ (Data Culture Intensive Methodology), integrando práticas de modelagem de IA, Big Data (IC), design thinking, e diagramas e métodos próprios na entrega de aplicações disruptivas.

Gostou do artigo? Então, leia também: Como escolher o melhor fornecedor de Data Analytics e Inteligência Artificial? 

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial Corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Mercedes-Benz, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (telecomunicações), dentre outros.

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