Guia de estudo de design AI UX

Este guia tem como objetivo fornecer uma introdução concisa aos leitores interessados em pesquisar o design de UX de IA. O guia abordará a função do engenheiro de IA, a cadeia de valor da IA e as histórias de sucesso de aplicativos de IA, além de explorar alguns dos princípios básicos do design de UX de IA.

Texto original:

https://docs.google.com/presentation/d/1RgJ6rtiG9Ts726kkXfji2Tc0q5P1eVx297IzYdWHQPQ/edit?usp=sharing

1. introdução

A Inteligência Artificial (IA) cresceu rapidamente nos últimos anos e permeou todos os aspectos de nossas vidas. De sistemas de recomendação a carros autônomos, a IA está mudando a forma como interagimos com a tecnologia. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, aProjetar uma excelente experiência do usuário (UX) para aplicativos de IA torna-se fundamental.

2) A função do engenheiro de IA

Os engenheiros de IA desempenham um papel fundamental na criação de aplicativos de IA. Diferentemente dos engenheiros de software tradicionais, os engenheiros de IA precisam ter conhecimento e habilidades em vários campos, como aprendizado de máquina, ciência de dados e engenharia de software. Eles são responsáveis porProjetar, desenvolver e avaliar modelos de IA e integrá-los aos produtos do usuário final.

Uma das principais responsabilidades de um engenheiro de IA éTransformando tecnologias complexas de IA em produtos fáceis de usar. Isso significa que eles precisam entender profundamente as necessidades do usuário e apresentar os recursos de IA aos usuários de uma forma que seja fácil de entender e usar.

3. cadeia de valor de IA

Para entender melhor o design de UX de IA, precisamos entender a cadeia de valor da IA. Assim como nos setores de semicondutores e de conteúdo, o acúmulo de valor no espaço da IA ocorre em dois extremos principais:A tecnologia subjacente e a camada de aplicativo mais próxima do usuário.

• tecnologia subjacenteNvidia: A Nvidia, como fornecedora de hardware subjacente, é atualmente a mais lucrativa na cadeia de valor da IA. As GPUs que ela produz são componentes essenciais para o treinamento e a execução de grandes modelos de IA.
• mesosferaAlgumas empresas se concentram no desenvolvimento de modelos básicos, como a OpenAI, a Anthropic e outras. No entanto, essas empresas não estão tendo um bom desempenho no momento.
• camada de aplicativos (computação)Algumas empresas se concentram no desenvolvimento de aplicativos de IA para usuários finais, como ChatGPT, Cursor, Replit, etc. Atualmente, essas empresas estão se saindo relativamente bem.

Isso sugere que oDesenvolver aplicativos de IA que atendam às necessidades reais dos usuários é mais valioso do que se concentrar apenas na tecnologia subjacente.

4. princípios de design de UX de IA

O design de UX com IA está relacionado e é diferente do design de UX tradicional. Aqui estão alguns princípios básicos do design de UX com IA:

• Eliminar o copiar e colarIA: a IA deve ajudar os usuários a concluir as tarefas com mais eficiência, como gerar automaticamente texto, código etc., em vez de ter que copiar e colar manualmente.
• Fornecer restrições clarasFornecer aos usuários modelos ou opções de entrada explícitos pode ajudá-los a aproveitar melhor o poder da IA.
• Utilização de interações multimodaisOs aplicativos de IA devem utilizar o maior número possível de métodos de interação, como texto, voz, imagens etc., para proporcionar uma experiência de usuário mais rica e natural.
• tarefa de processamento paraleloIA: a IA pode processar grandes quantidades de dados em paralelo, portanto, os aplicativos de IA devem tirar proveito disso o máximo possível, por exemplo, chamando várias APIs ao mesmo tempo para aumentar a eficiência.
• Aumento da velocidade de processamentoA capacidade de resposta dos aplicativos de IA é fundamental para a experiência do usuário. A utilização de hardware ou algoritmos mais rápidos pode aumentar a velocidade da inferência e, assim, melhorar a experiência do usuário.

5. histórias de sucesso de aplicativos de IA

Atualmente, muitos aplicativos de IA bem-sucedidos são projetados com base nos princípios acima, por exemplo:

• Chatbots baseados em bases de conhecimentoPor exemplo, algumas empresas têm usado a tecnologia de IA para desenvolver chatbots que podem responder às perguntas dos funcionários e fornecer acesso a informações internas; esses bots geralmente estão conectados à base de conhecimento interna da empresa e podem responder às perguntas dos funcionários com rapidez e precisão.
• Aplicativo de bate-papo combinado com pesquisa na Web: por exemplo Perplexidade e SearchGPT, que são aplicativos que entendem a consulta de linguagem natural de um usuário e usam um mecanismo de busca na Web para recuperar informações relevantes, que são apresentadas ao usuário de forma concisa e fácil de entender.
• Ferramenta de conclusão de códigoPor exemplo, o Copilot, que prevê e recomenda a próxima linha de código com base no contexto de código atual do programador, melhorando assim a eficiência de codificação do programador.
• Auxiliares de redação de IAGrammarly: o Grammarly, por exemplo, ajuda os usuários a verificar se há erros gramaticais, melhorar o estilo e fornecer conselhos de redação.

6. direções futuras para aplicativos de IA

Embora os aplicativos de IA tenham percorrido um longo caminho, ainda há áreas a serem exploradas, por exemplo:

• Interação de voz de alta largura de bandaAtualmente, os assistentes de voz com IA têm feito um bom trabalho ao lidar com comandos simples, mas ainda há um longo caminho a percorrer para obter uma interação de voz realmente natural e suave.
• Geração de vídeoA tecnologia de geração de vídeo de IA ainda está em seus estágios iniciais, e a qualidade dos vídeos gerados ainda precisa ser aprimorada.
• Geração de código de interface do usuárioAtualmente, algumas ferramentas podem gerar código de interface do usuário com base em descrições simples do usuário, mas a qualidade e a capacidade de manutenção do código gerado precisam ser aprimoradas.
• agente de codificação de várias etapasAtualmente, os assistentes de codificação de IA são usados principalmente para ajudar os programadores a concluir algumas tarefas simples de codificação, e ainda há um longo caminho a percorrer para criar agentes de várias etapas que possam concluir de forma independente tarefas complexas de codificação.
• VR/ARA aplicação de IA em VR/AR ainda está em fase de exploração.

7. resumo

O design de UX de IA é um campo emergente e desafiador. Para projetar ótimos aplicativos de IA, precisamos entender profundamente os recursos e as limitações da tecnologia de IA e combiná-los com as práticas recomendadas de design de UX. Como a tecnologia de IA continua a evoluir, acreditamos que haverá mais aplicativos de IA incríveis no futuro.