Machine Learning, UX Design e você
O que experiência humana e inteligência artificial têm a ver com UX Design?
por Luiz Henrique Simões, do time da Sensorama Design
Nos últimos anos vimos muitos produtos serem criados com a participação cada vez menos tímida da Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e demais coringas que compõem o frenesi da última década: a Ciência de Dados. Neste balaio, a sigla MLUX circula mundo afora e se refere a Machine Learning User Experience, um caminho sem volta.
Produtos que conseguem adivinhar quando você vai sair de casa, o que gostaria de comer ou qual a melhor rota para chegar ao trabalho, instigam questões práticas, éticas e metodológicas. Não é preciso um caminhão de informações para entender isso, bastam bons exemplos de conteúdos para ilustrar como a Pesquisa (com “P” maiúsculo e tudo!) em tecnologia, especialmente o UX, tem trocado figurinhas e dados com máquinas que aprendem enquanto as usamos.
Bons exemplos começam pelo AI Designer (ou designer de inteligência artificial), mais um amiguinho do Design saído das startups mergulhadas em Ciência de Dados. Ainda forasteiro no Brasil, em outros lugares já têm espaço garantido: cerca de 5 em cada 10 startups já empregam este profissional no Vale do Silício. Encarregados de transformar a aprendizagem de máquina e técnicas de relação e manipulação de dados em ótimas experiências para os usuários e o negócio, os AI Designers “ensinam a máquina a levar em conta a experiência humana” e também podem trabalhar como parte integrante de uma equipe de tech squad moldando novas tecnologias. Atuantes em áreas de investimento de longo prazo — como iniciativas de visão computacional, fala, linguagem, vídeo e assistentes de IA -, essas equipes de projeto estão criando novos recursos ao invés de apenas desenvolver soluções para os recursos de IA existentes.
Quantas vezes você já pegou seu smartphone e ele te mostrou o clima automaticamente? Ou quando a Siri responde algo relacionado ao que você estava falando na reunião? E quando você apenas pensa em comer e, magicamente, surge na sua tela algo relacionado te induzindo à compra? Os exemplos são infinitos.
Documentários como “O Dilema das Redes” (Netflix, 2020) se debruçam sobre a relação entre lei de proteção de dados e realidade aumentada, e isso não é à toa. Durante o processo criativo, em algum momento alguém disse quais informações eram interessantes para a experiência diante das máquinas (Eureka!), isso depois de entrevistar usuários, comparar com métricas de uso e requisitos de negócio.
Bugou? Bóra lá: uma das partes mais importantes da modelagem desse tipo de tecnologia é fornecer para a IA os dados necessários ao aprendizado da máquina. Os designers de IA trabalham com os engenheiros criando ferramentas para a coleta e anotação de dados, projetando plataformas que otimizam a eficiência desses processos e tornam a IA intuitiva para identificar e coletar dados de boa qualidade. E se métodos mais automatizados não funcionarem, os designers ajudam a reunir conjuntos de dados mais compreensíveis para a proposta do produto.
O time de pesquisa em IA da Google, por exemplo, usou técnicas de UX e Machine Learning para entender como diferentes culturas rabiscam desenhos. Através de entrevistas com usuários do QuickDraw e coleta de diferentes rabiscos — por que não dizer “experiências”? — obteve-se, via inteligência artificial, dados sobre traços e movimentos específicos que cada cultura atribui a um animal.
Através dessa relação entre Design e Ciência de Dados, plataformas como Google For Education puderam receber atualizações mais rápidas em tempos de pandemia, e a parceria entre ambas acelerou modelos de pesquisa e resultados em escala mundial.
O surgimento de kits específicos para Design de IA
Grandes empresas como a Apple contemplam seus kits de desenvolvimento com Guidelines para Design de IA há alguns anos.
Perguntas frequentes de designers na Apple trouxeram cientistas de dados e desenvolvedores para mais perto do processo de concepção dos produtos. Ao longo do Guideline notamos a necessidade que designers passaram a encontrar quando inseridos no processo criativo de produtos desenvolvidos para poder aprender. Afinal, como trazer significado aos batimentos cardíacos num Apple Watch? Como relacionar seus batimentos cardíacos às músicas que você gosta de ouvir? E como fazer isso sem ser invasivo? Tais perguntas servem como exemplo e visam fornecer um terreno comum para o desenvolvimento das experiências de usuário com aprendizagem de máquina.
Em seu cantinho especial de designers, a Google tem publicado também sobre IA e Design. Para designers no Vale do Silício está difícil não fazer este casamento de práticas, como nos mostra Reena Jana e Mahima Pushkarna no artigo “Seis termos de IA que UXers deveriam saber”.
Fazer experiência entre mãos e… bits?
Estamos diante do nascimento de uma entidade “inteligente demais para ser menosprezada”, como disse Elon Musk, e cujas limitações se mostram apenas aos limites de acesso a dados que apresentamos a ela. Num futuro não tão distante — tipo, agora (já viu “O Dilema das Redes”?) — talvez nos peguemos fazendo experiência com máquinas, alinhando achados com máquinas, mudando nossa pesquisa porque a máquina teve uma conclusão melhor.
Segundo Musk, 50% dos empregos estarão extintos por causa da IA. E ele não é o único com receio. Já para Kai-Fu Lee, proeminente cientista da computação e teórico no campo de inteligência artificial, 40% é um número aceitável que permite boas ressalvas: a IA pode ser a salvação da humanidade ao nos libertar dos afazeres repetitivos, isso porque poderemos novamente lembrar o que é humano. Para quem quiser saber mais, esse Ted Talk é rápido e interessante.
Ao mundo do Design cabe conceber e materializar, nesta roda infindável da vida, as maneiras como nos lembraremos novamente da humanidade.
As perguntas e ações sobre como tornar a interação com a tecnologia e os negócios mais humanas já são uma demanda para nós. E que nenhum cenário real nos remeta ao saudoso — e distópico — Animatrix (Warner Bros, 2003).
Seguem alguns links (em inglês) para quem quiser mais material de leitura:
People + AI Research Team
People + AI Guidebook
Teachable Machine
What is the role of an AI Designer?
Designing in a World where Machines are Learning
Integrating Data Scientists and User Researchers at Spotify
How UX can (and should!) humanize ML (dscout People Nerds webinar)
Google’s “What if..?” tool
Google’s Facets tool
Interactive Confusion Matrix
Understanding UMAP
Machine Learning for Visualization
A People’s Guide to Artificial Intelligence
*This article is also available in English. Follow this link and check it out. :)
