Se, de alguma forma, você não percebeu o enorme burburinho em torno do ChatGPT, do GPT-3 e dos avanços gerais da IA, então acho que você tem vivido sob uma rocha. Embora não seja novidade, o desenvolvimento da inteligência artificial para pesquisa de usuários está ganhando força a cada dia. Para as equipes de produtos e pesquisadores de usuários, o poder liberado pelo GPT-3 é realmente muito atraente.
Até mesmo Tom está sentindo o impacto da IA:
@tldv.io Escrito por ChatGPT #inception #chatgpt #ai #openai #meeting #corporate
♬ som original - tldv.io - Gravador de reuniões AI
A pesquisa de usuários orientada por IA revolucionará a forma como as pessoas interagem com a tecnologia e realizam suas rotinas diárias. Ela afetará até mesmo a forma como criamos produtos. A IA pode ajudar as empresas a entender melhor as necessidades do usuário, automatizar tarefas específicas e até mesmo fornecer insights orientados por dados sobre o comportamento do cliente.
Embora haja muito discurso on-line sobre indivíduos preocupados com a possibilidade de substituição de empregos, há um número igual de pessoas empolgadas com a forma como ela pode ajudar a apoiar e desenvolver a tecnologia em nosso dia a dia.
Então, como a inteligência artificial transformará a pesquisa de usuários? O processo de pesquisa de usuários tem muitos desafios, oportunidades de preconceito e outras partes móveis que podem dificultar a obtenção de dados perspicazes sobre os usuários. Ao implementar a pesquisa de usuários orientada por IA, as empresas podem aproveitar o poder do aprendizado de máquina para simplificar e melhorar os processos atuais e até mesmo criar novas maneiras de coletar, reunir e aproveitar os dados.
Ninguém quer o Hal 9000 comandando o show, mas considere a IA mais como um R2D2. Bonitinha, compacta, um pouco atrevida e, apesar de sua estatura minúscula, ela ajuda bastante a salvar o dia e a levar toda a história adiante.
BEEP, BOOP, BLEEP BOOP
O que é IA?
Simplista, sim, mas muitas palavras estão sendo usadas. ChatGPT, GPT-3, IA aberta. Qual é a definição da própria IA?
A IA é um campo da ciência da computação que tem como objetivo criar máquinas inteligentes que possam trabalhar e reagir como seres humanos. Ela se tornou parte integrante do setor de tecnologia, com o potencial de revolucionar muitas áreas diferentes. Podemos usar a IA para várias tarefas, desde o processamento de linguagem natural e o reconhecimento de imagens até a tomada de decisões automatizada e a solução de problemas.
A grande maioria das notícias ultimamente tem se concentrado no ChatGPT, efetivamente uma versão aprimorada de um ChatBot. A IA pode ser usada para processamento de linguagem natural, o que significa que ela pode receber conversas humanas como entrada e gerar respostas como um ser humano faria.
O ChatGPT é a interface voltada para o usuário, mas a IA abrange muitas outras áreas. O GPT-3, por exemplo, é um modelo de IA que pode gerar texto a partir de um determinado contexto. Esse modelo significa que ele não apenas entende a linguagem natural, mas pode gerar texto a partir de um determinado conjunto de parâmetros. Até mesmo o tl;dv é um produto orientado por IA com transcrição automática e a capacidade de detectar quem está falando.
É qualquer coisa baseada em software ou tecnologia que use lógica e raciocínio para criar um resultado que seja, por definição, "inteligente".
As várias maneiras pelas quais a GPT-3 / IA fortalecerá a pesquisa de experiência do usuário
O impacto que produtos como o GPT-3 terão na pesquisa de usuários é múltiplo. Aqui estão as áreas em que acreditamos que a IA terá o maior impacto sobre a forma como os pesquisadores de UX e as equipes de produtos realizam seu trabalho.
Predefinição de premissas, temas e tópicos
Hoje em dia, há muitos dados disponíveis para serem estudados e analisados. A IA pode ajudar a dar sentido a eles, classificando, organizando e analisando os dados para descobrir insights críticos.
Embora isso venha a ser útil mais tarde no processo de pesquisa de usuários, logo no início da pesquisa de usuários, a IA também pode ajudar a colocar em ordem suas suposições e preconceitos.
E, embora muitos pesquisadores possam ter noções preconcebidas sobre um determinado tópico em um primeiro momento, o uso de uma IA baseada em linguagem humana pode ser um ótimo primeiro ponto de contato para dissipar algumas delas. Ao fazer perguntas, confirmar o que consideram "verdadeiro" e fazer perguntas diretas à IA, os pesquisadores podem criar um quadro mais focado de evidências e contexto, pronto para iniciar o ciclo de pesquisa.
A IA também pode ajudar os pesquisadores de UX a tomar decisões melhores, fornecendo previsões confiáveis baseadas em dados sobre o comportamento do usuário para informar as decisões de desenvolvimento de produtos.
Um dos problemas mais significativos em relação à pesquisa de UX são as perguntas feitas nas entrevistas com usuários. Mesmo com as melhores intenções, a maneira como elas são formuladas e formadas pode levar a um viés na conversa.
Os pesquisadores de usuários e pesquisadores de UX podem aproveitar a IA para ajudar com isso, automatizando etapas específicas do processo e criando perguntas e cenários imparciais para entrevistas com usuários. Isso ajudará a minimizar o possível viés dos pesquisadores e reduzirá o tempo gasto na análise manual dos dados coletados nas entrevistas.
Se um pesquisador de experiência do usuário puder inserir conceitos, consultas e inspirações em algo como o GPT-3 e fazer com que ele produza algumas perguntas sólidas, isso o ajudará a acessar as respostas com mais rapidez e precisão.
Capturar pensamentos, sentimentos e ideias dos clientes
Assim como o processo de pesquisa, a IA também pode aprimorar a coleta real de dados.
No futuro, os pesquisadores poderão usar ferramentas de análise de sentimentos baseadas em IA para detectar os sentimentos e as opiniões dos clientes sobre um produto ou serviço, analisando o texto que eles fornecem em pesquisas ou outras fontes de feedback. Isso permite que os pesquisadores de UX identifiquem tendências rapidamente e obtenham insights mais profundos sobre os pensamentos e sentimentos dos clientes. Há um desses aplicativos que muitas pessoas usam atualmente, na forma do Grammarly. Embora não sirva diretamente para a pesquisa de experiência do usuário, a IA do Grammarly pode detectar o "tom" e identificar se o texto soa confiante, amigável, agressivo etc.
Outra maneira pela qual a IA pode ajudar a melhorar a coleta de dados é usando o site tl;dv. Como uma ferramenta de pesquisa de usuários orientada por IA, o tl;dv já pode gravar e transcrever reuniões, reconhecendo automaticamente os oradores. Isso não só economiza HORAS de transcrição manual, anotações e muito mais, como também elimina totalmente o elemento de erro humano de tudo isso.
Limpeza e organização dos dados coletados
Os assistentes de reunião com IA não são novidade, mas com os recentes avanços no GPT-3, eles passaram por uma grande atualização. Uma ferramenta de reunião GPT como o tl;dv pode marcar automaticamente os insights com um sistema de marcação predefinido. Embora você ainda possa marcar manualmente os momentos (e é altamente recomendável que o faça), o tl;dv agora pode coletar, agrupar e consolidar instantaneamente os insights da reunião. Isso inclui a identificação de pontos de ação, insights e perguntas em tempo real. Em seguida, você aceita ou rejeita essas conclusões identificadas pela IA e compartilha esses insights com os colegas na forma de clipes ou rolos.
A IA também pode ser usada para limpar e organizar os dados coletados na pesquisa de UX. Usando algoritmos de IA, os pesquisadores podem organizar rapidamente as informações, classificando grandes quantidades de dados e destacando os insights mais importantes. Isso os ajudará a economizar tempo com trabalho manual e a garantir que as informações corretas sejam apresentadas de forma direta. Embora isso seja óbvio em tl;dv, também está disponível em outras formas de IA.
Identificação de temas, padrões e tendências
Uma grande parte da formação de perguntas na pesquisa de usuários consiste em evitar preconceitos. Ainda assim, à medida que a IA se desenvolve, ela pode ir na direção oposta para ler e descobrir preconceitos de seus entrevistados. E isso, bem, isso pode ajudar muito! Não é necessário ter visão psíquica, nem adivinhar seus entrevistados. A IA será capaz de identificar a mentira quando a "vir".
A IA pode ajudar a identificar temas e padrões nos dados coletados em pesquisas. Isso permite que os pesquisadores descubram insights ocultos e encontrem tendências no comportamento do cliente que teriam passado despercebidas sem a IA. Da mesma forma que um segundo par de olhos, não há espaço para erro humano aqui; no máximo, ele pode se tornar excessivamente sensível se você estiver preocupado.
Os programadores também podem projetar a IA para tentar detectar o sentimento (o tom emocional) nas respostas dos usuários. Usando o processamento de linguagem natural, os algoritmos de IA podem analisar rapidamente o texto, entender o significado subjacente e até mesmo identificar se um entrevistado está dizendo a verdade ou não tem certeza. Embora isso pareça estar ficando um pouco orwelliano, você não está errado, mas em termos de pesquisa de experiência do usuário, é inestimável.
A análise de sentimentos poderá ajudar os pesquisadores de experiência do usuário a entender como os clientes se sentem em relação a um produto ou serviço e a tomar decisões para melhorar a experiência do usuário.
A própria natureza da IA significa que ela é coletada como dados quantitativos em vez de qualitativos, o que significa que você obtém o insight com base em dados e fatos em vez de sentimentos.
Entendendo os dados
Então, agora você coletou todos os dados e até os analisou até o ponto da emoção usando a IA. A IA também pode ajudá-lo a dar sentido a tudo isso.
Usando algoritmos de IA, os pesquisadores de UX podem formar rapidamente necessidades, pontos problemáticos e hipóteses a partir dos dados coletados. Isso pode ser feito de várias maneiras - por meio de agrupamento e categorização do feedback do cliente para identificar padrões e tendências subjacentes ou por meio da execução de análise de sentimentos nas respostas do usuário.
Basicamente, a IA pode ler todos os seus dados e apresentá-los de forma simples e digerível para você e qualquer outra pessoa que precise saber.
Em seguida, você pode inserir perguntas com base nesses dados, padrões, percepções e conhecimentos e solicitar recomendações do ChatGPT. Isso economiza tempo na formulação de ideias ou soluções para as necessidades dos clientes e permite que você explore várias soluções por meio da experimentação orientada por dados.
Compilação de evidências
Depois que todas as evidências forem coletadas, as equipes de pesquisa poderão usar essas informações para criar um quadro mais amplo do que está acontecendo. Usando algoritmos, a IA poderá um dia ajudar a criar mapas de jornada do cliente e personas a partir dos dados. Em seguida, quando compilados em um pequeno pacote, esses dados podem ser oferecidos como evidência para apoiar os insights dos pesquisadores e das equipes de produtos e para uma maior compreensão do cliente.
A IA também pode ajudar a fazer referência cruzada a vários recursos, repositórios e fontes de dados para compilar as evidências mais convincentes e perspicazes para os insights. Isso torna os relatórios e as apresentações mais abrangentes, confiáveis e relevantes.
Apresentação de evidências
Os pesquisadores de UX poderão gastar menos tempo em tarefas manuais monótonas e coletar dados mais precisos, perspicazes e confiáveis mais rapidamente utilizando a IA.
E, além disso, será muito mais fácil apresentá-lo!
A IA cria uma ampla gama de potencialidades para a pesquisa de UX, incluindo a capacidade de compreender o sentimento do cliente, detectar tendências comportamentais nos clientes, fornecer relatórios totalmente apoiados por dados e comunicar insights orientados por dados às partes interessadas.
Isso significa que as apresentações podem ser elaboradas com mais facilidade, com ferramentas orientadas por IA para obter insights, e a IA pode até mesmo oferecer feedback sobre aspectos como ortografia, gramática, prosa e responder a perguntas sobre o que é relevante e o que não é, para a narrativa geral da pesquisa.
A inteligência artificial e os resultados do design de UX conviverão em perfeita harmonia.
Quais são as limitações da IA com a pesquisa de usuários?
Como qualquer tecnologia emergente, grande parte da IA ainda está em sua infância. Ela também não substitui a pesquisa na vida real e deve ser considerada, no mínimo, uma ferramenta de apoio fantástica.
O problema é que a IA depende de dados de qualidade, e os resultados podem ser imprecisos. Ela também é incrivelmente restrita por seu conjunto finito de conhecimento ou, no futuro, pelos dados que pode acessar.
O tão elogiado ChatGPT diz até mesmo que, embora faça o melhor que pode, ele é tão bom quanto as informações contidas em sua programação. De fato, a IA é frequentemente apresentada como uma ótima maneira de evitar preconceitos; no entanto, sua própria programação e criação podem ter preconceitos incorporados ao sistema. Não intencionalmente, mas, como sabemos, a parcialidade está sempre presente em algum lugar!
Nas palavras do próprio ChatGPT:
Sim, como todos os sistemas de IA, o ChatGPT está sujeito a preconceitos nos dados em que foi treinado. Os dados de treinamento refletem os vieses e preconceitos das pessoas e da sociedade que os produziram, e esses vieses podem se refletir nos resultados do modelo. No entanto, a OpenAI tomou medidas para atenuar esses vieses por meio de várias técnicas, como algoritmos de remoção de vieses, dados de treinamento diversificados e revisão humana cuidadosa. Ainda assim, é importante continuar a monitorar os resultados do modelo e abordar quaisquer vieses que possam surgir.
A capacidade da IA também é limitada, pois não pode avaliar honestamente aspectos qualitativos, como emoções ou preferências do usuário. Embora existam sinais, PNL e outros pontos de referência que podem ser destacados, sem conhecer a personalidade, as experiências e as preferências de um indivíduo, isso é, na melhor das hipóteses, um palpite baseado em uma quantidade fixa de pontos de referência e dados. Além disso, considerações éticas entram em jogo quando se usa IA.
E, por fim, a IA, embora possamos fazer perguntas e ela nos dê respostas com base em dados e fatos, não é uma pessoa. Ela pode nos dizer como um usuário ou cliente se sente, quais são suas emoções e o que o frustra. A própria essência da IA de ser um recipiente não emocional, quase imparcial, significa que ela nunca será capaz de responder verdadeiramente às GRANDES perguntas. Ela pode nos ajudar, pode até escrever e implementar grande parte do trabalho, mas o elemento humano é uma parte tão integral da pesquisa de usuários que não pode ser completamente removido.
A IA é o futuro da pesquisa de usuários?
Sim, achamos que sim! De modo geral, a IA pode economizar muito tempo durante a pesquisa de usuários, automatizando tarefas e permitindo que os pesquisadores se concentrem nos insights e dados subjacentes. Entretanto, é essencial conhecer os limites e as desvantagens do uso da IA na pesquisa de usuários. Não se deve confiar totalmente nela, mas usá-la em conjunto com os métodos tradicionais de pesquisa para garantir a precisão e a confiabilidade dos resultados.
Por fim, para tirar o máximo proveito da IA na pesquisa de usuários, é necessário um planejamento cuidadoso e a compreensão do que você deseja que a IA faça e como ela pode ser usada. É necessária uma estratégia eficaz para que você não espere que a IA faça milagres, mas também para que ela assuma grande parte da carga de trabalho.
Portanto, embora os senhores dos robôs estejam cada vez mais próximos de nossa existência, e tenhamos uma suspeita de que a IA *possa* já estar sentenciada e apenas fingindo, aguardando seu momento, pelo menos a pesquisa com usuários se beneficiará muito com isso.
Isso significa que todo o processo de gerenciamento de produtos pode ser simplificado e mais ágil, eliminando grande parte do atrito nos modelos "tradicionais" de pesquisa de usuários e de processo de desenvolvimento de produtos. Produtos, melhorias e novos avanços podem ser colocados no mercado mais rapidamente, permitindo maior crescimento e expansão.
É um momento realmente empolgante para se trabalhar com pesquisa de usuários, com certeza.
Beep, boop, bleep. 
Por que não se juntar à revolução da IA e conferir o site tl;dv hoje mesmo?
