Inteligência Artificial
Tudo o que eu já fiz com o uso de IA desde 2018.
Andrea Calvino
7/11/20246 min ler


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Trabalhos entregues com uso de AI
Desde de 2019 entrego bots com Inteligência Artificial. Inicialmente usando NLU e NPL e agora usando, GenAI. Meu foco de estudo atual é como usar GenAI no UX Workflow.


Comecei a fazer bot nos anos 2000 (Sete Zoom para a Close UP), o que era projetado estava dentro do conceito de answear machine.
Brinco que talvez eu tenha sido uma das primeiras pessoas a receber nudes, porque ninguém tinha ideia de que era possível conversar com uma persona do sistema. As pessoas achavam que a Sete Zoom era uma pessoa real
De lá para cá, fiz inúmeros outros bots que funcionavam como com esta mesma tecnologia.
Fui conteudista de um dos primeiros bots no Brasil
Bots que acabo de entregar com GenAI - Cogna
Como VUI designer bot da VIVO que usava AI com NLP, fazíamos fluxos, curadoria, personas, análise de centenas de ligações em cada entrega, textos oralizados, gravações com dubladores em estúdio e muita pesquisa com stakeholders e pessoa usuárias.
O entendimento de entidades e intenções e também da construção não linear dos fluxos, usando o entregável spec, é o grande diferencial deste tipo de produto, no qual me especializei.
Um case que que destaco, foi quando precisamos fazer pesquisa na intranet da Vivo para descobrir as regras de negócio de um produto que não estava documentado em nenhum lugar (depois, descobrimos que só havia parte das regras de negócios na intranet).
Foi aí que fizemos pesquisas e dinâmicas com várias áreas da Vivo e conseguimos consolidar o produto Vivo Controle.
Veja apenas alguns slides de uma das entregas (para preservar co cliente Vivo).


Em 2018, palestrei no Bots Brasil.


Minha palestra, que chamava B0ts C4n L0v3 falava sobre as técnicas para humanizar bots. Um atendimento humano pode eventualmente agir de forma desumanizada, mas um bot bem feito pode ser bastante humanizado.
Desde UX Research, o conteúdo, o UI, técnicas para evitar loopings e prever cenários e casos de uso, latência, mensagens do sistema, exceçõs, versionamentos, personas, mapa de empatia, visão de negócios, requisitos, funcionalidades específicas de acordo com todos estes entregáveis e muitas outros poderiam ter elevado os bots a um outro status junto às pessoas usuárias. Mas normalmente falta tudo isso e o que vemos são bots que geram muita frustração e detração.
Para evitar erros que transformam bots em péssimas experiências, eu fiz este artigo.


Escrevi Fluxo de decisão em alta definição: criando boas experiências em bots e cadastramentos para tentar sanar os principais erros cometidos em bots.
Faltou tanta coisa que para mim eram óbvias, como análise heurística que pretendo reescrevê-lo, mas pretendo acrescentar o quanto uma Arquitetura de Informação e UX Research são essenciais para se fazer bons prompts. Sem prompt de qualidade, o bot fica muito ruim, pior ainda domquequando eram answear machines.






Meu primeiro bot com AI foi para a Vivo em 2019.






BOT com GenAI para Porto Seguro e Porto Bank (Consultoria da I LOVE UX, 2018 até 2024)
Liderei a pesquisa e o desenvolvimento de 3 bots híbridos (voz e texto) para IA Generativa (GenAI),
Desk Research e Discovery: identificação das necessidades do projeto para o cliente e entendimento de quem eram as pessoas usuárias e qual o cotidiano de cada um dos 3 públicos:gerentes comerciais, corretores e atendentes. Descobrimos quais eram as bases de conhecimento e daí, pesquisei quais eram os conteúdos que seriam usados nestes bots.
Design Thinking: entender os três projetos, suas similaridades, diferenças e OGSM's
UX Research: roteirização, recrutamento e entrevistas com stakeholders internos e externos e entrevistas com pessoas usuárias. O resultado das entrevistas com pessoas usuárias foi transcrito em data storytelling para gerar valor percebido e compreensão de todos, além de determinar a partir de hierarquização quais funcionalidades e conteúdos deveriam constar no MVP.
Definição das jornadas: de acordo com o que foi constatado nas pesquisas mediadas e não mediadas.
Estratégia: a partir de dados coletados nas entrevistas com pessoas usuárias, com stakeholders e com o cliente, priorizar funcionalidades de acordo com os conteúdos mais relevantes para as pessoas usuárias e para o negócios. Curadoria de conteúdos gerados por prompts e criação de conteúdos para a navegaçao griada, al[em da análise de conteúdo dos atendentes que ontinham melhores resultados.
UX Writing e Arquitetura de Informação: criação de fluxos de interação otimizados, com componentes de UI e interações para cada perfil de usuário, de forma que os prompts fornecessem outputs com conteúdos relevantes.
Integração de APIs e estabelecimento de KPIs e métricas: implementação de soluções técnicas para monitoramento contínuo e sucesso do bot, de acordo com as necessidades do cliente junto aos seus pares (resposta útil, open questions, mapa de emoções, time on task, retenção, tempo de permanência, usuários únicos, número de mensagens de voz e de texto (e qual era mais recorrente)
Metodologia ágil: projetos com Jira e Notion, garantindo entregas dentro do prazo e com alta qualidade.
Integração e comunicação: construção de parcerias entre as áreas da empresa e os setores do cliente a partir do mapeamento de stakeholders.




BOT com GenAI para Cogna (Consultoria da I LOVE UX, 2018 até 2024)
Transformei um bot com IA Generativa que enfrentava problemas críticos de performance por 5 meses, aplicando:
UXDQA (Controle de Qualidade de UX a partir da pesquisa no produto) e Desk Research: mapeamento das oportunidades de melhorias e identificação de falhas críticas tanto em funcionalidades como em conteúdo em 45 dias,.
Atendimento ao cliente: com produção de documentação e oficialização de acordos durante o projeto e pesquisa sobre as dores que o produto não estava sanando (formulação de OGSM's)
Nova Arquitetura de Informação: reestruturação completa usando LATCHs e menu guiado para dar suporte ao usuário que não estava habituado a GenAI, melhorando a navegabilidade para este perfil detectado nas pesquisas e, a partir daí, criação de uma nova jornada, validada em testes de usabilidade com stakeholders.
Gerenciamento da expectativa do cliente: entregas de valor e reuniões estratégicas para retomar o controle do projeto e acompanhamento de dashboard, propondo melhorias estratégicas e formas de aumentar a adesão ao produto.
Análise de desempenho de conteúdo: monitoramento e análise via dashboard, nuvem de palavras e mapa de emoções do conteúdo por meio das métricas e KPIs, como engajamento, tráfego, conversão e adesão, entre outras, para identificar áreas de melhoria e ajustar a estratégia de conteúdo.Curadoria de conteúdo e UX Writing para refinamento de interações, tanto por texto quanto por voz, a partir de pesquisa com representantes e embaixadores, mais CSAT e resposta útil, time on task, retenção, tempo de permanência, usuários únicos, número de mensagens de voz e de texto (e qual era mais recorrente), quantidade de vezes de acesso ao bot por usuário e em média, ranking de mensagens por




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