Como usar IA generativa no design de UX: Jan Mráz, Atheros

• abr 26 2024
• por Jan Mráz

A inteligência artificial (IA) generativa tem um grande potencial para transformar áreas criativas. Antes do International Design Day 2024, Jan Mráz, influenciador de UX/UI e fundador da Atheros, empresa que cria produtos de IA para organizações, compartilha casos de uso, dicas e limitações do uso de IA generativa para o design de UX. 

Vamos estabelecer as bases primeiro. User experience (UX) design é um nicho de design em rápido crescimento, voltado para tornar seu produto, serviço, site, campanha etc. mais intuitivo e fácil de usar. 

Formalmente, é definido como um processo para oferecer experiências significativas aos usuários finais, envolvendo múltiplos aspectos de branding, design, usabilidade e função. Porém, prefiro resumir em três “como” principais: 

• quão fácil e agradável é a interação dos seus usuários com o seu produto; 
• quão eficiente é o processo de concluir uma ação que você quer que eles concluam;
• quão amigável é a experiência com a sua marca como um todo.

Agora, IA generativa descreve algoritmos que podem ser usados para criar novo conteúdo, incluindo texto, áudio, vídeo, designs, código, imagens, simulações e mais, e tem potencial para mudar drasticamente a forma como abordamos processos criativos. 

Apresentada pela primeira vez a muitos na forma do ChatGPT, a IA generativa, na verdade, tem muitas aplicações em design. Ferramentas como DALL-E podem ajudar designers de UX a lidar com vários pontos problemáticos, como restrições de tempo, tarefas repetitivas e uma sequência interminável de iterações. 

Casos de uso de IA generativa no design de UX

Vamos explorar alguns cenários em que considero a IA generativa útil para o trabalho e as ferramentas com as quais gosto de trabalhar.

1. Gerar layouts de UI e web

Embora o trabalho de designers de UX seja resolver necessidades e problemas únicos, ainda existem tarefas repetitivas. A eficiência na geração de layouts é o primeiro aspecto do processo de design que vejo como uma oportunidade para integrar IA. 

Por exemplo, ferramentas de IA aceleram a ideação em user interface (UI) design, como na criação de wireframes ou geração de layouts base. Você ainda pode usar bibliotecas com componentes predefinidos. Ou pode experimentar o Creatie.ai, uma ferramenta que descobri recentemente. Ela gera layouts completos com base no tamanho e na localização do frame que o designer desenha. Vai ajudar você a chegar ao layout básico o mais rápido possível e a se preparar para designs com precisão de pixel. 

Para a escolha de imagens e ilustrações para UI, modelos e ferramentas de IA como Midjourney, Kittl ou Spline AI para geração 3D permitem criar visuais consistentes para qualquer UI, como um site ou app. Essas ferramentas também oferecem funcionalidades ampliadas, desde edições de imagem em alta velocidade – como remover o fundo ou mudar cores na imagem – até aprimoradores de qualidade. 

No web design, itens como layout e design systems também podem ser bastante repetitivos. Ferramentas práticas como Framer AI ou 10web.io vão além dos construtores de sites clássicos sem código. Elas incorporam modelos de IA generativa, permitindo criar todo o layout, os gráficos e o texto com um único prompt, sem necessidade de implementação adicional de código.

A eficiência na geração de layouts pode ser crucial em ambientes de negócios dinâmicos, especialmente para startups. Ferramentas de IA generativa ajudam você a montar um layout rápido e simples em pouco tempo e a concentrar seus esforços em problemas mal descritos e pouco estruturados. Esse é o maior valor agregado dos designers. 

2.  Personalização e feedback inicial

A IA generativa também tem um imenso potencial para interfaces personalizadas, oferecendo experiências sob medida que atendem a preferências individuais. Uma seleção mais ampla de ferramentas de IA generativa não específicas de design, focadas em texto, como o ChatGPT ou o Gemini, pode ajudar a criar conteúdo escalável e, ainda assim, personalizado, como descrições de produtos, posts de blog ou textos de UX.

Especificamente no design de UX, ao analisar o comportamento e as preferências dos usuários, a IA generativa pode prever ações futuras e sugerir proativamente opções de UI. Por exemplo, uma plataforma de e-commerce pode prever os produtos que um usuário provavelmente vai comprar e destacá-los, tornando a experiência de compra mais fluida. 

Attentioninsight.com ou neuronsinc.com são minhas ferramentas preferidas para essa atividade. Designers podem inserir links para arquivos do Figma ou sites e apps no ar para obter insights comportamentais ricos e ver claramente as lacunas de desempenho. Isso permite pular o processo de coleta de dados de usuários e fornece um feedback inicial. 

Veja como usei isso em um dos meus próprios projetos. Usando testes A/B com heatmap iniciais em dois protótipos no Figma, comparei dois layouts de página de checkout em um projeto de e-commerce. Um dos aspectos-chave foi um banner maior de frete grátis, colocado com mais destaque ao lado do botão de CTA. Como resultado, a variante vencedora obteve 8,4% mais conversões no site no ar.

3. Inspiração baseada em dados

A IA é uma fonte vital de inspiração para designers de UX. Ela pode analisar grandes conjuntos de dados, extrair tendências e gerar relatórios para pesquisas iniciais. Por exemplo, mesmo com um único prompt no ChatGPT ou no Gemini, um designer júnior pode encontrar dados secundários para pesquisa de UX, ideias para definição de personas ou explicações de vários métodos de design.

A IA generativa também funciona bem para montar mood boards ao categorizar imagens por estilo e paletas de cores. Além disso, a IA pode fornecer estatísticas em tempo real para decisões orientadas por dados e ampliar a criatividade ao oferecer insights e análises, moldando experiências digitais inovadoras.

A IA generativa pode substituir um designer de UX?

Essa é a pergunta de um milhão de dólares. Costumo ouvir aspirantes a designers de UX que estão preocupados com o futuro próximo do trabalho em UX/UI. Com uma seleção tão ampla de ferramentas criativas e o crescimento do poder da IA, pode parecer que o espaço para designers humanos de UX está diminuindo dia após dia. Pessoalmente, não acredito nisso – e aqui está o motivo.

• Básico vs. sofisticação. Designers de UX podem se beneficiar da IA generativa incorporando ferramentas diretamente ao seu fluxo de trabalho, não substituindo todo o processo. Na maioria dos casos, a IA oferece fundamentos em nível júnior para designs intuitivos e fluentes, mas é um designer humano experiente que consegue criar um design de UX realmente forte, refletindo aspectos únicos da marca e o comportamento do usuário.

• Estrutura vs. navegação no caos. A IA consegue resolver problemas bem estruturados. Ainda assim, a maioria dos desafios de design tem contextos não estruturados. Cada negócio trabalha com recursos, setores e problemas de usuários diferentes. É aí que entram os aspectos humanos. Por exemplo, resolver fluxos de usuário, como o onboarding após o cadastro em produtos SaaS, pode se beneficiar da IA usada para escanear documentos, mas com entrada humana no design de especificidades como segurança/processo de pagamento. 

• Padronização vs. diferenciação. Ferramentas de IA podem gerar designs e layouts com base nos dados com os quais foram treinadas. Ou seja, elas tendem a fornecer um resultado padronizado que alguns podem achar sem graça. Um olhar humano atento ao apelo emocional é fundamental para um design de UX diferenciado. 

Resumindo, a IA generativa pode ser um divisor de águas para designers de UX por acelerar tarefas repetitivas e iterações, liberando tempo para criatividade e contribuições únicas. Ainda assim, ela desafia designers juniores a elevarem o nível e encontrarem maneiras de gerar valor agregado. 

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Este artigo foi traduzido por inteligência artificial e pode conter imprecisões. Consulte o original em inglês.

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