Antes de mais quero dizer-te que estou de volta à escrita e partilha de conteúdo e por isso todo o vosso feedback é bem vindo, pois sem ele nem sei se vale a pena continuar a escrever!
Segunda coisa queria agradecer a todos os que têm subscrito esta newsletter e comunicar que o endereço atual é uxsnack.com (o uxsnack.design vai deixar de estar ligado a esta publicação).
Agora sim, vamos lá!
Desenhar para IA conversacional abre novos desafios e oportunidades para experimentares métodos inovadores. Vale a pena criar um post separado para abordar como começar a desenhar para conversacional, mas hoje vamos focar apenas em prompt flows.
Nós, designers, estamos familiarizados com user flows, certo? Os prompt flows são semelhantes, mas focados em exemplos de diálogo.
Algumas razões pelas quais podes querer usar este método:
• Não há necessidade de desenhar telas e mockups
• Consegues explorar diálogos de forma muito mais fácil e rápida
• Visão macro da conversa, mas também permite ir ao detalhe e ver as ramificações
• Facilita o alinhamento entre equipas de design, desenvolvimento e produto
Mas o conversacional não é determinístico
Mesmo quando pensamos em desenhar apenas o flow, podemos cair no erro de pensar que estamos a projetar, como antes, para experiências determinísticas, mas na verdade não podemos pensar assim. As experiências com IA generativa, como é o caso da conversacional, são probabilísticas. Isso significa que não sabemos qual será o resultado exato da interação, pois é impossível calcular todos os cenários possíveis.
Ainda assim, isso não te deve impedir de explorar os cenários possíveis e os diálogos de exemplo que te ajudam não só a preparares-te melhor para o prompt engineering, como também a criar as diretrizes de controlo (guardrails).
Como começar
• Começa por identificar o(s) caso(s) de uso principais
• Define a “baseline” do primeiro diálogo
• Explora as possíveis ramificações e cenários de erro
• Pensa em rich content, não só texto (vamos falar disto noutro post)
• Aproveita para pensar o que é que o teu AI Agent terá de fazer, ou que dados irá ter que ir buscar
• Considera questões de acessibilidade: como o agente responderá a utilizadores com diferentes necessidades?
• Testa com utilizadores diversos para identificar padrões de linguagem e preferências culturais
Prompt richness e intent
Capturar o intent, ou intenção, do utilizador nem sempre é fácil e poderá dar lugar a “desambiguação”. Podes também tentar capturar estratégias em prompt flows para lidar com essas situações.
De forma simplificada, entende-se por prompt richness, em português “riqueza do prompt”, a qualidade e clareza do prompt do utilizador. Se este é possível de ser bem compreendido pelo agente de conversação, se é possível desambiguar, ou se é mesmo algo impossível de compreender.
Exemplos de diferentes níveis de prompt richness:
• Alto: “Preciso de uma mesa para 4 pessoas amanhã às 20h, temos uma criança que é alérgica a frutos secos”
• Médio: “Mesa para amanhã à noite”
• Baixo: “Jantar”
Vou falar sobre estratégias e frameworks para teres melhores resultados com agentes de IA conversacionais num post separado!
Uma ferramenta de comunicação e alinhamento técnico
Antigamente usávamos mockups e telas para discutir com as equipas técnicas, para além de esse ser o nosso principal handoff. Ao desenhar para conversacional é preciso ir além disso e os prompt flows são uma excelente ferramenta de comunicação para as equipas técnicas e podem até servir de teste.
Dicas para alinhamento técnico:
• Documenta os tipos de dados necessários para cada resposta
• Especifica APIs ou integrações necessárias
• Define métricas de sucesso para cada interação
• Estabelece timeouts e fallbacks para cenários de erro
• Considera limitações de rate limiting e custos de API
Mais uma vez, conversacional é probabilístico - não sabemos o que vai acontecer, mas ainda assim devemos antecipar alguns cenários para conseguirmos instruir as LLMs e os agentes de conversação de acordo com aquilo que consideramos ser a melhor experiência. Os prompt flows são aliados nessa missão.
Até onde guiar o agente de conversação
Podemos entrar numa discussão infinita sobre até onde “guiar” os agentes de conversação, pois as boas interações entre humano-IA em termos de conversação também se querem naturais e inteligentes. Para isso é preciso ter em mente que temos de deixar alguma liberdade para o agente poder responder da melhor forma e não apenas seguindo rigidamente as nossas regras.
Considerações sobre diversidade e inclusão:
• O agente deve reconhecer e respeitar diferentes formas de comunicação
• Evitar assumir géneros, relações familiares ou contextos culturais
• Providenciar alternativas quando a comunicação não é clara
• Ter em conta diferentes níveis de literacia digital
Testes e iteração
Recomendações para testares os teus prompt flows:
• Testa com utilizadores reais de diferentes backgrounds
• Simula cenários de stress (múltiplas solicitações, informação contraditória)
• Valida com stakeholders técnicos a viabilidade das interações
• Documenta padrões de falha para melhorar os guardrails
• Mede métricas como taxa de resolução, satisfação e tempo de interação
Como mencionado anteriormente, vou ter um post dedicado a este tema onde iremos falar de algumas estratégias como o fallback ladder e outras técnicas avançadas.