Você já pensou em acelerar o seu processo de descoberta? Qual tal otimizar a ponto de ser possível realizar vários processos em curto período de tempo e ainda mantendo a qualidade final?
Trouxemos neste post uma forma de utilização de ferramentas de IA, otimizando o processo descoberta de produtos, que foram testadas dentro do ciclo de Design Thinking. Também vamos falar sobre as nossas impressões do processo e de cada ferramenta.
As ferramentas de IA podem ser utilizadas no ciclo de descoberta de produtos, especialmente dentro do processo de Design Thinking. Elas são ferramentas poderosas para automatizar e otimizar várias etapas do proceso. Dessa forma, o time pode colocar muito mais foco nas etapas estratégicas, criativas e de decisão de negócios.
Aplicar essas ferramentas da forma correta vai reduzir muito o tempo de descoberta. Vai gerar mais valor ao negócio. As pessoas vão conseguir focar mais naquilo em que elas são imprescindíveis dentro do processo.
A ideia não é substituir a as pessoas pelas ferramentas de IA, mas sim melhorar a forma como aproveitamos o tempo gasto nas discussões, anotações, digitação, clusterização etc focando na geração de um maior volume de insights com qualidade, eficiência e assertividade.
Afinal quem nunca se frustrou com um processo longo com pouca participação e que não entregou os resultados esperados?
As etapas do Design Thinking com ferramentas de IA
O Design Thinking é dividido em 5 etapas: Descoberta, Definição, Ideação, Prototipação, Avaliação (Teste). Agora vamos explorar como navegar por estas etapas juntamente aplicando algumas ferramentas de IA.
A etapa de Descoberta (Empatia)
A etapa de Empatia é o momento no qual se compreende profundamente as necessidades, emoções e desafios dos usuários para identificar problemas reais. Esta etapa é fundamental para alinhar as expectativas de todos os envolvidos no processo com relação a “o quê” queremos resolver.
As ferramentas que podemos utilizar para acelerar o processo são:
1. ChatGPT/OpenAI API: Para entrevistas e co-criação com usuários. Use o modelo para simular diálogos e obter insights iniciais de personas, explorando ideias, sugestões de melhorias e feedback sobre conceitos de produto. Também funciona muito bem quando expomos a ele uma estratégia e questões associadas a ela (riscos, dificuldades, oportunidade, desafios) e ela responde com vários insights já categorizados com os desafios e ainda traz possíveis soluções para cada um, minimizando o esforço em duas etapas distintas do Design Thinking.
2. Gemini: Para realizar brainstorming ou você também pode fornecer um contexto associado com perguntas sobre uma estratégia, problema ou desafio e ele irá fornecer respostas a estes pontos de forma categorizada. Ele aceita as perguntas em português e responde em português trazendo, separadamente, os desafios e problemas de forma estruturada. Ele também gera um roadmap para a execução da sua estratégia faseando as etapas de forma a beneficiar a implantação de uma solução.
3. Idea.AI: Para a etapa de geração de insights a partir de uma estratégia definida. Você constrói a estratégia a ser alcançada e elabora questões pertintens como quais seriam os riscos, dificuldades, oportunidade, desafios e ele gera vários insghts para analisar, assim como gera as respostas a estes insights de forma categorizada. Essa ferramenta cobre a etapa de geração de ideias, mas não se mostrou eficiente para a etapa de geração de soluções. Ela mantem o histórico das conversas, assim é possível fazer um questionamento em cima de uma pergunta feita ou resposta elaborada por ela. Pontos observados com esta ferramenta: dependendo do tamanho do prompt você precisará gerar um arquivo e enviar a ela e logo responder algumas questões adicionais que ela irá formular. Segundo, a resposta dela em termos de solução foram bastante limitadas. Assim, excluímos as saídas para o trabalho seguinte.
4. Miro.AI: O Miro, famoso board para facilitações, tem uma ferramenta de AI que pode ser usada para clusterizações mais inteligentes. Basta você selecionar todos os insights que deseja e solicitar ao Miro para realizar a clusterização. Funciona muito bem e poupa bastante esforço para o facilitador, principalmente quando se tem grandes grupos de discussão ou várias salas distribuídas.
5. Microsoft Copilot: Essa ferramenta atende muito bem às necessidades de criação de insights, porém ela para por aqui. Para os próximos passos do ciclo você terá que alimentá-la com novas questões. Também foi a ferramenta que mais demorou para elaborar a resposta. Não que seja algo demasiado, porém dependendo do volume de informações de input pode ser que o tempo seja um problema. Outro ponto negativo é a limitação de caracteres no prompt e ela não aceita envio de um arquivo de texto, ou seja, se o prompt é longo, ela não atende.
6. Claude: A ferramenta responde bem para a geração de insights. Ela entende bem a demanda e a lista é bem variada atendendo às necessidades. Contudo a ferramenta não se saiu bem quando colocada para a geração de soluções. Ela interrompia a saída a cada conjuntos de entrads e foi necessário fazer várias entradas de prompt para que ela cobrisse toda a lista de necessidades. A cada nova saída ela clusterizava novamente ideias sob a mesma categoria e gerou muito trabalho para consolidar. Assim , não recomendamos o uso da ferramenta para essa função.
Importante ressaltar que durante os nossos testes foi necessário validar as respostas das IAs, visto que, dependendo da forma com que o prompt é gerado, as respostas tendem a ser geradas já com uma solução e não com uma lista de problemas / oportunidades.
As ferramentas de IA também já geram as respostas clusterizadas o que elimina um esforço excessivo na etapa seguinte.
Importante ressaltar que, apesar da clusterização automática, é recomendado validá-la e realizar pequenos ajustes, pois acontece de elas errarem nessa tarefa ou você querer fazer uma clusterização diferente.
A etapa de Definição
A etapa de Definição é um momento no qual se inicia a sintetização ou clusterização das informações obtidas para definir claramente o problema central que será abordado.Como utilizamos várias IAs para gerar saídas para a etapa anterior, será necessário agora realizar a clusterização consolidada.Nesta etapa é que pbolemas e desafios comuns são agrupados para um tratamento homogêneo.
A ferramenta que melhor resultados apresentou para esta etapa foi o Miro (com integração de IA para brainstorm).
Ele pode ser utilizado para ideação e co-criação. O Miro oferece sugestões automáticas e agrupamento de ideias durante brainstorms, ajudando a organizar insights e a estruturar fases do Design Thinking de maneira ágil.
As demais ferramentas testadas não se mostraram eficientes para esta etapa.
A etapa de Ideação
A etapa de Ideação é um momento em que se gera um grande número de ideias e possíveis soluções criativas para o problema definido. Agora estamos pensando em todas as soluções possíveis da maneira mais criativa e inovadora possível.
Aqui utilizamos duas ferramentas de forma paralela com muito bons resultados.
1. Gemini: A ferramenta é bem prática para pensar soluções para os problemas e desafios, contudo é importante ter atenção na forma de escrita, pois ela pode pular alguns problemas / desafios por não entender a sua solicitação. Uma lista numerada vai ajudar com isso. O Gemini também gera todas as personas possíveis e os seus cenários de uso. Obviamente você terá que validar e complementar.
2. ChatGPT/OpenAI API: Esta ferramenta também se mostrou eficiente na geração de ideias de solução listando uma grande quantidade de opções atendendo a todos osproblemas e desafios listados para ela.
A etapa de Entrega (Prototipação e Testes)
A etapa de Entrega é dividida em duas sub-etapas: Prototipação e Testes ou avaliação
Prototipação é um momento no qual precisamos criar representações simples e tangíveis das ideias para explorar e testar rapidamente as soluções. Nesta etapa geramos tangibilidade da solução para todos os membros do time. Gerar ideias visuais ajuda bastante no entendimento das soluções.
As ferramentas utilizadas foram:
1. DALL-E: Para criação de protótipos visuais rápidos. Essa ferramenta gera imagens baseadas em texto, úteis na fase de Ideação e prototipagem rápida. Forneça descrições de interfaces ou conceitos de produto para ver visualizações de ideias sem precisar de um designer. A interface aceita que você defina o objetivo, cores, design, conteúdos etc e ele gera as imagens do protótipo e os arquivos webp. Ela gera inicialmente uma estrutura que você pode ajustar antes de solicitar a geração da imagem.
2. Prototype Designer (dentro do ChatGPT): Você fornece a descrição das páginas de forma bem sintética, cor que quer que seja utilizado, seções que você deseja ter e elenca os temas que devem estar presentes. Ela gera inicialmente uma estrutura que você pode ajustar antes de solicitar a geração da imagem. A ferramenta também gera os wireframes que ajudam bastante na hora do desenvolvimento e ajustes manuais. Única observação é que a ferramenta desconsidera o número de p+agina que você solicita gernado apenas uma. Será necessário gerar um prompt para cada página o que me pareceu pouco eficiente, mas permite mais customização p+agina a página.
3. Figma (com plugins de IA, como Magician): Para esta ferramenta não podemos gerar nossa impressões, pois não exisita a opção de uso de IA na versão testada. Contudo ela é bastante recomendada por vários profissionais para design colaborativo. Segundo nossa pesquisas, o Magician no Figma permite criar sugestões de design automáticas e identificar melhorias para protótipos. É útil para acelerar a criação de protótipos na fase de Ideação. A única questão dessa ferramenta é que a funcionalidade de IA não está disponível na versão free via browser.
Testes ou Avaliação é um momento no qual vamos, opcionalmente, validar os protótipos com os usuários, coletar feedback e ajustar as soluções conforme necessário. Os testes de ideias antes de levá-las para as esteiras de desenvolviemtno são muito úteis, pois quanto antes encontramos problemas, mais barato é corrigi-los.
Esta foi a única etapa onde não conseguimos testar nenhuma ferramenta, As ferramentas aqui citadas são pagas e, para os casos do nosso teste, esta etapa não foi necessária. Contudo deixaremos a relação delas aqui. Se alguém tiver tido experiência com alguma delas ou outras ferramentas e quiser deixar as suas impressões, é sempre bem vindo.
1. Lookback.io: Para pesquisa de usuário remota, analisando as interações com IA. Use para gravar entrevistas ou sessões de teste e, em seguida, utilizar a transcrição e análise automática para obter insights sobre o comportamento dos usuários.
2. Qualtrics (IA para análise de feedback): Para análises de feedback do usuário em pesquisas. Qualtrics pode agrupar feedbacks semelhantes automaticamente, ajudando a identificar temas centrais e sentimentos, o que agiliza a análise de insights dos usuários.
3. UserTesting.com (com IA para análise): Para testes de usabilidade. A ferramenta oferece insights sobre a experiência do usuário com análise de IA, identificando comportamentos e sentimentos durante interações com protótipos ou produtos, o que ajuda a priorizar pontos críticos.
4. Hotjar (com insights de IA): Para análise de comportamento em sites. A IA pode identificar padrões em cliques, movimentos e rolagens, ajudando a descobrir áreas de fricção e pontos de interesse na fase de prototipagem ou MVP.
Nós também exploramos algumas funcionalidades adicionais de algumas ferramentas que achamos interessante para ganhar mais produtividade no dia a dia nas etapas pós descoberta.
Ferramentas adicionais
Gemini: A ferramenta é bem prática para gerar todas as possibilidades personas possíveis e os seus cenários de uso com base em uma lista de funcionalidade que você pode prover a ela. Esta lista de funcionalidades pode ser obtida quando o Miro.AI clusteriza todas as possíveis soluções propostas por todas as AIs. Com estes dados em mãos você pode criar um excel, filtrar tudo que é relacionado a desenvolvimento de sistemas, por exemplo, e a partir dessa lista solicitar ao Gemini para criar as Personas e Casos de Uso e Estórias de Usuários. Claro que é necessário revisar e complementar, mas aqui estamos focando em reduzir o esforço e não ter todo o trabalho concluído pelas AIs.
Miro.AI: Você consegue criar um Briefing do Produto ou Serviço de forma automática com o Miro. AI, além de uma ata automática de reunião e várias outras facilidades. Ela também auxilia no trabalho de descoberta e ainda te ajuda a documentar com um grau de completude muito bom. Explore as opções dentro de AI / Document: Product Briefing e Meeting Notes. Único ponto aqui é que a geração é feita em inglês e você terá que usar a AI do Miro para traduzir para outro idioma e verificar a tradução. Ela consegue inclusive mudar o tom. Dependendo do seu público-alvo pode ser interessante.
Synthesia: É posíivel criar um vídeo a partir, por exemplo, do Product Briefing gerado pelo Miro.AI ou outro texto que você prefira e em vários formatos de entrada. Isto é muito útil para que você possa defender o objetivo do produto ou serviço que está sendo proposto.
Você pode usar um avatar para fazer a apresentação e alterar fundo entre outras partes gráficas. É possível fornecer também um layout próprio (não testamos essa funcionalidade).
Única observação aqui é que, mesmo fornecendo um texto em português, a ferramenta gerou o vídeo em inglês, mas existem outras ferramentas no mercado para este fim.
SlidesGPT: Essa ferramenta vai te ajudar na criação da estrutura e modelo da apresentação. Ela economiza bastante tempo de digitação dos textos, mas você ainda terá que trabalhar para deixar no modelo desejado. Contudo adinta bastante o trabalho trazendo até algumas ideias usando objetos, imagens e organização para a sua apresentação. Você pode, por exemplo, utilizar um arquivo texto gerado com o conteúdo do Product Briefing do Miro.AI ou qualquer outro texto. Já facilita muito a criação da apresentação final.
Durante o processo de descoberta utilizamos as ferramentas de IA e um grupo de estudo com pessoas reais onde foi coletado saída para as IAs e para o grupo. Logo todo o conteúdo foi consolidado e confrontado.
Para esta consolidação foi necessário intervenção humana e uso de ferrramentas adicionais como o Microsoft Excel. Contudo estas etapas não foram detalhadas para não tornar o post muito maior do que já estava.
E podemos afirmar que as AIs se saíram muito bem. Contudo ressaltamos que envolver humanos no processo é fundamental para gerar resultados mais alinhados com a estratégia da empresa, mas as ferramentas de IA somaram muito em termos de produtividade e as pessoas envolvidas puderam focar o seu tempo mais em criatividade e estratégia.
Existem outras várias ferrramentas de IA no mercado e, possivelmente, conseguiriamos resultados melhores ou piores usando outras ferramentas. O objetivo deste laboratório foi focar em ferramentas gratuitas (ainda que algumas funcionaram melhor com asinaturas pagas) e de fácil utilização.
A conslusão a que chegamos, com os mais de 20 experientos realizados com situações reais aqui da empresa, foi de que é possível acelerar o processo de descoberta sem perder qualidade e ainda mantendo a essência humana, visto que a abordagem do Design Thinking é iterativa e centrada no ser humano.
Conseguimos excelentes resultados, tanto para a geração de soluções de software, processos quanto para buscar soluções a problemas e desafios onde não havia a necessidade de desenvolvimento sistêmico. Contudo a intervenção humana foi necessária em todas as etapas.
Assim que convidamos vocês a experimentar essa nova forma de executar o processo de Design Thinking (e outros similares) e trazer para nós as suas impressões.
Chegamos ao final de mais um artigo e, como vimos, contar com um profissional qualificado pode ser um fator decisivo para o sucesso da sua implementação.
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Nossa equipe é especializada e certificada para garantir que a sua experiência seja única e bem sucedida, pois só atingimos o sucesso quando a sua empresa se destaca no mercado.
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