Recomendações para criar experiências de conversa do usuário
Aplica-se a esta recomendação da lista de verificação de Otimização da Experiência do Well-Architected para Power Platform:
| XO:10 | Crie conversas que se alinhem com as necessidades dos usuários e ajudem a IA a atingir seus objetivos. Deixe claro o que a IA pode fazer. Crie interações naturais que pareçam intuitivas e humanas. Forneça mecanismos de fallback para garantir que a IA se recupere de forma eficiente dos problemas. |
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Este guia descreve as recomendações para criar a experiência do usuário para IA conversacional em uma carga de trabalho. O design de conversa é o processo de criação de diálogos estruturados, intuitivos e naturais entre usuários e IA. O design de conversa aprimora consideravelmente a experiência do usuário, tornando as interações com a IA mais intuitivas e eficientes, diminuindo a frustração e facilitando a conclusão das tarefas de forma mais rápida para os usuários.
Estratégias-chave de design
O design de conversa envolve a criação do fluxo de interações para garantir que a IA entenda a intenção do usuário, responda de forma eficaz e oriente os usuários em direção aos seus objetivos. Um bom design de conversa melhora a experiência do usuário, tornando as interações mais humanas e perfeitas. Com isso, a satisfação e participação do usuário aumentam. Ao desenvolver IA conversacional para sua carga de trabalho, busque criar interações intuitivas e semelhantes às humanas, que promovam uma comunicação natural e ajudem os usuários a alcançar seus objetivos de maneira eficiente.
Explicar os recursos da IA
Seja transparente em relação aos recursos da IA e ajude a garantir que os usuários entendam o que a IA pode fazer. Por exemplo, se a IA puder executar apenas tarefas específicas, informe os usuários sobre essa limitação desde o início. Certifique-se de que os usuários entendam por que a IA sugere ações específicas ou produz resultados específicos. Forneça explicações para as recomendações da IA para ajudar os usuários a serem bem-sucedidos e aumentar sua confiança em seus recursos e precisão.
A comunicação clara em relação às habilidades da IA ajuda a gerenciar as expectativas do usuário, evitando suposições irrealistas e minimizando a decepção e a frustração. O resultado é uma experiência de usuário mais positiva. Um sistema de IA que é transparente sobre seus pontos fortes e limitações aumenta a confiança do usuário na tecnologia e cria confiança. Essa confiança é essencial para a satisfação e participação do usuário.
O reconhecimento dos recursos específicos da IA melhora a usabilidade porque os usuários podem navegar pelas interações de forma mais eficaz e usar a IA com mais eficiência. Esclarecer os recursos da IA reduz a falha de comunicação porque os usuários são menos propensos a fazer solicitações que estão além do escopo da IA. Essa abordagem reduz a frustração potencial e os impasses.
Entender a intenção do usuário
Entender a intenção do usuário é fundamental no design de conversa porque influencia diretamente na capacidade da IA atender às solicitações do usuário e navegar em diálogos complexos. Capturar com precisão a intenção garante que a IA não apenas entenda o que o usuário está solicitando, mas também responda de maneiras que pareçam intuitivas e relevantes para as necessidades do usuário.
Quando a IA reconhece e responde à intenção adequadamente, ela cria uma conversa mais natural e perfeita, reduz a frustração e ajuda os usuários a atingirem seus objetivos com mais eficiência. O reconhecimento adequado da intenção ajuda a IA a evitar impasses, garantindo que ela entenda o propósito por trás da entrada de um usuário, mesmo quando o fraseamento ou a terminologia variam. A interação permanece fluida, com a IA orientando proativamente os usuários em direção a soluções, recomendações ou outras ações, tornando a conversa mais eficaz e satisfatória.
Comece identificando o que os usuários desejam. Mapeie as principais intenções para sua carga de trabalho e crie interações direcionadas que correspondam a essas intenções. Estude o comportamento, as preferências e as dicas contextuais do usuário para antecipar as várias maneiras pelas quais os usuários podem comunicar suas intenções.
Otimize como a IA interpreta a entrada
Na essência de qualquer IA conversacional está sua capacidade de interpretar e entender com precisão a linguagem humana. Essa habilidade envolve o reconhecimento de linguagem natural (NLU), que permite que a IA identifique a intenção do usuário, mesmo quando ele expressa suas solicitações de maneiras não convencionais ou variadas. Os usuários geralmente se comunicam de maneira natural e não estruturada. Os sistemas de IA devem ser projetados não apenas para processar comandos estruturados, mas também para lidar com perguntas abertas e linguagem informal. Para garantir que a IA possa navegar por essas complexidades e fornecer respostas precisas e relevantes, é fundamental que você otimize como a IA interpreta a entrada do usuário.
Preveja as diferentes maneiras em que os usuários podem expressar suas solicitações e organize as respostas da IA para atender a diferentes intenções. Por exemplo, habilite a IA para lidar com comandos estruturados e perguntas abertas para garantir que os usuários se sintam compreendidos, independentemente de como expressam suas solicitações. Projete respostas de IA para espelhar a comunicação humana natural. As respostas da IA devem soar conversacionais e sensíveis ao contexto, para refletir como as pessoas normalmente interagem.
Para entradas de usuário mais complexas, divida a conversa em etapas que podem ser administradas. Guie os usuários através de uma série de perguntas ou ações que ajudam a resolver seu problema sem sobrecarregá-los. Se um usuário fornecer uma solicitação que envolva várias informações, a IA deverá guiá-lo pelo processo passo a passo. Essa abordagem evita sobrecarregar o usuário com muitas perguntas ao mesmo tempo e ajuda a esclarecer a intenção. Um fluxo estruturado de perguntas de acompanhamento garante que todos os detalhes necessários sejam capturados sem confusão. Ao mesmo tempo, ajuda a manter uma conversa natural.
Orientar o usuário pelas interações
Os fluxos de conversa determinam como a conversa progride com base no que o usuário diz ou escolhe. Um bom fluxo de conversa deve ser sempre orientado por objetivos. Cada etapa da interação deve aproximar o usuário da conclusão de seu objetivo, seja agendando uma reunião, recuperando informações ou resolvendo um problema. Ao projetar com o objetivo do usuário em mente, você garante que a conversa permaneça focada e com propósito. Dessa forma, você ajuda a reduzir a frustração e melhorar a experiência geral.
Para criar um fluxo de conversa eficaz, primeiro mapeie todas as interações possíveis que os usuários possam ter com a IA. Esse processo inclui a criação de árvores de decisão claras que se ramificam com base em diferentes respostas ou escolhas do usuário. Ao antecipar os vários caminhos que uma conversa pode tomar, você garante que a IA esteja preparada para lidar com entradas esperadas e inesperadas. O fluxo de conversa deve levar em conta não apenas as respostas às perguntas, mas também possíveis perguntas de acompanhamento, caso os detalhes não estejam claros ou incompletos.
Em uma conversa bem projetada, o fluxo natural de perguntas e respostas entre o usuário e a IA reflete a dinâmica da interação humana. A IA não deve apenas responder às entradas do usuário, mas também reconhecer quando deve tomar a iniciativa; por exemplo, solicitando mais informações ao usuário, fazendo perguntas esclarecedoras ou fornecendo sugestões. Projete a conversa para incluir momentos em que a IA possa oferecer opções, confirmar escolhas do usuário ou propor próximos passos para que a interação pareça cooperativa e envolvente.
Uma conversa eficaz lida com interrupções e desvios de forma leve. Os usuários podem mudar de ideia no meio da interação ou fazer perguntas não relacionadas. Um fluxo de conversa flexível permite que a IA gerencie essas situações de forma eficaz. Por exemplo, ela pode pausar a tarefa atual para tratar uma nova consulta e, em seguida, retornar à tarefa original quando apropriado. Certifique-se de que a IA possa manter o contexto, mas ainda acomodar o comportamento dinâmico do usuário.
Para aumentar a fluidez da conversa, as transições entre diferentes etapas do fluxo devem ser gerenciadas com cuidado. Quando a IA muda da coleta de informações para a realização de uma ação, ela deve comunicar claramente essa transição ao usuário.
Projetar mecanismos de fallback
Nem sempre as conversas seguem um caminho previsível. Os usuários podem inserir respostas inesperadas, pouco claras ou fora do tópico que a IA talvez tenha dificuldade de entender. Um bom design de conversa se prepara para esses momentos, garantindo que a IA possa se recuperar de forma suave e continuar mantendo a interação produtiva e amigável. Não projete a IA para encerrar a conversa abruptamente, caso ela encontre algo que não entenda. Em vez disso, projete o fluxo para solicitar ao usuário perguntas esclarecedoras, oferecer sugestões alternativas ou redirecionar a conversa de uma forma que mantenha o usuário envolvido e indo em direção ao seu objetivo.
Planeje casos extremos. Às vezes, os usuários dizem algo inesperado, irrelevante ou fora de contexto. Projete a IA para incluir respostas de fallback que ela pode usar para para retomar a conversa e mantê-la no caminho certo. Por exemplo, se a entrada de um usuário for muito vaga, a IA não deve apenas dizer: "Eu não entendi isso". Em vez disso, projete-o para fazer uma pergunta esclarecedora, como: "Você poderia fornecer mais detalhes sobre o que precisa?"
Se os usuários fornecerem informações incompletas, a IA deve solicitar mais contexto. Por exemplo, se um usuário disser "Agendar uma reunião", mas não especificar um horário ou participantes, a IA poderá perguntar: "Que horas você gostaria que a reunião fosse?" ou "Quem deve ser convidado?" Dessa forma, a IA pode preencher lacunas na entrada do usuário sem causar frustração.
Para cenários mais complexos, em que um usuário pode estar solicitando algo que a IA não pode lidar ou algo que está fora do tópico, crie as respostas de fallback para oferecer sugestões alternativas. Por exemplo, imagine em um sistema de agendamento de reuniões que um usuário pergunte: "Você pode reservar um voo?" Como reservar um voo está fora dos recursos da IA, ela pode responder: "No momento, posso agendar reuniões, mas também posso ajudar com outras tarefas, como elaborar emails ou gerenciar sua agenda". Esses tipos de caminhos alternativos ajudam a manter a interação fluindo sem problemas e evitam alienar o usuário. Eles também ajudam o usuário a entender o que a IA é capaz de fazer.
Preveja mal-entendidos repetidos. Se a IA não conseguir entender um usuário várias vezes seguidas, a estratégia de fallback deve oferecer escalonamento por meio de soluções alternativas. Por exemplo, ela pode redirecionar o usuário para um atendente humano para obter assistência ou fornecer links para a documentação de ajuda relevante. Essa abordagem assegura que o usuário se sinta amparado, mesmo quando as limitações da IA são alcançadas.
Facilitação do Power Platform
O Copilot Studio tem entidades predefinidas projetadas para entender e categorizar as intenções comuns do usuário em uma variedade de domínios. Use as entidades predefinidas para mapear as intenções do usuário para as ações ou respostas relevantes sem precisar criar tudo por conta própria. As entidades predefinidas são otimizadas para lidar com variações comuns na entrada do usuário.
Você pode usar modelos de agente como ponto de partida para a criação de copilotos. Os modelos são pré-configurados com os principais padrões de conversa, recursos e fluxos de trabalho projetados para lidar com tarefas e cenários comuns. Eles incorporam intenções, entidades e fluxos de diálogo internos personalizados para casos de uso específicos, como suporte ao cliente, tarefas de produtividade ou perguntas frequentes. Você pode personalizar os modelos para atender às necessidades específicas de sua carga de trabalho e dos usuários.
Forneça instruções personalizadas em seu copiloto por meio de modificações imediatas, para obter melhor controle sobre como a IA se envolve com os usuários e responde a perguntas específicas. Ao alterar as instruções subjacentes que moldam a compreensão e a geração de linguagem do copiloto, a modificação de solicitação permite que os desenvolvedores personalizem o comportamento, as respostas e o foco da IA Como as instruções podem ser personalizadas para atender a vários casos de uso, setores ou requisitos da empresa, a modificação imediata garante que o copiloto ofereça respostas contextualmente apropriadas e úteis.
Configure o tópico de fallback que um copiloto pode usar quando não entende a entrada de um usuário ou não consegue lidar com a solicitação. O tópico de fallback funciona como uma espécie de "rede de segurança". Ele fornece uma resposta predefinida que mantém a conversa no caminho certo e evita a frustração do usuário quando a IA atinge os limites de seus recursos. Ao configurar o tópico de fallback, você controla como o copiloto responde quando não consegue interpretar a intenção de um usuário. Por exemplo, o copiloto pode informar educadamente ao usuário que ele não entendeu a solicitação e, em seguida, oferecer sugestões úteis, como pedir ao usuário para reformular a consulta ou fornecer um conjunto de opções ou comandos relacionados que a IA pode processar. Em configurações mais avançadas, o tópico de fallback pode orientar os usuários para outros recursos ou escalar a conversa para um representante humano.
Informações adicionais
- Cargas de trabalho do aplicativo inteligente
- Introdução a experiências de conversa
- Melhores práticas de IA conversacional