Recomendações para conceber experiências de utilizador de conversação
Aplica-se a esta recomendação da lista de verificação de Otimização da Experiência do Power Platform Well-Architected:
| 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 sejam intuitivas e semelhantes às humanas. Forneça mecanismos de contingência para garantir que a IA recupera dos problemas. |
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Este guia descreve as recomendações para conceber a experiência de utilizador para a IA conversacional numa carga de trabalho. O design de conversação é o processo de criação de diálogos estruturados, intuitivos e naturais entre os usuários e a IA. O design de conversação melhora significativamente a experiência do utilizador, tornando as interações com a IA conversacional mais intuitivas e eficientes, reduzindo a frustração do utilizador e ajudando-o a concluir as suas tarefas mais rapidamente.
Principais estratégias de design
A conceção de conversações envolve a elaboração do fluxo de interações para garantir que a IA compreende a intenção do utilizador, responde eficazmente e orienta os utilizadores para os seus objetivos. Uma boa conceção de conversação melhora a experiência do utilizador, fazendo com que as interações pareçam mais humanas e contínuas. Por conseguinte, a cativação e a satisfação dos utilizadores aumentam. Quando cria IA conversacional para a sua carga de trabalho, procure desenvolver interações semelhantes às humanas e fáceis de utilizar que facilitem a comunicação natural e ajudem os utilizadores a atingir os seus objetivos de forma eficiente.
Explicar as capacidades da IA
Seja franco sobre as capacidades da IA e ajude a garantir que os utilizadores compreendem o que a IA consegue fazer. Por exemplo, se a IA puder executar apenas tarefas específicas, informe os utilizadores sobre esta limitação desde o início. Certifique-se de que os utilizadores compreendem por que motivo a IA sugere ações específicas ou produz resultados específicos. Forneça explicações sobre as recomendações da IA para ajudar os utilizadores a serem bem sucedidos e aumentar a sua confiança nas suas capacidades e precisão.
Uma comunicação clara sobre as capacidades da IA ajuda a gerir as expectativas dos utilizadores, evitando suposições irrealistas e minimizando a desilusão e a frustração. O resultado é uma experiência de utilizador mais positiva. Um sistema de IA que seja transparente quanto aos seus pontos fortes e limitações aumenta a confiança do utilizador na tecnologia e gera confiança. Esta confiança é essencial para o envolvimento e satisfação dos utilizadores.
O conhecimento das capacidades específicas da IA melhora a usabilidade porque os utilizadores podem navegar nas interações de forma mais eficaz e utilizar a IA de forma mais eficiente. A clarificação das capacidades da IA reduz as falhas de comunicação porque é menos provável que os utilizadores façam pedidos que ultrapassem o âmbito da IA. Esta abordagem reduz potenciais frustrações e becos sem saída.
Compreender a intenção do utilizador
Compreender a intenção do utilizador é uma pedra angular da conceção da conversação porque influencia diretamente a forma como a IA pode satisfazer os pedidos do utilizador e navegar em diálogos complexos. A captação exata da intenção garante que a IA não só compreende o que o utilizador está a pedir, como também responde de forma intuitiva e relevante às necessidades do utilizador.
Quando a IA reconhece e responde à intenção de forma adequada, cria uma conversa mais natural e contínua, reduz a frustração e ajuda os utilizadores a atingir os seus objetivos de forma mais eficiente. O reconhecimento de intenção adequado ajuda a IA a evitar becos sem saída, garantindo que compreende o objetivo subjacente à entrada de um utilizador, mesmo quando o fraseado ou a terminologia variam. A interação permanece fluida, com a IA a orientar proativamente os utilizadores para soluções, recomendações ou outras ações, tornando a conversa mais eficaz e satisfatória.
Comece por identificar o que os utilizadores pretendem alcançar. Mapeie as principais intenções da sua carga de trabalho e conceba interações específicas que correspondam a essas intenções. Estude o comportamento do utilizador, as preferências e as pistas contextuais para antecipar as várias formas como os utilizadores podem comunicar as suas intenções.
Otimizar a forma como a IA interpreta os dados
No centro de qualquer IA conversacional está a sua capacidade de interpretar e compreender com precisão a linguagem humana. Esta capacidade envolve a compreensão de linguagem natural (NLU), o que permite à IA discernir a intenção do utilizador, mesmo quando este formula os seus pedidos de formas não convencionais ou variadas. Os utilizadores comunicam frequentemente de forma 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 consegue navegar por estas complexidades e fornecer respostas precisas e relevantes, é fundamental otimizar a forma como a IA interpreta a entrada de utilizador.
Antecipe as várias maneiras pelas quais os usuários podem formular suas solicitações e estruture as respostas da IA para acomodar diferentes intenções. Por exemplo, permita que a IA lide com comandos estruturados e perguntas abertas para garantir que os utilizadores se sintam compreendidos, independentemente da forma como formulam os seus pedidos. 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 as entradas de utilizador mais complexas, divida a conversação em passos fáceis de gerir. Guie os utilizadores através de uma série de perguntas ou ações que ajudam a resolver o seu problema sem os sobrecarregar. Se um utente fornecer uma solicitação que envolva várias informações, a IA deve guiá-lo pelo processo passo a passo. Essa abordagem evita sobrecarregar o utente 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 utilizador através das interações
Os fluxos de conversação determinam como a conversação progride com base no que o utilizador diz ou escolhe. Um bom fluxo de conversa deve ser sempre orientado para os objetivos. Cada passo na interação deve aproximar o utilizador da conclusão do seu objetivo, quer se trate de marcar uma reunião, obter informações ou resolver um problema. Ao conceber com o objetivo do utilizador em mente, garante que a conversação se mantém focada e com um propósito. Desta forma, você ajuda a reduzir a frustração e melhorar a experiência geral.
Para criar um fluxo de conversa eficaz, primeiro mapeie todas as possíveis interações que os usuários possam ter com a IA. Este processo inclui a conceção de árvores de decisão claras que se ramificam com base nas diferentes respostas ou escolhas do utilizador. 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 da conversação deve ter em conta não só as respostas às perguntas, mas também possíveis perguntas de seguimento, caso os pormenores não sejam claros ou estejam incompletos.
Numa conversação bem concebida, o vai-e-vem natural entre o utilizador e a IA reflete a dinâmica da interação humana. A IA deve não só responder aos contributos do utilizador, mas também reconhecer quando deve tomar a iniciativa; por exemplo, pedindo ao utilizador mais informações, fazendo perguntas de esclarecimento ou dando sugestões. Conceba a conversação de modo a incluir momentos em que a IA possa oferecer opções, confirmar as escolhas do utilizador ou propor os passos seguintes, para que a interação pareça cooperativa e envolvente.
Uma conversa eficaz lida com interrupções e desvios graciosamente. 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, ele pode pausar a tarefa atual para abordar uma nova consulta e, em seguida, retornar à tarefa original quando apropriado. Certifique-se de que a IA pode manter o contexto, mas ainda assim acomodar o comportamento dinâmico do utilizador.
Para aumentar a fluidez da conversa, as transições entre diferentes estágios do fluxo devem ser gerenciadas com cuidado. Quando a IA passa da recolha de informação para a realização de uma ação, deve comunicar claramente esta transição ao utilizador.
Conceber mecanismos de contingência
As conversas nem sempre seguem um caminho previsível. Os utilizadores podem introduzir respostas inesperadas, pouco claras ou fora do tópico que a IA tem dificuldade em compreender. Uma boa conceção de conversação prepara estes momentos, assegurando que a IA pode recuperar de forma graciosa e continuar a manter a interação produtiva e fácil de utilizar. Não projete a IA para terminar a conversa abruptamente se encontrar algo que não entende. Em vez disso, conceba o fluxo para solicitar ao utilizador perguntas de esclarecimento, oferecer sugestões alternativas ou redirecionar a conversa de forma a manter o utilizador envolvido e a avançar para o seu objetivo.
Planeie para os casos extremos. Às vezes, os usuários dizem algo inesperado, irrelevante ou fora de contexto. Conceba a IA de forma a incluir respostas de contingência que possa utilizar para ajudar a retomar a conversa. Por exemplo, se a entrada de um utilizador for demasiado vaga, a IA não deve dizer apenas "Não percebi isso". Em vez disso, deve ser concebida para fazer uma pergunta de esclarecimento como, por exemplo, "Pode fornecer mais detalhes sobre o que precisa?"
Se os utilizadores fornecerem informações incompletas, a IA deve solicitar-lhes um acompanhamento contextual. Por exemplo, se um utilizador disser "Marcar uma reunião", mas não especificar a hora nem os participantes, a IA pode perguntar: "A que horas gostaria que a reunião fosse?" ou "Quem deve ser convidado?". Desta forma, a IA pode preencher as lacunas nos dados do utilizador sem causar frustração.
Para os cenários mais complexos, em que um utilizador pode estar a pedir algo que a IA não consegue resolver ou algo que está fora do tópico, conceba as respostas de contingência para oferecer sugestões alternativas. Por exemplo, imagine que, num sistema de marcação de reuniões, um utilizador pergunta: "Pode reservar um voo?" Uma vez que a marcação de um voo está fora das capacidades da IA, esta poderá responder: "Atualmente, consigo marcar reuniões, mas também posso ajudar com outras tarefas, como redigir e-mails ou gerir o seu calendário." Estes tipos de caminhos alternativos ajudam a manter a interação a fluir sem problemas e evitam alienar o utilizador. Eles também ajudam o utente a entender o que a IA é capaz de fazer.
Antecipar a repetição de mal-entendidos. Se a IA não conseguir compreender um utilizador várias vezes seguidas, a estratégia de contingência deve oferecer um escalonamento através de soluções alternativas. Por exemplo, pode redirecionar o utilizador para uma pessoa para obter assistência ou fornecer ligações para documentação de ajuda relevante. Esta abordagem garante que o utilizador se sente apoiado, mesmo quando os limites da IA são atingidos.
Facilitação do Power Platform
O Copilot Studio inclui entidades pré-criadas que são concebidos para compreender e categorizar as intenções comuns dos utilizadores numa variedade de domínios. Utilize as entidades pré-criadas para mapear as intenções do utilizador para as ações ou respostas relevantes sem ter de construir tudo sozinho. As entidades pré-criadas são otimizadas para lidar com variações comuns na entrada do utilizador.
Você pode usar modelos de agente como ponto de partida para criar copilotos. Os modelos são pré-configurados com padrões de conversação principais, recursos e fluxos de trabalho projetados para lidar com tarefas e cenários comuns. Eles incorporam intenções, entidades e fluxos de diálogo integrados adaptados 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 usuários.
Forneça instruções personalizadas no seu copiloto através da modificação dos pedidos para melhorar o controlo sobre a forma como a IA interage com os utilizadores e responde a perguntas específicas. Ao alterar as instruções subjacentes que moldam a compreensão e a geração de linguagem natural do copiloto, a modificação dos pedidos permite aos programadores adaptar o comportamento, as respostas e a ênfase da IA. Como as instruções podem ser personalizadas para se adaptarem a vários casos de utilização, setores ou requisitos da empresa, a modificação dos pedidos garante que o copiloto oferece respostas contextualmente adequadas e úteis.
Configure o tópico de contingência que um copiloto pode utilizar quando não compreende a entrada de um utilizador ou não consegue tratar o pedido. O tópico de contingência funciona como uma espécie de "rede de segurança". Fornece uma resposta predefinida que mantém a conversa no caminho certo e evita a frustração do utilizador quando a IA atinge os limites das suas capacidades. Ao configurar o tópico de contingência, controla a forma como o copiloto responde quando não consegue interpretar a intenção de um utilizador. Por exemplo, o copiloto pode informar educadamente o utilizador de que não compreendeu o pedido e, em seguida, oferecer sugestões úteis, como pedir ao utilizador que reformule a consulta ou fornecer um conjunto de opções ou comandos relacionados que a IA consiga processar. Nas configurações mais avançadas, o tópico de contingência pode orientar os utilizadores para outras contingências ou encaminhar a conversa para um representante humano.
Informações adicionais
- Cargas de trabalho de aplicações inteligentes
- Introdução às experiências de conversação
- Melhores práticas de IA conversacional