Redefinindo o Design com Modelos de Linguagem Grandes

Os avanços em modelos de linguagem grandes (LLMs) tão mudando como a gente cria experiências pros usuários. Os designers têm um papel importante no desenvolvimento dessas experiências, focando no que os usuários precisam. Pra ajudar os designers a aproveitarem melhor os LLMs, a gente sugere uma nova abordagem chamada adaptação designerly. Esse método incentiva os designers a interagirem com os LLMs como ferramentas flexíveis de design.

A gente começou olhando o que envolve essa adaptação designerly. Conversamos com designers experientes pra entender a visão deles sobre como usar os LLMs no trabalho deles. Com base nas opiniões deles, identificamos alguns aspectos chave da adaptação designerly: tem que ser fácil de usar, focar no usuário, e incentivar a experimentação com os LLMs.

Pra colocar isso em prática, criamos um widget de Figma chamado Canvil. Essa ferramenta ajuda os designers a escrever prompts de sistema pra ajustar como os LLMs se comportam. Os designers podem testar as mudanças que fizeram, ver como os LLMs respondem a diferentes entradas e integrar essas respostas nos designs das interfaces deles. Depois, fizemos um estudo com designers pra ver como essa nova prática poderia se encaixar no fluxo de trabalho deles.

#Entendendo os LLMs

Modelos de linguagem grandes são sistemas de IA avançados que conseguem gerar texto parecido com o humano. Eles são treinados com uma quantidade enorme de dados de texto, o que ajuda eles a entender e produzir linguagem de um jeito natural. Essa capacidade torna eles úteis em várias aplicações, tipo chatbots, geração de conteúdo, e análise de dados.

Mas, usar os LLMs de forma eficaz envolve mais do que saber o que eles podem fazer. Os designers precisam pensar em como esses modelos se encaixam na experiência geral do usuário. Se não forem geridos direitinho, os LLMs podem levar a problemas como respostas tendenciosas ou interações confusas pros usuários. Por isso, é crucial que os designers estejam envolvidos em como esses modelos são usados nos produtos deles.

#O Papel dos Designers

Os designers têm um papel vital em criar produtos centrados no usuário. Eles trabalham pra garantir que a tecnologia atenda às necessidades dos usuários reais. Quando se trata de LLMs, os designers devem fazer a ponte entre as necessidades dos usuários e o que a tecnologia pode oferecer.

Apesar da importância, os designers muitas vezes enfrentam desafios quando trabalham com IA. Isso inclui dificuldades em colaborar com engenheiros, falta de acesso a ferramentas de adaptação, e compreensão limitada de como trabalhar com LLMs. É aí que entra a adaptação designerly.

Ao envolver mais os designers no processo de adaptação, a gente pode criar experiências de usuário melhores que são adaptadas às necessidades específicas dos usuários.

#O que é Adaptação Designerly?

Adaptação designerly é uma prática que incentiva os designers a tratar os LLMs como materiais de design flexíveis. Isso significa que os designers podem ajustar como esses modelos operam com base na pesquisa de usuários e nos objetivos de design deles.

Identificamos três características principais da adaptação designerly:

1. Baixas Barreiras Técnicas: Os designers devem conseguir trabalhar com LLMs sem precisar de um conhecimento técnico profundo. Isso significa usar prompts em linguagem natural pra guiar como o modelo se comporta.

2. Foco no Usuário: Os designers devem aproveitar a compreensão deles sobre os usuários pra informar como os LLMs devem responder. Isso inclui considerar as necessidades, preferências e o contexto dos usuários.

3. Incentivo à Experimentação: Os designers devem ter a capacidade de mexer com os LLMs, Testando diferentes abordagens e iterando nos designs deles.

#Construindo o Canvil: O Widget de Figma

Pra apoiar a adaptação designerly, a gente desenvolveu uma ferramenta chamada Canvil. Esse é um widget integrado no Figma, uma ferramenta de design popular. O Canvil permite que os designers escrevam prompts de sistema pra ajustar o comportamento dos LLMs.

#Recursos do Canvil

1. Criação de Prompts Estruturados: O Canvil fornece um jeito estruturado pros designers criarem prompts. Isso ajuda eles a pensarem em diferentes aspectos, como quem é o público e quais instruções o modelo deve seguir.

2. Teste de Resultados: Os designers podem testar como o LLM responde aos prompts deles. Isso permite que eles vejam o impacto das adaptações em tempo real.

3. Integração com Designs: O Canvil permite que os designers liguem as saídas do modelo diretamente aos elementos de design deles. Isso significa que eles podem ver como o texto do LLM se encaixa na interface deles.

#Usando o Canvil no Design

No nosso estudo, os designers usaram o Canvil pra criar um novo recurso pra um app fictício chamado Feasto. Esse app sugere planos de refeição com base nos ingredientes que os usuários têm. Os designers tinham a tarefa de desenhar a experiência do usuário pra uma área onde as pessoas interagiriam com essas sugestões.

Os participantes receberam informações sobre diferentes grupos de usuários, que variavam de acordo com restrições e preferências dietéticas. Eles usaram o Canvil pra adaptar o LLM pra atender às necessidades específicas desses grupos.

#O Estudo de Design

A gente queria examinar como os designers se envolveriam com a prática da adaptação designerly enquanto usavam o Canvil. Fizemos um estudo onde os designers trabalhavam em grupos pra desenhar experiências de usuário usando a ferramenta.

#Configuração do Estudo

Os designers foram divididos em vários grupos pequenos. Cada grupo tinha uma mistura de níveis de experiência e formações. Eles receberam uma visão geral do Canvil, seguida de uma tarefa de design usando a ferramenta Figma.

Durante a tarefa de design, os designers usaram o Canvil pra adaptar um LLM pra diferentes cenários de usuários com base nos perfis que receberam. Eles escreveram prompts, testaram as saídas do modelo e modificaram seus designs de UI pra criar experiências de usuário eficazes e envolventes.

#Descobertas do Estudo

O estudo trouxe insights valiosos sobre como a adaptação designerly pode funcionar na prática:

1. Uso Eficaz da Pesquisa de Usuário: Os designers integraram efetivamente a pesquisa de usuários nos prompts deles. Eles consideraram várias necessidades e preferências dos usuários ao elaborar os prompts, levando a saídas mais adaptadas do LLM.

2. Colaboração e Feedback: A natureza colaborativa do Figma permitiu que os designers compartilhassem facilmente seus prompts e saídas. Eles discutiram as descobertas e fizeram ajustes com base nas percepções uns dos outros.

3. Processo de Design Iterativo: Os designers apreciaram a capacidade de mexer nos prompts. Eles iteraram várias vezes pra refinar o comportamento do modelo, resultando em interações melhores pros usuários.

4. Entendimento do Comportamento do Modelo: Ao interagir com os LLMs de uma forma prática, os designers ganharam uma melhor compreensão de como esses modelos funcionam. Isso ajudou eles a tomar decisões mais informadas sobre como adaptar os LLMs às necessidades deles.

#Implicações pro Trabalho Futuro

As descobertas do nosso estudo sugerem várias implicações pros designers e organizações que buscam implementar LLMs de forma mais eficaz:

1. Treinamento e Suporte: As organizações devem fornecer treinamento pros designers sobre como trabalhar com LLMs. Isso vai ajudar eles a se envolverem com a tecnologia de forma mais confiante e criativa.

2. Ferramentas Acessíveis: Desenvolver ferramentas como o Canvil que sejam fáceis de usar pros designers é crucial. Essas ferramentas devem se integrar bem aos fluxos de trabalho de design existentes e ser adaptadas às necessidades dos designers.

3. Incentivo à Experimentação: Permitir que os designers experimentem com modelos de IA pode levar a melhores resultados de produto. As organizações devem fomentar um ambiente onde testes e iterações sejam incentivados.

4. Colaboração Entre Equipes: Os designers devem estar envolvidos nas discussões com equipes técnicas. Essa colaboração pode ajudar a garantir que as adaptações feitas nos LLMs estejam alinhadas com as necessidades dos usuários e as capacidades técnicas.

#Conclusão

A integração dos LLMs em produtos voltados pro usuário traz tanto oportunidades quanto desafios. Ao adotar a prática da adaptação designerly, os designers podem aproveitar esses modelos poderosos pra criar experiências mais centradas no usuário.

Com ferramentas como o Canvil, os designers podem interagir diretamente com os LLMs, ajustando o comportamento deles com base em insights dos usuários e testando as saídas em tempo real. Nosso estudo mostrou que essa abordagem pode levar a um design de interação melhor e colaboração entre as equipes.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, o papel dos designers em moldar as interações da IA se tornará cada vez mais importante. Apoiar o trabalho deles com ferramentas acessíveis e incentivar a colaboração serão passos chave pra uma implantação responsável e eficaz de produtos movidos por LLM.