Cliente

Projeto autoral

Setor

Assistente com IA

Serviço

Design Conversacional e UX Writing

Período

2022

Contexto e problema

Ao utilizar assistentes de voz no Brasil, percebi uma dificuldade recorrente: comandos com nomes e expressões em espanhol falhavam mesmo quando solicitações em inglês eram reconhecidas corretamente.

A investigação conceitual identificou quatro pontos críticos:

• Mistura de idiomas: dificuldade em interpretar frases que alternam português e espanhol.

• Sotaques: falhas no reconhecimento de pronúncias influenciadas pelo espanhol.

• Falsos cognatos: interpretações equivocadas de palavras semelhantes entre os idiomas.

• Recuperação insuficiente: repetição de mensagens de erro sem alternativas para continuar.

Essas falhas transferem para a pessoa usuária a responsabilidade por limitações da tecnologia, gerando frustração e perda de confiança.

Objetivo

Desenhar um fluxo conversacional que reduzisse falhas de interpretação, preservasse a intenção da pessoa usuária e oferecesse caminhos claros para recuperar a interação.

Meu papel e processo

Conduzi o projeto da investigação à prototipação conceitual, incluindo:

• Pesquisa sobre reconhecimento de fala em português brasileiro e espanhol latino-americano.

• Investigação das limitações tecnológicas existentes em 2022.

• Definição dos princípios de interação bilíngue.

• Construção da árvore de decisão e prototipação de diálogos.

• Avaliação heurística de interfaces de voz, com adaptações das heurísticas de Nielsen.

Utilizei proto-personas para representar diferentes perfis de pessoas hispanofalantes que utilizam assistentes configurados em português.

Proto-personas bilíngues PT-ES:

Raul Gonzáles

Idade: 25 anos - escolaridade: diploma universitário
"Tengo que repetir mis palabras. ​​El asistente simplemente no entiende mi acento, ya que está configurado en portugués”.

Biografia: Hispânico que mora no Brasil há pouco tempo, ele usa assistentes de voz virtuais configuradas em português para se familiarizar mais com a língua. Ele usa seu tempo de trabalho para praticar a conversação com seus colegas brasileiros. Frustração: Ele ainda não domina muito bem o português e precisa melhorar sua fluência. Usuário digitalizado, acostumado com a tecnologia.

Mariela Aguirre

Idade: 40 anos - escolaridade: ensino médio

“No se entendió porque tengo acento, por lo que no completé la tarea indicada”.

Biografia: Hispânica que vive no Brasil há alguns anos, mas ainda tem muita dificuldade com os sons nasalizados típicos da língua portuguesa. Casada com um brasileiro e mãe de um filho, vive em uma família bilíngue espanhol-português porque quer que a criança cresça envolvida com as culturas de ambos os pais. Frustração: Ela tem dificuldade com fonemas típicos do português que não existem no espanhol. A usuária utiliza a tecnologia para pequenas atividades cotidianas. Ela não está interessada nas últimas inovações do mercado, mas em produtos que possam ajudá-la a resolver seus problemas.

Quatro princípios para uma interação mais inclusiva

1. Detectar a mistura de idiomas: identificar quando uma frase combina português e espanhol e perguntar em qual idioma a pessoa prefere continuar.

2. Esclarecer ambiguidades: confirmar o significado de termos ambíguos antes de executar uma ação, evitando interpretações incorretas.

3. Navegar pela intenção: quando o reconhecimento falha repetidamente, oferecer palavras-chave e alternativas curtas para concluir a tarefa.

4. Recuperar a interação sem culpabilizar a pessoa: substituir mensagens repetitivas de erro por respostas acolhedoras, que reconheçam a falha e indiquem como prosseguir.

Fluxograma ilustrando árvore de decisão da experiência.

Exemplo de fluxo conversacional

Exemplo de falha

Exemplo de sucesso: Quando a conversa se adapta à pessoa

Exemplo de falha: Quando o reconhecimento compromete a intenção

Exemplo de sucesso

Desde a concepção do projeto, os avanços em IA ampliaram as possibilidades de implementar fluxos conversacionais mais contextuais. Entre as oportunidades estão:

• Reconhecimento contextual de fala: reavaliar trechos ambíguos considerando o contexto da conversa.

• Reconhecimento de sotaques e pronúncias híbridas: melhorar a interpretação de variações fonéticas.

• Detecção de code-switching: identificar mudanças de idioma dentro da mesma frase.

• Classificação de intenção: compreender o objetivo do comando mesmo quando algumas palavras não são reconhecidas corretamente.

• Personalização: adaptar o reconhecimento ao repertório e às preferências da pessoa usuária.

• Tom adaptativo: ajustar as respostas conforme sinais de dificuldade ou frustração, quando tecnicamente viável.

Essas capacidades abrem novas possibilidades para a proposta, mas sua aplicação dependeria de validação técnica e testes com usuários.

Evolução tecnológica: 2022–2026

• Projetar para a intenção, não apenas para as palavras: uma interface de voz precisa considerar contexto, variações linguísticas e ambiguidades para compreender o que a pessoa deseja realizar.

• A recuperação faz parte da experiência: quando ocorre uma falha, oferecer alternativas claras é mais útil do que repetir a mesma mensagem de erro.

• Inclusão linguística é uma decisão de Design: sotaques e alternância entre idiomas não devem ser tratados apenas como ruído. A experiência precisa considerar a diversidade linguística desde sua concepção.

• Design e tecnologia precisam trabalhar juntos: melhorar uma experiência conversacional exige combinar decisões de UX, compreensão da linguagem e viabilidade técnica, com atenção especial aos cenários de erro.

Conclusões e aprendizados

Escopo

Projeto conceitual, sem implementação ou resultados quantitativos de testes com usuários.