IA em Design
2020 trouxe consigo muitas surpresas, contratempos e reviravoltas. O ano não apenas lançou uma luz dura sobre as questões sistêmicas que assolam os sistemas de saúde, a liderança e as injustiças sociais, mas também forneceu um vislumbre de muitos dos desafios que enfrentaremos no futuro. As coisas pareciam mudar para aquele ponto inconfundível sem volta – como se para sinalizar que as coisas nunca voltariam a ser “normais” (se é que alguma vez existiu tal coisa). Para os designers, também deu uma ideia de como será o futuro das ferramentas de design com o anúncio e as demonstrações subsequentes do GPT .
GPT é uma IA geradora de linguagem da Open AI que pode gerar textos incríveis com aparência humana sob demanda. É o maior modelo de linguagem já criado e os primeiros experimentos demonstraram sua capacidade de produzir fluxos de texto convincentes em uma variedade de estilos diferentes, dados alguns parâmetros. O que é talvez ainda mais enervante é sua capacidade de produzir código, que pode então ser consumido e executado nas ferramentas de design. Veja, por exemplo, a demonstração de Jordan Singerde um plugin Figma chamado ‘Designer’ que pode gerar um protótipo funcional a partir de texto bruto. Ao descrever o layout como “um aplicativo que tem uma barra de navegação com um ícone de câmera, título de ‘Fotos’ e um ícone de mensagem, um feed de fotos com cada foto tendo um ícone de usuário, uma foto, um ícone de coração e um bate-papo ícone de bolha ”, Singer demonstrou a capacidade do plugin de gerar um layout semelhante ao do Instagram sem fazer mais nada.
A demonstração de Singer causou grande rebuliço e por um bom motivo: ferramentas como esta continuarão a melhorar, e todos nós sabemos disso. Ele sinaliza um futuro em que muitas das tarefas que executamos agora serão automatizadas ou, pelo menos, auxiliadas por IA. A tecnologia que tem o potencial de eliminar tarefas e, por extensão, o potencial de eliminar empregos, invariavelmente suscitará algum medo. Isso é especialmente verdadeiro em um setor que já tem um firme domínio de como a tecnologia pode perturbar setores inteiros. Embora a IA sem dúvida elimine a necessidade de realizar manualmente muitas tarefas, seus benefícios também abrirão oportunidades e ajudarão a automatizar tarefas servis, o que nos deixará livres para focar no trabalho mais significativo que fornece valor adicional. A questão é: como podemos alavancar a IA e os benefícios que ela traz para ajudar no processo de design? Adicionalmente,
AI já está aqui
Em primeiro lugar, é importante observar que o design orientado por algoritmo já está sendo aproveitado na grande indústria de design. Vamos dar uma olhada em algumas das categorias que esses usos atuais se enquadram e explorar exemplos delas já disponíveis.
Automação
Graças à IA, podemos gerar automaticamente documentação, especificações, padrões e qualquer coisa que seja entediante e demorada. Veja, por exemplo , o Zeplin , que nos permite gerar automaticamente detalhes de especificação, como tamanho de fonte, cores, espaçamento e outras informações vitais para a implementação. Ele ainda personaliza a saída com base na plataforma de destino pretendida (Web, iOS ou Android) e permite que os ativos sejam extraídos diretamente para o desenvolvimento. Longe vão os dias em que os documentos de design eram “reforçados” manualmente para fornecer as informações necessárias para o desenvolvimento.
Então, é claro, há exemplos como os experimentos do Airbnb que podem codificar ao vivo protótipos de desenhos de quadro branco, traduzir simulações de alta fidelidade em especificações de componentes e traduzir código de produção em arquivos de design para iteração por designers. Ao aproveitar o poder da IA e do aprendizado de máquina, essa ferramenta pode acelerar significativamente uma parte do processo de design e permite que os designers se concentrem mais na ideia.
Existem até testes de usabilidade que podem ser realizados com ferramentas acionadas por IA, eliminando a necessidade de recrutar um único participante. Veja, por exemplo , o VisualEyes , que simula estudos de rastreamento ocular e testes de preferência com uma tecnologia preditiva precisa de 93%. O plugin é compatível com todas as ferramentas de design populares, permitindo resultados instantâneos sem sair da ferramenta de design ou da janela do navegador.
Captura de tela do plugin VisualEyes em ação
Esses são apenas alguns dos muitos exemplos de ferramentas de design que podem automatizar tarefas e, assim, aumentar a produtividade dos designers que as utilizam. A seguir, daremos uma olhada em outra categoria predominante.
Generativo
A ideia por trás do design generativo é gerar rapidamente uma infinidade de alternativas de design com base em um único conceito. Parâmetros como objetivos, restrições e materiais podem ser definidos para orientar a geração de todas as permutações possíveis de uma solução, com o teste de software e o aprendizado de cada iteração. O objetivo é ampliar as habilidades cognitivas humanas para projetar coisas que de outra forma estariam fora de alcance.
Há um número crescente de exemplos de design generativo sendo usado no contexto experimental e do mundo real. Talvez os exemplos mais impressionantes de design generativo venham do design industrial e do espaço arquitetônico. Considere, por exemplo, o uso de ferramentas como o Autodesk pela GM para gerar peças automotivas que combinam várias peças em uma para formar uma nova peça que é 40% mais leve e 20% mais resistente. O designer desempenha o papel de curador, aproveitando o poder iterativo da IA para gerar e testar conceitos que de outra forma seriam quase impossíveis.
“Você não está mais dominando a ferramenta, está controlando o problema – e deixando o computador fazer todo o trabalho.”
Existem também alguns exemplos iniciais de design generativo que também entrou no espaço de UX. Uma das minhas favoritas é uma ferramenta experimental de Jon Gold chamada Rene . Essa ferramenta de design declarativo e permutacional permite gerar variações de tratamentos de texto em um bloco de texto. Cada modificação gera novas iterações, exibe-as ao lado de iterações mais antigas para que você possa ver a evolução e permite que você selecione uma única instância para iniciar uma nova ramificação da iteração.
Os exemplos acima são alguns dos meus favoritos, mas existem muitos outros . Praticamente qualquer ferramenta poderia se beneficiar de alguma forma de IA para ajudar a aumentar as capacidades do designer – é simplesmente uma questão de identificar para qual processo ela é adequada.
O futuro
Agora que vimos as várias maneiras como a IA já está sendo utilizada por designers, vamos explorar como a IA pode se manifestar no futuro para ajudar os designers.
Geração de layout integrado
A exploração e a iteração são fundamentais para o design da interface. Os designers muitas vezes se pegam copiando e colando pranchetas para fazer pequenas modificações repetidamente para obter a composição e o estilo corretos. Um caso de uso potencial para IA poderia ser a capacidade de gerar muitas permutações de um layout de uma interface facilmente dentro de nossa ferramenta de design de escolha, acelerando assim o processo de iteração. As permutações podem ser geradas tanto quanto necessário, com o nível de granularidade sendo controlável por meio das configurações de geração e com base nas seleções e preferências do designer.
Geração de sistema de design automatizado
Os sistemas de design mudaram completamente a maneira como as equipes de design criam produtos e serviços digitais. Concentrando-se em uma coleção de componentes reutilizáveis que são guiados por padrões claros e podem ser montados para construir qualquer número de aplicativos, as equipes podem agilizar e dimensionar sua produtividade de maneira consistente. Embora o esforço para construir e gerenciar um sistema de design ainda seja um investimento significativo de tempo e recursos, os benefícios para a equipe valem a pena. E se pudéssemos reduzir o nível de esforço envolvido por meio da geração automática deles e, portanto, diminuir a barreira para as equipes criá-los e gerenciá-los? Permitir que a IA monitore as propriedades digitais, gere componentes do sistema de design e, em seguida, mantenha atualizações em tempo real, garantiria que os designers pudessem se concentrar mais nas necessidades do cliente e se sentirem confiantes de que seus designs serão dimensionados de acordo.
Avaliação heurística automatizada
Outro caso de uso potencial para IA no processo de design seria avaliações heurísticas automatizadas que acontecem automaticamente, conforme o processo de design está em andamento. Assim como as ferramentas de acessibilidade que os designers usam para verificar o contraste de cores, um relatório automatizado baseado em uma prancheta selecionada pode trazer à tona diretrizes ou feedback para ajudar a orientar o processo de design enquanto ele está em andamento. Mais uma vez, essas ferramentas podem ser incorporadas à ferramenta de design de sua escolha e ajudaria a garantir que os projetos sigam as práticas recomendadas gerais. As equipes podem até treinar a IA em princípios de design específicos e receber feedback muito antes de uma revisão da equipe, ajudando a reduzir os ciclos de design.
Os exemplos especulativos acima são apenas algumas maneiras possíveis de a IA ser integrada às nossas ferramentas de design. Existem muitas outras possibilidades aqui, cada uma das quais pode ajudar a agilizar, aumentar ou automatizar o processo de design.
Como as coisas podem dar errado?
À medida que o poder potencial e o impacto da IA se tornam claros, os primeiros a adotar já estão estabelecendo princípios sobre como ela deve ser aplicada e, mais importante ainda, como não deve ser aplicada. A IA inevitavelmente se tornará uma ferramenta importante no cinto de ferramentas do designer. Agora é a hora de considerarmos como as coisas podem dar errado ao aproveitar a IA no processo de design e nas estratégias para evitar esses contratempos.
A IA é treinada em dados ruins
Está claro neste ponto que a IA é tão boa quanto os dados em que é treinada – algoritmos de IA e conjuntos de dados irão refletir e reforçar preconceitos injustos se for alimentado. Nossas ferramentas e processos de design que aproveitam a IA serão suscetíveis aos mesmos preconceitos, o que pode inevitavelmente acabar afetando o trabalho de design que fazemos. O risco final é que os preconceitos latentes que estão embutidos em nossas ferramentas de design acabem prejudicando as pessoas que usam os produtos e serviços que criamos. Tomemos por exemplo o AI chatbot Tay da Microsoft, que foi lançado no Twitter e retirado do ar em menos de 24 horas. O que começou como um experimento de “compreensão conversacional”, onde o chatbot aprenderia com cada interação, rapidamente se tornou um reflexo das piores tendências das pessoas. Não é difícil imaginar o risco potencial de usar uma ferramenta como essa para gerar strings de texto conversacionais em nossos modelos de design ou até mesmo entrar em produção.
Para reduzir o impacto injusto nas pessoas, devemos garantir que a IA incorporada em nossas ferramentas de design seja treinada em diversos conjuntos de dados, especialmente em relação a raça, etnia, gênero, nacionalidade, renda, orientação sexual, habilidade e crença política ou religiosa.
Automatizamos as coisas erradas
A automação pode ser uma opção bastante atraente quando é possível. É uma ladeira escorregadia em que todas as tarefas começam a parecer pregos e a automação é o martelo. O risco óbvio que corremos aqui é a automação de tarefas que não deveriam ser automatizadas, tarefas específicas que requerem um toque humano. Os humanos são mais adequados para certos tipos de tarefas, por exemplo, aquelas que dependem da solução criativa de problemas. Quando automatizamos as coisas erradas, perdemos o toque humano que torna o design centrado no homem tão eficaz. Devemos garantir que qualquer uso de IA em nossas ferramentas de design seja centrado no aumento de nossas habilidades como designers, não em substituí-las.
Ficou claro que as demos GPT de Singer afetaram a comunidade do design. Afinal, estamos muito cientes de como a tecnologia pode perturbar setores inteiros. É importante lembrar que o objetivo de aproveitar a IA nas ferramentas de design é criar um design melhor, eliminando a necessidade de realizar tarefas repetitivas ou de baixo valor, mas ainda necessárias. Podemos aproveitar a automação que essa IA permite agora e no futuro para nos liberar para fazer um design mais significativo que forneça valor adicional. Além disso, podemos abraçar suas capacidades geradoras para amplificar nossas habilidades cognitivas para projetar coisas que de outra forma estariam fora de alcance. Existem inúmeros casos de uso em que a IA pode ser usada para ajudar no processo de design – as oportunidades aqui são virtualmente infinitas.
