Otimização individual da interface por design orientado a restrições

Visão geral

Este trabalho propõe um mecanismo que recebe informações pessoais sobre as características cognitivas de alguém e gera uma interface ajustada a essa pessoa, recorrendo aos princípios básicos de design de interface, aos requisitos de segurança e acessibilidade e aos achados de pesquisa sobre características humanas.

Ele põe em prática a ideia que chamo de design orientado a restrições: uma pessoa projeta as condições que devem valer e o alcance em que se aplicam, e dentro desse quadro a IA generativa elabora a proposta concreta. Tomando um navegador automotivo como tema, implementei uma prova de conceito que gera interfaces a partir de treze personas fictícias — incluídas características sensoriais e físicas — e verifica a conformidade às condições em uma etapa separada.

Na comparação, um caso mostrou mudança clara na composição da tela, devida a uma característica física, enquanto a maior parte das saídas não apresentou mudança visual expressiva. A usabilidade e a segurança reais seguem sem verificação, mas o trabalho deixou claro até onde o julgamento pode ser confiado à IA generativa e quais condições de projeto estavam estreitando a margem de individualização.

Contexto — até onde alcança uma única interface?

A maioria dos produtos projeta e entrega uma interface comum, pensada para o maior número possível de pessoas. Mas quanta informação se apreende de uma vez, com que facilidade se dirige a atenção, quão claras são as palavras e quão precisos são os gestos finos variam de pessoa para pessoa. Uma interface que atende a muita gente não é necessariamente a que serve a determinada pessoa.

A avaliação no nível do grupo também tem limites. Nas diretrizes voluntárias que a NHTSA publicou em 2013, por exemplo, cada critério de aceitação sobre o olhar exige que ao menos 21 de 24 participantes o cumpram. Não é uma condição que signifique que todos consigam usar da mesma forma. [1]

Mesmo em produtos onde é possível mudar o tamanho do texto ou a quantidade exibida, a pessoa precisa perceber que o ajuste existe, ligá-lo à própria dificuldade e escolher a alteração adequada. Será que esses ajustes ficam subutilizados, deixando as pessoas com uma interface que não lhes serve? Foi dessa dúvida que tudo partiu.

Em um navegador automotivo, olhar para a tela e operá-la competem com a atenção que a direção exige. [1] Se um mau ajuste com a interface pode aumentar essa carga, então preparar desde o início um estado adequado à pessoa merece exame, tanto pela usabilidade quanto pela segurança.

A IA generativa já permite prototipar uma etapa que elabora uma interface a partir de informações pessoais e conhecimento de projeto. Daí a ideia de entregar interfaces ajustadas a cada pessoa reduzindo, ao mesmo tempo, o esforço de desenhar cada tela à mão, uma a uma.

O quanto esses ajustes são de fato usados, e como um mau ajuste com a interface incide sobre acidentes, não foram examinados neste projeto.

Proposta — ligar as informações pessoais a dois tipos de conhecimento de projeto

O que se insere são informações sobre as características cognitivas dessa pessoa usuária. A IA as confronta com dois corpos de conhecimento preparados de antemão: um com as regras básicas de projeto de uma interface, outro que liga as características humanas às interfaces que elas pedem.

A partir daí, a IA concretiza a interface dentro do permitido, e a conformidade às condições é verificada. A saída é a interface ajustada àquela pessoa, junto com a explicação do que foi mudado e por quê.

Entrada: informações sobre a pessoa

Por exemplo: a facilidade para reter e manejar várias informações de uma vez, a tendência a ter a atenção puxada por outros estímulos e o tipo de explicação que se acompanha com mais facilidade. A implementação incluiu também a visão e a destreza dos dedos. A tela não é decidida a partir de um diagnóstico; o que se trata são informações pessoais que dizem respeito ao uso da interface.

Conhecimento A: as regras para que uma interface se sustente

Organizam-se os princípios básicos de projeto: consistência, retorno às ações, agrupamento da informação, legibilidade do texto e dos alvos de toque. Somam-se a eles as restrições de operação das interfaces embarcadas e os requisitos de acessibilidade, definidos junto com as situações em que se aplicam.

Conhecimento B: das características à interface que elas pedem

As características humanas estabelecidas pela pesquisa são ligadas a princípios de apresentação da informação e, daí, ao projeto da interface. A uma característica como «reter informação enquanto se opera é oneroso» corresponde a direção «reduzir o que é preciso lembrar», que leva a soluções que mantêm na tela as informações necessárias.

A pesquisa sobre uma característica, porém, não entrega assim um valor de projeto para um navegador. O que a pesquisa estabelece é distinguido das decisões de projeto que este trabalho derivou dela. As melhorias que beneficiam todos igualmente pertencem às regras básicas e não contam como resultado da individualização.

A experiência pretendida — conferir juntos o que serve, já na primeira viagem

Cenário futuro. A configuração inicial por conversa não está implementada nesta prova de conceito.

Compra-se um carro e senta-se pela primeira vez ao volante. Com o carro parado, um agente de IA pergunta sobre o modo de usar. Em vez de percorrer ajustes técnicos, a pessoa conta o que costuma lhe dar trabalho e o que acha fácil de usar.

1. Primeira viagem: iniciar a conversa

   IA«Para ajustar a tela a você, posso perguntar algumas coisas sobre como costuma usá-la? Também podemos fazer isso depois.»

   A pessoa entende o propósito e escolhe começar agora ou mais tarde.

2. Entrevista: falar das dificuldades

   IA«Quando as orientações vêm em sequência, em que pontos fica difícil de acompanhar?»

   Usuário«Quando chega a orientação seguinte, às vezes esqueço o que acabou de ser dito.»

   A IA pergunta por situações concretas e organiza as dificuldades ligadas a reter informação e a dirigir a atenção.

3. Confirmação: a pessoa pode corrigir o que a IA entendeu

   IA«Então lhe serviria melhor que as informações necessárias ficassem na tela, em vez de ter de lembrar os passos — entendi certo?»

   A pessoa confirma ou corrige essa leitura. O que ela relata na conversa é mantido separado de medidas de função cognitiva e de diagnósticos; onde é preciso medir, prevê-se outro caminho para verificar.

4. Proposta e experimentação: ouvir a razão e experimentar a tela

   IA«Para reduzir o que você precisa guardar na memória, proponho uma tela em que a ação atual e o passo seguinte apareçam juntos.»

   Com o carro parado, a pessoa experimenta coisas como escolher um destino. Pode dizer «antes estava mais claro» ou «aqui eu mudaria as palavras», e a proposta pode ser ajustada, ou a interface original restaurada.

5. Início do uso: usar a interface confirmada

   A interface confirmada pela pessoa é salva como estado inicial. Em movimento, mantém-se a estrutura básica que a pessoa aprendeu. Quando quiser revê-la, pode reajustar com o carro parado.

O objetivo da conversa não é classificar a pessoa de uma vez por todas. É preparar o estado de partida, por meio de uma troca em que ela pode se explicar e corrigir o que foi entendido.

Implementação — separar as condições que devem valer dos julgamentos deixados à IA

O que foi implementado é o mecanismo que recebe as características de uma pessoa, gera uma interface e depois a verifica, desenha e compara. No lugar da entrevista por conversa, definiram-se como entrada treze personas fictícias com características diferentes.

O navegador automotivo foi escolhido como tema porque permite tratar condições de forma concreta: área de tela, tamanho dos alvos de toque, quantidade de informação exibível e o que pode ser operado em movimento.

O design orientado a restrições como forma de trabalho

O design orientado a restrições, no sentido deste projeto, é um método em que uma pessoa projeta as condições que devem valer e seu alcance, e a IA propõe soluções concretas dentro desse quadro.

Uma variação paramétrica baseada em regras fixa de antemão que valor ou opção corresponde a cada entrada. Esta concepção, em vez de preencher todas as correspondências, fixa a faixa permitida e os fundamentos do julgamento, e deixa ao critério da IA generativa os valores e formulações ainda indefinidos. A implementação combina as partes decididas por cálculo com as decididas pela IA generativa.

Sempre que um achado de pesquisa foi levado à interface, registraram-se a fonte, as condições de aplicação e a decisão de projeto. Emitindo as razões junto com a interface, é possível rastrear por que aquela pessoa acabou com aquela tela.

Verificar a interface gerada em uma etapa separada

A interface é gerada como dados estruturados com seus elementos e disposição, e desenhada a partir desses dados. As condições numéricas e estruturais são verificadas por código; algumas condições que exigem interpretar o sentido são verificadas à parte por um LLM. Também se registram os pontos fora do julgamento automático e os que não puderam ser verificados por falta de material.

O que a verificação confirma é a conformidade às condições tal como definidas. Se a interface é de fato mais fácil de usar, ou mais segura, exige avaliação por parte de quem a usa.

Quando surge uma contradição entre condições na fase de projeto, a IA aponta onde está e uma pessoa decide como revisá-las. Não é um mecanismo em que a IA altere as condições a seu favor a cada geração.

Comparação de interfaces — um caso que mudou muito e outro que quase não mudou

A referência da comparação é a interface construída com valores padrão comuns, sem inserir características pessoais. Com o mesmo conjunto de funções, comparou-se a ela a saída obtida ao inserir as características pessoais.

As imagens abaixo são saídas do protótipo, não um navegador comercial antes e depois de uma reforma. As personas também não reproduzem usuários reais; são entradas fictícias para verificar o efeito de cada característica.

Um caso em que os alvos de toque ficaram maiores

PS-12 — uma persona com uma característica física que dificulta o toque fino

Idade e características cognitivas e sensoriais coincidem com a referência PS-01; muda apenas a destreza dos dedos. Nas imagens mostradas, cada alvo de toque ficou maior e os itens alinhados no centro da tela caem de sete para quatro. Os botões fixos na parte inferior não entram nessa contagem.

Interface padrão comum

Interface gerada a partir das características pessoais

Aumentar os alvos de toque tem um custo: menos itens podem ser escolhidos de uma vez na mesma tela. O conjunto de funções é projetado para se manter, mas esta tela sozinha não permite avaliar a facilidade de chegar às telas seguintes.

Um caso em que a composição quase não mudou

PS-01 — a persona definida como referência

O tamanho do texto apresenta pequenas diferenças, mas o número de itens, a disposição e o tamanho das áreas de toque são praticamente iguais. Com esta combinação de regras e entradas não surgiu nada que alterasse muito a composição em relação à interface padrão comum.

Interface padrão comum

Interface gerada a partir das características pessoais

Resultados e discussão — onde ficou a liberdade de gerar?

O valor próprio da IA generativa não pôde ser suficientemente mostrado

Na minha própria comparação visual, PS-12 foi o caso que consegui reconhecer como mudança clara na composição da tela. Outras saídas diferiam no vocabulário e nos ajustes, mas a aparência da tela não permitia reconhecer uma grande diferença de valor.

A mudança de PS-12 também estava ao alcance de ajustes de tamanho de exibição e de quantidade de informação. A experiência de um estado inicial já adequado, sem ter de procurar os ajustes, tem potencial. Mas o valor dessa experiência e a necessidade de IA generativa para produzir a interface são coisas a verificar separadamente.

Esta prova de conceito não mostra que ajustar-se às características cognitivas melhore o desempenho de operação, nem que a IA generativa tenha produzido uma interface melhor que uma abordagem por regras.

O espaço de projeto construído aqui era estreito

Uma vez garantidos os tamanhos necessários para texto e alvos de toque, e aplicadas as condições de área de tela e quantidade exibida, as composições possíveis foram se reduzindo. Na implementação, além disso, muito ficava definido por cálculo ou por estruturas fixas, restando à IA pouca margem para escolher entre várias propostas válidas.

No vocabulário restava liberdade, mas essas diferenças aparecem menos que uma mudança de composição, e a avaliação visual usada aqui não captou seu valor. Para verificar o valor da IA generativa é preciso, concluí, que haja amplitude nas propostas disponíveis e que suas diferenças signifiquem algo para a experiência de quem usa.

Este resultado diz respeito às regras reunidas aqui, aos parâmetros de interface adotados e à amplitude de expressão implementada. Não é um limite da navegação automotiva em geral, nem das interfaces individualizadas em geral.

Além disso, não consultei diretamente o texto integral de todas as normas pertinentes, JIS, ISO e outras. O conhecimento de projeto foi composto com o material acessível: artigos, orientações oficiais, dados públicos e o texto ou a prévia de algumas normas. A amplitude do que consultei pode ter influído em quais opções de projeto estiveram disponíveis. Resta verificar se uma leitura atenta do texto das normas ampliaria essa liberdade ou a restringiria ainda mais com condições adicionais.

Trabalhar com a IA melhorou as próprias regras

Onde os resultados apareceram foi no processo de projetar as condições da geração e torná-las verificáveis.

A IA aponta um problema, uma pessoa decide, e o projeto incorpora. Nesse vaivém ficou claro o que precisa valer para todos e onde a interface pode se ajustar a cada um.

Próximos passos — verificar o valor da experiência e o da IA generativa

O passo seguinte é examinar separadamente duas perguntas.

Uma: quanto vale uma experiência em que a interface de partida já está ajustada sem que a pessoa precise configurá-la. Isso implica implementar a entrevista por conversa, a correção do que foi entendido e a experimentação, e então verificar a confiabilidade das informações e a carga para quem usa.

A outra: em que tipo de objeto de projeto as diferenças entre as propostas da IA generativa se traduzem em uma experiência melhor. Quero estender o trabalho a objetos onde, mantidas as condições necessárias, restem várias propostas válidas na organização da informação e no fluxo de operação.

Uma avaliação com usuários reais compararia, na mesma tarefa, a interface padrão comum, uma interface ajustada por regras a partir de informações pessoais e outra concretizada por IA generativa. Tempo de operação, erros, olhar e carga subjetiva permitiriam separar o efeito de ajustar a interface à pessoa do efeito de ter usado IA generativa.

Também prosseguirá a verificação das normas pertinentes, para atualizar a fronteira entre o que a pesquisa estabelece e o que é decisão de projeto. Além de poder verificar as condições, a tarefa seguinte é deixar dentro delas opções que signifiquem algo para quem usa.