Como usar IA e o ChatGPT para pesquisas eficientes de UX em 2026

1. Apresentação: Oi, bem-vindo. Eu sou Pascal. Passei mais de uma década fazendo design centrado no ser humano para algumas das maiores marcas do mundo e agora ajudo equipes a usar IA para fazer pesquisas melhores e mais rápidas Este curso já ajudou milhares de alunos a se familiarizarem com a IA na pesquisa de UX Eu o mantenho atualizado à medida que as ferramentas evoluem e estou ensinando habilidades e estruturas que se transferem entre plataformas Então, o que você aprende aqui permanece relevante, não importa quais ferramentas de IA você acabe usando. Se você é um pesquisador de UX, designer, gerente de produto, fundador ou apenas alguém que quer entender melhor os clientes, você sabe que deve conversar com os usuários. Mas planejar, entrevistar, analisar e escrever tudo isso pode parecer um trabalho extra, especialmente se você é novato UX e ainda não sabe o que é ser bom A IA mudou o que é possível. Podemos nos mover mais rápido e ainda fazer um trabalho do qual nos orgulhamos. Neste curso, usaremos ferramentas modernas de IA, incluindo o Chat GPT, para fazer com que as partes confusas da pesquisa qualitativa pareçam muito mais Mantemos a simplicidade e aumentamos a confiança. Portanto, desde o primeiro dia, usaremos algumas grades de proteção práticas que mantêm você seguro e facilitam seu trabalho Privacidade, consentimento, julgamento humano e uma trilha clara de evidências. Neste curso, abordaremos passo a passo o verdadeiro fluxo de trabalho de pesquisa de UX em linguagem simples. Começaremos transformando um problema vago em um objetivo de pesquisa preciso você saiba o que está tentando aprender com os usuários Em seguida, usaremos a IA para escrever perguntas para entrevistas que obtenham respostas úteis, confiança e analisem as transcrições sem perder seu próprio julgamento E, finalmente, transformaremos isso em insights nos quais as partes interessadas possam realmente confiar, e você não começará do zero. Você receberá modelos que podem ser reutilizados, incluindo linguagem de divulgação, lista de verificação ética e padrões imediatos que não dependem de uma ferramenta específica Se você está fazendo pesquisas como pesquisador dedicado, parte de sua função de produto ou design ou porque está construindo um negócio e precisa de respostas rápidas, e quer que a IA o ajude a se mover mais rápido sem cortar custos, você está no lugar certo Te vejo dentro da aula. 2. Projeto do curso: : Olá novamente e bem-vindo ao curso. Durante este curso, você realmente planejará, executará e analisará seu próprio projeto de pesquisa de UX baseado em IA. É aqui que a mágica acontece, e estou muito feliz em guiá-lo . O objetivo é simples. Faça um breve ciclo de pesquisa qualitativa de UX, usando a IA como assistente prático, e produza um conjunto de resultados que você possa compartilhar com confiança Vamos detalhar as etapas. Primeiro, você escolhe um produto ou experiência pela qual é apaixonado e curioso. Depois, guiado pela turma, você usa um assistente de IA, como chat GPT, claw, Gemini ou similar, para ajudá-lo a formular perguntas convincentes Entreviste amigos, colegas , voluntários ou clientes reais e, em seguida, usamos as ferramentas de IA novamente para interpretar os dados e descobrir insights E, finalmente, você resumirá suas descobertas em um breve relatório ou Portanto, ao final da aula, você não apenas praticou todas as habilidades, também as aplicou a um cenário do mundo real e descobriu valiosas sobre clientes sobre seu produto ou área pela qual você é apaixonado Para ilustrar, aqui está um exemplo de um projeto bem-sucedido. Um de nossos ex-alunos explorou um aplicativo móvel local de Jim Eles entrevistaram usuários, analisaram seus comentários com ChechBT e encontraram informações úteis para melhorar O resultado é uma compreensão abrangente do que os usuários adoram e do que pode ser melhorado. Um criado em horas, não em semanas, graças às eficiências alcançadas por meio da IA Agora, como fazer seu projeto brilhar? Aqui estão algumas dicas. Tenha uma mentalidade de descoberta. O campo da IA está em constante evolução, então não há maneiras certas ou erradas de fazer isso O que importa é que você está aprendendo coisas que não sabia antes? A experimentação é fundamental aqui e escolha um assunto sobre o qual você esteja realmente curioso Não precisa mudar o mundo nem ser uma ideia de 1 bilhão de dólares. Comece pequeno e fique curioso. Quer descobrir o que faz as pessoas escolherem cadeira certa ou um táxi, por exemplo. Ou fique curioso sobre o que os clientes mudariam em seu site, se pudessem. Em seguida, escolha uma ferramenta de IA para ser seu aprendiz pessoal de pesquisa Seguindo a orientação do curso, não espere apenas que a mágica flua, mas tenha um pouco de ida e volta, profissional e desafiadora, troque ideias com ela Agora, divirta-se. Então, como primeiro passo, comece a pensar em algo que você está curioso para aprender sobre seus clientes ou o produto que você está pesquisando Pense em algumas perguntas para as quais você realmente deseja encontrar uma resposta O que atrai as pessoas para esse produto? Quais são seus pontos problemáticos? O que eles gostariam de ver? E, por fim, não se esqueça do poder da comunidade. Compartilhe seu projeto. Interagir com outras pessoas e receber feedback é uma parte essencial do processo de aprendizado. Lembre-se de que estou aqui para ajudar e, juntos, elevamos seu jogo de pesquisa de UX Então, você está pronto para acelerar sua pesquisa de clientes usando a IA? Vamos tornar sua pesquisa mais perspicaz, eficiente e Mal posso esperar para ver o que você descobrirá. 3. Os fundamentos da pesquisa de UX: Então, bem-vindo ao fascinante mundo da experiência do usuário ou da pesquisa de UX. Em sua essência, a pesquisa de UX é uma investigação sistemática que visa compreender as necessidades, comportamentos e pontos problemáticos dos usuários . Mas o que isso realmente significa? Agora imagine um produto ou serviço com o qual você interage diariamente. O que o torna agradável ou frustrante? O que orienta suas escolhas e o que o deixa confuso? Esses são os tipos de perguntas que a pesquisa de UX busca responder. Veja bem, o objetivo da pesquisa de UX não é meramente coletar informações. Trata-se de se aprofundar aspectos humanos da tecnologia e do design É uma ponte que conecta os criadores de um produto às pessoas que o usarão, garantindo que esses produtos não sejam apenas funcionais, mas realmente satisfatórios De certa forma, a pesquisa de UX é um pouco como o trabalho de detetive. Uma missão para descobrir pistas, resolver mistérios e revelar insights que levem a produtos bem projetados que ressoem É uma jornada empolgante que prioriza a empatia, a curiosidade A melhor parte é que é uma jornada da qual todos fazemos parte, quer percebamos ou não, porque, no final das contas, somos todos usuários. Então, ao iniciarmos esta lição, vamos manter nossas mentes abertas e nossas perspectivas amplas. Vamos aprender a ver através dos olhos do usuário, apreciar suas necessidades e desejos e explorar como podemos usar pesquisa UAx para criar experiências que as pessoas adorem Afinal, a arte de aumentar satisfação do usuário não se resume apenas à tecnologia É sobre humanidade, conexão e compreensão. E é isso que torna a pesquisa de UX tão poderosa e essencial no mundo atual. Os objetivos da pesquisa de UX são o coração desse campo empolgante Em primeiro lugar, trata-se de entender os usuários. Quem são eles? O que eles querem? Isso os frustra ou os encanta. Ao nos aprofundarmos nessas questões, podemos criar produtos que realmente ressoem com Em seguida, os insights que coletamos não ficam apenas na prateleira. Eles informam diretamente as decisões de design. É como ter um roteiro que nos oriente na criação experiências que se alinhem às necessidades e expectativas humanas reais E é aqui que a mágica acontece, onde a empatia se traduz E por último, e talvez o mais importante, pesquisa de UX visa aumentar a satisfação geral do usuário Não estamos apenas criando algo que funciona, estamos criando experiências que as pessoas adoram, que sejam intuitivas e que agreguem valor real às suas vidas Esse é o objetivo final e o ápice do que a pesquisa de UX busca Ao entender, informar e aprimorar, nos tornamos não apenas criadores, mas solucionadores de problemas compassivos, mas solucionadores de problemas compassivos, transformando produtos comuns À medida que nos aprofundamos na pesquisa de UX, torna-se essencial reconhecer os diferentes tipos e abordagens que podemos empregar, cada um com um propósito único em nossa busca por entender o Costumamos categorizar a pesquisa de UX em dois tipos amplos: qualitativa e quantitativa A pesquisa qualitativa ajuda você a explorar o comportamento e as motivações, permitindo que façamos perguntas sobre o porquê e o como A pesquisa quantitativa, por outro lado, trata da coleta de dados numéricos É onde contamos, medimos e comparamos para descobrir tendências e padrões Dentro dessas categorias amplas, classificamos a pesquisa em diferentes estágios, como exploratório, avaliativo, formativo e sumitivo Para o propósito desta aula, vamos nos concentrar na pesquisa exploratória É aqui que nos aventuramos no desconhecido. Fazemos perguntas abertas e descobrimos novos insights e oportunidades. Trata-se de estabelecer as bases, identificar as necessidades e estimular as ideias que guiarão seu processo de design dos outros estágios avaliativo, Cada um dos outros estágios avaliativo, formativo e sumitivo desempenha um papel vital no processo de pesquisa, nos guiando, testando nossas ideias e avaliando nosso produto final e Mas é a fase exploratória que geralmente prepara o cenário, fornecendo as matérias-primas e as inspirações para criar algo verdadeiramente único e centrado no usuário Essas distinções nos ajudam a adaptar nossa abordagem, escolher os métodos certos e fazer as perguntas certas na hora certa Ao focar na pesquisa exploratória, estamos abrindo as portas para um mundo de possibilidades, estabelecendo as bases para a inovação e preparando o terreno para uma exploração rica e envolvente da pesquisa de UX Verifique rapidamente a realidade antes de prosseguirmos. No mundo real, a pesquisa de UX raramente é um grande projeto dramático que você faz uma vez por ano. A maioria das equipes faz o que é chamado de descoberta contínua. Isso significa apenas que você está conversando com os usuários regularmente em ciclos menores e alimentando esse aprendizado diretamente nas decisões do produto E geralmente também são métodos mistos. Então, sim, faremos entrevistas porque elas são brilhantes para entender por que as pessoas se comportam dessa maneira. Mas você costuma combinar isso com coisas como análises, tíquetes de suporte, pesquisas e testes de usabilidade Neste curso, vamos nos concentrar em entrevistas exploratórias porque elas são a maneira mais rápida de construir um entendimento profundo Em seguida, aprenderemos como manter nosso padrão de qualidade alto à medida que passamos das conversas às decisões. O processo de pesquisa de UX é uma jornada estruturada que nos leva da centelha inicial de curiosidade até a apresentação final dos insights Vamos dividir esse processo em seis etapas cruciais que nos orientam na descoberta de informações valiosas do usuário Tudo começa com o planejamento. O que queremos descobrir? Quem são nossos usuários? Que perguntas faremos? planejamento estabelece as bases estabelecendo objetivos claros, definindo nosso escopo e elaborando um roteiro que nos guiará A próxima etapa é o recrutamento, onde identificamos e selecionamos os participantes que farão parte de nossa pesquisa Por isso, estamos procurando pessoas que representem nosso público-alvo e que possam fornecer insights que se alinhem aos nossos objetivos Agora vem a parte interessante, a realização de entrevistas. Seja presencial ou virtual, é aqui que interagimos com nossos participantes, perguntas e ouvimos atentamente É um processo de exploração, um diálogo que revela os pensamentos, sentimentos e experiências de nossos usuários E uma vez concluídas as entrevistas, passamos à análise. Aqui, dissecamos os dados, os dividimos em partes e procuramos padrões, conexões e temas É como montar um quebra-cabeça, encontrar as verdades ocultas que estão abaixo A síntese leva nossa análise um passo adiante. Não estamos apenas identificando partes, estamos juntando-as para formar uma história coerente. Estamos tirando conclusões. Estamos conectando os pontos e traduzindo nossas descobertas em insights acionáveis que podem orientar nosso design e nossa E, finalmente, chegamos ao ponto em que compartilhamos nossas descobertas. Seja com a equipe, com seu cliente ou com um público mais amplo, é aqui que apresentamos nossos insights, nossa história. É o ponto culminante de todos os nossos esforços, o momento em que a pesquisa ganha vida, gerando conversas, inspirando ações e influenciando a maneira como criamos e inovamos Seguindo essas seis etapas, embarcamos em uma jornada metódica e criativa É estruturado, mas flexível. O processo de pesquisa de UX não é apenas uma série de tarefas. É uma forma de pensar, uma mentalidade que coloca o usuário no centro de tudo o que fazemos É assim que transformamos curiosidade em compreensão, perguntas em respostas, insights e experiências que ressoam com E nesta aula, ao nos concentrarmos na pesquisa exploratória, esse processo será nosso guia, nosso caminho para descobrir o que está nos corações e mentes de nossos clientes Mas a aventura não para por aqui. À medida que avançamos nesta aula, exploraremos algo verdadeiramente revolucionário: a interseção entre pesquisa de experiência do usuário e inteligência artificial Imagine aproveitar o poder da IA para se aprofundar ainda mais, descobrir insights com mais rapidez e aprimorar nossa compreensão de maneiras nunca A IA é incrível em velocidade e estrutura. Isso pode nos ajudar a transformar um resumo confuso em um plano, elaborar um roteiro, transformar um guia de entrevista em perguntas melhores e nos ajudar a organizar análises Mas a IA também pode piorar a pesquisa se a usarmos de maneira preguiçosa Dois grandes modos de falha são: um, as pessoas colam dados confidenciais em ferramentas que não têm permissão para usar e, segundo, aceitam respostas que pareçam confiantes sem verificar as evidências Portanto, nossa regra para todo esse curso é simples. A IA pode ajudar, mas nós somos os donos do julgamento. Mantemos um rastro de evidências, verificamos a sanidade. E quando algo importa, nós o verificamos como um verdadeiro pesquisador. E aqui está a barra de qualidade que usaremos à medida que avançamos. Um, evidência. Se não podemos apontar para uma citação um comportamento ou uma observação concreta, não é uma descoberta. É uma suposição. Dois, triangulação Vemos a mesma coisa em mais de um lugar, como em vários participantes em dados comportamentais ou em tickets de suporte? E três, revise. Outro humano poderia olhar nossas anotações e entender como chegamos lá? Se atingirmos esses três, podemos agir rápido e manter a credibilidade. Então, ao concluirmos esta lição sobre os fundamentos da pesquisa de UX, vamos refletir sobre a jornada que acabamos de começar A pesquisa de UX não trata apenas de dados, métodos ou processos. É uma questão de experiência. Trata-se de se conectar com as pessoas, entender suas necessidades e criar soluções que façam uma diferença real em suas vidas A essência da pesquisa de UX está em sua capacidade de preencher a lacuna entre usuários e criadores, transformar empatia em inovação e transformar produtos comuns em experiências extraordinárias Não se trata apenas do que fazemos. É sobre como fazemos as pessoas se sentirem. Eu encorajo cada um de vocês a pensar criticamente para fazer perguntas ousadas e imaginar como você pode aplicar os princípios da pesquisa de UX em seus projetos e trabalho profissional Se você é um especialista experiente ou está apenas começando sua jornada, há um mundo de oportunidades esperando por você Então, fique empolgado, fique curioso e abrace a jornada de pesquisa de UX. Juntos, vamos explorar, inovar e criar. Com a ajuda da IA, levaremos a pesquisa de UX a novos patamares, revelando potenciais e moldando o futuro da experiência do E tudo começa aqui com você, pronto para embarcar nessa aventura emocionante. Então, o que estamos esperando? 4. Libere seu assistente de pesquisa de IA: Bem-vindo de volta. Nesta lição, falaremos sobre IA de uma forma muito prática, não sobre o exagero nem o medo, como a usamos como pesquisadores sólidos? Aqui está a manchete. A IA não é a chefe. Nós somos. A IA pode nos ajudar a agir rapidamente. Isso pode nos ajudar a nos libertar e pode nos ajudar a testar nosso pensamento Mas também pode fazer isso quando parece incrivelmente confiante enquanto inventa coisas silenciosamente E se não tomarmos cuidado, isso pode nos levar a conclusões que parecem organizadas e convincentes, mas que na verdade não são verdadeiras Portanto, nosso objetivo não é obter respostas da IA. Nosso objetivo é usar a IA para acelerar o trabalho manter o nível de qualidade alto. E no restante deste curso, usaremos um simples loop, rascunharemos, criticaremos, verificaremos e documentaremos. É isso mesmo. Esse loop é o que nos permite usar HeChPT, Claude, Gemini, o que vier a seguir, sem vincular nossas habilidades a uma ferramenta E eu quero que você se apegue a uma metáfora. Mantemos nossas mãos no volante. A IA é o satnav. Tudo bem, vamos começar com a pergunta mais útil de todas Ou até mesmo é um LLM. Um LLM, um grande modelo de linguagem, é basicamente um sistema treinado para prever a próxima palavra Ele viu uma grande quantidade de texto e aprendeu padrões de como os humanos tendem a escrever. Portanto, pode produzir uma linguagem fluente, coerente e, honestamente, às vezes Mas aqui está a parte chave. Fluente não significa verdadeiro Os LLMs são ótimos na forma de uma resposta. Eles podem redigir, resumir, reformatar, debater ideias e nos ajudar a identificar possíveis padrões E para trabalhos de pesquisa, isso é realmente útil porque grande parte do nosso trabalho é transformar confusas em algo mais claro. O que eles não podem fazer automaticamente é saber o que é preciso para o seu projeto. Eles não conhecem seu projeto. Eles não conhecem seus usuários. E eles definitivamente não estavam na sala com seus participantes. Portanto, o melhor modelo mental é um colaborador muito rápido. Útil, criativo, às vezes surpreendentemente nítido. Nem uma testemunha, nem uma fonte nem a pessoa que citamos em uma reunião com partes interessadas E quando realmente entendemos isso, muita confusão e entusiasmo em torno da IA começam a se acalmar. Agora, se vamos usar a IA, precisamos saber como ela falha porque falha de maneiras bastante previsíveis. Há três clássicos que eu vejo o tempo todo em trabalhos de pesquisa. Número um, alucinação. Essa é a palavra educada para inventar algo, uma característica que não existe, uma citação que ninguém disse, uma pequena visão fundamental que parece plausível, mas na verdade não se baseia em nada que você realmente coletou uma característica que não existe, uma citação que ninguém disse, uma pequena visão fundamental que parece plausível, mas na verdade não se baseia em nada que você realmente coletou. Número dois, generalização excessiva. Essas são as duas pessoas que mencionaram isso, então deve ser um problema de verdade universal. De repente, temos usuários que odeiam embarcar ou talvez todos estejam confusos com os preços. Ou talvez fossem apenas duas pessoas com um contexto específico em um dia específico. A pesquisa tem tudo a ver com contexto, e a IA nivelará esse contexto se permitirmos Número três, tom confiante. Esse é sorrateiro Mesmo quando o modelo está apenas adivinhando, ele pode parecer calmo, seguro e Quando você está se movendo rapidamente, é muito fácil confundir confiança com exatidão Portanto, a correção não se tornou um assistente rápido. A solução é usar um fluxo de trabalho que torne difícil acreditar acidentalmente em algo que não é verdade E é aí que entra nosso loop. Então, vamos fazer isso. Tudo bem, então aqui está o que vamos usar para o resto do curso É simples, repetível e nos mantém honestos. É esse loop, rascunho, crítica, verificação, documento. E a razão pela qual eu adoro isso é porque nos impede de tratar a IA como uma secretária eletrônica. Em vez disso, nós o usamos como uma ferramenta elétrica. Rápido, útil e ainda assim algo pelo qual somos responsáveis. Vamos examinar isso. Rascunho. Usamos a IA para obter a primeira versão na página. Não porque seja perfeito, mas porque nos dá algo a que reagir. Isso pode ser uma agenda inicial, um rastreador, um guia de entrevistas, uma lista de temas, um esboço de relatório, qualquer coisa que normalmente comece com uma qualquer coisa que normalmente comece com Segundo passo, crítica. Agora trocamos de marcha. Pedimos à ferramenta que critique o que ela acabou de fazer. O que está faltando? Onde é vago O que é tendencioso ou preconceituoso? Que suposições ele contrabandeou sem nos dizer? É aqui que transformamos a saída de uma faca em um rascunho útil. Etapa três, verifique. E essa é a parte que faz com que seja pesquisada. Comparamos a produção com a realidade, o resumo, com nossas anotações, transcrições, com as citações reais Se a ferramenta fizer uma reclamação, perguntamos: onde está a evidência? E se não pudermos fazer backup, não o enviamos. Etapa quatro, documento. Por fim, escrevemos o que decidimos e por quê. Em que estamos confiantes. O que ainda é uma hipótese? O que é desconhecido? É assim que mantemos nosso trabalho defensável, especialmente quando estamos agindo rapidamente Só para ficar bem claro, esse loop não é uma coisa única. É basicamente a espinha dorsal de todo o nosso processo. Nós o usamos no planejamento, análise, síntese e geração de relatórios. Se algo importa, anexamos evidências. Essa é a barra de qualidade. Agora, ferramentas, você ouvirá muitos debates sobre qual modelo é o melhor HGBT, Claude, Gemini E quando você terminar este curso, provavelmente haverá mais três. Então, em vez de tentar coroar um vencedor, vamos fazer algo muito mais útil. Vamos aprender como avaliar uma ferramenta para uma tarefa específica. Aqui está o método simples. É um test drive de três etapas. Primeiro passo, escolha a tarefa. Escolhemos uma tarefa que realmente precisamos. Por exemplo, elabore um guia de entrevista a partir de um resumo, resuma uma seção de transcrição, transforme temas em ideias e oportunidades Etapa 2: verificamos a página de preços. É um filtro rápido. Antes de testarmos qualquer coisa, fazemos uma oferta chata para adultos, mas isso vai nos poupar algum tempo Abrimos a página de preços. Por quê? As páginas de preços geralmente mostram uma matriz de recursos. E isso nos diz muito sobre o que estamos realmente pagando. coisas como uploads de arquivos, janelas de contexto mais longas , recursos de equipe, controles de dados, limites de uso, duas ressalvas Primeiro, as páginas de preços não nos dizem a qualidade da produção. Em segundo lugar, as páginas de marketing às vezes escondem as restrições reais nas letras miúdas Portanto, usamos os preços como um filtro rápido, não a decisão final. E passo três, execute um pequeno benchmark. Esse é o test drive. Agora, executamos o mesmo prompt de teste em cada ferramenta e o pontuamos em algumas coisas, não em vibrações, não em marketing, na utilidade real E aqui está o que marcamos. Instrução seguinte. Realmente fez o que pedimos: evidência, disciplina? Ele manteve o texto fornecido ou começou a inventar? Claridade, a saída é legível e estruturada? Lidando com o tamanho e os arquivos, ele pode lidar com o que estamos dando? Ajuste de segurança. Podemos usá-lo com nossos dados e políticas? E passo quatro, escolha a melhor opção para hoje. Escolhemos a ferramenta que vence essa tarefa em nossas restrições e mantemos o fluxo de trabalho porque o fluxo de trabalho é o que dura Portanto, a rubrica que usamos é o tipo de entrada. Precisamos apenas de texto ou documentos, imagens ou áudio? Comprimento. Estamos trabalhando com notas curtas ou transcrições longas Privacidade e permissões, estamos autorizados a enviar esse conteúdo? Ajuste do fluxo de trabalho. Precisamos de modelos reutilizáveis, instruções personalizadas ou recursos de equipe ? Custo e velocidade. Precisamos de algo bom o suficiente, rápido ou mais lento e de maior qualidade Torne isso amigável para iniciantes, aqui está o código do Jeet. Se você não tiver certeza de qual ferramenta escolher, comece com aquela à qual você já tem acesso. Em seguida, execute o pequeno benchmark. Se tiver dificuldades, você troca. Não precisamos de perfeição. Precisamos de um processo repetível Tudo bem, rápido, mas genuinamente importante. Antes de colarmos qualquer coisa em uma ferramenta de IA, fazemos uma pequena verificação de segurança. Não porque estejamos sendo dramáticos, mas porque é muito fácil compartilhar acidentalmente algo que não queríamos E uma vez que está disponível, você não pode realmente deixar de compartilhá-lo. Então, aqui está a rotina que eu quero que usemos. É simples. E depois de algumas vezes, ele se torna automático. Primeiro passo, classifique o que você está prestes a colar. Basta perguntar se esses dados são públicos internos, confidenciais ou pessoais. Há informações do participante lá, suponha que sejam confidenciais. Segundo passo, redija, remova nomes, nomes empresas e qualquer coisa que possa identificar alguém Até mesmo pequenos detalhes podem se somar. o cargo e a localização, Às vezes, o cargo e a localização, além de uma citação memorável, podem ser suficientes. Etapa três, minimizar. Cole apenas o que realmente precisamos para a tarefa. Estamos analisando uma pergunta de uma entrevista, não precisamos da transcrição completa Menos entrada geralmente significa menos risco e melhor foco. Etapa quatro, estabeleça limites. Diga à ferramenta como se comportar. Por exemplo, você pode escrever em seu prompt, use somente o texto que eu forneço. Não invente citações. Se você não tiver certeza, faça uma pergunta. Se fizermos essas coisas de forma consistente, estaremos em um terreno muito mais seguro e nosso trabalho permanecerá confiável. Então, essa é a base. Usamos a IA para nos movermos mais rápido, mas nos mantemos responsáveis pela qualidade Não terceirizamos o julgamento. Usamos o loop, rascunhamos, criticamos, verificamos, documentamos. Se você não se lembrar de mais nada desta lição, lembre-se disso. Quando algo importa, anexamos evidências. É assim que nos mantemos úteis e é assim que permanecemos confiáveis Agora, antes de começar a próxima lição, tenho uma pequena tarefa para você Isso ainda não é um trabalho de projeto. É mais como um aquecimento. Estamos mantendo o entusiasmo e escolhendo uma ferramenta inicial na qual você pode confiar. Aqui está exatamente o que fazemos. Escolha uma ferramenta de IA para começar. Pode ser o chat GPT, pode ser Claude ou Gemini, ou qualquer coisa a que você já tenha acesso Sempre podemos trocar mais tarde. Em seguida, faça um pequeno test drive. Na sua ferramenta de IA, cole um pequeno texto. Pode ser um parágrafo de um artigo, um trecho de notas ou qualquer coisa Em seguida, peça à ferramenta que o resuma em três pontos e, em seguida, estruture-o em uma tabela com colunas, um ponto-chave, por que isso é importante e uma pergunta aberta Para a crítica, comece uma nova discussão e peça à IA que critique sua própria produção Você pode copiar a solicitação exata que pode ser usada na planilha de solicitações que estou fornecendo. Agora você pode usar seu próprio julgamento e pontuar a saída usando o scorecard Ou você pode dar um passo adiante e pedir ajuda à IA com isso. Nesse mesmo traste, peça que ele pontue a ferramenta em cinco. Seguir instruções, manter os pés no chão , não inventar coisas e clareza na estrutura Importante, peça que ele forneça os motivos dessa pontuação para que você saiba se pode confiar nela. E, opcional, execute o mesmo teste na segunda ferramenta e compare. Parte três da tarefa, registre suas perguntas para mais tarde Então, usando o mapa de processos da primeira lição, anote seus pensamentos e perguntas para cada estágio. Planejar, recrutar, conduzir entrevistas, analisar, sintetizar Basta fazer duas linhas. Como você acha que IA ajudará em cada um desses estágios? E a segunda, perguntas que você tem sobre isso. Em seguida, traga essas perguntas com você. Vamos respondê-las à medida que avançamos no curso. Em seguida, vamos aplicar isso a um plano de pesquisa real. Vamos pegar um resumo e transformá-lo em um objetivo claro e iniciar as perguntas. Tudo bem, vamos 5. Como planejar sua pesquisa com IA: Neste vídeo, vamos arregaçar as mangas e mergulhar direto Vamos detalhar o resumo e usar o Chet PT para tornar seu planejamento de pesquisa mais eficiente e eficaz Antes de entrarmos, uma orientação rápida. No momento, estamos na fase de planejamento do processo de pesquisa de UX. Nosso objetivo hoje não é resolver o produto. É para obter clareza. Queremos uma pequena lista de perguntas iniciais inteligentes, além das suposições e incógnitas que precisamos confirmar antes de recrutar alguém E ao usarmos a IA aqui, lembre-se da regra para todo esse curso. IA pode acelerar o pensamento, mas nós decidimos o que importa e o mantemos fundamentado no resumo. Uma nota de segurança rápida. Se você estiver trabalhando com um resumo real de um cliente ou empregador, não cole tudo em uma ferramenta pública de IA. Redija qualquer coisa confidencial e, sempre que possível, use um pacote de contexto curto Um pacote de contexto é basicamente apenas um breve resumo higienizado O que estamos pesquisando, com quem estamos conversando, depois os objetivos, as restrições e o formato exato de saída que queremos, você pode usar o modelo fornecido como download nesta lição Isso dá ao modelo de IA o que ele precisa sem vazar o que ele não deveria ver Então, vamos começar entendendo o resumo e nos preparando para a reunião inicial. Se você trabalha para um cliente, geralmente tem um resumo de projeto detalhado ou não tão detalhado cheio de objetivos, metas e expectativas. Então é aqui que entra a IA. Com o Chat GBT, você pode interpretar o resumo. Ele pode ajudá-lo a extrair as informações essenciais, identificando suas principais metas e objetivos Em seguida, prepare-se para a reunião. IA pode ajudá-lo a delinear os principais pontos de discussão, perguntas a serem feitas e até mesmo possíveis desafios a serem discutidos Você entrará na reunião inicial com clareza e confiança Agora, vamos ver isso em ação. Ok, então aqui temos nosso resumo de pesquisa, e eu já li o resumo e destaquei algumas seções que são realmente relevantes. Queremos redigir qualquer coisa delicada. Se você estiver trabalhando com uma ferramenta aprovada pelo seu cliente e tiver a permissão para armazenar as informações deles nesses sistemas, então, de qualquer forma, você pode continuar e trabalhar apenas com o resumo original. Caso contrário, recomendo que você faça um pacote de contexto. pacote de contexto será útil em qualquer caso, porque nos ajudará mais tarde quando precisarmos informar a IA repetidamente. Portanto, é um bom hábito. Meio que feito aqui. Entrei no resumo e destaquei a seção relevante. Então, neste caso, nosso cliente se chama Tax Corp, e eles são uma empresa de táxi tradicional que está presente em várias grandes cidades e enfrenta a concorrência dos serviços de compartilhamento de caronas E o objetivo da pesquisa é descobrir oportunidades para aprimorar os recursos e a experiência do aplicativo e competir com esses serviços de compartilhamento de viagens. Há um pouco sobre o escopo aqui e algumas restrições, algumas expectativas e os também algumas restrições, algumas expectativas e os critérios do participante Então, isso é o que você normalmente encontraria em um resumo de pesquisa. E se você não tiver todas essas informações no resumo, ele já fornece algumas perguntas que você pode fazer ao cliente. Agora, aqui, eu criei um pacote de contatos, e isso é essencialmente um resumo higienizado Então, o que queremos garantir é que todas as informações relevantes do resumo também estejam incluídas em nosso pacote de contatos O que eu fiz aqui foi tornar o cliente anônimo. Então, estou dizendo que, para resumir, meu cliente é uma empresa de táxi tradicional opera em várias cidades. Eles já têm um aplicativo para consumidores e querem melhorar a experiência inicial, para que pareça competitivo com os produtos certos. Observe que tudo o que fiz foi substituir o nome do cliente e substituir o nome do aplicativo. Em seguida, colei isso nos objetivos da pesquisa aqui, mais uma vez, certificando-me de dizer apenas o aplicativo em vez do nome do aplicativo Também incluí o método de pesquisa e os participantes-alvo. E então eu incluí as restrições. Precisamos de ajuda aqui para nos prepararmos para o início, preparando perguntas ponderadas e verificando algumas suposições e incógnitas que podemos validar antes de iniciar o recrutamento perguntas ponderadas e verificando algumas suposições e incógnitas que . Ok, é aqui que a diversão começa. Estou no Chat GPT E você pode fazer isso na ferramenta de IA de sua escolha, então não precisa ser o ChPT Isso funcionaria igualmente bem em Claude ou em Gêmeos, ou qualquer que seja o sabor do dia Agora, na folha de instruções fornecida, você tem sua primeira solicitação de início. Então, colo o prompt diretamente no Chat ChPT. Eu sou meu assistente de pesquisa de UX. Ajude-me a preparar a reunião inicial para um novo projeto de cliente Também inclui algumas restrições porque não queremos que a IA sugira nenhuma solução Só queremos nos preparar para a pesquisa porque a pesquisa em si informará as soluções. Agora, tudo o que precisamos fazer é usar o anexo de arquivo aqui e anexar nosso resumo de pesquisa higienizado que acabamos Acabei de adicionar ao topo aqui. Assim, posso copiar o resumo, o resumo higienizado que preparamos, colar na parte superior e criar uma nova O que eu gosto de fazer é criar apenas três linhas para que HHipt saiba que essa é uma seção diferente Ok. E esse é todo o seu aviso. Você pode simplesmente começar e ver o que sai disso. Então, o que podemos ver agora é que ChaChipt está interpretando o resumo e podemos apenas verificar se isso corresponde ao Também aponta que as seis semanas sugerem um ciclo qualitativo enxuto com tiragens limitadas de iteração. Então, isso pode ser algo que queremos discutir na reunião inicial. E agora aqui temos nossas perguntas iniciais. O GPT nos deu algumas perguntas sobre o golfe, algumas perguntas sobre os usuários Você tem alguma persona ou modelo de segmentação existente? Suas cidades ou mercados prioritários são onde os insights são essenciais? Então, todas essas são perguntas muito boas que agora podemos levar para a reunião inicial. E também foram identificadas algumas suposições inerentes ao resumo e algumas incógnitas que seria bom Portanto, a definição exata do uso regular de ações em termos de frequência será muito importante para saber se os participantes-alvo devem ter usado especificamente o táxi do cliente ou qualquer aplicativo de táxi Então, todas essas são incógnitas muito boas que o Chat GPT resolveu para nós aqui, e isso tornará nossa reunião inicial que o Chat GPT resolveu para nós aqui, e isso tornará nossa reunião inicial muito mais produtiva. Isso me deixará muito mais preparado para ir à reunião inicial e saber exatamente que tipo de perguntas preciso fazer Outra coisa que será muito útil é apenas ter um resumo conciso contexto da pesquisa aqui, porque isso nos ajudará mais tarde a estimular Chet GBT Basta executar isso como um prompt final. Em duas frases, resuma contexto e o objetivo da pesquisa a partir do resumo Ignore os detalhes do orçamento e do cronograma. Ótimo. Então, agora eu posso reutilizar esse resumo mais tarde, quando estiver elaborando roteiros e Agora, quando entramos em nossa reunião inicial e as coisas mudam, posso atualizar o resumo com as novas informações que o cliente está me fornecendo e, em seguida, posso executar essa solicitação novamente e obter um resumo atualizado do contexto da pesquisa Então você pode ver como jogar com Chet GBT. Quase como seu assistente, seu verdadeiro aprendiz de pesquisa É muito útil. Lembre-se de que a preparação é a base do sucesso. Com a IA ao seu lado, você pode tornar esse estágio mais eficiente, permitindo que você tenha mais tempo para se concentrar no pensamento criativo e estratégico. Então, como você viu nesta demonstração, utilizar o ChechPT para interpretar um resumo do projeto não apenas economiza tempo, mas também garante que você se concentre nos aspectos certos desde o início Isso ajuda você a fazer as perguntas certas, descobrindo nuances que, de outra forma, poderiam passar despercebidas Agora vamos falar sobre suas próximas etapas. Para o seu projeto, gostaria que você adotasse uma abordagem semelhante. Pense em um projeto hipotético ou real relacionado a um produto ou serviço no qual você está interessado Escreva um resumo, tendo em mente o equilíbrio entre detalhes e ambigüidade. Agora, usando o que você aprendeu hoje, trabalhe para destilar os objetivos da pesquisa de seu resumo Você pode fazer isso manualmente ou optar por usar o Chat GBT para ajudá-lo Agora, anote algumas perguntas que você traria para a reunião inicial deste projeto Concentre-se em esclarecimentos, desafios e quaisquer considerações estratégicas E depois reflita sobre o processo. Como foi essa experiência? O que você aprendeu e como você pode aplicar isso em seu trabalho profissional? Este exercício não apenas aprimorará sua compreensão da fase de planejamento na pesquisa da eURK, mas também fornecerá experiência prática na utilização da IA para essas Lembre-se sempre de que a IA não está substituindo sua intuição ou experiência, mas sim aumentando-a Ao aprender a incorporar a IA em seu fluxo de trabalho, você está abrindo portas para uma exploração, criatividade e precisão mais aprofundadas. Isso é um resumo para esta lição. apresse com esta etapa de ação e sinta-se à vontade para entrar em contato se tiver alguma dúvida ou precisar de suporte. Estou ansioso para ver seu progresso e me atualizar na próxima lição 6. Recrutar participantes com a ajuda da IA: Um dos aspectos mais importantes de qualquer projeto de pesquisa de UX é encontrar os participantes certos. Aqui está uma orientação rápida. No momento, estamos na fase de recrutamento, e essa etapa realmente decide a qualidade de tudo o que se segue. Pense sobre isso. Se recrutarmos as pessoas erradas , as entrevistas serão barulhentas e a análise ficará confusa, não importa quão boas sejam nossas instruções de IA não importa quão boas sejam nossas Então, hoje, vamos criar um rastreador que encontra os participantes certos e nos protege de dados preconceituosos e inúteis Mas antes de tocarmos na IA, aqui estão as quatro regras de seleção Primeiro, não conduza a testemunha. Segundo, inclua desqualificadores, para que você não acabe entrevistando todo mundo Três, pratique a minimização de dados. Colete apenas o que você realmente precisa para decidir se alguém é adequado e, quatro, recrute de forma e, quatro, recrute Se não tomarmos cuidado, os rastreadores filtram acidentalmente grupos inteiros e, então, nossos insights são apenas uma pequena fatia A qualidade dos seus insights depende da relevância e da diversidade das pessoas que você entrevista. Hoje, exploraremos como a IA pode ser uma ferramenta inestimável na elaboração de avaliadores de pesquisa para encontrar os Os rastreadores de pesquisa são conjuntos de perguntas elaborados para filtrar participantes em potencial para garantir que eles correspondam ao perfil do seu público-alvo Os rastreadores precisam ser precisos, mas não orientadores, imparciais e fáceis Agora, vamos ver como você pode usar a IA para ajudá-lo a escrever roteiros de pesquisa Você pode continuar o mesmo estresse que já teve Vou começar com um novo traste agora. E aqui, a primeira coisa que faço é colar nosso pacote de contatos novamente. Então, aqui está o contexto do nosso projeto. Depois, vou criar uma nova linha e, logo abaixo dela, colo o prompt do rastreador E agora, esse aviso inclui alguns requisitos. Então, está pedindo ao HGpt que crie cerca de oito a 12 perguntas que são misturadas de múltipla escolha e respostas curtas Inclui os desqualificadores e todos os critérios sobre os quais acabamos de falar E eu quero que isso seja apresentado como uma tabela, porque isso será muito útil para traduzir em qualquer plataforma que eu esteja usando para criar esses Então, vamos ver o que volta. E aqui está o resultado. Então, eu estou procurando por três coisas. Primeiro, está realmente examinando nosso comportamento-alvo? Segundo, as perguntas são neutras e três, estamos coletando apenas o que precisamos? Então, temos dez perguntas aqui. E também podemos ver quais são as opções. Assim, posso recriar essas perguntas no meu software de pesquisa. Quer eu use o Google Forms, o Notion Forms, um questionário ou qualquer outra coisa, posso escolher o tipo certo de pergunta e inserir todas as opções certas E eu gosto de perguntas que se baseiam no comportamento, como a frequência com que alguém usa uma ação e se usou táxis recentemente Então, perguntas como, nos últimos 30 dias, quantas vezes você usou um táxi tradicional? Isso nos ajuda a realmente identificar o participante alvo certo aqui, porque se baseia no que ele realmente faz. E também temos uma pergunta de qualidade aqui. Qual é um dos motivos pelos quais você escolhe as opções de transporte selecionadas anteriormente? E o Chat GPT incluiu essa pergunta aqui porque nos dá a verificação de qualidade Posso avaliar se haveria um bom participante com quem conversar Agora, execute um passe de controle de qualidade colando isso embaixo. Então, logo após a tela de rascunho agora. Então, o que estamos pedindo aqui, essencialmente, é fazer um teste de QI e identificar todas as perguntas principais, identificar quaisquer perguntas que possam excluir acidentalmente grupos e perguntas que coletam dados pessoais desnecessários Então, estamos realmente pedindo que a IA se verifique agora. Então, vamos ver o que volta. E essa é a etapa que as pessoas pulam. Portanto, o passe de controle de qualidade é onde reduzimos o viés e tornamos o rastreador realmente utilizável Observe que estou usando a IA para o rascunho da seleção, mas tenho cuidado ao usá-la para a cópia pública de recrutamento pois o texto pode realmente mudar quem Não é para substituir sua experiência. Na verdade, é para aumentar sua experiência. Então você pode ver como isso já está economizando muito tempo e muita energia cerebral, porque agora você pode usar essas perguntas, refiná-las um pouco, colocá-las em um questionário, enviá-lo e recrutar seus Assim, com o poder da IA, você pode redigir perguntas rapidamente, garantindo que elas sejam imparciais e direcionadas às suas necessidades específicas de pesquisa Você pode até mesmo pedir ao ChagBT que revise e sugira melhorias para tornar as perguntas mais eficazes Portanto, você pode usar um prompt como esse para refinar suas perguntas de seleção já existentes. Portanto, usar a IA para esse processo não apenas economiza tempo, mas também ajuda você a abordar o rastreador de diferentes ângulos, trazendo um nível de objetividade que às vezes pode ser difícil de alcançar sozinho Mais uma nuance importante antes de concluirmos usar a IA para redigir um rastreador é uma coisa, mas usar a IA para escrever a cópia do recrutamento, então a mensagem que você envia para anunciar seu estudo para candidatos em potencial é onde a candidatos em potencial é onde IA pode Então, aqui está o momento em que devemos evitar fazer isso. O texto pode mudar quem opta por participar ou preparar as pessoas para falar sobre uma determinada coisa, então mantemos essa cópia humana Se o assunto for delicado ou de alto risco , também o mantemos humano Se precisarmos ser precisos sobre o que estamos fazendo com os dados, o incentivo, a gravação ou o consentimento, mantemos isso humano E se a inclusão é importante, somos cuidadosos. IA geralmente tende a usar como padrão uma voz profissional que pode excluir pessoas discretamente Se usarmos a IA para o texto de recrutamento, trate-o como um primeiro rascunho e, em seguida, faça um teste de qualidade, verifique a linguagem principal, verifique a clareza , verifique a inclusão e verifique se estamos coletando apenas o que precisamos É essencial lembrar que a IA é uma ferramenta para aprimorar suas habilidades Não é para substituir seu julgamento. Portanto, sempre analise as perguntas e considere as implicações éticas, como garantir a privacidade e evitar perguntas potencialmente delicadas. Use seu cérebro. E agora é a sua vez. Identifique seu público-alvo. Defina o perfil dos participantes que você gostaria de entrevistar para seu projeto de pesquisa. Em seguida, crie seu rastreador de pesquisa. Use o HechBT ou elabore manualmente um conjunto de perguntas que ajudarão você a identificar os participantes adequados Lembre-se de buscar clareza, relevância e imparcialidade. Depois, reflita sobre a experiência. Como o uso da IA influenciou seu processo? O que você aprendeu e quais desafios enfrentou? Compartilhe seus exames com a turma se você se sentir confortável e não hesitar em pedir feedback ou ajuda Então, você já viu como a IA pode transformar vários aspectos do processo de pesquisa de UX do planejamento ao recrutamento. À medida que avançamos, continuaremos explorando mais maneiras de aproveitar o potencial da IA em seus esforços de pesquisa Te vejo na próxima lista. 7. Prepare-se para entrevistas de usuários com IA: Conduzir entrevistas é uma arte delicada. Como pesquisadores, devemos criar um ambiente confortável para os participantes, orientar a conversa e ouvir com atenção Esta lição mostrará como aproveitar a IA para se preparar e conduzir entrevistas bem-sucedidas. Mas primeiro, uma orientação rápida. No momento, estamos na fase de entrevista. É aqui que coletamos a matéria-prima para tudo o que vem depois. Hoje vamos usar a IA de duas maneiras. Primeiro, para nos ajudar a redigir um guia de moderação e, segundo, para praticar nossas habilidades de questionamento e escuta Apenas uma observação importante: a dramatização da IA é prática. Isso pode ajudar você a ficar mais nítido, mas não é uma evidência sobre usuários reais Antes de entrarmos em perguntas, precisamos de um consentimento sólido e de uma linha de base de registro Na prática, você quer deixar bem claro o que está sendo gravado, por que está gravando, quem terá acesso e como ele será armazenado. E você quer lembrar aos participantes que eles podem pular qualquer pergunta, pausar ou parar a qualquer momento Manteremos isso simples no curso, mas em projetos reais, sempre siga a política da sua organização e todas as regulamentações locais. E mais uma base antes de usarmos a IA. A qualidade da entrevista se resume à higiene das perguntas. Queremos perguntas abertas e neutras. Evite perguntas repetidas em que acidentalmente fazemos duas coisas ao E sempre que possível, nos baseamos em comportamentos e exemplos reais, não em opiniões abstratas Então, vamos começar elaborando um guia de moderação. Um guia de moderação é um roteiro para suas entrevistas, descrevendo os tópicos a serem abordados, as perguntas a serem feitas e o fluxo da conversa Garante consistência e permite que você se concentre no entrevistado Então, vamos explorar como a IA pode ajudar você a criar um guia de moderação robusto Comece descrevendo os principais insights que você deseja coletar e, em seguida, escreva suas perguntas Use esse GBT para ajudar a formular perguntas abertas que incentivem respostas detalhadas Organize as perguntas para criar uma progressão natural, começando com perguntas gerais e passando para questões específicas Deixe-me demonstrar esse processo. Aqui está o padrão que eu recomendo. Forneça ao modelo um pacote de contexto curto e objetivos claros de pesquisa Pergunte sobre tópicos, perguntas abertas e um fluxo sensato Em seguida, você faz a parte humana, edita o tom, remove qualquer letra inicial e adapta o idioma ao seu estilo Antes de começar a fazer perguntas de pesquisa, gosto de manter o consentimento simples e explícito Diga ao seu participante quanto tempo vai demorar. Explique o que você está gravando, quem terá acesso e como será armazenado, e lembre aos participantes que eles podem pular qualquer coisa ou parar a qualquer momento Então entre no Chet GBT. Primeiro, vou colar meu pacote de contatos novamente, que é essencialmente o resumo, que é essencialmente o resumo, apenas para que Chet GBT saiba do que trata o projeto ou o que estamos prestes a fazer Eu faço algumas linhas novas e, logo abaixo delas, vou colar o prompt Portanto, nosso aviso é basicamente pedir ao modelo que crie um guia de moderação para uma entrevista de 45 a 60 minutos. Obviamente, você pode ajustar a duração dependendo do que surgiu da sua reunião inicial E o mesmo vale para os tópicos principais aqui. Além disso, talvez você queira incluir aqui os tópicos que saíram da reunião inicial e que você discutiu com as partes interessadas E agora vamos produzir esse guia de moderação. Então, à medida que isso é gerado , procuro perguntas abertas, palavras neutras e um fluxo que pareça natural Também gosto de ter um pequeno script de consentimento na parte superior, então não esqueço o básico no momento, e é isso que temos aqui Então, tudo começa com: obrigado por dedicar seu tempo para falar comigo hoje. Estou interessado em aprender sobre como você costuma se locomover e suas experiências com aplicativos de táxi e compartilhamento. Não há respostas certas ou erradas, então é sempre importante dizer isso. Estou aqui para aprender com você. E com sua permissão, gosto de gravar essa conversa, para não perder nada. A gravação será usada apenas para fins de pesquisa e não será compartilhada fora da equipe do projeto. Então, sim, é muito bom ter isso incluído aqui. Então isso parece muito bom. Depois, temos algumas perguntas de aquecimento. Estão relacionados ao tópico, então pergunte sobre como você se locomove pela cidade. Qual foi a última vez que usamos um carro serve para viajar para algum lugar e assim por diante. Em seguida, abordaremos os tópicos principais, os hábitos atuais de compartilhamento de viagens, o uso de táxis, a experiência de reserva de ponta a ponta, algo sobre confiança e segurança , preços e ETA, e assim por diante , até o e com algumas linhas aqui apenas para finalizar. Vamos ver o que temos. Se você pudesse mudar alguma coisa sobre a forma como os aplicativos Right Booking funcionam hoje, o que você mudaria? Essa é sempre uma ótima pergunta de descoberta a se fazer. E há algo não falamos que você acha importante? E isso também é sempre bom para os participantes dizerem qualquer coisa que estejam pensando. Além disso, é sempre bom agradecer ao participante e informá-lo de que sua opinião foi muito útil. Então, está ótimo. E agora eu executo um passe de controle de qualidade colando esse prompt de controle de qualidade logo após o que foi gerado Portanto, revise o guia de moderação que você acabou criar e verifique a linguagem principal julgamento ou o texto, pergunte se há perguntas muito abstratas ou que faltam nas investigações de acompanhamento Por isso, quero que Chet GBT revise o guia de moderação adequadamente . Vamos dar uma olhada. Por isso, incluiu uma seção com as principais mudanças, reformulou perguntas abstratas em situações concretas recentes para ancorar situações concretas recentes para ancorar as respostas no comportamento real, remover palavras sutilmente avaliativas, como especialmente suaves, e substituídas por frases neutras, como suaves, e substituídas por frases neutras reformulou perguntas abstratas em situações concretas recentes para ancorar as respostas no comportamento real, remover palavras sutilmente avaliativas, como especialmente suaves, e substituídas por frases neutras, como parecia muito fácil, ok? Sim. Esse controle de qualidade passa quando o guia realmente fica pronto para a entrevista. Então, também é assim que evitamos perguntas geradas pela IA que parecem boas, mas conduzem sutilmente o participante Agora temos um guia sólido para moderação do primeiro rascunho. Agora posso pegar tudo isso e copiá-lo em meu próprio documento, fazer uma leitura completa e ajustá-lo ao meu estilo. Fantástico. E então podemos sair e fazer nossas entrevistas. Mas se você nunca fez entrevistas antes, isso pode ser bastante assustador Conduzir uma entrevista é mais do que seguir um roteiro. Trata-se de engajar, ouvir e se adaptar. Mas você adivinhou. Você pode até mesmo praticar a escuta ativa e formular perguntas abertas com a IA. Como isso funciona? Deixe-me te mostrar. Isso é um exercício de habilidades. Isso ajuda você a praticar a escuta ativa, pedir melhores acompanhamentos e permanecer neutro sob pressão. Mas, muito importante, isso não é evidência sobre usuários reais, então não os tratamos como dados nem os usamos em nossa análise. Na verdade, é apenas um treino para você entrar no fluxo antes de falar com usuários reais. Algumas regras básicas fazem com que isso pareça realista. Mantenha as respostas simuladas breves, limite a dramatização a dez perguntas e sempre peça feedback no final E quando puder, ancore exemplos reais com instruções. Por exemplo, conte-me sobre uma ocasião em que me deixei criar um novo bate-papo. Neste bate-papo, vou usar esse prompt, que trata de configurar o Chat GPT para fazer uma dramatização com você Isso é para que possamos praticar nossas habilidades de entrevista e ter certeza que, quando conversamos com pessoas reais, somos muito competentes e confiantes de que estamos fazendo a coisa certa. Então, um pouco de prática ajuda. Então, neste caso, estamos configurando uma dramatização com o Chat GBT Estou pedindo ao CheGBT que simule um usuário. Quero que Chet GPT forneça respostas breves e conversacionais às breves e conversacionais Então, eu não quero que ele gere apenas parágrafos longos. Eu realmente só quero praticar isso de forma rápida e autêntica Também estou definindo alguns parâmetros sobre como a dramatização deve ser realizada. Eu não quero que isso continue para sempre. Essa conversa conterá apenas dez perguntas. E depois de dez perguntas, seria bom receber algum feedback, certo? Assim, o ChatGPT pode fornecer feedback sobre nossas habilidades de entrevista, que incluem ouvir ativamente e fazer perguntas abertas Ouvir ativamente significa que estou realmente ouvindo o que o usuário está dizendo e estou parafraseando e refletindo isso para ele para ter certeza de que entendi corretamente Fazer perguntas abertas significa que estou fazendo perguntas que não podem ser simplesmente respondidas com sim ou não. Normalmente, são perguntas que começam com W. Por que, o quê, quando, onde, mas também como? Agora, vamos ver como isso acontece. Então, aqui está o que o Chat GPT, no papel de usuário, está me dizendo. O layout do aplicativo é o que eu acho particularmente confuso Não consigo descobrir onde preciso inserir meu destino. Isso fez com que eu perdesse muito tempo tentando descobrir como reservar ou viajar. É frustrante, para ser honesto. Agora, isso é algo que um usuário real diria. Lembre-se de que isso não são dados. Isso é só uma prática. Então, vamos praticar nossa escuta ativa e perguntas abertas. Portanto, é uma boa ideia reconhecer a frustração que o usuário expressou E então eu quero saber o que é bom para eles? Quais são as expectativas deles? Então, eu só estou perguntando se posso ver como isso seria frustrante Quais outros aplicativos você já usou que fazem isso bem? Um Che HiPT no papel de usuário me diz que usei o aplicativo da Right Zoom e ele tem uma interface muito mais amigável Tudo está definido de forma clara e posso encontrar rapidamente o que preciso . Obrigado por compartilhar isso. Qual aspecto do serviço da Taxi Corp está funcionando bem para você Bem, parece que você prefere a Tax Corp outros serviços por sua limpeza e E se o aplicativo tivesse uma interface mais clara, seria seu aplicativo de táxi preferido, certo? Ok, agora, tivemos uma conversa simulada para dez perguntas, e o Chat GBT forneceu alguns comentários. Vamos ver. Você fez perguntas de acompanhamento cuidadosas que estavam diretamente relacionadas às minhas respostas anteriores Seu engajamento geral foi excelente, e você conseguiu esclarecer e confirmar sua compreensão das minhas respostas o que me fez sentir ouvida. Isso é ótimo. Adoro receber reforços positivos. Obrigado, Chat GBT A progressão de suas perguntas me levou a me aprofundar em minha experiência e sentimentos, o que seria valioso em um ambiente real de pesquisa Agora, isso é muito útil até agora. No entanto, houve um momento em que uma pergunta parecia pouco repetitiva e ela está me dando um exemplo, que poderia ter sido mais benéfico se fosse formulada forma diferente para explorar outro aspecto do que é muito bom Eu tive uma visão positiva da fiscalização. Agora eu posso realmente sair e me sentir confiante para conduzir essas entrevistas. E o Chat GBT me deu uma pequena dica sobre o que eu posso melhorar, que eu posso melhorar, que é ótimo porque toda entrevista é uma oportunidade de aprendizado Um último hábito que o torna melhor: um interrogatório de dois minutos Logo após cada entrevista, registre o que você aprendeu. O que o surpreendeu, onde você pode ter levado o participante e três acompanhantes a experimentarem na próxima vez. É simples, mas se compõe rapidamente. E agora é sua vez de colocar esses conceitos em ação. Escreva seu guia de moderação. Use o que você aprendeu para criar um guia de moderação abrangente para seu projeto e, em seguida, conduza uma entrevista Seja com um colega, amigo ou voluntário, use seu guia de moderação para conduzir pelo menos uma entrevista Concentre-se em perguntas abertas e na escuta ativa. E, por favor, sinta-se à vontade para compartilhar suas experiências e quaisquer ideias que você obtiver desse processo com a classe. Como você pode ver, a IA é mais do que uma ferramenta para automação. É um complemento no processo criativo, ajudando você a criar e conduzir entrevistas significativas. Lembre-se de que a verdadeira mágica acontece quando intuição e a empatia humanas se encontram com a inovação tecnológica Feliz entrevista. Boa sorte e nos vemos na próxima aula. 8. Analisar entrevistas com IA: Volte. É aqui que pegamos uma conversa confusa e transformamos em algo que podemos realmente usar, e vamos fazer isso com a IA, mas vamos fazer isso com os olhos abertos Aqui está a ideia central. Analisamos uma entrevista por vez e isso não é porque você é iniciante Isso porque é robusto. Quando você tenta analisar todas as entrevistas de uma só vez, duas coisas acontecem. Você perde a noção do que esse participante realmente disse e a IA começa a calcular a média de tudo em uma história suave que parece verdadeira, mas não é rastreável É por isso que vamos entrevista por entrevista. Nós deixamos as evidências claras. E depois sintetizamos as entrevistas. Você faz uma entrevista cruzada e passa primeiro? Claro. Às vezes, é útil para uma verificação rápida. Mas se nos preocupamos com a credibilidade, não pulamos o único passe de entrevista Então, aqui está o fluxo de trabalho de hoje. Começamos com o tratamento e a redução de dados. Vou falar sobre as opções de transcrição. Há uma pequena dica de entrevista que vou te dar. Em seguida, passamos da transcrição para a tabela de evidências. Podemos fazer perguntas de análise de IA, e eu vou te dar algumas barreiras. Falaremos sobre confiança e limitações e como reinicializar quando a IA mudar. Então, vamos entrar nisso. Fazemos qualquer coisa inteligente, fazemos a parte chata de adultos, não porque seja divertido, mas porque se trata de evitar prejudicar as pessoas, violar políticas ou nos meter em confusão Então, aqui está a realidade. Às vezes, não temos permissão para colar dados de entrevistas em uma ferramenta pública de IA. Então, primeiro, verificamos as regras em nosso contexto. É trabalho do cliente, política do empregador, domínios confidenciais? Só não arrisque. E depois redigimos. Eu quero que isso seja factível, não assustador. redução na prática geralmente parece encontrar e substituir, além de uma rápida sanidade da pele. Por exemplo, substitua nomes reais por IDs de participantes. Então Sarah se torna a primeira participante. Alex se torna o participante dois. Em seguida, substitua organizações e produtos específicos. Assim, o ACM Bank se torna o Banco A. A ferramenta interna X se torna a ferramenta interna Remova qualquer coisa que possa identificar alguém diretamente, e-mails, números de telefone, endereços e assim por diante. E então faça um segundo passe para as coisas sorrateiras. Apenas detalhes que ainda podem revelar alguém, como a única parteira em nossa cidade ou eu sou a chefe de design daquela startup que todo mundo conhece Meu hábito favorito de baixo esforço é fazer uma cópia da transcrição chamada transcrição redigida e manter o original Trabalhe apenas com um redigido quando estiver usando IA. E, finalmente, criamos um pequeno pacote de contexto. Essa é a parte que você cola em novos trastes, para que a IA permaneça firme É curto, limpo e inclui um resumo do projeto de um parágrafo, seus objetivos de pesquisa perfil do participante em termos gerais. Qual saída você está tentando criar, sem nomes, sem segredos, apenas contexto suficiente para que a análise faça sentido. Ok, vamos falar sobre a transcrição. Aqui está a boa notícia. Na maioria das vezes, você não precisa de uma configuração sofisticada de transcrição Normalmente, você pode começar com o que usou para gravar a entrevista. Zoom geralmente tem transcrições, e o Google Met também pode gerar transcrições dependendo da sua E se você estiver sendo desajeitado e enxuto, você também pode gravar com algo como voz do iPhone ou os memorandos de voz do seu telefone Essa é uma opção surpreendentemente decente para pesquisas em estágio inicial. Você não receberá rótulos de alto-falantes, mas ainda poderá obter cotações utilizáveis Então, o que nos importa não é a melhor ferramenta. Nós nos preocupamos se a transcrição é utilizável. Você diz quem disse o quê? É preciso o suficiente para que as citações não sejam embaraçosas? Você pode exportá-lo sem problemas? E aqui está uma dica de entrevista. Essa é uma daquelas pequenas habilidades que facilitam o resto do seu fluxo de trabalho. Se soubermos que vamos analisar mais tarde, entrevistamos de uma forma que dê um bom texto. Então, em vez de deixar o participante dar respostas de uma palavra, usamos frases completas. E isso não é porque somos rigorosos. É porque mais tarde, quando estamos procurando evidências, sim, é inútil E nos momentos de usabilidade, narramos o que aconteceu. Aqui está um exemplo. Então, se o participante disser que eu não cliquei nisso como pesquisador, podemos narrar para a transcrição, o que impediu você de clicar no botão excluir plano E agora temos uma transcrição que contém o que eles evitaram, o motivo e a consequência que eles temiam. Essa é uma citação que você pode realmente usar. Agora, a parte que nos mantém honestos. Quando as pessoas dizem análise de IA, o que elas geralmente querem dizer é colar a transcrição, pedir informações e esperar pelo melhor E sim, você receberá uma resposta. Pode ser um belo parágrafo que você não possa defender. Então, fazemos algo um pouco mais disciplinado. Construímos uma tabela de evidências. Se você nunca fez isso antes, veja como funciona. Estamos fazendo uma pequena ponte entre a transcrição bruta e os insights nos quais estamos dispostos a colocar nosso nome E a regra é citar primeiro, ou seja, segundo. Então, uma linha em uma tabela de evidências pode ter esta aparência. Eu adoro isso porque é simples. Não requer uma ferramenta especial e impede que você escreva acidentalmente um relatório com 90% de vibrações Além disso, observe o que ainda não estamos fazendo. Não estamos tentando resumir toda a entrevista em uma grande teoria Estamos apenas coletando as evidências que serão importantes mais tarde. Ok, então primeiro de tudo, estou abrindo um novo documento de texto. Então, eu estou usando a edição de texto aqui no Mac. Você pode usar um documento de texto no seu PC, se for isso que estiver usando. E agora eu colo o prompt da folha de prompt. E você pode ver aqui que há algum espaço para nosso pacote de contatos Então, o pacote de contato que preparamos anteriormente, vou colá-lo aqui Só estou verificando isso. Sim. E então vamos nos concentrar no primeiro objetivo da pesquisa por enquanto. Aqui você pode inserir algumas perguntas que você tem. Então, por enquanto, vamos nos concentrar em uma pergunta simples. Quais são as principais motivações para esse cliente escolher táxis em vez de aplicativos de compartilhamento correto Só estou verificando isso. E sim, isso parece bom. E agora, vou selecionar tudo isso e abrir o chat GPT em uma nova janela apenas para ter certeza de que não há contexto existente Vou colar tudo isso aqui junto com nossa transcrição, que já editei Eu só estou verificando tudo. Tudo está lá. Ok, vamos fazer a mágica. E isso pode demorar um pouco HgBT agora está lendo nossa transcrição e o aviso, e vamos lá Está criando nossa tabela de evidências. E agora eu posso examinar esta tabela e realmente ver se eu concordo com isso ou o que é útil e, em seguida, retomá-la e copiá-la diretamente para o meu documento de trabalho onde estou reunindo as evidências. Agora podemos usar a IA como ela é, um assistente rápido que pode ler e resumir É totalmente normal fazer perguntas como como esse participante fez X? o que eles lutaram? O que os confundiu? O que eles esperavam que acontecesse? Desde que adicionemos grades de proteção que tornem a saída utilizável Então, aqui estão minhas grades de proteção favoritas. Resposta em uma tabela. Cada reclamação deve incluir uma cotação de apoio. Separe o que aconteceu do que isso pode significar. E se a evidência for fraca, diga isso explicitamente. Sim, você pode se divertir um pouco. Você pode perguntar. Como você renomearia esses recursos com base no modelo mental do participante Ou escreva o momento de frustração como uma história de uma linha. Só não confunda essa produção criativa com evidências. É apenas uma ajuda para pensar, não uma descoberta. Às vezes, você ouvirá pesquisadores dizerem que codificamos as entrevistas Isso pode parecer muito acadêmico, mas codificar ou marcar é basicamente isso Damos pequenos rótulos às partes do que as pessoas disseram para que possamos ver os padrões mais tarde. Se um participante disser que eu não confiei nele com meu login bancário , um código simples ou uma tag podem ser confiáveis. Se outra pessoa disser, eu estava com medo de deletar tudo. Isso também pode ser confiança ou talvez medo de uma ação irreversível Então, o objetivo não é ser sofisticado. O objetivo é impedir que seu cérebro fale, eu sinto que confiança era uma coisa e, em vez disso, ser capaz de dizer: Legal, confiança surgiu sete vezes, e aqui estão os recibos Agora, aqui está a parte que as pessoas não contam para você. Você não precisa de uma taxonomia perfeita de codificação ou marcação. Você não precisa de 100 tags e, definitivamente, não precisa transformar isso em um hobby. Atualmente, para muitas equipes, a pergunta útil é: esse rótulo me ajuda a encontrar as evidências novamente e usá-las em uma decisão. Por isso, continuamos a codificar de forma leve. Às vezes, são tags literais. Às vezes, isso é apenas uma coluna como visão do candidato, problema de design, pergunta aberta. Há uma ferramenta que eu uso que é muito boa para analisar dados qualitativos e organizar as coisas visualmente de uma forma em que você possa mapear afinidades e ver padrões surgirem em seus É chamado de condensado. É uma ferramenta muito útil e eu recomendo muito usá-la. Na verdade, dando uma olhada em todas as minhas etiquetas, neste caso, estou muito curioso sobre o que nossos clientes estão dizendo sobre como estão tomando a decisão de reservar um táxi ou uma cadeira de passeio. Com cada citação relevante, uma tag aqui chamada processo de tomada de decisão, e eu posso ver todas as tags sobre o processo de tomada de decisão. Posso simplesmente selecionar todas as cotações relacionadas ao processo de tomada de decisão. Escolha este botão, que me permite copiar todas as aspas como texto. Se a marcação ajudar você a recuperar cotações posteriormente, faça isso. Se isso começar a devorar sua vida, pule e concentre-se na tabela de evidências O objetivo não é uma taxonomia perfeita. O objetivo é o raciocínio rastreável. Tudo bem, confiança. Quando colocamos um nível de confiança ao lado de uma descoberta, não estamos tentando parecer científicos. Estamos apenas fazendo algo muito mais simples. Estamos dizendo a verdade sobre o quão sólidas são as evidências porque, em pesquisas, há uma grande diferença entre essa pessoa ter passado um momento difícil e esse é um padrão confiável que deve influenciar as decisões sobre o produto. Confiança é nossa forma de sinalizar essa diferença. Então, aqui está uma maneira humana de pensar sobre isso. Ao ler uma citação, pergunte a si mesmo. Eles disseram isso claramente? Eles deram um exemplo concreto? Isso se conectou com o que estamos realmente pesquisando Se a citação for específica e inequívoca, isso já é um bom começo E então pergunte se isso é apenas um momento ou apareceu mais de uma vez? Que mais de uma vez o participante a repetiu em palavras diferentes na mesma entrevista. Ou você já ouviu a mesma coisa de outros participantes ou pode ver algo semelhante nos dados comportamentais. Então, envie cliques de raiva ou tíquetes de suporte. Portanto, uma escala de confiança simples pode ser alta, o que significa que isso parece sólido. A evidência é clara e não se baseia em uma citação frágil Confiança média significa que isso parece real, mas eu quero confirmar isso. Pode depender do tipo de participante, do cenário ou do fluxo específico que testamos. Baixa confiança significa interessante, mas ainda não estou pronto para tomar decisões sobre isso. Pode ser um mal-entendido, mas pontual ou simplesmente não foi bem suportado E aqui está a arma secreta. Se você quiser parecer confiável sem ser chato, acrescente mais uma frase, acrescente mais uma frase, o que aumentaria Por exemplo, ouvimos isso de mais dois participantes, isso se torna alto. Se a análise mostrar uma queda nessa etapa, isso se tornará alto. Se testarmos a interface revisada e a confusão desaparecer, podemos fechar Limitações são apenas sua cláusula de honestidade. Eles são os motivos. Uma parte interessada inteligente não deve generalizar demais, como amostra pequena, qualidade da transcrição, participante incomum e contexto muito específico generalizar demais, como amostra pequena, qualidade da transcrição, participante incomum e contexto muito específico. Declarar limitações não enfraquece sua pesquisa. Isso impede que outra pessoa use indevidamente a conversa sobre o momento em que IA passa de assistente útil para por que você é assim Se você já se pegou pensando : Não, não foi isso que eu quis dizer. Por que você está sendo vago? Bem-vindo. Isso é normal. O complicado é que a ferramenta é boa em parecer confiante Pode parecer que você está conversando com uma pessoa teimosa E é aí que as pessoas perdem tempo porque começamos a tentar convencê-las, mas não é uma pessoa. Não tem contexto da mesma forma que temos. Não fica envergonhado. De repente, não se torna mais cuidadoso porque o repreendemos. Então, quando começa a flutuar, não discutimos. Nós reiniciamos. E quando digo deriva, o que quero dizer é que a IA se afastou do que realmente pedimos Esquece o objetivo. Ele começa a preencher lacunas. Fica suave e genérico. Portanto, reinicializar é um pequeno ritual que o torna útil Aqui está a jogada. Inicie um novo Fred e cole o pacote de contato novamente. Declare o objetivo único em uma frase. Informe o formato que você deseja e adicione a regra. Cada reclamação precisa de uma cotação. Você ficará chocado com a frequência com que isso resolve o problema. Então, sim, discutir é um trabalho emocional. A reinicialização é apenas um bom uso da ferramenta. Tudo bem, vamos tornar isso real. Não analise 15 entrevistas. Não construa um sistema massivo. Basta fazer uma embalagem limpa. Escolha uma transcrição da entrevista. Escolha dois objetivos de pesquisa. Agora, crie uma tabela de evidências com a ajuda da IA. Vamos tentar obter cerca de dez cotações no total. Para cada citação, queremos uma frase sobre o que ela significa e um nível de confiança, seja baixo, médio ou alto. Em seguida, faça a parte que a transforma em pesquisa real, certo, duas ideias de candidatos e, abaixo cada uma, passe duas a três citações que a sustentam. Se você puder fazer isso, você basicamente aprendeu a habilidade básica. Todo o resto é apenas ampliá-lo e permanecer honesto enquanto você faz isso Boa sorte e nos vemos na próxima aula. 9. Sintetize insights com IA: Chegaram ao estágio crucial de sintetizar suas descobertas Você fez o trabalho árduo de conduzir entrevistas, transcrever, analisar e identificar os principais temas Agora é hora de reunir tudo em insights e oportunidades acionáveis que podem impulsionar seu projeto Mas primeiro, uma orientação rápida. No momento, estamos na fase de síntese. Estamos migrando de padrões nos dados para insights com os quais podemos agir. E há uma regra aqui que nos mantém honestos. IA pode sugerir interpretações e oportunidades, mas decidimos o que é verdade comparando-a com evidências Aqui está uma escada simples que eu uso para manter a síntese clara. Um tema é o que continua acontecendo nas entrevistas. Uma visão é por que esse tema é importante e o que ele nos diz sobre as necessidades ou o comportamento das pessoas. Uma oportunidade é o que podemos mudar no produto ou serviço. Para cada insight, queremos anexar evidências. São citações e exemplos, além de um nível de confiança. Aqui está um cuidado com a IA. Isso tende a simplificar as coisas em uma história interessante, mas pesquisas reais são confusas Então, queremos ter certeza de que mantemos contradições. Evitamos certezas falsas e garantimos que todas as oportunidades sejam mapeadas como evidências reais. Agora você dissecou cada entrevista, dividindo-a em temas, padrões e ideias importantes A próxima etapa é analisar essas descobertas em várias entrevistas, procurar pontos em comum e diferenças, contradições e surpresas É aqui que a IA se destaca. Conectar esses pontos ajudará você a descobrir uma compreensão holística da experiência do usuário Os insights são os momentos decisivos que surgem dos seus dados. São verdades profundas que revelam algo profundo sobre seu usuário Para articular esses insights, você deve interpretar o que os dados estão lhe dizendo Você precisará ir além do óbvio e se perguntar: o que isso significa? Por que isso é importante? elaboração de insights bem formulados guiará suas decisões de design e garantirá que elas estejam profundamente enraizadas na O GBT pode ajudar a traduzir dados brutos em verdades profundas sobre seus usuários Você pode solicitar que ele interprete os temas e as descobertas, investigando mais profundamente o que isso significa e por que é importante Com insights claros em mãos, agora você está pronto para identificar oportunidades. Essas são as áreas em que você pode fazer uma diferença real, resolver um problema ou criar uma experiência agradável para seus usuários brainstorming com sua equipe ou use o HgBT para ajudar a gerar ideias inovadoras com base em Pense de forma criativa e não tenha medo de desafiar o status quo É sua chance de transformar os insights em algo tangível e impactante Lembre-se de que a síntese não é apenas uma etapa do processo, é uma arte. Isso requer pensamento crítico, empatia, criatividade e a capacidade de ver o panorama geral À medida que você avança nesta lição, abrace a complexidade e mergulhe profundamente nas nuances do mundo do seu usuário. Quando chega a hora de transformar insights em oportunidades, IA pode ser uma parceira criativa. sessões Brains Domini podem ser enriquecidas com ideias geradas por IA Você pode desafiar o modelo a criar soluções inovadoras com base nos insights que você descobriu. É uma colaboração empolgante que pode levar a caminhos de design inesperados e valiosos. Então, vamos dar uma olhada em como isso pode funcionar. Agora, a partir de sua análise, você teria uma tabela de evidências que poderia ser mais ou menos assim. Eu o criei no Google Sheets aqui, mas você pode ter isso no Notion ou em qualquer outro formato. O importante é que tenhamos alguns dados estruturados nos quais possamos ver o ID do participante, para que fique anônimo O tema que identificamos, o contexto em que ele apareceu, uma citação para apoiá-lo e o que isso significa em nossas próprias palavras. E então, idealmente, também temos um nível de confiança de quão confiantes estamos nessa evidência. Agora, se eu tiver isso no Google Sheets , posso simplesmente exportar isso aqui. Você vai baixar e exportar este ensaio em CSV, pois isso facilitará o acesso a algo como o pois isso facilitará o acesso a algo como o Chat GPT ou qualquer IA que você esteja usando e o upload dos dados no Então, vamos entrar no Chat GPT aqui. Então, a primeira coisa que farei é colar nosso pacote de contatos novamente. Eu tenho isso aberto aqui. Então, mais uma vez, esse é o pacote de contatos que usamos o tempo todo É uma recapitulação do que é nosso resumo. Está higienizado Removemos todas as informações confidenciais da empresa. E o que estamos incluindo aqui na parte inferior são os resultados de síntese que esperamos Por isso, queremos insights e oportunidades que sejam explicitamente apoiados por evidências e incluam um nível de confiança Então, vamos copiar isso para um novo bate-papo. E aqui embaixo, vou criar algumas linhas novas mais uma vez, e agora vou adicionar nosso prompt de síntese. Você pode encontrar esse prompt de síntese em seus downloads. Basta acessar a planilha de instruções e copiá-la de lá. O prompt começa com você e meu assistente de pesquisa de UX. Você tem acesso ao CSV que eu enviei, que é uma tabela de evidências com essas colunas Sua tarefa é se concentrar apenas em um tema. E o tema que queremos investigar primeiro é o atrito do piso de reservas aqui. Então, vou pegar o primeiro tema da planilha e colá-lo aqui Queremos analisar um tema por vez para que a IA não se suavize demais e não se envolva em Portanto, abordar um tema de cada vez nos permite realmente sentir, verificar a saída e garantir que haja evidências anexadas, garantir que faça sentido e que esteja realmente correto. Agora, para a saída, estou solicitando uma placa interna. Isso é essencialmente um mini-relatório apenas para este tema. E a estrutura que estamos procurando aqui é: conhecer o tema, que ouvimos, o insight em uma frase, então queremos evidências anexadas a isso. Então, três a seis citações da tabela de evidências com os IDs dos participantes para que possamos compará-la com as evidências. Então, queremos que a IA identifique algumas oportunidades aqui com base nesses insights em todas as entrevistas. As oportunidades geralmente começam com um verbo, então há coisas que podemos fazer ou coisas que nosso cliente pode fazer Eles não são conjuntos de recursos são mais coisas que eles podem mudar e coisas que eles podem agir. Também querem que a IA destaque quaisquer contradições, se houver, e nos dê um nível de confiança e por quê Isso será importante porque queremos apoiar a pesquisa que estamos conduzindo aqui. E usando a IA como nosso assistente, precisamos pedir à IA que nos dê os motivos pelos quais ela faz o que faz ou por que faz a avaliação. E há algumas regras aqui. Portanto, queremos usar apenas as chamadas do CSV e não inventar nada Então, assim como o que fizemos o tempo todo. Agora, vamos adicionar nossos dados aqui. Agora anexei a tabela de evidências e, agora que reduzimos essa solicitação a um tema, vamos ver o que volta Ok. E aqui está nosso primeiro cartão de informações. Portanto, para nosso atrito no fluxo de reservas, o que ouvimos é que os usuários esperam o processo de reserva seja rápido, óbvio e reconfortante Quando as etapas parecem obscuras ou falta feedback, elas hesitam ou mudam para escrever e compartilhar Nossa única frase é que até mesmo pequenos momentos de incerteza no piso de reservas do aplicativo de táxi rapidamente corroem a confiança e fazem com que a cadeira pareça a escolha mais segura e rápida E a evidência disso vem desses três participantes, um dizendo que eu só queria que fossem duas abas, mas eu não tinha certeza do que estava confirmando O segundo disse, com a cadeira, eu posso ver o motorista e o ETA imediatamente. Aqui, estou meio que esperando e esperando. E o terceiro diz que eu não tinha certeza se meu ponto de partida estava certo e eu não queria acabar na rua errada As oportunidades que o Chat GPT agora identificou a partir disso são esclarecer cada etapa do processo de reserva, os usuários sempre saibam qual ação estão tomando para fornecer feedback visual imediato após importantes, como local de coleta e confirmação, e reduzir o número de decisões ou sentimentos necessários antes que um carro necessários antes que um Não encontrou nenhuma contradição direta nesse tema, e o rótulo de confiança é médio porque os códigos são consistentes, mas eles vêm de apenas três participantes desse tema É um ponto muito bom, e isso é algo que devemos destacar para nosso cliente aqui para dizer que o que aumentaria a confiança é realizar entrevistas adicionais que possam se concentrar especificamente no uso pela primeira vez versus usuários recorrentes de táxi ou fazer algumas análises comportamentais dos pontos de entrega de reservas dentro do fluxo atual E agora eu posso pegar esse insight e movê-lo para o meu próprio documento e, em seguida, continuar essa análise com o segundo tema da nossa tabela de evidências. Depois de analisar todos os temas , posso criar um relatório a partir deles. Então eu posso decidir quais deles são os principais insights, quais deles são relevantes, e é aí que eu realmente entro como pesquisador com minha experiência e meu próprio ponto de vista sobre isso Portanto, não deixamos que a IA determine o que é importante e o que não é importante. Isso ainda está nas mãos do pesquisador. Então, pegue essas descobertas e pense como você pode aplicá-las ao seu projeto. Como você verá esses insights para orientar suas escolhas de design? Como você transformará essas oportunidades em soluções inovadoras? Esse é o cerne da pesquisa de Yog, onde a compreensão encontra a inovação 10. Considerações éticas ao usar a IA: Isso é sobre confiança. Antes de entrarmos na tática, vamos definir o tom. Usar a IA na pesquisa pode ser realmente útil. Também pode dar errado de maneiras muito chatas e muito humanas. Um participante compartilha algo pessoal e acaba em algum lugar onde não deveria. A parte interessada lê um resumo da IA e presume que é verdade Uma citação fica um pouco mais limpa e, de repente, não é mais uma citação. Então, isso não é uma palestra sobre ética. Esse é um conjunto de hábitos que protegem as pessoas e protegem seu trabalho. E vamos manter isso prático. Falamos sobre o que compartilhar e o que não compartilhar. O que divulgar e como dizemos ser honestos quando estamos agindo rapidamente Então, mãos no volante, IA pode ajudar, mas nós decidimos o que entra na pesquisa. Aqui está um modelo mental simples. O que pode dar errado? Para manter isso prático, usaremos algumas categorias simples. Não é só porque adoramos frameworks. Quero dizer, nós temos. É porque é mais fácil identificar riscos quando você tem baldes. Então, aqui estão os principais: privacidade e segurança. Estamos expondo dados pessoais ou confidenciais? Transparência. Estamos sendo honestos sobre a AIU Imparcialidade. Estamos perdendo ou distorcendo as experiências de certos grupos Responsabilidade. Quem é responsável se algo estiver errado? Supervisão humana Estamos deixando a ferramenta decidir ou estamos decidindo? Se você conseguir se lembrar deles, detectará 90% dos problemas antes que eles aconteçam. Vamos começar com aquele que causa danos reais. Ah. Aqui está uma regra que salvará sua carreira. Se você não quiser publicá-lo em vermelho, não o cole em um bate-papo aleatório de IA. Então, aqui estão alguns exemplos do que não colar. Nomes, e-mails, números de telefone e endereços. Você ouvirá o termo PII muito usado no setor. Isso significa informações pessoais identificáveis. Portanto, não cole links de sessão brutos que incluam o nome de alguém ou informações médicas, financeiras ou pessoais altamente confidenciais. Sem estratégia de clientes, roteiros inéditos ou propriedade intelectual interna Só não cole nada que sua empresa ou seu cliente não tenham aprovado para processamento externo. Sim, você ainda pode usar a IA. Você só precisa trabalhar com uma transcrição redigida ou com uma ferramenta mais segura E é por isso que os hábitos de redação da Lição seis são importantes Agora vamos falar sobre divulgação. A divulgação é onde as pessoas ficam estranhas. Eles escondem o uso da IA porque estão nervosos ou compartilham demais de uma forma que faz com que os participantes sintam que estão sendo observados por robôs Vamos simplificar as coisas. Os participantes precisam saber. A IA será usada de alguma forma? Como ele será usado durante ou depois da sessão? Eles interagirão diretamente com a IA? Como os dados estão sendo protegidos? Eles podem optar por não participar da IA? Seus dados serão usados para treinar modelos, diga sim ou não, com clareza. Além disso, uma rápida verificação da realidade dizendo às pessoas que a IA está envolvida pode mudar o comportamento. Algumas pessoas confiarão menos em você, algumas se sairão bem e outras se esconderão. Então, vamos enquadrá-lo de uma forma calma e razoável. A IA é usada para economizar tempo em tarefas administrativas, como transcrição Um pesquisador analisa tudo. Você pode optar por não participar. E as partes interessadas precisam de algo diferente. Eles precisam confiar no trabalho. Por isso, incluímos um pequeno bloco no relatório. Quais ferramentas foram usadas? O que a IA fez e o que os humanos verificaram. Sem drama, transparência. Agora vamos falar sobre preconceito. A IA tem uma personalidade. Gosta de coisas arrumadas. Gosta de coisas normais. E se você não tomar cuidado, isso transformará um conjunto confuso de experiências humanas em uma história suave que parece verdadeira e uma história suave que parece , ao mesmo tempo, desaparece silenciosamente E é isso que queremos dizer com lavagem média. Então, vamos torná-lo concreto. Imagine que você entrevistou cinco pessoas para um fluxo de integração. As pessoas disseram que estava tudo bem. Duas pessoas disseram que era confuso. Uma pessoa disse: “Eu não fiz nada disso porque achei que ela compartilharia meus dados com meu empregador”. Um resumo preguiçoso de IA geralmente volta com algo como os usuários acharam confusos a bordo e queriam uma orientação mais clara E isso não está errado, mas também não é onde está o risco real. O medo de uma pessoa em relação ao compartilhamento de dados pode ser a diferença entre um pequeno ajuste na experiência do usuário e um desastre de confiança Exemplo dois, o usuário padrão que ele inventa. Se você não contar à IA quem são seus participantes, ela preenche os espaços em Às vezes, presume-se que o usuário padrão confia na tecnologia da cultura majoritária e está tecnologia da cultura majoritária usando o produto de uma forma bastante padronizada. Então, se você está pesquisando um grupo que não é, digamos, necessidades de acessibilidade, baixa confiança digital ou um fluxo de trabalho de nicho, você precisa dar um nome a ele Caso contrário, a IA o nivelará suavemente. Então, aqui está o hábito que criamos. Sempre que a IA fornece um resumo organizado, fazemos um acompanhamento rápido Legal. Agora me mostre as contradições. Então, perguntamos: quem teve uma experiência diferente? O que não se encaixou? O que nos surpreendeu? O que seria fácil perder se analisássemos apenas as médias? E continuamos voltando às citações porque as citações são onde a nuance vive. Vamos falar sobre supervisão humana, como permanecemos responsáveis sem nos tornarmos paranóicos É aqui que mantemos nossas mãos no volante. Na prática, a supervisão humana significa apenas que temos clareza sobre o que a IA pode fazer por nós Portanto, pode nos ajudar a redigir a primeira passagem, organizar notas confusas, resumir uma parte de uma transcrição e sugerir uma possível interpretação e O que ele pode fazer é assumir a responsabilidade. Essa parte fica conosco. Então, aqui está uma maneira simples de trabalhar antes que qualquer coisa leve a um laptop. Portanto, antes de entrar em um relatório ou uma mensagem de texto ou mensagem do Slack para as partes interessadas, fazemos uma rápida verificação de integridade Perguntado: Os códigos são reais e foram copiados com precisão? Podemos apontar evidências em cada insight? Nós acidentalmente transformamos uma hipótese em um fato? Anotamos alguma limitação para que alguém não generalize demais E quando as apostas são altas, tornamos isso social. Pedimos que outra pessoa leia os resultados, não porque estamos em pânico, mas porque é realmente difícil identificar seu próprio ponto cego quando você está envolvido no quando você está envolvido Então, essa é a vibe. Usamos a IA para nos movermos mais rápido e, em seguida, usamos a avaliação humana para nos mantermos honestos. Integridade dos relatórios. E essa é a parte em que deixamos de ser fofos. Se um relatório incluir citações inventadas, não importa o quão bem projetada seja a apresentação de slides. Isso não é pesquisa. É só contar histórias e prejudica a confiança rapidamente. Então, aqui está o padrão em que mantemos a regra de cotação. Se estiver entre aspas, veio de um participante Palavra por palavra. Se você parafraseou, não coloque entre aspas. Escreva isso como um resumo. A armadilha composta para participantes. Às vezes, as pessoas tentam ser úteis combinando alguns participantes em uma história simples de persona Isso é bom para a criação de sentido interno, mas não é bom se você apresentar isso como uma pessoa real disse. Então, se você alguma vez fizer uma composição, rotule-a claramente. Caso contrário, não use o rastro de evidências. A maneira mais fácil de manter isso simples é que cada insight tenha uma pequena âncora, um link para notas, um clipe ou um conjunto de citações em sua tabela de evidências, não porque as partes interessadas clicarão em cada link, mas porque você deve acessar o registro de uso da IA E essa é a parte que ninguém quer fazer. E é a parte que silenciosamente faz com que seu trabalho pareça profissional Um registro de uso de IA é apenas um pequeno registro do que aconteceu. Ele responde a perguntas como qual ferramenta usamos? O que pedimos que ele fizesse? Nós o alimentamos com dados brutos ou com uma versão editada? Nós verificamos isso depois? O que mudamos? Pense nisso como um auxiliar de memória. E se um cliente perguntar: Como você analisou isso? Você não precisa confiar em vibrações. Além disso, ele protege você, porque se a saída da IA estiver errada, você poderá ver exatamente onde ela entrou no fluxo de trabalho. Tudo bem. É aqui que realmente criamos o hábito. Pegue seu projeto atual e faça duas pequenas coisas. Primeiro, escreva sua declaração de participante. Seja breve e humano. Imagine dizer isso em voz alta no início de uma entrevista. Em segundo lugar, inicie seu registro de uso de IA. Apenas uma ferramenta de entrada, tarefa, o que você verificou. Se você faz essas duas coisas, não está apenas ciente da ética. Você está praticando isso. OK. Nos vemos na próxima aula. 11. Aproveite a IA para criar um relatório de pesquisa: Isso nos leva à etapa final da jornada de pesquisa de UX. Aqui, exploraremos as etapas essenciais para criar um relatório de pesquisa impactante E, é claro, vamos aproveitar esse GPT para agilizar o Então, caso você esteja perdido, uma orientação rápida. No momento, estamos na fase de reportagem. É aqui que transformamos nossa síntese em algo que as partes interessadas possam realmente usar, e é aqui que a IA pode economizar seu tempo, mas também pode causar danos reais se você permitir que ela invente certezas ou citações Então, usaremos a IA para redigir, mas manteremos a integridade dos relatórios rígida. Comece reunindo todos os insights, temas e oportunidades que você descobriu nas lições anteriores Organize-os em um fluxo lógico que conte a história de sua pesquisa. O resumo executivo é uma parte crucial de qualquer relatório de pesquisa. Ele resume as principais descobertas e recomendações de forma concisa Podemos usar o Che GPT para redigir uma versão inicial do resumo, fornecendo os principais insights e pedindo ao modelo que os resuma em algumas frases O tom do seu relatório deve estar alinhado com o seu público Portanto, seja um público técnico ou partes interessadas do negócio, a linguagem deve ressoar com eles. A GPT pode ajudá-lo nesse refinamento. Você pode solicitar que o modelo reformule as seções em tons diferentes, como formal, casual ou técnico E lembre-se de incluir representação visual e dados para apoiar suas descobertas. Tabelas, gráficos ou citações dos participantes podem adicionar credibilidade ao seu relatório Uma regra simples deixe a IA ajudar na estrutura e na redação Mas você possui o que é verdade. Você possui as evidências, as cotações e os níveis de confiança. Se o modelo não consegue apontar evidências, ele não aparece no relatório. Ok, então vamos ver como gerar um resumo executivo e depois refinar o tom do relatório Então, estou criando uma nova ameaça mais uma vez , apenas pegando o aviso da planilha de avisos O que nos ajuda a gerar um relatório de pesquisa de UX ou mais precisamente, um resumo executivo. Então, aqui, primeiro de tudo, queremos colar um pouco de contexto novamente. Então, mais uma vez, nosso pacote de contexto apenas para fundamentar o modelo E então, no prompt, você verá algum espaço para colar de três a cinco cartas internas E esses são os insights que você gerou na etapa de síntese. Então, agora vou colá-los aqui. São cerca de três cartas internas. Em seguida, a tarefa é redigir um resumo executivo para as partes interessadas seniores e apenas observar as barreiras de proteção. Então, estou dizendo ao modelo que use apenas o que eu colei e não invente citações sobre novas descobertas E uma vez redigido o sumário executivo, eu trato isso como um ponto de partida Então eu posso fazer uma revisão rápida, só para verificar. As reivindicações são realmente apoiadas pelos cartões internos? Isso exagerou a confiança? Ele ignorou as contradições? Então, vamos lá. Este é nosso resumo executivo e temos alguns pontos-chave que ele reuniu para nós. E agora o que eu posso fazer é reescrever isso para um público específico Então, por exemplo, posso reescrever isso para executivos, que seja curto e focado em resultados , ou para a equipe de produto, para que tenha mais nuances ou para suporte ao cliente ou operações, que sejam mais práticas as próximas etapas Então, usando esse prompt, reescreva o resumo executivo para esse público Então, digamos que queremos reescrevê-lo para a equipe de produto. Aqui vamos nós. E vamos ver como isso seria para a equipe de marketing. Portanto, isso economiza muito tempo, mas a regra de integridade permanece a mesma A IA ajuda na estrutura e na redação, e as evidências permanecem humanas E você pode simplesmente continuar conversando com ChaiBT para criar as seções de que precisa, e também pode perguntar especificamente sobre insights específicos para detalhar as diferentes seções do seu relatório de pesquisa Portanto, onde quer que você crie seu relatório de pesquisa, pode haver uma apresentação de slides ou um Você pode simplesmente copiar e colar essas seções e começar a escrever a partir daí. Aqui está a estrutura que eu uso para a maioria dos relatórios de pesquisa. Comece com um resumo executivo que apresente as partes interessadas rapidamente. Em seguida, um pequeno parágrafo sobre objetivos e método, o suficiente para que eles entendam o escopo. Em seguida, vêm os temas. Isso é o que ouvimos organizado por tópico e depois por insights. É aqui que você explica por que cada tema é importante. Depois disso, oportunidades. O que devemos realmente mudar? Mantenha essas listas de desejos práticas, não apenas inclua listas de desejos. Depois, riscos e limitações. Todo estudo os tem, então fale com eles. E, finalmente, um apêndice opcional onde você pode colocar sua tabela de evidências ou Isso dá às partes interessadas um caminho claro desde as descobertas até a ação. Rastreabilidade total até as evidências. Portanto, seu relatório de pesquisa não é apenas uma coleção de fatos, é uma narrativa que leva a insights acionáveis Ao usar ferramentas de IA como Chet GBT com responsabilidade, você pode acelerar o processo sem sacrificar a qualidade do seu relatório Para a ação do seu projeto, quero que você crie um rascunho do seu relatório de pesquisa, gere o resumo executivo, refine o tom de voz e reúna todas as descobertas coesa e Seja qual for o formato que você escolher. Lembre-se de que um relatório bem elaborado pode ser um catalisador de mudanças, promovendo melhorias na experiência do usuário e fundamentando decisões estratégicas. Então, vamos fazer sua pesquisa valer a pena. 12. Considerações finais: Tudo bem, somos nós. Se você está assistindo isso, você mereceu. Você não consumiu apenas conteúdo. Você realmente fez o trabalho. Você transformou uma pergunta confusa em um objetivo de pesquisa. Você falou com os usuários, entendeu o que ouviu e transformou isso em algo útil. Essa é uma habilidade real que define uma carreira, e você não está fazendo isso sozinho. Você faz parte de um grupo crescente de pessoas que estão aprendendo a fazer pesquisas de UX em um ritmo moderno. Usando a IA como suporte, mantendo o alto nível de qualidade. Lembre-se da vibração, mantemos nossas mãos no volante A IA é o satnav. Isso pode acelerar as coisas. Mas nós decidimos para onde vamos. Ao levar isso para o mundo real, dois lembretes rápidos Primeiro, as ferramentas mudarão. Os diretores não o farão, sempre que você trocar de ferramenta ou lançar grandes atualizações, reexecute seu Sanity, verifique as saídas e guarde as peças que realmente ajudam Em segundo lugar, mantenha-o limpo e profissional. Proteja a privacidade, obtenha consentimento e mantenha um registro de evidências para que você possa realmente apoiar seu trabalho. E, por favor, não desapareça. Se você tiver dúvidas, ao aplicar isso em projetos reais, deixe-as nos comentários. Se algo ainda estiver confuso, pergunte . Não há perguntas bobas aqui, e eu li todos os comentários Além disso, adoraria saber para que você está usando isso. O que você está pesquisando a seguir? E o que você está construindo com os insights? Obrigado por aprender comigo. Se o curso ajudar, deixe um comentário. Isso realmente faz a diferença. Te vejo na próxima vez.