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EnglishO produto para o consumidor final é algo com que todos estamos familiarizados: usamos o Taobao para fazer compras, o Amap para pedir táxis, entre outros. Estes produtos são serviços de software baseados em empresas que nos ajudam a satisfazer necessidades específicas em determinadas situações da vida quotidiana; o utilizador é também o tomador de decisão.
Já os produtos para empresas são mais orientados para o longo prazo. As necessidades das empresas não partem apenas das necessidades individuais dos utilizadores, mas sim de uma conexão e expansão das relações de produção; o utilizador nem sempre é o tomador de decisão.
Além disso, empresas de diferentes tamanhos e setores têm diferentes exigências em relação aos produtos. Tomando o DingTalk como exemplo, precisamos não só de um design padronizado do produto para satisfazer as pequenas e médias empresas com poucos recursos e grande número, como também construir uma plataforma suficientemente aberta para resolver as necessidades personalizadas de grandes organizações com estruturas complexas.
Paralelamente, a co-criação ecológica permite ao DingTalk melhorar ainda mais a escala e a qualidade dos serviços às empresas. Não só permite uma colaboração eficiente dentro das organizações, como também ajuda a romper rapidamente as barreiras de informação entre empresas, acelerando a formação de um efeito de rede positivo. No atual contexto de flutuações económicas, a redução de custos e o aumento da eficiência tornaram-se pontos-chave de atenção para as empresas.
Portanto, no design de produtos de colaboração empresarial no cenário B2B, é necessário não só considerar a experiência real do utilizador individual, como também impulsionar o crescimento das empresas e satisfazer as suas necessidades objetivas.
Através da análise de dados do setor, descobrimos características dos utilizadores como "empresas distribuídas por vastas regiões geográficas e com uma ampla faixa etária de funcionários". Ao adquirirem ferramentas externas, 71% das empresas consideram que "desconhecimento e desconfiança" são fatores-chave que influenciam as suas decisões de compra. Ao mesmo tempo, quase 30% dos sistemas de aplicação nas empresas optam por ser desenvolvidos internamente. Como conectar de forma fluida estes sistemas desenvolvidos internamente com a IA é algo que também precisa ser cuidadosamente considerado no design do quadro do produto.
Assim, no design do assistente AI do DingTalk, precisamos não só de ajudar as empresas a conhecer, confiar e conectar-se intimamente com a IA do DingTalk, como também ajudar utilizadores com diferentes backgrounds a dominar rapidamente a IA e a aumentar a eficiência do trabalho.
- Design para o indivíduo
Reduzir o limiar de uso da IA e proporcionar uma experiência de interação IA intuitiva e simples para tornar a IA mais fácil de usar
Tanto os utilizadores como os desenvolvedores esperam que a IA os ajude a concluir o trabalho mais rapidamente, e não que a IA os substitua completamente causando desemprego. Por isso, preferimos tratar a IA como uma ferramenta de produtividade; no design de interação, reduzimos o limiar de uso da IA para torná-la mais fácil de usar, de modo que utilizadores de diferentes idades, backgrounds, papéis e identidades possam usá-la.
01. Otimizar os fluxos de operação existentes das aplicações para duplicar a eficiência do trabalho
Primeiro, para os desenvolvedores, a função de "comandos rápidos", que antes levava meio ano para ser implementada — incluindo compreender o fluxo de negócios, escrever código, testar — agora pode ser desenvolvida em apenas duas semanas com a ajuda da IA.
Já para os utilizadores comuns, antes apenas uma pequena parte das pessoas usava a tecla "/" para procurar rapidamente e executar operações de aplicação. Agora, através de conversas com o assistente IA, todos podem experimentar a conveniência dessas operações de aplicação, realizando uma atualização de eficiência de "comando" para "diálogo".
02. Adaptar-se aos cenários reais de uso dos utilizadores e aumentar a eficiência da comunicação e da colaboração
Além de otimizar os processos existentes através da IA, esperamos integrar-nos profundamente nos cenários de escritório reais dos utilizadores para criar uma experiência IA simples e direta. No dia-a-dia de trabalho, a comunicação e a colaboração são cenários extremamente frequentes. Quando usamos o DingTalk, somos constantemente inundados por várias mensagens não lidas.
Antes do uso: percepção
Com base nesta dor, quando um utilizador abre um chat em grupo com muitas mensagens não lidas e contexto extenso, o design apresenta antecipadamente uma entrada para transmitir o valor do "Resumo IA", despertando o interesse dos utilizadores pela IA. Ao mesmo tempo, fornecemos orientações claras de operação para que os utilizadores possam ativar com um clique o assistente IA e experimentar rapidamente as capacidades da IA.
Durante o uso: compreensão
Quando o utilizador clica no "Resumo IA", utilizamos estratégias de interação como expansão de palavras-chave e rastreamento interativo para eliminar o ruído durante a conversa homem-máquina, guiando os utilizadores e a IA para uma comunicação eficaz e cultivando um método de comunicação bidirecional com "ciclo de feedback positivo". Quando a IA gera conteúdo, utilizamos interações dinâmicas visualizadas como transição gradual em fluxo e animação de máquina de escrever, bem como linguagem explicativa, para aliviar a ansiedade dos utilizadores durante a espera, permitindo-lhes também compreender o processo de pensamento da IA.
Depois do uso: recomendação
Após a conclusão da saída da IA, os utilizadores também podem reduzir etapas desnecessárias de operação com base nas sugestões comportamentais personalizadas da IA.
03. Entrada de baixo custo e saída de alta qualidade para acelerar o processo de tratamento de tarefas
Em 1973, surgiu o primeiro computador usando o Alto, introduzindo a interface gráfica do utilizador (GUI). Mas à medida que as funcionalidades do produto aumentavam, os utilizadores tinham muita dificuldade em aprender ou memorizar as posições dos botões e as operações.
Já a interação LUI (Language User Interface), baseada em modelos de linguagem de grande porte, pode evitar muito este problema através de conversas em linguagem natural.
Contudo, diante de tarefas complexas, o processo de interação puramente por diálogo geralmente requer muitas rodadas de comunicação; as orientações e restrições vagas durante o processo podem facilmente confundir os utilizadores.
Por isso, combinamos adequadamente as formas de interação LUI e GUI, utilizando novas tecnologias para reduzir o custo de memória e minimizar ao mesmo tempo a ambiguidade durante o processo de tarefa.
Os utilizadores podem inserir informações em linguagem natural a baixo custo, enquanto a IA apresenta resultados de alta qualidade através de uma estrutura de dados estruturada. Ao mesmo tempo, aproveitamos as poderosas capacidades da IA em compreensão contextual, memória, raciocínio e planeamento para extrair automaticamente informações-chave, reduzindo as etapas de operação dos utilizadores. Através da exibição clara do estado da operação, a tarefa recebe feedback imediato, facilitando também a rastreabilidade para os utilizadores. Além disso, projetamos uma variedade de modelos de cartões IA para ajudar os desenvolvedores a apresentar os resultados da IA de forma mais conveniente e padronizada.
- Design para a empresa
Estabelecer processos e quadros universais e abertos para construir uma confiança empresarial sustentável e tornar a IA confiável
Depois de resolver os problemas de usabilidade na comunicação e colaboração individual, colocamo-nos na perspetiva empresarial para analisar como o design pode, através da IA, promover uma colaboração eficiente de conhecimento e de aplicações dentro das empresas.
Os dados mencionados anteriormente indicam que 71% das empresas consideram que "desconhecimento e desconfiança" são os principais fatores que influenciam as suas decisões de compra.
Portanto, só após estabelecer confiança com as empresas é que elas estarão dispostas a aceitar e usar produtos de IA com tranquilidade.
Dividimos a confiança em três níveis: confiança cognitiva, confiança emocional e confiança comportamental.
01. Estabelecer confiança cognitiva em termos de valor de redução de custos para que as empresas estejam dispostas a usar a IA
Primeiro, precisamos estabelecer uma confiança cognitiva inicial para as empresas, para que elas saibam que os produtos de IA podem realmente resolver problemas reais de negócios e trazer valor de redução de custos e aumento de eficiência.
Com base na nossa percepção de design sobre as empresas — "estrutura organizacional centralizada e níveis hierárquicos de tomada de decisão e execução" — descobrimos que, durante o processo de comunicação ascendente e descendente, é fácil ocorrer distorção ou atraso de informações, afetando a eficiência da colaboração de informações. Ao longo do desenvolvimento da empresa, acumulam-se frequentemente grandes quantidades de conhecimento empresarial; contratos e manuais antigos em papel costumam ficar empoeirados nos armazéns, dificultando a sua utilização prática.
Como ativar efetivamente os ativos empresariais através da IA, promover o fluxo de informações e reduzir os custos de colaboração de conhecimento empresarial?
Tomando a manutenção de elevadores Mitsubishi como exemplo:
Comunicação entre pessoas
No início, a reparação de elevadores era geralmente feita por mestres experientes que ensinavam aprendizes; a transmissão era feita oralmente. Não só o custo de comunicação era alto, como os fatores subjetivos também interferiam bastante, dificultando a garantia da precisão das informações e levando facilmente a erros sucessivos.
Comunicação entre pessoas e máquinas
Mais tarde, a Mitsubishi passou a usar robôs para fornecer consultoria técnica a funcionários da linha de frente em todo o país. Contudo, a cobertura do conhecimento das respostas automáticas dos robôs era limitada. Frequentemente surgiam problemas como falta de dados ou correspondência incorreta de palavras-chave. Por fim, além de ter de recorrer a intervenção humana, os robôs ainda eram acusados de serem pouco inteligentes.
Comunicação entre pessoas e IA
A emergência da IA generativa não só consegue interpretar com precisão a semântica natural e compreender as intenções dos utilizadores, fornecendo respostas de alta qualidade e eficácia; como também permite às empresas carregar conhecimentos locais — basta tirar uma foto de documentos em papel para reconhecê-los. Se forem necessários resultados mais ricos, pode-se pesquisar rapidamente soluções do setor na Internet. Isto não só melhora a experiência de interação de conhecimento, como também reduz os custos de colaboração de conhecimento.
02. Cultivar a confiança emocional nos resultados da IA e aprofundar a satisfação com o uso da IA
A IA pode gerar rapidamente resultados com base em dados e padrões predefinidos em resposta às perguntas dos utilizadores, mas as falhas técnicas atuais da IA, como ilusões e viéses, ainda fazem com que os utilizadores sintam insegurança ao usar o produto.
Identificar claramente as informações geradas pela IA para evitar conteúdos "desconhecidos"
Para aliviar a ansiedade dos utilizadores em relação à IA ser fictícia ou pouco fiável, o design utiliza a "Janela de Johari" para indicar claramente nos resultados gerados pela IA que "o conteúdo foi gerado pela IA", diferenciando as informações geradas pela IA das não geradas pela IA e permitindo que os utilizadores decidam por si mesmos se querem confiar nelas.
Marcar a origem das informações geradas pela IA para ajudar a "identificação do conhecimento do utilizador"
Para ajudar os utilizadores a compreender melhor se o conteúdo gerado pela IA provém do conhecimento interno da empresa ou inclui informações da Internet, marcamos claramente a fonte de citação da IA, garantindo que os utilizadores possam clicar para aceder e consultar a qualquer momento e rastrear os materiais originais.
Transparência sobre o "caixa-preta" dos algoritmos para entender o mecanismo de funcionamento da IA
Quando a IA executa algoritmos complexos, a lógica oculta por trás é frequentemente vista como uma "caixa-preta". Através de um design de interação em caixa-aberta, tornamos transparente o processo de tomada de decisão da IA, ajudando os utilizadores a compreender melhor o mecanismo de funcionamento dos grandes modelos.
03. Reforçar a perceção de confiança antes, durante e depois da interação com a IA para formar uma dependência comportamental dos utilizadores
Antes da interação: sensação de controlo
Quando a IA executa as solicitações dos utilizadores, permitimos que as empresas tenham um controle absoluto sobre a segurança dos dados através de uma autorização de conversação natural.
Durante a interação: sensação de segurança
Quanto aos resultados gerados pela IA mencionados anteriormente, os utilizadores podem verificar a autenticidade da fonte dos dados a qualquer momento, obtendo uma sensação de segurança certa.
Depois da interação: proximidade
Diante de resultados gerados pela IA que não correspondem às expectativas, oferecemos canais de feedback convenientes e leves; ao mesmo tempo que aumentamos a proximidade entre o produto e os utilizadores, a IA também pode refletir e otimizar melhor com base no feedback dos utilizadores.
04. Fornecer modos adequados de interação com a IA para co-construir uma experiência IA sustentável
Além de fazer com que as empresas reconheçam o valor da IA e criem confiança, conectar de forma estreita os clientes e parceiros do DingTalk com o assistente IA é a chave para o desenvolvimento sustentável do produto.
Segundo as estatísticas, quase um terço dos sistemas de aplicação nas empresas são desenvolvidos internamente. É praticamente impossível refazer esses sistemas de aplicação com base na IA. Como produto de plataforma, precisamos considerar como integrar os sistemas de aplicação existentes com a IA.
Explorando profundamente a co-criação com os clientes e os cenários de negócios, projetamos três paradigmas de quadros de interação com a IA: independente (Copilot), incorporado (Inside) e agente (Agent). As empresas podem escolher o modo de interação com a IA mais adequado com base no cenário de aplicação e no custo de integração.
Recipiente IA independente e ligação eficiente com as operações dos utilizadores
O recipiente IA independente é mais como um copiloto; sem comprometer a arquitetura nativa da aplicação, pode formar uma ligação eficiente com o assistente IA.
Por exemplo, ao criar um portal, pode-se usar linguagem natural para alterar rapidamente a página de configuração do sistema desenvolvido internamente no lado esquerdo e visualizar as configurações mais recentes, poupando o processo complexo de construção.
Além disso, pode-se ativar o recipiente IA independente a qualquer momento com um atalho de teclado, permitindo que a IA perceba instantaneamente ações como seleção de texto ou captura de ecrã fora do recipiente IA e ofereça recomendações inteligentes, mantendo uma ligação estreita com as operações dos utilizadores.
Quadro IA incorporado e ligação estreita com os cenários de negócios
Já o quadro incorporado Inside pode integrar as capacidades da IA com os cenários de negócios de forma estreita. O design utiliza interações flutuantes leves, instruções estruturadas predefinidas e saídas de conteúdo modular para permitir que os utilizadores usem as capacidades da IA a baixo custo e alcancem os resultados desejados.
Por exemplo, num cenário tão claro quanto "atribuir tarefas", a IA pode introduzir automaticamente informações contextuais com base na disciplina ensinada pelo professor, na turma que ele supervisiona e no progresso atual do curso; através de um prompt paramétrico predefinido para negócios, o professor pode atribuir tarefas com facilidade.
Arquitetura IA agente e execução automatizada com caráter humano
Além disso, nos cenários de colaboração empresarial, há frequentemente uma diversidade de papéis, como vendas, finanças, desenvolvimento etc., cada um com funções e fluxos de trabalho específicos. O agente é um assistente IA com uma identidade e capacidades específicas; por isso, demos ao agente uma aparência mais humanizada.
O agente é como um "colega remoto": pode perceber o ambiente, planear automaticamente e executar as tarefas que lhe são atribuídas, ajudando-o a completar operações repetitivas, como "lembrar periodicamente o envio do relatório semanal", entre outras.
No design do processo do lado do utilizador, herdamos os hábitos de comunicação dos colegas normais. Pode-se encontrar o agente na lista de contactos ou na pesquisa principal para iniciar rapidamente uma conversa. Inclusivamente, tal como um chefe, pode-se adicionar vários agentes de diferentes papéis a um grupo para que se distribuam tarefas uns aos outros e cumpram conjuntamente as exigências definidas.
Contudo, a IA e as pessoas reais ainda são diferentes; para evitar ambiguidades e riscos, no design do produto também adicionamos uma indicação clara de "Assistente IA".
- Conclusão
Em resumo, diante dos complexos processos de negócios e dos vastos ativos de dados na colaboração empresarial B2B, adotamos uma dupla perspectiva — "empresa e indivíduo" — e projetamos uma experiência de assistente IA simples, intuitiva, universal e aberta, reduzindo o limiar de uso da IA pelos utilizadores, estabelecendo a confiança das empresas na IA e tornando a IA uma importante ferramenta de produtividade para aumentar a eficiência das empresas.
Paralelamente, o design abstrai três modos de interação do quadro de design IA — "independente, incorporado e agente" — para satisfazer as exigências de uso em diferentes cenários de aplicação. Também lançámos o "Guia de Design IA do DingTalk: Práticas de Inteligência no Setor", unindo forças com parceiros do setor para co-construir uma experiência de produto IA sustentável.
Acreditamos que "um design que resolve problemas reais é um bom design", e o DingTalk continuará a praticar o princípio de "design tanto para empresas quanto para indivíduos".
DomTech é o fornecedor oficial e designado do DingTalk em Macau, especializado em fornecer serviços DingTalk para um vasto número de clientes. Se desejar saber mais sobre as aplicações da plataforma DingTalk, pode consultar diretamente o nosso serviço de apoio ao cliente online ou contactar-nos por telefone +852 95970612 ou por e-mail cs@dingtalk-macau.com. Temos uma excelente equipa de desenvolvimento e operação e manutenção, com vasta experiência em serviços de mercado, podendo fornecer-lhe soluções e serviços profissionais de DingTalk!