Implicações de IA no Design - Aula 2

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IMPLICAÇÕES DE IA NO DESIGN
APRESENTAÇÃO
DE APOIO
Mais de 20 anos atuando no desenvolvimento de produtos e
serviços. Criou a primeira área de Experience Design na Whirlpool
Latam, foi Head da FJord Latam (braço global de Design e Inovação da
Accenture) e, mais recentemente, criou a área de CX Design na Dasa.
Atualmente, é Chief Strategy Officer da Môre e consultor de CX Design,
além de professor universitário há 7 anos. Detém mais de 50 prêmios
de Design, atuou como jurado em eventos de prestígio como Cannes
Lions, ministrou mais de 400 palestras e masterclasses e é coautor de
dois livros: um sobre experiência de pacientes e outro sobre o Futuro
do Design. Jaakko é filho de um artesão finlandês, acredita na
capacidade de (re)desenhar o mundo por meio do empoderamento
criativo das pessoas com uma Atitude de Design.
JAAKKO TAMMELA
Professor Convidado
LUCAS SILVEIRA KUPSSINSKÜ
Professor PUCRS
Doutor em Computação Aplicada pela Unisinos. Trabalhou por
nove anos com desenvolvimento de sistemas utilizando
metodologias ágeis, nos quais exerceu os papéis de Desenvolvedor,
Analista de Sistemas e Scrum Master. Foi professor em cursos de
extensão, técnico, graduação (UFRGS e PUCRS) e Pós-Graduação
Lato Sensu e Stritu Sensu em disciplinas de Computação e
Aprendizado de Máquina. Atualmente é professor do Programa de
Pós-Graduação em Ciências da Computação da PUCRS (Capes 7).
Seus principais interesses de pesquisa são Mineração de Dados,
Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo.
Professores
Introdução aos conceitos e tecnologias relacionadas a área de Inteligência
Artificial. Identificação das possibilidades de uso destas tecnologias. Discussão sobre os
impactos relacionados à área de design e ao mercado em geral. Reflexão sobre questões
éticas, limitações e desafios.
Ementa da disciplina
Aula
Inovando produtos 
e serviços com Gen 
AI
Começando pelo 
começo
Desafio Entender Criar Entregar
De onde vêm os 
desafios? 
Oportunidades
White Spaces
Cenários Futuros
Gap na Jornada
Dores cliente
….
Definindo o 
problema
Descrição do desafio Visão geral do problema que você está tentando resolver
Contexto Onde ou em que situação o desafio acontece
Público-alvo Quem é afetado pelo desafio
Custo oportunidade Quais são as consequência se o desafio não for resolvido
Barreiras conhecidas Barreiras específicas que estão impedindo os usuários ou a empresa de resolver o desafio 
Métricas Como será medido o sucesso
Prompt 01: 
Desafio
Você irá me ajudar a definir uma frase que resuma o desafio que vamos trabalhar.
Descrição geral do desafio: Existem mais de 16 milhões de pessoas com diabetes tipo 
2 subtratadas no Brasil.
Contexto (Onde ou em que situação esse desafio surge): Médicos não prescrevem 
tratamentos mais avançados ou personalizam os tratamentos conforme necessário, 
resultando em um controle inadequado da glicemia.
Público-alvo (Quem ou é afetado por este desafio): Pacientes com diabetes tipo 2.
Impacto: O paciente fica frustrado com o tratamento e precisa conviver com 
complicações graves, levando a uma piora na qualidade de vida. Médicos ficam 
frustrados por não conseguirem controlar adequadamente a condição dos pacientes.
Barreiras (o que está impedindo o público-alvo/empresa de resolver esse desafio): 
Pacientes com dificuldades para acessar tratamentos especializados e médicos com 
barreiras para prescrever e monitorar tratamentos mais avançados.
Métricas (como vou medir o sucesso): Diminuição de pacientes subtratados.
Com base nessas informações, você irá sugerir 3 versões de frase do desafio. Seja 
sucinto, objetivo e claro.
Prompt 01: 
Desafio
Prompt 02: Pesquisa 
Mercado
Desafio escolhido: Como podemos garantir que pacientes com diabetes tipo 2 no 
Brasil recebam tratamentos personalizados e avançados para melhorar o controle 
glicêmico e a qualidade de vida?
Você irá buscar dados relevantes de estudos e de mercado que ajudem a dimensionar 
o desafio e que tragam insights sobre dores do meu público-alvo que possam estar 
correlacionados com o meu desafio.
Prompt 02: Pesquisa 
Mercado
Você irá buscar dados relevantes de estudos e de mercado que ajudem a dimensionar 
Prompt 02: Pesquisa 
Mercado
Você irá buscar dados relevantes de estudos e de mercado que ajudem a dimensionar 
Prompt 03: Matriz 
CSD
Você irá construir uma matriz CSD com base no desafio e nas informações obtidas na 
pesquisa anterior realizada nessa conversa.
A matriz CSD deverá ser no formato de tabela, com no mínimo cinco itens em cada 
campo (Certezas, Suposições, and Dúvidas).
Na coluna certezas, você deverá colocar informações que possuam fontes e que estão 
fundamentadas em dados. Na coluna de Suposições, você deverá colocar inferências, 
tanto pelas informações que inseri do desafio, quanto do que pode ser encontrado nas 
suas bases de informações e internet, mas que não tem dados comprovando o ponto. 
Na coluna de dúvidas, adicione perguntas que são relevantes respondermos, para 
entender melhor o desafio, principalmente entrevistando usuários.
Prompt 03: Matriz 
CSD
Na coluna certezas, você deverá colocar informações que possuam fontes e que estão 
tanto pelas informações que inseri do desafio, quanto do que pode ser encontrado nas 
suas bases de informações e internet, mas que não tem dados comprovando o ponto. 
Prompt 04: Pesquisa 
direcionada
Quais são as principais razões que levam os médicos a não prescreverem tratamentos 
mais avançados para diabetes tipo 2?
Em que medida a falta de infraestrutura nas áreas rurais impacta o acesso ao 
tratamento de diabetes tipo 2?
Quais são as expectativas dos pacientes em relação ao tratamento do diabetes tipo 2 e 
como elas influenciam a adesão ao tratamento?
Como o custo dos tratamentos avançados influencia a decisão dos médicos e pacientes 
em adotar ou não essas terapias?
Quais tecnologias ou soluções inovadoras poderiam ser mais eficazes para melhorar o 
controle glicêmico em pacientes subtratados?
Prompt 04: Pesquisa 
direcionada
Quais são as principais razões que levam os médicos a não prescreverem tratamentos 
Quais são as expectativas dos pacientes em relação ao tratamento do diabetes tipo 2 e 
Como o custo dos tratamentos avançados influencia a decisão dos médicos e pacientes 
Quais tecnologias ou soluções inovadoras poderiam ser mais eficazes para melhorar o 
Prompt 05: Proto personas
Com base no desafio "como podemos garantir que pacientes com diabetes tipo 2 no 
Brasil recebam tratamentos personalizados e avançados para melhorar o controle 
glicêmico e a qualidade de vida?” E nas informações obtidas, crie uma persona.
Estruture as informações em formato de tabela. Estruture a partir do lado direito de 
um value proposition canvas, trazendo detalhando para a persona as suas 
necessidades (jobs to be done) funcionais, emocionais e sociais. Também detalhe as 
dores e ganhos da persona.
Prompt 05: Proto personas
Prompt 05: Proto personas
Agora crie uma persona oposta, com base no mesmo desafio e informações. Quero 
personas extremas para ajudar no processo de inovação.
Prompt 05: Proto personas
Prompt 06: Pesquisa 
Personas
Agora, com base na Maria e no João, me fale:
a) Onde e como elas se cuidam.
b) Quais são os principais produtos e serviços que usam e por que.
c) Quais são as soluções substitutas aos serviços que usam.
d) Como são as suas jornadas atuais e onde já existem soluções.
Me traga, sempre, números e outros dados que suportem seus achados.
Prompt 06: Pesquisa 
Personas
Prompt 07: Criação
Atue como se você fosse o melhor especialista em inovação e coach do mundo.
Vamos fazer uma ideação de serviços e soluções que poderiam resolver os 
necessidades, dores e ganhos de uma persona.
Você deverá seguir os passos abaixo, declarando no começo de suas respostas em que 
passo está (ex: Passo 1...). Ao final de cada passo, pergunte se podemos avançar para o 
próximo passo:
Passo 1 - Você irá me pedir para carregar o desafio queestou buscando resolver.
Passo 2 - Você irá me pedir para colocar os dados da persona para quem precisamos 
projetar as soluções.
Passo 3 - Você irá me perguntar em qual indústria eu atuo atualmente.
Passo 4 - Você irá gerar 10 ideias baseado em indústrias diferentes a minha e soluções 
análogas, que possuem necessidades similares aos dessa persona. Você deverá 
declarar qual é a necessidade similar identificada em cada uma das indústrias e como 
ela se traduz para o nosso caso. 
Cada ideia deverá ter um título, e uma descrição de seu conceito de 40 a 80 palavras.
Prompt 07: Criação
Você deverá seguir os passos abaixo, declarando no começo de suas respostas em que 
passo está (ex: Passo 1...). Ao final de cada passo, pergunte se podemos avançar para o 
Você irá gerar 10 ideias baseado em indústrias diferentes a minha e soluções 
Prompt 07: Criação
Você deverá seguir os passos abaixo, declarando no começo de suas respostas em que 
passo está (ex: Passo 1...). Ao final de cada passo, pergunte se podemos avançar para o 
Você irá gerar 10 ideias baseado em indústrias diferentes a minha e soluções 
Prompt 07: Criação
Você deverá seguir os passos abaixo, declarando no começo de suas respostas em que 
passo está (ex: Passo 1...). Ao final de cada passo, pergunte se podemos avançar para o 
Você irá gerar 10 ideias baseado em indústrias diferentes a minha e soluções 
Prompt 08: Priorização
Ranqueie todas as ideias propostas de acordo com as necessidades e dores atendidas 
por elas. O Ranking é da que mais atende necessidades e dores para a que menos 
atende. Dê a resposta no formato de tabela onde na primeira coluna esteja descrita a 
solução, na segunda coluna as necessidades que ela endereça, na terceira as dores que 
ela endereça e na quarta os ganhos que ela endereça.
Prompt 08: Priorização
solução, na segunda coluna as necessidades que ela endereça, na terceira as dores que 
Prompt 08: Priorização
Elabora mais o conceito da ideia Plano de Saúde Modular
Prompt 08: Priorização
Prompt 09: Teste de 
Conceito
Você agora é a persona Maria. Simule que a persona está recebendo pela primeira vez 
uma apresentação desse conceito e com base nas respostas e reações dele, descreva 
os seguintes pontos:
O que a persona pensa sobre a ideia de forma geral?
Quais são as suas principais preocupações sobre a ideia apresentada?
Quais foram suas perguntas mais frequentes sobre a ideia?
Quais foram os pontos principais da ideia que a persona se interessou?
De 0 a 10, o que a persona achou dessa solução?
Para cada resposta, inclua "aspas" com frases de destaque sobre cada um desses 
tópicos.
Prompt 09: Teste de 
Conceito
Você agora é a persona Maria. Simule que a persona está recebendo pela primeira vez 
Prompt 10: Solução
Crie um o lado esquerdo do value proposition canvas para a solução Plano de Saúde 
Modular. 
O value proposition canvas deverá resgatar TODOS os atributos já listados 
anteriormente (necessidades, dores e ganhos) na Persona João. 
Crie uma tabela e detalhe a parte do produto do value proposition canvas, listando as 
principais características da plataforma (produto), necessidade (funcional, emocional e 
social), “gain creators” e “pain relievers”. 
Listar ao final quais necessidades, dores e ganhos da persona não estão sendo 
endereçados pela solução.
Prompt 10: Solução
Prompt 11: Jornada To 
Be
Detalhe a jornada feliz fim-a-fim dessa solução na perspectiva do João. 
Para isso, crie uma tabela com os seguintes elementos: 
Na primeira coluna serão descritas as etapas da solução (O que está acontecendo 
naquele momento). 
Na segunda coluna as ações (que atividades os usuários estão realizando naquela 
etapa da solução). 
Na terceira coluna as interfaces (qual é a interface utilizada para os usuários realizarem 
aquela atividade). 
Na quarta coluna, Atividades operacionais (atividades que operacionais que a 
plataforma ou a empresa estão realizando naquela etapa da solução). 
Na quinta coluna, cite quais necessidades, dores ou ganhos estão relacionados com a 
etapa da jornada. 
Considere que a jornada da persona começa sem nem mesmo saber que a solução 
existe.
Prompt 11: Jornada To 
Be
 
Módulo avançado
Implicações Éticas
Importância da Ética na IA
Definição de Ética em IA: A ética em inteligência artificial refere-se à necessidade 
de garantir que as tecnologias de IA sejam desenvolvidas e aplicadas de maneira 
que respeitem os valores humanos fundamentais, como justiça, privacidade, 
transparência e responsabilidade.
Impacto a Longo Prazo: As decisões éticas feitas durante o design e a 
implementação de IA não apenas afetam os usuários atuais, mas também moldam 
a confiança e a aceitação das tecnologias no futuro. Se a IA for percebida como 
prejudicial ou injusta, isso pode levar a uma desconfiança generalizada e 
resistência por parte do público, limitando seu potencial benéfico.
Implicações Éticas
Princípios Éticos em IA
Justiça e Equidade: A IA deve ser projetada para tratar todos os indivíduos de 
maneira justa e sem preconceitos. Isso significa tomar medidas para evitar vieses 
algorítmicos que possam discriminar com base em raça, gênero, idade ou outros 
atributos. Este princípio é frequentemente discutido em termos de "justiça 
algorítmica" e "ética de dados."
Virginia Eubanks, autora de "Automating Inequality", argumenta que tecnologias 
baseadas em IA podem reforçar desigualdades existentes se não forem 
cuidadosamente monitoradas e corrigidas.
Implicações Éticas
Princípios Éticos em IA
Transparência: As decisões feitas por sistemas de IA devem ser transparentes e 
compreensíveis para os usuários. Ferramentas como "IA explicável" (XAI) ajudam a 
garantir que as decisões automatizadas possam ser auditadas e compreendidas, o 
que é essencial para a responsabilidade.
Timnit Gebru, ex-líder da equipe de ética em IA no Google, defende a necessidade 
de transparência em algoritmos, especialmente aqueles que afetam a vida das 
pessoas de maneiras significativas.
Implicações Éticas
Princípios Éticos em IA
Privacidade: A coleta e o uso de dados devem ser realizados de forma que 
respeitem a privacidade dos indivíduos. Com a crescente capacidade de IA para 
coletar e analisar dados pessoais, proteger a privacidade se torna uma prioridade 
crítica.
Shoshana Zuboff, autora de "The Age of Surveillance Capitalism", explora como a 
coleta massiva de dados pessoais pode ser explorada por empresas de tecnologia, 
levantando questões éticas sobre privacidade e controle.
Implicações Éticas
Questões Éticas em IA
Viés Algorítmico: Algoritmos de IA podem inadvertidamente perpetuar 
preconceitos e desigualdades se forem treinados em dados que contêm esses 
vieses. Isso pode levar a decisões injustas em áreas como contratação, justiça 
criminal, e acesso a crédito.
Autonomia e Controle: À medida que a IA se torna mais sofisticada, há 
preocupações sobre a perda de autonomia humana e o controle sobre as decisões 
automatizadas. Isso levanta a questão de até que ponto devemos permitir que a IA 
tome decisões em nome das pessoas.
Responsabilidade: Quem é responsável quando uma IA toma uma decisão que 
resulta em danos? Este é um dos debates mais complexos em ética de IA, 
especialmente em contextos como carros autônomos ou diagnósticos médicos 
assistidos por IA.
Implicações Éticas
Abordagens para Mitigação de Riscos Éticos
Revisão e Auditoria: Implementar processos de revisão ética contínua durante o 
desenvolvimento e a implantação de IA para identificar e mitigar possíveis 
impactos negativos. Isso inclui auditorias de IA para verificar viés, privacidade e 
transparência.
Diversidade e Inclusão: Incluir uma variedade de perspectivas no processo de 
design da IA, especialmente de grupos que tradicionalmente enfrentam 
discriminação, pode ajudar a criar sistemas mais justos e inclusivos.
Regulamentação e Políticas Públicas: Definir diretrizes e regulamentos claros 
para o uso ético da IA, como o Regulamento Geralde Proteção de Dados (GDPR) 
na Europa, que estabelece normas para o tratamento de dados pessoais.
Hiperpersonalização
A hiperpersonalização é uma abordagem avançada de personalização onde as 
empresas utilizam dados em tempo real, combinados com IA, para adaptar 
produtos, serviços, e comunicações às necessidades, preferências e 
comportamentos individuais de cada cliente.
Ao contrário da personalização tradicional, que pode usar categorias amplas como 
segmentos de mercado, a hiperpersonalização atua em um nível muito mais 
granular, ajustando-se dinamicamente com base no comportamento do usuário 
em tempo real.
Hiperpersonalização
O Spotify utiliza IA para personalizar a experiência 
musical dos usuários, oferecendo playlists como o 
"Discover Weekly" que são geradas com base no 
histórico de escuta e nas preferências de cada 
usuário.
A Target usou IA para prever quando clientes 
estariam grávidas com base em seus padrões de 
compra. A empresa acabou enviando material de 
marketing sobre produtos para bebês para uma 
adolescente antes que ela tivesse contado aos pais, 
causando uma grande polêmica.
Algoritmo de 
recomendação
A Netflix usa IA para analisar o comportamento de 
visualização dos usuários e sugerir conteúdos 
relevantes, o que aumenta o tempo de uso e a 
lealdade do cliente. A empresa estima que 80% das 
visualizações são influenciadas por suas 
recomendações personalizadas.
O algoritmo de recomendação do YouTube 
enfrentou críticas por promover conteúdos extremos 
ou conspiratórios para aumentar o tempo de 
visualização, sem considerar as implicações éticas ou 
o bem-estar dos usuários.
Interfaces 
Conversacionais e 
Assistentes Virtuais
O Google Assistant tem se destacado por sua 
capacidade de entender e responder a comandos de 
voz de maneira natural, integrando-se perfeitamente 
com outros serviços do Google para oferecer uma 
experiência coesa.
Tay foi um chatbot desenvolvido pela Microsoft que 
interagia com usuários no Twitter. Em poucas horas, 
o bot começou a gerar tweets ofensivos e racistas, 
refletindo os comentários negativos de alguns 
usuários.
Automação Operacional
A Amazon utiliza robôs alimentados por IA em seus 
centros de distribuição para gerenciar estoques, 
otimizar rotas e processar pedidos rapidamente. Isso 
permite à empresa entregar produtos no mesmo dia 
ou no dia seguinte, em muitos casos.
A Tesla tentou automatizar completamente a 
produção de veículos em sua fábrica de Fremont. No 
entanto, a automação excessiva levou a problemas 
de produção e atrasos, forçando a empresa a 
reintroduzir trabalhadores humanos para equilibrar 
o processo.
Suporte em Tempo Real 
e Manutenção Preditiva
A GE implementou sistemas de manutenção 
preditiva em suas turbinas eólicas usando IA para 
monitorar e ajustar operações em tempo real, 
prevenindo falhas antes que aconteçam.
Embora não seja um exemplo direto de manutenção 
preditiva, o software MCAS do Boeing 737 Max, que 
usava sensores e algoritmos para ajustar o ângulo 
do avião, falhou tragicamente em dois acidentes 
fatais. A falta de redundância e problemas no design 
do software demonstraram os riscos de confiar 
excessivamente em sistemas automatizados.
Lembre-se, esta é a 
pior IA que jamais 
existirá.
OBG :)
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