En un mundo orientado a la pantalla, decidí debutar en el área de tecnología con una propuesta completamente diferente. La creación de una Skill de Alexa que permitiría a las personas con limitaciones físicas realizar una transferencia a través de PIX con comando de voz. ¿Por qué la voz? Además de ser nuestra tecnología más asequible, según Forbes, para 2022, el 70% de todas las interacciones con los clientes involucrarán chatbots, aprendizaje automático y mensajería móvil.
El escenario de desarrollo es un curso de la Escuela de Diseño para la Experiencia de Usuario Digital de la escuela Casa Codificación, en el que se aprende a utilizar los métodos del pensamiento de diseño en la práctica, bajo la guía del profesorado. Empezamos a elegir uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU, y trabajamos en cómo podríamos ofrecer una solución para mitigar los efectos de un mundo desigual y desconectado de la misma realidad.
Elegí ODS 10, que dice, entre otras cosas, que deberíamos:
- 10.3 – Garantizar la igualdad de oportunidades y reducir las desigualdades en los resultados
- 10.2 – Para 2030, empoderar y promover la inclusión social, económica y política para todos. Promover la prestación de servicios de forma fácil y accesible.
Decidí crear una aplicación conversacional, para que las personas con algún tipo de limitación innata o adquirida – como ceguera y baja visión – o situacional – como «conducir» – pudieran realizar transacciones bancarias solo usando su voz, teniendo una experiencia satisfactoria en el proceso.
Usé Miro y ejecuté un conjunto de herramientas de Design Thinking, teniendo la imagen general del proyecto. Minimalista y al grano, cómo me gusta trabajar.
Aquí está la lista de pasos tomados para construir el producto:
- Matriz de CSD
- Investigación de escritorio
- Benchmarking
- Mapa de partes interesadas
- Etnografía rápida
- Investigación UX
- Mapa de empatía
- Viaje del cliente
- Persona del usuario
- Persona del sistema
- Definición del problema
- Trabajos por hacer
- Historias de usuarios
- Propuesta de valor
- Esquema de modelo de negocios
- Análisis de tareas
- Flujo de usuario: VUI
- Advertencias o puntos negativos del producto
- Reglas de incorporación del banco central
- Sistema de diseño
- Prototipo
- Análisis heurístico para VUI
- Pruebas
- Prototipo de Figma
- Prototipo de flujo de voz
Tabla de contenidos
Investigación UX
Usé tres métodos de investigación para diseñar este MVP:
- Mobile Diary Studies, en el que pedí a los usuarios que grabaran las pantallas de sus celulares tratando de realizar PIX por voz a través de bancos tradicionales, que supuestamente tendrían soporte para ello. Ninguno de los usuarios pudo realizar ningún tipo de transferencia financiera con su voz.
- Google Forms, donde sondeé las relaciones de las personas con comandos de voz para actividades vitales. Descubrí una gran intención de adherirme a esta tecnología.
- Netnografía, en la que busqué comunidades de ciegos en Youtube y otras redes sociales para descubrir sus relaciones con Alexa. El dispositivo es aclamado entre las personas ciegas, que dicen que luchan con las tecnologías de asistencia tradicionales como VoiceOver o Text-to-Speech.
personas
Después de analizar los datos recopilados, construí dos tipos de personas:
GUI y Fig
A priori, quería crear Bank Voice. Me propuse estudiar las reglas de incorporación del banco central y crear la plataforma, y luego encontrar inversores para poner el producto en funcionamiento. Quería crear un banco real.
Sin embargo, la incorporación por sí sola daría lugar a más de 40 pantallas para dibujar en Figma. Mientras hacía el trabajo yo misma, trabajando en 4 trabajos, mis maestros me guiaron para crear una skill de Alexa que pudiera integrarse fácilmente en la aplicación bancaria preferida de la persona, sin preocuparme por el backend de FinTech en sí.
Sistema de diseño
Elegí estos colores haciendo un análisis estadístico sobre cómo los ven las personas con discapacidad visual, y elegí una combinación con una alta probabilidad de proporcionar un buen contraste para la mayoría de las personas que pueden ver.
Las pantallas se veían así.
Diseño conversacional y LGPD
Ahora vayamos a la mejor parte: el diálogo en sí.
Mientras desarrollaba los flujos en Voiceflow, me detuve a preguntarme si está dentro de la LGPD para que un usuario hable en voz alta el CPF, el correo electrónico, el teléfono o el CNPJ de otra persona. Confieso que por primera vez me sentí mal como investigadora, porque ni siquiera hablando con abogados especializados en tecnología pude averiguarlo.
Pensé, la tecla del teléfono debe estar bien. Quiero decir, ¿recuerdas cómo era con las guías telefónicas? ¿El agente llamó a las puertas de las casas, entregó los libros y los datos de las personas fueron literalmente públicos? No debería ser un problema ahora.
Decidí no arriesgarme y habilité el prototipo solo para la clave CNPJ, que todos sabemos que son datos públicos por naturaleza. Más vale prevenir que lamentar.
Este es el flujo final.
Pruebas
Después de diseñar los diálogos, preparé una serie de pruebas y me puse en contacto con los usuarios que participaron en la primera ronda de encuestas para averiguar qué estructura de texto y estilos de comunicación preferían. El diseño se realizó según la preferencia del público.
Heurística en VUI
El flujo se desarrolló siguiendo las mejores prácticas heurísticas de Jacob Nielsen, adaptadas para interfaces de voz. El que más me sorprendió va en contra de nuestra tendencia a querer humanizar a los robots. El efecto de una interfaz de voz puede tener efectos psicológicos tan profundos que, a pesar de la necesidad de una lógica natural, los robots no pueden sonar demasiado naturales.
El caso de la película «Her», ya sucedió en la vida real, a través del Open AI y GPT-3.
Jason Rohrer creó miles de líneas de código para automatizar la creación de diferentes personalidades, y llamó a este nuevo sistema Project December. Un usuario, Joshua Barbeau, utilizó el sistema para proporcionar datos demográficos y psicológicos sobre su prometida Jessica Pereira, y literalmente creó una relación completa con el robot que resultó. La relación estaba afectando gravemente sus decisiones en la vida real. Como si para él, el chatbot de IA realmente fuera la misma Jessica.
Por lo tanto, es importante que una VUI sea resuelta, pero los diseñadores y los ingenieros de aprendizaje automático deben ser conscientes de los efectos de esta nueva forma de comunicarse con las computadoras.
Otras heurísticas son más simples y obvias, entre las que destacan:
- El usuario necesita saber cuándo el sistema está escuchando.
- Requiere claridad y brevedad en los diálogos.
- La documentación debe estar incorporada. El usuario debe poder pedir «ayuda» y comprender cómo funciona el sistema interactuando con él.
- Los flujos de “ayuda” y “parada” son obligatorios.
- La variación del vocabulario está programada, contrariamente a la consistencia de la escritura UX de la GUI.
- Memoria del sistema bien desarrollada, personalizada según las necesidades del usuario, y prevención de errores con un puntaje de confianza de que lo que se está haciendo es exactamente lo que el usuario desea. Lo logramos a través de la curación del aprendizaje automático.
- Cuidado y atención extra con la ingeniería social: arte de explotar la confianza de las personas para obtener información o realizar una acción maliciosa en nombre del atacante.
- Por último, la ambición de la VUI es hacer que la curva de aprendizaje del usuario sea mínima o inexistente. El usuario habla, pasan cosas. Simples así.
Consideraciones
Un agradecimiento especial al equipo de Digital House Coding School por apoyar mi cambio de carrera, por la flexibilidad para adaptarme a mi apretada agenda de clientes (soy niñera, educadora y profesora de inglés en este momento).
Gracias a mis profesores Bill Martinez y Raquel Antonio (ella, ella).
A la coordinadora Aline Przybelak y André Rosa de Oliveira
Y a ti, querido lector, si llegaste tan lejos, también te agradezco.
Si eres experto en este sector, deja un comentario y conectemos.
Hasta la vista!! 🙂