Nos últimos anos, o avanço da inteligência artificial gerativa, em iniciativas como o ChatGPT e mais recentemente DeepSeek, popularizou uma nova forma de uso pelas pessoas dos sistemas computacionais. Cada vez mais o processamento de linguagem natural (PLN ou NLP na sigla em inglês) ocupa mais espaços ao se tratar de negócios, saúde, educação e serviços. Mas, à medida que os chatbots se tornam mais frequentes nas nossas telas, os desafios técnicos ao seu desenvolvimento encontram questões cada vez mais desafiadoras: como validar a utilidade desse modo de interação em um projeto? Como assegurar a fidelidade da informação buscada? são algumas das questões que se colocam. Fica mais evidente a cada dia que traçar relações entre as necessidades do negócio, as expectativas humanas e as exigências técnicas não é algo nada trivial.
O presente texto apresenta o argumento que, apesar de ter uma história na pesquisa e desenvolvimento da computação, as práticas de design assumem um papel fundamental no desenvolvimento de sistemas que fazem uso do processamento de linguagem natural nas interfaces conversacionais. Trazendo uma visão que conecta tecnologia com significado, colocando as pessoas e suas comunidades no centro do projeto.
Como ponto de partida para entender o papel da pessoa que atua como designer, vamos voltar para a base e explorar duas formas complementares de pensar sobre informação: a visão quantitativa de Claude Shannon e a visão relacional de Gregory Bateson.
Dois conceitos de informação: engenharia e antropologia
A visão de Shannon (Engenharia e Computação):
Claude Shannon definiu a informação como redução de incerteza, focando na quantidade de dados que podem ser transmitidos de forma eficiente e precisa. Sua abordagem é essencial para o desenvolvimento técnico não apenas dos chatbots, mas de todos os sistemas computacionais até agora, que dependem de modelos matemáticos e estatísticos para processar dados, no nosso caso a linguagem natural, otimizar respostas e operar de maneira confiável.
A visão de Bateson (Design e Significado):
Gregory Bateson, por outro lado, definiu a informação como "uma diferença que faz diferença", destacando o impacto relacional e contextual da informação. Para Bateson, a informação é significativa apenas quando percebida dentro de um sistema, ou seja, para nosso entendimento no presente texto, quando faz sentido no contexto humano e social (em termos mais amplos, que não cabem no momento, também aplicava o conceito à comunicação, psicologia social e biologia).
Essas duas visões, dois entendimentos de mundo, trazem o ferramental que representa a complementaridade necessária em projetos de chatbots: enquanto Shannon fundamenta a infraestrutura técnica, Bateson nos lembra que a interação deve promover a transformação no contexto humano.
A Conexão entre Negócios, Pessoas e Tecnologia
Um chatbot eficaz então é tecido em uma trama que tem lugar em três dimensões principais:
Negócios: Ele deve atender aos objetivos estratégicos da organização, como melhorar a experiência do cliente ou funcionários, promover o bem-estar público, reduzir custos ou gerar receita.
Pessoas: Ele deve criar experiências significativas e úteis, respondendo às expectativas e necessidades reais das pessoas em suas comunidades.
Técnica: Ele precisa ser tecnicamente robusto, eficiente e escalável.
O papel da pessoa designer ao tecer essa trama
Dentro de um projeto a equipe de design é a mediadora que tece relações entre essas dimensões, garantindo que o desenvolvimento não seja apenas tecnicamente viável, mas também útil, humano, eficiente e estratégico. De forma esquemática e simples, podemos pontuar como isso se dá:
No início do projeto:
Designers investigam profundamente as necessidades das pessoas em seus usos, dentro de suas comunidades, entendendo os objetivos do negócio, mapeando as diferenças que fazem diferença no contexto do uso do chatbot (Bateson).
Isso inclui pesquisa com usuários, entrevistas e mapeamento de jornadas para compreender o que realmente importa para o público-alvo.
Colaborando com engenheiros:
De forma combinada com a visão de Shannon para construir a análise e processamento dos dados disponíveis. Designers trabalham com engenheiros e cientistas para determinar quais modelos de IA (gerativa ou não) são mais adequados ao contexto e à experiência desejada.
Criando interações significativas:
Enquanto os engenheiros otimizam os modelos para lidar com grandes volumes de dados, os designers garantem que o chatbot se comunique de forma clara, empática e alinhada ao contexto humano.
Iteração contínua:
Designers promovem ciclos de testes e melhorias, assegurando que o chatbot não apenas funcione, mas ressoe com os usuários e gere resultados positivos.
Por que abordagens multidimensionais Importam
Muitas vezes, projetos de chatbots falham porque se concentram apenas nos desafios tecnológicos (que não são pequenos) ou nos objetivos de negócio, negligenciando a experiência humana em seus hábitos e necessidades. A integração de uma abordagem de design garante que o chatbot:
Atue em problemas reais, criando valor tanto para os usuários quanto para o negócio;
Responda às nuances culturais e sociais do público;
Atue dentro das necessidades de negócio e das abordagens de tecnologia de forma ética e responsável.
Conclusão: voltando ao ponto de partida
O desenvolvimento tecnológico está intrinsecamente ligado à própria existência humana. Em um mundo onde tal tecnologia computacional avança rapidamente, os chatbots precisam ser mais do que sistemas eficientes — precisam promover a construção de experiências produtoras de significados adequados.
Ao entender a informação não apenas como algo que "transmite" (Shannon), mas como algo que transforma (Bateson), as equipes formadas por designers, cientistas e engenheiros, possibilitam a criação de projetos que impactam vidas e promovem mudanças. O futuro dos chatbots está na colaboração, na comunidade, e as reflexões trazidas aqui procuram nos lembrar que, na urdidura de toda tecnologia, as linhas principais são as das pessoas e suas comunidades.
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