A estreia do ChatGPT foi um divisor de águas para a IA generativa. O ChatGPT registrou um crescimento recorde e está ganhando ampla adoção . Por outro lado, fiascos recentes envolvendo o Bard do Google e o Bing da Microsoft destacam as limitações da tecnologia e levantam questões sobre os processos cognitivos do modelo. Ainda assim, o vasto potencial e a praticidade desse modelo são inegáveis.

Sem ficar parado durante um momento tão crucial, nossa equipe da Free Association tem explorado ativamente as possíveis aplicações dessa tecnologia. Usamos nosso processo de visão da North Star para descobrir as possibilidades de como os Large Language Models (LLM) podem ser integrados aos produtos que usamos diariamente para desbloquear novos recursos e benefícios para o usuário.

Em vez de filosofar sobre isso, fizemos o que sempre fazemos - aprender fazendo.

Visão fundamental

Para começar, realizamos uma rodada de pesquisa com usuários para pensar em maneiras interessantes de o LLM afetar a experiência do produto. Percebemos que qualquer produto com uma barra de pesquisa é um candidato imediato para a integração do LLM. Levando isso em consideração, reduzimos nosso foco a produtos em que a pesquisa era o principal ponto de entrada. No entanto, não queríamos limitar nosso pensamento às funções de pesquisa tradicionais, então decidimos pensar em um campo de pesquisa de forma mais ampla como um mecanismo para reciprocidade de conversação do usuário. Essa abordagem nos permitiu explorar todo o potencial do LLM e sua capacidade de aprimorar e improvisar com base na entrada do usuário, independentemente de sua finalidade original.

Aqui estão alguns dos nossos destaques -

Spotify: mais perto da música

A declaração de visão do Spotify descreve a ambição da empresa de se tornar uma plataforma cultural onde “todos possam desfrutar de uma experiência artística imersiva que nos permita ter empatia uns com os outros e nos sentirmos parte de um todo maior”. Usando isso como um trampolim para nossa experimentação, começamos a imaginar um Spotify que transcende os limites do streaming de música e, por meio do poder do LLM, pode aproximar os usuários da música, dos artistas e da comunidade.

O Spotify já possui um sofisticado gráfico pessoal dos gostos e preferências musicais de um usuário. Com a ambição do Spotify de aproximar os usuários da música, prevemos a integração do LLM à experiência de uma maneira que proporcione uma experiência enriquecedora centrada na música que vai além do streaming.

Imagine-se acordando e visitando o Spotify para encontrar conteúdo personalizado feito especificamente para você, fornecendo informações sobre a música que você ouve. Isso pode incluir detalhes como a origem do nome da banda, a história por trás do álbum, o significado das letras, o relacionamento tumultuado entre os membros da banda e o contexto histórico em torno da gravação. Nosso objetivo é fornecer a você uma compreensão e apreciação mais profundas da música que você ama.

Essa integração do Spotify LLM é uma porta de entrada para descobertas e conexões cada vez mais profundas com a música. Por exemplo, aqui estão alguns novos prompts que imaginamos:

• Compare e contraste os dois covers mais populares desta música
• Me ensine a história desse gênero musical
• Mostre-me pessoas para seguir que também curtem esta música
• Crie uma lista de reprodução com base neste tópico

Expedia: abraçando o meio confuso do planejamento de viagens

Se você é como nós, adoraria uma ferramenta mais organizada e integrada para reduzir a pesquisa interminável necessária para planejar uma viagem. As plataformas online de hoje são amplamente voltadas para duas coisas - reservar sua viagem e vender os complementos. Construir planos complexos começa a ser extremamente difícil e quando as pessoas querem colaborar nesses planos, esqueça!

Nós nos desafiamos: “Com a integração dos recursos do LLM, poderíamos oferecer aos usuários uma experiência perfeita, onde eles pudessem satisfazer sua jornada de descoberta, planejamento e reserva sem precisar abrir uma segunda guia ou planilha?”

Para nos fornecer complexidade suficiente, estabelecemos a persona de uma viajante solitária que está indo para o Japão em maio para um casamento. Ela insere isso na barra de pesquisa junto com a pergunta “Qual seria um ótimo itinerário de viagem para uma mulher que viaja sozinha após o casamento?”

Ok, temos o projeto! Agora vamos nos concentrar em Kyoto e hotéis. Um segundo painel aparece com uma lista de hotéis altamente cotados que se adequariam a um viajante individual. Não é ruim, mas “que tal algo com um pouco mais de vibração artística?” — o painel é atualizado junto com o mapa e ela pode começar a salvar sugestões como roteiro de trabalho.

Com as ideias vencedoras favoritas, o viajante agora pode solicitar que elas sejam transformadas em um itinerário que pode ser reservado.

Durante todo o processo de planejamento, o LLM não é a estrela do show, mas sim a viagem. Ao contrário do Expedia de hoje, este funciona como um concierge discreto - permitindo que os usuários escolham como incorporar suas paixões em seus planos.

Para onde você levaria sua próxima aventura?

Waze: aproveitando o tempo entre A e B

O Waze adota uma abordagem diferente para a navegação, oferecendo uma experiência de personalidade com a capacidade de criar um tema de direção . (Divulgação completa: o Waze é um parceiro cliente e trabalhamos na UX do tema.)

Inspirados pelo Waze, percebemos que existe uma diferença entre navegação eficiente e navegação personalizada. A navegação tradicional oferece uma experiência direta e unidimensional, enquanto a navegação personalizada permite que os usuários cheguem lá de uma maneira que agregue riqueza à jornada — seja por uma rota mais panorâmica, desfrutando de mais entretenimento ou aprendendo sobre os arredores enquanto viajam .

De acordo com dados da FHA, o motorista americano médio registra aproximadamente 225 horas por ano. No entanto, passamos essas horas como se estivéssemos em um sonho, passando pelo mundo lá fora, mas mal o processando. E se pudéssemos usar esse tempo para nos conectarmos mais profundamente com nosso ambiente? Imagine que você está em uma viagem ao interior do estado. Você já fez o trajeto dezenas de vezes, mas percebe que sabe pouco sobre a história da região. Com nossa integração de IA generativa, tudo o que você precisa fazer é perguntar:

Com essa integração, todas as formas de viagem podem ser enriquecidas com informações contextuais por meio do Waze — caminhadas, passeios de bicicleta e muito mais.

Que história legal está se escondendo por trás de seu trajeto?

Gerenciando para riscos

Marcas cuidado! Existem riscos inerentes ao se aventurar em conteúdo generativo. Por exemplo, ao colaborar com o Chat GPT para gerar o conteúdo de Colchester no conceito do Waze, descobrimos que, mesmo depois de várias rodadas, ainda havia casos de viés histórico presentes na saída, não importando o quão sutil fosse. Esta é uma limitação natural da tecnologia e imprecisões ocasionais ou alucinações também podem ocorrer.

O tópico de gerenciamento de risco ao integrar o LLM é um tópico importante e há mais para descompactar aqui do que pode caber perfeitamente neste artigo. No entanto, uma estratégia é estabelecer uma identidade distinta para uma integração de bate-papo LLM para ajudar os usuários a reconhecê-la facilmente e entender suas capacidades e limitações específicas. Além disso, recomendamos informar os usuários sobre as características da tecnologia para que possam tomar decisões informadas sobre o uso da tecnologia.

Dito isso, estamos entusiasmados com as vantagens potenciais que o LLM pode trazer ao transformar nossos produtos familiares, tornando-os mais alinhados com nossa mentalidade e linguagem em evolução e ampliando o escopo de como uma marca pode cumprir seu compromisso principal.

Créditos:

• Sunil Manchikanti — Designer de produto
• Chris Kaufman — Designer de produto
• Alexa Liley — Diretora de Design
• David Landa — Diretor de Design
• Carlos Ancalmo — Storyboards