Como projetar para agentes de IA: da ansiedade da informação à construção de confiança

Algo muito profundo está mudando na forma como usamos a tecnologia. O software, que sempre foi uma ferramenta que esperava passivamente pelos nossos cliques, está começando a agir por conta própria, tornando-se um verdadeiro colaborador ativo.

A nova fronteira do Design nesse contexto é o Agent Experience, ou AX. E ela não é apenas "o novo UX", mas sim uma evolução crucial que, curiosamente, resolve um problema profetizado há décadas.

O design digital, nos últimos anos, esteve obcecado com a experiência do usuário, o UX. O foco era essencialmente a navegação, para a qual John Maeda, autor de As Leis da Simplicidade e vice-presidente de Design e IA da Microsoft, usa a brilhante analogia com "pistas de obstáculos". Menus, botões, e formulários são barreiras que nós, humanos, tínhamos de atravessar para atingir um objetivo.

Foi Richard Saul Wurman, que muito antes de fundar a famosa conferência TED, criou o termo "Arquitetura da Informação" e nos alertou em 1989 mostrando que "para cada problema, há muitos 'comos', mas apenas um 'o quê'". O UX tradicional focou obsessivamente no ‘como’ (clicar, rolar, preencher). O AX é a cristalização do ‘o quê’.

O paradigma deixa de ser o controle direto, em que cada passo é nosso, para ser a delegação. Dizemos o que queremos e confiamos que a máquina descubra como chegar lá. Wurman diria que o AX finalmente cumpre a promessa do design: eliminar o ruído processual para entregar o resultado puro.

A ascensão da IA agêntica introduz um novo tipo de usuário dos sistemas: o usuário sintético. De repente, nós designers, não estamos mais projetando apenas para pessoas, e sim para uma dupla audiência composta por seres humanos e máquinas. A nova pergunta fundamental já não é só "como uma pessoa vai usar isto?", e passa a ser também "como um agente vai entender e agir aqui?".

Para esta resposta, temos que falar sobre o abismo da ansiedade computacional. O Designer de AX atua como um tradutor, que transpõe a complexidade de uma interface humana para uma linguagem que uma máquina possa entender sem ambiguidades. Aqui, a teoria de Wurman sobre a "Ansiedade de Informação", ou seja, o buraco negro entre dados e conhecimento, ganha uma nova dimensão.

Wurman argumenta que dados não organizados não informam; apenas sobrecarregam. Para um agente de IA, um site visualmente rico, mas semanticamente pobre, é apenas um aglomerado de pixels, não de significado. Se o sistema entrega apenas visual e não estrutura (via APIs, por exemplo), o agente sofre de uma versão computacional da Ansiedade de Informação: ele alucina ou falha.

Portanto, o foco sai dos recursos visuais e vai para a legibilidade de máquina. Dados estruturados, APIs claras e previsíveis, e protocolos de segurança, tornam-se vitais. O AX Designer passa a atuar como o Arquiteto da Informação original: o trabalho não é mais apenas organizar a tela para o olho, mas estruturar os dados, usando, por exemplo, princípios de organização como o LATCH de Wurman ( Localização, Alfabética, Tempo, Categoria, Hierarquia), para que o agente transforme dados brutos em ação.

Neste contexto, entra a engenharia da confiança. O conceito de delegação como um "teletransporte para o resultado", apesar de interessante do ponto de vista de marketing, corre risco de virar uma caixa preta. Se não conhecemos os passos, como podemos confiar que o agente não cometeu um erro sutil?

Talvez esse seja o cerne do desafio da AX. A confiança deve ser projetada com sistemas robustos e com o design de uma arquitetura de microsserviços. Em vez de um grande agente monolítico, temos agentes menores, especializados e orquestrados. E toda essa arquitetura baseia-se em três pilares: contratos explícitos, resiliência e observabilidade.

Wurman afirma categoricamente que "toda comunicação bem-sucedida é, na verdade, uma instrução disfarçada" e que instruções ruins são sempre a raiz da falha. Em AX, os ‘Contratos’ são essas instruções elevadas a código: manuais que dizem exatamente o que um agente aceita e produz. O agente precisa saber "como reconhecer um erro" para evitar alucinações. A ‘Resiliência’ assume que as coisas vão falhar e atua como um disjuntor que desliga para evitar incêndios, e a ‘Observabilidade’ rastreia o raciocínio do agente, similar à gravação de uma caixa preta de avião.

Fazendo um paralelo entre a semente versus o parafuso, Wurman vê a conversa como o modelo supremo de troca de informação, porque ela é "autocorretiva". Se você não entende, eu reformulo. O AX transforma o software estático nessa conversa dinâmica. Mas há uma mudança filosófica ainda mais profunda na forma como interagimos. Em Information Anxiety 2, Wurman cita o poeta John Ciardi com uma analogia perfeita para o momento atual: "Uma boa pergunta nunca é respondida. Não é um parafuso para ser apertado no lugar, mas uma semente a ser plantada e a dar mais sementes na esperança de reverdecer a paisagem de ideias".

O UX tradicional tratava a interação como um parafuso: apertar botões, preencher campos rígidos, ajustar configurações fixas. Era mecânico e finito. O AX trata a interação como uma semente. O prompt ou a intenção do usuário é plantada em um sistema fértil (o agente), que gera resultados que podem crescer e se ramificar de formas que uma interface estática jamais permitiria. O sucesso do design agora é medido pela capacidade do sistema de nutrir essa semente, em vez de apenas exibir um erro 404 quando o parafuso não encaixa.

No entanto, o desafio central não é apenas técnico, é psicológico. É essencial projetar uma experiência onde os humanos se sintam no controle. A solução é um espectro de autonomia, que o Nielsen Norman Group define em cinco níveis de controle: Operador, que é o humano no comando total; Colaborador, com o controle compartilhado e handoffs suaves); Consultor, ou seja, o agente que lidera a tática e o humano gere; Aprovador, o agente é autônomo, mas pausa para aprovação explícita em pontos críticos; e Observador, que tem autonomia total, e o design foca em painéis de auditoria e botões de emergência.

Em tarefas de alto risco, deve-se introduzir o que chamamos de "atrito intencional", exigindo, por exemplo, que o usuário revise pontos-chave antes de aprovar, combatendo a "aprovação cega".

Por fim, temos o impacto estratégico, que é o ROI da confiança. Aqui reside a virada de chave para o negócio. O AX Design transforma a IA em um ativo estratégico real. Se o design falha em comunicar transparência, a adoção cai e o ROI do projeto de IA é destruído. Para medir o sucesso, as métricas de vaidade como cliques e tempo na página são inúteis. O ROI em AX vem da transição de “ferramentas que usamos” para “agentes em que confiamos”. As novas métricas devem monitorar a saúde dessa relação: a taxa de aceitação, ou seja, a porcentagem de ações propostas pelo agente aceitas sem edição; a frequência de substituição com que o humano precisa intervir e dizer "deixa que eu faço"; o churn de configuração, ou a volatilidade com que os usuários reduzem a autonomia do agente no painel de controle; e o share of answers, que é a frequência com que sua marca é citada como a resposta direta e estruturada nas interfaces de IA.

O design digital está evoluindo da criação de interfaces visíveis para a orquestração de sistemas inteligentes, muitas vezes invisíveis. O designer assume o papel de arquiteto de confiança, contexto e intenção. A prontidão técnica das empresas, com suas APIs, seus dados, sua documentação, é apenas metade da equação.

A verdadeira questão, que faria Wurman vibrar, é sobre a nossa humanidade frente à máquina. Estamos preparados para criar dinâmicas saudáveis onde a tecnologia nos serve sem nos subjugar? Estamos construindo sistemas auditáveis e transparentes, em que a confiança nasce da clareza e não da dependência cega? Ou estamos criando "caixas pretas" tão convenientes que nos tornaremos reféns delas? O objetivo final do AX não é apenas que a máquina entenda o humano, mas que o humano jamais perca a capacidade de entender a máquina.

*Ana Barroso é head of design na A3 Data, consultoria especializada em dados e Inteligência Artificial.

Sobre A3Data

A A3Data é uma consultoria especializada em dados e Inteligência Artificial (IA) que empodera pessoas e corporações por meio de uma cultura data-driven. Reconhecida como líder em Advanced Analytics e IA Generativa no Brasil pelo ISG Provider Lens em 2024 e 2025, consolida-se entre as principais consultorias do país.

A empresa também foi uma das primeiras no Brasil a conquistar a competência ‘Generative AI Services’ pela Amazon Web Services (AWS), com quem também firmou um acordo estratégico plurianual de GenAI, o ‘Strategic Collaboration Agreement (SCA)’, passando a integrar a elite global de parceiros AWS com foco em alta performance, inovação acelerada e expansão de mercado.

Como advisor, realiza projetos ao longo de toda a jornada de transformação analítica, desde a governança e estratégia de IA até a implementação de sistemas autônomos de IA agêntica. Atua fortemente em setores como serviços financeiros, saúde, automotivo, em clientes como Stellantis, Inter, Rede Mater Dei de Saúde, Fleury e Grupo Elfa. Há mais de 10 anos especialista em Data e IA, a A3Data figura no ranking GPTW como uma das melhores empresas para se trabalhar, reforçando seu compromisso com pessoas, inovação e impacto de negócio.