Prática de Shadowing: Don’t Start with AI, Start with the Problem - Aprenda a falar inglês com o YouTube

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-To build good AI products, we should start with three major steps, identifying problems that users experience, identifying how we might go about solving those problems, then identifying the technology that can help.
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-To build good AI products, we should start with three major steps, identifying problems that users experience, identifying how we might go about solving those problems, then identifying the technology that can help.
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The challenge is that these days, we so often start with selecting the technology and find a problem for it to solve later.
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With AI, this bad reverse order is even worse.
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More often than not, with AI, people are pressured to use AI for something, anything.
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In UX, we call this problem solutioneering.
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It's so common that we included it as our UX slogan number 18.
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Instead, we should be collecting issues that do exist, problems that users do experience.
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A good AI strategy begins with identifying unmet user needs, business challenges, or market opportunities, and then considering where AI might be a viable solution along with other alternatives.
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Let's talk about an example.
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Imagine a team at a FinTech company.
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The wrong way, the solutioneering way, starts with some sort of pressure from above.
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"We need to use AI to look innovative." The team decides to add a generic AI chatbot to their main credit card page.
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After months of work, they launch the chatbot, but users don't use it.
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Why? Because maybe the page already has a clear comparison table and customers can find what they need faster without talking to a bot.
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In this situation, the AI chatbot is a classic solution that solves no real user problem.
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A solution looking for a problem.
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Let's flip that.
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Let's take a look at an example of how we should approach building useful AI products.
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Step one, identify the user problem.
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Let's imagine that the team analyzes user data and sees that plenty of people abandon their online mortgage application halfway through.
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Through a few customer interviews, they quickly learn why.
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Customers are confused by financial jargon like APR or interest rate and feel anxious they're making the wrong choice.
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That's the problem.
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Step two, identify how to solve it.
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The goal is to reduce confusion and anxiety.
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They could create a glossary page, make explainer videos, or offer a live chat with a loan officer.
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Step three, identify the technology.
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This is where AI could actually help.
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A well-trained AI assistant could offer instant, in-context explanations for confusing terms 24-7.
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Success can be defined and would be easy to measure.
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A decrease in the number of abandoned mortgage applications.
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See the difference?
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We didn't start with AI.
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We started with a real user problem and found that AI was a fitting tool that might solve it.
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AI is just a tool that can solve problems.
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It shouldn't be assumed to be part of the solution unless you've started with the problems first and understood them clearly.
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Not only should we have identified legitimate problems, but ideally, we've had a discussion on how we'd recognize success by doing it.
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As much as we want to start with AI, we want to create good experiences.
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Start by identifying problems.
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Then, just maybe, AI could help solve those problems.
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-Thanks for watching.
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Sobre Esta Aula

Nesta aula, os alunos irão praticar a identificação de problemas e a busca por soluções eficazes, com foco na aplicação da inteligência artificial (IA). Através da análise de um caso real envolvendo um chatbot em uma página de cartão de crédito, os aprendizes entenderão a importância de começar com o problema do usuário antes de implementar qualquer tecnologia. A prática desta lição ajudará os estudantes a desenvolver estratégias de resolução de problemas e a aprimorar suas habilidades de conversação em inglês, tornando-os mais confiantes na comunicação sobre temas de tecnologia e experiência do usuário.

Vocabulário e Frases Chave

  • Inteligência Artificial (IA) - A tecnologia que simula a inteligência humana.
  • Problema do Usuário - Questões que os usuários enfrentam ao utilizar um produto ou serviço.
  • Solução - A resposta ou forma de resolver um problema identificado.
  • Análise de Dados - O processo de inspeção e interpretação de dados para tomar decisões.
  • Jargão Financeiro - Termos técnicos utilizados no setor financeiro que podem causar confusão.
  • Experiência do Usuário (UX) - O sentimento e a interação do usuário ao usar um produto.
  • Chatbot - Programa de IA que pode simular uma conversa com usuários.
  • Taxa de Abandono - Percentual de usuários que desistem de um processo, como uma aplicação online.

Dicas de Prática

Para aprimorar suas habilidades de shadowing ao assistir este vídeo, siga estas dicas:

  • Escute atentamente ao tom e à velocidade da fala. Sinta como a informação é apresentada de forma clara e lenta.
  • Reproduza o vídeo várias vezes, tentando repetir as frases imediatamente após o falante. Isso ajudará na sua fluência.
  • Preste atenção aos exemplos práticos dados, como a aplicação em FinTech, e tente explicá-los em suas próprias palavras.
  • Utilize o shadowing site e outras ferramentas disponíveis para praticar a prática de conversação em inglês de forma interativa.
  • Concentre-se em entender as expressões-chave e como aplicá-las em contextos de conversação sobre tecnologia e inovação.

Integrar o shadowing em inglês na sua rotina de aprendizado permitirá que você desenvolva melhor sua pronúncia e compreensão oral, além de facilitar conversas sobre questões relevantes e atuais.

O que é a Técnica de Shadowing?

Shadowing é uma técnica de aprendizado de idiomas com base científica, originalmente desenvolvida para o treinamento de intérpretes profissionais. O método é simples, mas poderoso: você ouve áudio em inglês nativo e repete imediatamente em voz alta — como uma sombra seguindo o falante com 1-2 segundos de atraso. Pesquisas mostram melhora significativa na precisão da pronúncia, entonação, ritmo, sons conectados, compreensão auditiva e fluência na fala.

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