Joana Cerejo é UX Lead natural do Porto especializada em IA centrada no utilizador, com mais de uma década de experiência. Doutorada pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), a sua investigação centrou-se no design de experiências antecipatórias e na construção de relações sustentáveis entre humanos e máquinas. Com um percurso que cruza investigação em UX, ciência comportamental e design orientado por dados, colabora com organizações no desenvolvimento de experiências inteligentes que promovem transparência, adaptabilidade e autonomia.
Desde 2016, lidera o design de soluções inovadoras baseadas em IA nos setores da fintech, educação, contabilidade, retalho e indústria. O seu trabalho cruza teoria e prática, transformando modelos complexos de IA e machine learning em oportunidades de design que reforçam a confiança dos utilizadores e a colaboração entre equipas.
Foi nomeada para os Women in AI Awards pela VentureBeat em 2021 e tem publicado regularmente sobre UX para IA em revistas como a UXmatters, Smashing Magazine e UXPA, onde aborda este tema de forma crítica. Desde 2012, leciona em instituições de ensino superior e escolas técnicas, orientando novos designers e promovendo uma abordagem crítica e responsável ao design de sistemas inteligentes. Este ano, publicará o seu livro The Anticipatory Playbook, sobre como desenhar experiências altamente automatizadas.
Título da talk:
Estatisticamente correto. Humanamente errado
Descrição:
Sistemas de IA tomam decisões com base em padrões e probabilidades — mas o que acontece quando esses resultados estatisticamente corretos geram experiências despersonalizadas, desconcertantes ou injustas? Empresas criam serviços baseados em dados e algoritmos com promessas de precisão e eficiência. Nesta sessão, vamos desafiar a crença cega nos dados e revelar como este desfasamento pode pôr em risco a confiança, a transparência e o sucesso do negócio. Vou partilhar casos de estudo e métodos práticos que protegem a experiência do utilizador para quando a vida deixa de seguir o script estatístico. Com suporte em áreas como ciência do comportamento e pensamento do futuro, vais aprender a identificar essas falhas e a reintroduzir a perspetiva humana no design de sistemas de IA, garantindo que as soluções criadas não sejam apenas corretas nos dados, mas verdadeiramente relevantes para as pessoas.
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