O design conversacional é a prática de criar experiências de interação mediadas por linguagem natural — como conversas por texto ou voz entre humanos e máquinas. Essa área do design nasce da tentativa de tornar interfaces mais humanas e acessíveis, construindo pontes entre usuários e sistemas por meio da fala e da escrita. Seja num chatbot de atendimento, num assistente de voz ou em um sistema educacional interativo, o objetivo é sempre o mesmo: criar uma conversa que faça sentido, que ajude, que oriente — e que, idealmente, não pareça uma conversa com um robô.
Tradicionalmente, esse design se apoia em estruturas bastante rígidas. Cada fluxo de interação é desenhado como uma árvore de decisões: se o usuário disser isso, o sistema responde aquilo; se não, apresenta alternativas, repete, encaminha. Por trás dessa lógica há intenções mapeadas, entidades reconhecidas, scripts cuidadosamente escritos e testes de usabilidade em loop. Tudo é planejado: tom de voz, persona do bot, mensagens de erro, limites de escopo. O bot só funciona bem quando conhece exatamente o que esperar — e o que pode dizer.
Com a chegada dos modelos de linguagem baseados em IA generativa, como o ChatGPT, esse cenário muda radicalmente. O design conversacional deixa de ser uma engenharia de controle e passa a ser uma arte de mediação com inteligência. O que antes era feito com regras agora é feito com prompts: instruções que guiam o comportamento da IA em tempo real, permitindo respostas dinâmicas, inesperadas — e às vezes surpreendentemente humanas. Mas isso também traz novos desafios: como manter consistência, ética, clareza e precisão quando se abre mão do controle total? O design conversacional, agora, é mais conversador do que nunca — e o arquivista, o educador, o designer, todos nós, estamos aprendendo a dialogar com sistemas que também estão aprendendo conosco.
O que muda com a IA generativa
Com a IA generativa, o que muda não é só a forma de construir diálogos, mas a própria natureza da conversa. Saem os fluxos engessados e entram interações mais abertas, imprevisíveis e, muitas vezes, mais próximas da linguagem humana real. Um usuário não precisa mais seguir o “menu” invisível da interface — ele pode simplesmente dizer o que quer, do jeito que quiser, e o sistema tentará compreender. Isso amplia enormemente a acessibilidade, mas também exige um novo tipo de cuidado: o de educar a IA com bons exemplos, treinar seus limites e orientar seu comportamento por meio de prompts e contextos bem definidos.
Nesse novo cenário, o papel de quem projeta conversas muda. Antes, escrevíamos diálogos. Agora, projetamos condições para que a conversa aconteça. Criamos instruções, simulamos situações, definimos o tom e os valores do sistema — e acompanhamos o que ele aprende com os usuários. Mais do que nunca, o trabalho é de mediação. É preciso alinhar expectativa e realidade, garantir que a IA entenda o que é aceitável dizer, e que saiba o que fazer quando não sabe o que dizer. O desafio não é mais prever tudo, mas construir margens seguras para a imprevisibilidade.
Por fim, surge também uma nova responsabilidade: interpretar e corrigir o que a IA faz depois que a conversa acontece. Ferramentas de log, revisão de diálogos e monitoramento constante se tornam parte da rotina. A IA generativa pode improvisar, sim — mas alguém precisa ouvir, ajustar, reorientar. O design conversacional se torna um ciclo contínuo de escuta e adaptação, exigindo sensibilidade linguística, conhecimento técnico e, sobretudo, um olhar crítico sobre os limites do que a máquina pode (ou deve) dizer. Afinal, projetar conversas agora é também projetar confiança.
Nesse ecossistema mais fluido e generativo, as ferramentas semânticas — como taxonomias, ontologias e vocabulários controlados — ganham um novo papel estratégico. Antes restritas ao “back-end” de sistemas de organização da informação, essas estruturas passam a atuar como guias invisíveis para a IA, oferecendo coerência terminológica, consistência conceitual e alinhamento com domínios específicos do conhecimento. Quando integrados a modelos de linguagem, esses recursos ajudam a IA a reconhecer contextos, interpretar significados com maior precisão e evitar ambiguidades. Não se trata apenas de “etiquetar” informações, mas de ancorar o discurso da máquina em linguagens humanas partilhadas, legitimadas e compreensíveis.
No fim das contas, o design conversacional com IA generativa nos coloca diante de um campo ainda em construção — híbrido, instável, cheio de potencial, mas também de riscos. Cabe a nós, profissionais da informação, do design, da tecnologia e da linguagem, ocupar esse espaço com responsabilidade, cuidado e criatividade. Projetar conversas nunca foi só sobre interfaces: é sobre mediação, escuta e escolha. E agora, mais do que nunca, é sobre ensinar máquinas a falar sem esquecer quem somos, como falamos e por que importa manter o humano no centro da conversa.
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