Guia passo a passo para planejar, redigir e projetar um site que explica capacidades de IA com clareza para não‑especialistas, com exemplos, dicas de UX e sinais de confiança.
Antes de escrever qualquer página, decida exatamente quem são os “não‑especialistas” do seu site. “Público geral” raramente é um público real—e IA é fácil de ser mal interpretada quando as pessoas chegam com expectativas diferentes.
Escolha um grupo primário e (opcionalmente) um secundário. Por exemplo:
Dê a cada grupo um perfil rápido: o que já sabem, com o que se preocupam e qual decisão tentam tomar. Isso ajuda a escolher o nível de detalhe e os exemplos certos.
Não‑especialistas normalmente procuram respostas práticas primeiro. Comece seu plano de conteúdo com as perguntas que aparecem em chamadas de vendas, tickets de suporte, treinamentos e comentários:
Se você não consegue responder isso claramente, seu site vai parecer marketing—por mais polido que esteja.
Escolha um pequeno número de resultados que importam. Metas comuns incluem:
As metas devem moldar o que você enfatiza: clareza, tranquilidade, suporte à decisão ou orientação prática.
Associe métricas às metas para melhorar o site ao longo do tempo. Exemplos:
Defina uma cadência de revisão (mensal ou trimestral) e ajuste o conteúdo com base no que as pessoas ainda não entenderam.
As pessoas entendem IA mais rápido quando você agrupa em alguns “trabalhos” que ela pode fazer, em vez de uma longa lista de ferramentas. Mire em 3–6 categorias que pareçam familiares e cubram a maior parte do seu conteúdo.
Opte por categorias que seus visitantes reconheçam do dia a dia. Opções comuns incluem:
Nomeie cada categoria com um substantivo simples (“Texto”, “Imagens”) ou uma frase verbal clara (“Encontrar respostas em documentos”). Evite rótulos criativos que exijam explicação.
Consistência reduz confusão. Para cada categoria, escreva quatro partes curtas:
Essa estrutura ajuda leitores a comparar capacidades rapidamente e estabelece expectativas sem detalhes excessivos.
Não‑especialistas geralmente não precisam de nomes de modelos, benchmarks, contagem de parâmetros ou rankings. Substitua por orientações de uso:
Se precisar mencionar termos técnicos, mantenha‑os opcionais (uma nota breve ou tooltip) para que a página principal continue acessível.
Um bom site explicador de IA parece previsível: visitantes sempre sabem onde estão, o que ler a seguir e até que profundidade vão. O objetivo não é mostrar tudo de uma vez—é guiar as pessoas de “tenho curiosidade” a “entendo o suficiente para decidir”.
Mantenha a navegação superior pequena e significativa. Um sitemap prático básico fica assim:
Essa estrutura dá pontos de entrada fáceis a visitantes de primeira vez e suporta visitas repetidas quando alguém precisa de uma resposta específica.
Se você estiver entregando rápido, prototipe essa estrutura como um site funcional em vez de um documento estático. Por exemplo, equipes usam Koder.ai para gerar um site explicador baseado em React a partir de um briefing por chat, depois iteram com “planning mode”, snapshots e rollback enquanto conteúdo e navegação evoluem.
Muitos não‑especialistas não sabem o que “capacidades” ou “modelos” significam. Adicione um caminho visível “Comece aqui” (na home e no menu principal) que leve por 3–5 passos curtos, como:
Projete cada página em camadas: um resumo curto primeiro, depois detalhes opcionais. Por exemplo, uma página de capacidade pode começar com um parágrafo, depois expandir em seções como “Entradas típicas”, “Saídas típicas”, “Melhor para” e “Fique atento”. Visitantes que querem o básico podem parar cedo sem se sentirem perdidos.
Em vez de páginas longas e esmagadoras, conecte conceitos relacionados. Quando alguém lê sobre “alucinações”, deve ser sugerido checar a definição no glossário e uma FAQ relevante. Isso transforma seu site em uma experiência guiada de aprendizagem em vez de um monte de páginas.
Linguagem simples não é “diluir”. É remover atrito evitável para que leitores entendam o que um sistema de IA faz, o que não faz e o que fazer a seguir.
Prefira frases curtas, voz ativa e uma ideia por parágrafo. Isso torna tópicos complexos administráveis sem cortar detalhes importantes.
Se sentir que a precisão está sendo perdida, adicione uma frase extra de contexto em vez de recorrer a jargões. Por exemplo, em vez de “o modelo generaliza”, diga: “Ele aprende padrões a partir de exemplos anteriores e usa esses padrões para fazer novas suposições.”
A maioria do jargão de IA tem uma tradução mais simples. Use essa versão por padrão e só introduza termos técnicos quando realmente necessário.
Exemplos:
Quando precisar usar um termo técnico (porque usuários o verão em outro lugar), defina‑o imediatamente em uma frase. Depois, mantenha sempre a mesma palavra.
Consistência reduz confusão mais do que explicações adicionais. Escolha um rótulo principal para cada conceito e mantenha‑o em todo o site.
Por exemplo, decida se vai dizer “sistema de IA”, “modelo de IA” ou “algoritmo”. Escolha um (por exemplo, “sistema de IA”) e só mencione as outras como sinônimos uma vez. Também mantenha verbos consistentes: se chamar a saída de “sugestão”, não a chame depois de “resposta” a menos que mude intencionalmente a expectativa.
Comece cada página com um pequeno “o que você vai encontrar aqui” em 3–5 bullets. Isso ajuda não‑especialistas a se orientarem rápido e reduz mal‑entendidos.
Um bom resumo normalmente inclui:
Essa abordagem mantém o texto principal legível, preservando a precisão necessária para usar a IA com segurança.
As pessoas entendem IA mais rápido quando você a mostra como um sistema: o que entra, o que acontece, o que sai e o que a pessoa deve fazer a seguir. Um pequeno diagrama evita explicações longas e reduz a ideia de “caixa mágica”.
Seja explícito sobre o que o visitante deve fornecer. Tipos comuns de entrada:
Um padrão útil: “Se você der X, ela pode fazer Y; se não, ela vai chutar.”
Nomeie a saída em termos simples e mostre como ela se parece:
Também observe o que a saída não é: uma garantia, uma decisão final ou uma fonte de verdade perfeita.
Um diagrama simples cabe em uma tela:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
Mantenha o bloco “Processing” em alto nível. Você não precisa de detalhes internos do modelo; o objetivo é clareza, não engenharia.
Ao lado do diagrama, inclua uma nota curta “antes de usar isto”:
Isso transforma o diagrama em um fluxo prático que visitantes podem seguir imediatamente.
Exemplos são onde a IA deixa de ser abstrata. Mire em 5–10 exemplos práticos por capacidade (uma página ou painel por capacidade), escritos como cenários curtos e relacionáveis que as pessoas reconheçam no trabalho diário.
Mantenha cada exemplo consistente para facilitar a leitura:
Use estes como modelos e crie conjuntos semelhantes para resumir, brainstorm, ajuda com dados, rascunhos de suporte ao cliente etc.
Antes: “Preciso disso até o fim do dia. Se não conseguir, me avise agora.”
Depois (assistido por IA): “Você pode enviar uma atualização até as 17h de hoje? Se esse horário não funcionar, avise‑me e ajustamos.”
O que checar: tom compatível com a relação; sem promessas adicionais; remova detalhes sensíveis.
Antes: “Falamos sobre lançamento. Alguns riscos. Sam citou fornecedores.”
Depois (assistido por IA): “Ações: (1) Sam confirma prazos dos fornecedores até quarta. (2) Priya prepara checklist de lançamento até sexta. Riscos: atrasos de fornecedores; dono de aprovação não definido.”
O que checar: nomes/ responsáveis corretos; datas precisas; decisões ausentes não preenchidas pelo sistema.
Antes: “Procuramos um rockstar que dê conta de tudo sob pressão.”
Depois (assistido por IA): “Procuramos um coordenador capaz de gerenciar prazos, comunicar claramente e priorizar tarefas entre equipes.”
O que checar: linguagem tendenciosa removida; requisitos reais; acessibilidade e inclusão.
Antes: “Não é nossa culpa. Você usou errado.”
Depois (assistido por IA): “Sinto muito pelo transtorno. Vamos entender o que aconteceu—pode compartilhar os passos que seguiu e a mensagem de erro?”
O que checar: alinha com a política; sem admissão de culpa; privacidade (não peça dados desnecessários).
Antes: “Sua solicitação está pendente devido à documentação insuficiente.”
Depois (assistido por IA): “Não conseguimos concluir sua solicitação porque falta um documento. Por favor envie: comprovante de endereço (emitido nos últimos 90 dias).”
O que checar: precisão dos requisitos; clareza para leitores não nativos; evitar coletar informações pessoais extras.
Prompts para download podem ser úteis, mas só publique se conseguir mantê‑los atualizados. Se publicar, rotule com data da última atualização, indique com qual modelo/ferramenta foram testados e forneça uma forma simples de reportar quando pararem de funcionar.
As pessoas não precisam de uma lição de matemática para entender incerteza—precisam que você diga isso de forma clara e consistente. Uma moldura útil é: um sistema de IA prevê saídas prováveis com base em padrões nos dados; ele não “sabe” fatos como uma pessoa. Essa ideia evita muita confusão, especialmente quando o modelo soa confiante.
Seja específico sobre como a IA pode falhar, em linguagem cotidiana:
Um bom site não esconde esses pontos em letras miúdas. Coloque‑os ao lado da funcionalidade que afetam (por exemplo, mencione alucinações em qualquer página sobre “resumos” ou “responder perguntas”).
Use frases como: “O sistema escolhe as próximas palavras mais prováveis com base em padrões que aprendeu.” Depois acrescente o que isso implica: “Isso significa que pode estar confiante e ainda assim errado.” Se mostrar scores de confiança ou rótulos “pode estar incorreto”, explique o que o usuário deve fazer a seguir (verificar, pedir fontes, comparar com referências confiáveis).
Se seu site promove IA para decisões, inclua um bloco de aviso claro para usos médicos, legais e financeiros: a saída da IA não é aconselhamento profissional, pode omitir detalhes críticos e deve ser revisada por um especialista qualificado. Evite cautelas vagas—nomeie os riscos (diagnóstico incorreto, problemas de conformidade, orientação fiscal errada).
| Melhor para | Não para |
|---|---|
| Redigir versões iniciais de e‑mails, resumos e esboços | Diagnosticar condições médicas ou alterar planos de tratamento |
| Brainstorming de opções e perguntas para fazer | Interpretações legais, aprovação de contratos ou validação de conformidade |
| Explicar conceitos em nível iniciante | Tomar decisões financeiras finais ou recomendações de investimento |
| Organizar notas e gerar checklists | Qualquer tarefa que exija precisão garantida sem verificação |
Pessoas não precisam entender cada detalhe técnico para confiar em sua IA. Precisam de respostas claras e específicas para “O que acontece com meus dados?” e “O que mantém isto seguro?” Faça da confiança uma parte central do site—não uma nota de rodapé.
Crie uma página dedicada que explique o que você coleta, o que não coleta e por quê. Mantenha legível e concreto, com exemplos de entradas comuns.
Inclua itens como:
Não dê a entender que a saída da IA é “verificada”. Descreva salvaguardas em nível alto—sem sugerir proteção perfeita.
Exemplos de notas de segurança a incluir:
Ofereça uma seção curta “Use isto bem” que explique cenários apropriados e sinais de alerta. Combine com um caminho de escalonamento claro:
A confiança cresce quando as pessoas veem quem está por trás do produto e como é mantido. Adicione:
Quando a transparência for consistente e específica, suas explicações de IA parecerão menos marketing e mais orientação confiável.
Glossário e FAQ funcionam como “rodinhas” para leitores que ainda não conhecem os termos. Eles também ajudam especialistas a alinharem definições, evitando que o site use a mesma palavra para coisas diferentes.
Mantenha entradas curtas, concretas e escritas para quem nunca fez um curso de ciência da computação. Comece com termos que leitores encontram com mais frequência:
Adicione uma linha pequena sob cada entrada: “Você também pode ouvir…” e liste sinônimos comuns para evitar confusão, por exemplo:
Nas páginas de capacidade, adicione tooltips sutis para termos do glossário na primeira ocorrência. Mantenha‑os em uma frase e sem jargão dentro da definição. Tooltips funcionam melhor quando:
Sua FAQ deve responder ao que as pessoas já estão se perguntando (ou preocupando). Boas perguntas a incluir:
Quando glossário + FAQ são fáceis de encontrar e consistentes, leitores gastam menos tempo decodificando termos e mais tempo aprendendo o que a IA realmente faz.
Um site que explica IA bem deve ser fácil de ler. Quando as pessoas aprendem conceitos novos, o design deve reduzir esforço, não aumentar.
Comece por escolhas de tipografia e espaçamento que favoreçam compreensão:
Divida ideias densas em parágrafos curtos e use cabeçalhos claros para sinalizar cada parte. Se precisar introduzir um termo, considere um box de destaque que o defina em uma frase antes de continuar.
Não‑especialistas costumam escanear antes de ler. Use padrões de página consistentes: um título claro, um parágrafo “o que você vai aprender” e seções estruturadas com subtítulos descritivos. Torne a navegação previsível (menu superior + breadcrumbs ou um “Voltar à visão geral” visível) e evite esconder páginas-chave atrás de rótulos criativos.
Callouts ajudam, mas use‑os com propósito—para “Conclusão chave”, “Equívoco comum” ou “Experimente este prompt”, não para repetir o mesmo ponto.
Melhorias de acessibilidade beneficiam todos, inclusive pessoas em mobile e ambientes ruidosos.
Assegure:
Explicações de IA frequentemente usam fluxos e comparações—essas podem quebrar em telas pequenas.
Use cartões empilhados para pipelines passo a passo, acordeões para definições e FAQs, e comparações lado a lado que colapsem em “Antes” seguido de “Depois”. Mantenha alvos de toque grandes e evite interações que exijam precisão (tooltips minúsculos só por hover não funcionam bem no mobile).
Um bom explicador de IA não termina em “agora você sabe”. Ajude as pessoas a decidir o que fazer a seguir—sem empurrar todo mundo para a mesma ação.
Ofereça um pequeno conjunto de chamadas para ação (CTAs) claras, cada uma ligada a um objetivo diferente:
Mantenha a redação concreta: o que vão obter, quanto tempo leva e o que precisam fornecer.
Se oferecer um caminho prático, considere um CTA “Crie um app de exemplo” para leitores que aprendem fazendo. Plataformas como Koder.ai podem transformar um breve briefing por chat em uma experiência web funcional (front end em React com backend em Go/PostgreSQL), útil para validar IA, demos e fluxos de conteúdo—e depois exportar o código quando pronto para operacionalizar.
Não force usuários técnicos pelo conteúdo para iniciantes—nem obrigue iniciantes a entrarem em detalhes técnicos. Use “caminhos” leves, por exemplo:
Isso pode ser apenas dois botões no topo de páginas-chave (“Estou aprendendo” vs “Estou avaliando”).
Se incluir um formulário, diga o que precisa (arquivos de exemplo, setor, objetivo, restrições) e o que acontece a seguir. Se possível, acrescente:
Informação sobre IA envelhece rápido. Atribua um responsável, defina cadência de revisão (mensal ou trimestral) e adicione notas de versão simples (ex.: “Última revisão: Mês AAAA” e “O que mudou”) para que leitores confiem na atualidade do conteúdo.
Se seu explicador estiver ligado a uma demo interativa, trate atualizações como releases de software: trace mudanças, mantenha opção de rollback clara e documente o que mudou. Ferramentas com snapshots e rollback—como as oferecidas por plataformas tipo Koder.ai—podem reduzir riscos ao iterar rapidamente.
Comece escolhendo um grupo principal de não‑especialistas (e, opcionalmente, um secundário). Escreva um perfil rápido para cada um:
Isso mantém suas explicações no nível certo e evita a vaga ideia de “público geral”.
Extraia perguntas de fontes reais: chamadas de vendas, tickets de suporte, sessões de onboarding e comentários. Priorize perguntas que afetam confiança e decisão, como:
Se você não consegue responder isso claramente, o site parecerá marketing.
Escolha 1–3 metas conectadas a resultados que importam. Exemplos comuns:
Alinhe cada página importante a pelo menos uma meta para manter o site focado.
Vincule métricas às metas e revise em uma cadência fixa (mensal ou trimestral). Métricas úteis:
Use os resultados para atualizar conteúdo onde as pessoas ainda ficam confusas.
Agrupe recursos em 3–6 “trabalhos” reconhecíveis (por exemplo: Texto, Imagens, Áudio, Busca & Perguntas, Planilhas). Isso ajuda visitantes a entenderem mais rápido do que uma lista longa de ferramentas.
Mantenha nomes simples e literais (evite rótulos criativos que exigem explicação).
Use a mesma mini‑template em todas as páginas de capacidade:
A consistência facilita comparar capacidades sem leitura profunda.
Geralmente evite nomes de modelos, benchmarks, contagem de parâmetros e rankings. Substitua por orientações voltadas ao usuário, por exemplo:
Se precisar incluir termos técnicos, deixe‑os opcionais (tooltips ou notas curtas).
Mantenha a navegação superior pequena e previsível. Um baseline prático é:
Adicione um caminho visível “Comece aqui” que guie iniciantes por: o que é, no que é bom, onde falha, exemplos relacionáveis e próximos passos.
Escreva frases curtas, voz ativa e uma ideia por parágrafo. Substitua jargão por equivalentes cotidianos (e defina termos inevitáveis imediatamente).
Também escolha um termo consistente por conceito (por exemplo, sempre “sistema de IA”) e mantenha‑o em todo o site. Consistência evita confusão mais que explicações longas.
Coloque limitações próximas às features que elas afetam (não esconda em rodapés). Explique a incerteza de forma direta:
Adicione avisos claros para usos de alto risco (médico, legal, financeiro) e diga o que o usuário deve fazer: revisar, editar, verificar e escalar quando necessário.