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Scribe é uma plataforma assistida por IA concebida para apoiar contabilistas que trabalham com documentação técnica complexa, como fusão de negócios, contabilidade de leases, reconhecimento de receitas, dívida convertível e warrants. O produto ajuda profissionais a analisar grandes volumes de documentos transaccionais e regulatórios, identificar informação relevante e gerar memorandos contabilísticos estruturados, alinhados com normas e práticas da indústria.
O nosso papel centrou-se no desenho do UX integral para o MVP, traduzindo workflows contabilísticos altamente regulados e constrangimentos associados ao uso de IA numa experiência de produto que privilegia clareza, confiança e responsabilidade humana. O objetivo não foi automatizar decisões, mas apoiar utilizadores experientes a analisar documentos de forma mais eficiente, mantendo sempre controlo total sobre os resultados.
O trabalho em contabilidade técnica é repetitivo na sua estrutura, mas complexo na execução. Os contabilistas precisam de analisar múltiplos documentos de origem, cruzar orientação normativa de entidades reguladoras e produzir memorandos que seguem formatos rígidos. Trata-se de um trabalho sensível ao tempo, propenso a erros e diretamente associado a responsabilidade profissional e organizacional.
A introdução de IA neste contexto acrescenta uma camada adicional de complexidade. Os outputs não podem ser especulativos, opacos ou tratados como verdade final. Cada interação precisa de estar ancorada em documentos de origem, ser explicável ao utilizador e reforçar — e não substituir — o julgamento profissional. O desafio foi desenhar um sistema que tirasse partido das capacidades da IA sem comprometer conformidade, confiança ou accountability.
A abordagem de UX baseou-se em estrutura, grounding e divulgação progressiva de complexidade. Desde o início, os utilizadores são convidados a indicar o tipo de documento que pretendem produzir, permitindo ao sistema solicitar os inputs adequados, apresentar os campos corretos e disponibilizar prompts relevantes com base em estruturas contabilísticas conhecidas. Esta lógica reduz carga cognitiva e evita análises desalinhadas logo nas fases iniciais.
As interações com IA foram desenhadas para serem, por defeito, ancoradas em documentos. Todas as respostas têm por base documentos carregados pelo utilizador e uma base de conhecimento curada, garantindo relevância e rastreabilidade. A experiência promove um diálogo iterativo, no qual os utilizadores podem questionar continuamente os documentos, validar pressupostos e refinar o seu entendimento antes de gerar ou finalizar qualquer output.
Do ponto de vista de UX, isto traduziu-se no desenho de padrões claros de prompting, interações baseadas em recuperação de informação (RAG), extração estruturada de dados e fluxos de redação assistida por IA que mantêm sempre o contabilista no controlo da revisão e das decisões finais.
A experiência central do Scribe assenta num fluxo de análise em ecrã dividido, permitindo ao utilizador consultar documentos de origem em paralelo com insights e prompts assistidos por IA. Prompts pré-definidos ajudam a iniciar a análise com base em estruturas contabilísticas comuns, enquanto perguntas livres permitem exploração mais profunda sempre que necessário. Mesmo após a geração de um primeiro rascunho, o utilizador pode continuar a questionar os documentos, reforçando a confiança no output final.
Os documentos finais são gerados a partir de templates controlados no backend, que refletem formatos legais e aceites pela indústria. Esta decisão privilegiou correção e conformidade em detrimento de flexibilidade na fase de MVP. Embora tenham sido consideradas funcionalidades mais avançadas de colaboração e edição, a primeira versão focou-se em redação fiável, estados claros de revisão e exportação. Todos os documentos de origem, outputs e histórico de queries ficam centralizados numa área de documentos, permitindo rastreabilidade, pesquisa e reutilização ao longo do tempo.
O projeto resultou numa definição completa de UX para uma plataforma de contabilidade assistida por IA, desenhada especificamente para workflows regulados. A solução final demonstra como tarefas complexas de análise documental e elaboração de memorandos podem ser apoiadas por IA sem comprometer responsabilidade profissional ou requisitos de conformidade.
Ao posicionar a IA como um assistente estruturado — e não como um decisor autónomo — o produto estabelece uma base de confiança essencial em contextos de contabilidade e finanças. O MVP equilibra velocidade e fiabilidade, permitindo aos utilizadores trabalhar de forma mais eficiente sem perder confiança no processo ou nos resultados.
Desenhar IA para domínios regulados exige tanta contenção quanto inovação. Estrutura clara, templates pré-definidos e workflows guiados revelaram-se mais valiosos do que flexibilidade irrestrita, sobretudo para utilizadores experientes a trabalhar sob pressão. Neste contexto, reduzir opções pode reduzir significativamente o risco.
Outro insight central foi a importância da revisão contínua. Permitir que os utilizadores continuem a questionar documentos e a base de conhecimento, mesmo após a geração de um output, reforça a IA como parceira de raciocínio, e não como autoridade final. O design human-in-the-loop não é uma camada adicional — deve estar incorporado no modelo de interação desde o início.
Um conceito de app de segurança alimentar que ajuda utilizadores a analisar ingredientes e a detectar alergénios através de um sistema centrado na saúde.
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