UX de machine learning é desenhar a experiência de funcionalidades com IA pra que a decisão do algoritmo seja transparente, controlável e valiosa pra quem usa. Isso importa porque o algoritmo pode até estar certo, e a experiência ainda assim parecer imprevisível, opaca ou pouco confiável.
O erro comum é focar na precisão do modelo e esquecer o humano que está do outro lado. Uma feature tecnicamente impressionante, que a pessoa não entende nem confia, acaba ignorada. O caminho, então, é mostrar o porquê da sugestão, dar controle à pessoa e aprender com o retorno que ela dá.
A referência clássica é a recomendação da Netflix. Ela não só sugere, ela explica, com o famoso “porque você assistiu…”, deixa a pessoa avaliar e ainda melhora com base no que recebe de volta. É transparência, controle e aprendizado contínuo juntos. E vale também comunicar limite e viés do sistema, pra a pessoa decidir quando confiar nele.