Todos os modelos
AI & Technology

Pesquisa sobre Tolerância a Erros de IA e Experiência de Recuperação

Mede as experiências dos usuários com erros de IA, preferências de recuperação e o impacto resultante na confiança. Desenvolvida para equipes de produtos de IA que buscam priorizar melhorias de confiabilidade e reduzir a evasão causada por erros.

Perguntas de exemplo

Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.

28 perguntas · ~12 min
Q01
Mensagem

Bem-vindo(a) e obrigado por participar desta pesquisa sobre suas experiências com ferramentas baseadas em IA. Esta pesquisa leva aproximadamente 12 minutos e aborda seu uso recente de IA, quaisquer erros que você possa ter encontrado e como você lida com eles. Não há respostas certas ou erradas — estamos interessados apenas nas suas opiniões e experiências honestas. Sua participação é totalmente voluntária, e você pode interromper a qualquer momento. Todas as respostas são anônimas e serão reportadas apenas de forma agregada para fins de pesquisa interna de produto. Por favor, não inclua nenhuma informação de identificação pessoal em suas respostas abertas.

Q02
Múltipla escolha

Você utilizou algum produto ou recurso baseado em IA nos últimos 30 dias?

  • Sim
  • Não
Q03
Múltipla escolha

Nos últimos 30 dias, você encontrou algum resultado gerado por IA que consideraria um erro ou uma falha?

  • Sim
  • Não
  • Não tenho certeza
Q04
Escala de opinião

Qual é o seu grau de tolerância a erros ocasionais em resultados gerados por IA?

Escala: 17
Mín:Nada toleranteMáx:Extremamente tolerante
Q05
Escala de opinião

Quando uma ferramenta de IA comete um erro, quão importante é para você que o processo de recuperação seja rápido?

Escala: 17
Mín:Nada importanteMáx:Extremamente importante
Q06
Escala de opinião

Depois de recuperar-se com sucesso de um erro da IA, quão confiante você se sente para continuar usando a ferramenta de IA?

Escala: 17
Mín:Nada confianteMáx:Extremamente confiante
Q07
Texto longo

Com base nas suas respostas nesta pesquisa, há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre suas experiências com erros de IA, recuperação ou confiança? (Por favor, não inclua dados pessoais.)

Q08
Múltipla escolha

Qual é a sua faixa etária?

  • 18–24
  • 25–34
  • 35–44
  • 45–54
  • 55–64
  • 65+
  • Prefiro não informar
Q09
Mensagem

Obrigado por concluir esta pesquisa! Seu feedback anônimo será utilizado para melhorar o tratamento de erros de IA e as experiências de recuperação.

Q10
Lista suspensa

Qual das seguintes categorias de produtos de IA você usou com mais frequência nos últimos 30 dias?

  • Assistente de escrita (ex.: redação, reescrita)
  • Assistente de código (ex.: programação, depuração)
  • Geração de imagem ou vídeo
  • Busca com respostas geradas por IA
  • Chatbot de atendimento ao cliente
  • Suíte de produtividade com IA (documentos, apresentações, e-mail)
  • Assistente de análise de dados ou BI
  • Outro
Q11
Lista suspensa

Aproximadamente quantos erros distintos da IA você notou nos últimos 30 dias?

  • 1–2
  • 3–5
  • 6–10
  • 11–20
  • Mais de 20
Q12
Lista suspensa

A partir de qual taxa de erro aproximada você consideraria parar de usar um recurso de IA?

  • Menos de 1% das interações
  • 1–2%
  • 3–5%
  • 6–10%
  • Mais de 10%
  • Não tenho certeza
Q13
Ordenação

Por favor, classifique os seguintes recursos de recuperação do mais útil (1) ao menos útil (6) para recuperar-se de um erro da IA.

  1. Possibilidade de tentar novamente com um prompt revisado
  2. Correção guiada passo a passo
  3. Explicação clara do que deu errado
  4. Acesso a um artigo de ajuda ou dicas
  5. Chat ao vivo com um agente de suporte
  6. Fórum comunitário ou apoio entre pares
Arraste para ordenar
Q14
Escala de opinião

De modo geral, quanto você confia que os recursos baseados em IA produzam resultados precisos e confiáveis?

Escala: 17
Mín:Não confio de forma algumaMáx:Confio completamente
Q15
Entrevista com IA

Gostaríamos de entender sua experiência com erros de IA com um pouco mais de profundidade. Um moderador de IA fará algumas perguntas de acompanhamento com base nas suas respostas.

Q16
Múltipla escolha

Qual é o seu gênero?

  • Mulher
  • Homem
  • Não binário
  • Prefiro me autodescrever (especifique)
  • Prefiro não informar
Q17
Múltipla escolha

Com que frequência você usa recursos baseados em IA em uma semana típica?

  • Menos de uma vez por semana
  • 1–2 vezes por semana
  • 3–5 vezes por semana
  • Cerca de uma vez por dia
  • Várias vezes por dia
Q18
Múltipla escolha

Quais dos seguintes tipos de erro você encontrou? Selecione todos que se aplicam.

  • Imprecisão factual
  • Resultado irrelevante ou fora do tema
  • Conteúdo tendencioso ou inseguro
  • Referências ou fontes inventadas (alucinadas)
  • Interpretação incorreta das minhas instruções
  • Problemas de formatação ou estrutura
  • Falha na execução de ferramenta ou plugin
  • Outro (especifique)
Q19
Múltipla escolha

Quando você recebe um resultado insatisfatório da IA, qual é o seu método preferido para recuperar-se?

  • Tentar novamente com um prompt melhor
  • Usar uma correção guiada passo a passo
  • Consultar um artigo de ajuda ou dicas
  • Conversar com um agente de suporte
  • Pesquisar em um fórum comunitário
  • Outro (especifique)
Q20
Escala de opinião

Nos próximos 90 dias, como você espera que a confiabilidade das ferramentas de IA mude?

Escala: 17
Mín:Muito menos confiávelMáx:Muito mais confiável
Q21
Lista suspensa

Em qual região você reside principalmente?

  • África
  • Ásia
  • Europa
  • Oriente Médio
  • América do Norte
  • Oceania
  • América do Sul
  • Prefiro não informar
Q22
Escala de opinião

Quão grave foi o erro da IA mais impactante que você encontrou nos últimos 30 dias?

Escala: 17
Mín:Nada graveMáx:Extremamente grave
Q23
Escala de opinião

Em que medida você concorda com a seguinte afirmação: 'As ferramentas de IA são transparentes sobre quando podem estar erradas.'

Escala: 17
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q24
Múltipla escolha

Qual é o seu nível de escolaridade mais alto?

  • Ensino médio ou inferior
  • Ensino superior incompleto ou curso tecnólogo
  • Graduação
  • Mestrado
  • Doutorado
  • Prefiro não informar
Q25
Texto longo

Por favor, descreva brevemente o erro da IA mais impactante que você encontrou. O que aconteceu e qual foi o efeito no seu trabalho ou tarefa? (Não inclua nenhum dado pessoal.)

Q26
Escala de opinião

Em que medida você concorda com a seguinte afirmação: 'Quando uma IA comete um erro, isso é comunicado a mim de forma clara.'

Escala: 17
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q27
Múltipla escolha

Qual é a sua situação de emprego atual?

  • Empregado(a) em tempo integral
  • Empregado(a) em meio período
  • Autônomo(a)
  • Estudante
  • Desempregado(a)
  • Aposentado(a)
  • Prefiro não informar
Q28
Escala de opinião

Em que medida você concorda com a seguinte afirmação: 'Os provedores de IA estão trabalhando ativamente para reduzir erros em seus produtos.'

Escala: 17
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente

O que está incluído

  • Acompanhamento com IA

    Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.

  • Verificações de atenção

    Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.

  • Textos escritos por IA

    Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.

  • Relatório automático

    Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa sobre Tolerância a Erros de IA e Experiência de Recuperação”?

O modelo inclui 28 perguntas prontas para usar, começando por: “Bem-vindo(a) e obrigado por participar desta pesquisa sobre suas experiências com ferramentas baseadas em IA. Esta pesqu…” · “Você utilizou algum produto ou recurso baseado em IA nos últimos 30 dias?” · “Nos últimos 30 dias, você encontrou algum resultado gerado por IA que consideraria um erro ou uma falha?”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.

Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?

Os participantes normalmente terminam as 28 perguntas em cerca de 12 minutos.

Posso personalizar este modelo?

Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.

Este modelo é gratuito?

Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.

Pronto para publicar?

Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.

Modelos relacionados

Mais estudos sobre temas semelhantes.

Ver todos
AI & Technology

Pesquisa sobre Confiança, Segurança e Preferências de Salvaguardas em IA Generativa

Mede a confiança do consumidor em ferramentas de IA generativa, os riscos de segurança percebidos, as expectativas de transparência e as preferências de salvaguardas para orientar o design responsável de produtos de IA e políticas.

Ver modelo
AI & Technology

Pesquisa sobre Atrito no Relato de Erros de IA e Impacto na Confiança

Mede como os usuários de IA vivenciam os fluxos de trabalho de relato de erros e como problemas não resolvidos afetam a confiança e a intenção de relatar no futuro. Desenvolvida para equipes de produto e UX que buscam reduzir o atrito no relato e melhorar as percepções de confiabilidade da IA.

Ver modelo
AI & Technology

Avaliação de Transparência, Controle e Recurso em IA

Mede as atitudes dos usuários em relação à transparência da IA, aos controles desejados e às expectativas de recurso. Projetado para equipes de produto que avaliam lacunas de confiança e priorizam melhorias na governança de IA.

Ver modelo
AI & Technology

Pesquisa de Clareza de Mensagens de Erro e UX de Recuperação

Avalia a clareza das mensagens de erro de software, a responsabilidade percebida, a confiança do usuário e a experiência de recuperação para otimizar os textos de UX, reduzir o volume de suporte e melhorar a confiança.

Ver modelo
AI & Technology

Avaliação de Maturidade em Experimentação e Confiança em Dados

Mede a facilidade de uso de testes A/B, a adoção de mecanismos de proteção, a confiança nos resultados e a segurança nas decisões entre equipes de produto e engenharia. Utilize-a para identificar pontos de atrito, lacunas de governança e necessidades de treinamento para escalar a experimentação.

Ver modelo
AI & Technology

Pesquisa sobre Adoção e Confiança em Recursos Assistidos por IA

Mede a adoção, satisfação, confiança e pontos de dor dos usuários com recursos de produto assistidos por IA. Use-a para capturar feedback acionável que oriente decisões sobre o roadmap do produto e a priorização de recursos.

Ver modelo