SUSI - Assistente de IA para o SUS
Contexto
O SUS atende milhões de brasileiros todos os dias por meio de uma ampla rede de serviços de saúde. Para facilitar o acesso a essas informações no ambiente digital, o governo federal criou o aplicativo Meu SUS Digital, que reúne, em um só lugar, dados e serviços do usuário. Pelo app, é possível consultar o histórico de vacinação, exames, receitas, informações de saúde e, em algumas regiões, agendar e acompanhar consultas.
Problemas
A partir da análise do app, do uso prático e da leitura de avaliações públicas, identifiquei padrões recorrentes nas dificuldades enfrentadas pelos usuários. Na prática, muitas pessoas encontram barreiras ao usar o Meu SUS Digital, como:
-
Fluxos pouco intuitivos: menus confusos e sem orientação clara ao longo da jornada, o que leva a erros e abandono.
-
Falta de orientação contextual: o app apresenta opções, mas não explica o porquê nem indica os próximos passos.
-
Baixa adaptação aos diferentes perfis: não se consideram variações de idade, escolaridade ou familiaridade com tecnologia.
-
Perda de confiança no app: erros e instabilidade fazem com que usuários voltem ao atendimento presencial.
Solução
A partir desses desafios, idealizei a SUSI: uma assistente virtual integrada ao app do SUS, com abordagem IA-first e foco em design conversacional.
A ideia é fazer da conversa o principal ponto de entrada da experiência, substituindo fluxos fragmentados por um atendimento guiado, claro e contextual. Em vez de exigir que o usuário entenda a lógica do sistema, a SUSI interpreta a necessidade, explica com transparência o uso dos dados disponíveis e conduz cada etapa de forma progressiva, acessível e confiável.
Enquanto o modelo atual exige que o usuário aprenda a usar o sistema, a abordagem IA-first propõe que o sistema aprenda a atender o usuário.
Processo
A construção da SUSI foi organizada em 4 etapas principais:
1. Mapeamento das dores reais dos usuários: cruzei dados públicos de fóruns, pesquisas online, comentários na loja do app e nas redes sociais para identificar as fricções mais comuns no uso da ferramenta.
2. Definição do papel da IA: delimitei o que o assistente pode e não pode fazer, especialmente em temas sensíveis como diagnósticos, sintomas e decisões clínicas.
3. Princípios de linguagem e tom de voz: criei diretrizes focadas em simplicidade, inclusão, orientação à ação e transparência, atendendo diferentes níveis de letramento digital.
4. Regras de comportamento da IA: estabeleci padrões para lidar com erros, frustrações, situações complexas e encaminhamentos para atendimento humano.
Experiência final
Para validar a experiência, prototipei a SUSI utilizando um modelo de IA generativa, simulando interações reais a partir de diferentes cenários de uso. Alimentei o assistente com fontes oficiais do governo, além de contextos e instruções específicas para observar como ele interpretava demandas e conduzia o diálogo.
Em situações mais sensíveis ou conversas imprevisíveis, como dúvidas sobre sintomas ou dificuldades para acessar medicamentos, a SUSI atuou de forma empática, responsável e orientada à ação, oferecendo informações seguras e encaminhamentos adequados.
Resultados
Embora seja um projeto conceitual, a SUSI foi construída a partir de problemas reais e recorrentes no uso do Meu SUS Digital. Com base nesses pontos de fricção e em benchmarks de experiências conversacionais, é possível projetar alguns impactos potenciais:
-
Redução do tempo de conclusão de tarefas-chave, com fluxos guiados e menos etapas desnecessárias.
-
Redução de erros em agendamentos, ao substituir formulários complexos por interação assistida.
-
Aumento da taxa de conclusão de tarefas, especialmente entre usuários com menor familiaridade digital.
-
Diminuição da demanda por atendimentos presenciais para serviços básicos.
Aprendizados
-
Transformar fluxos em conversa não simplifica automaticamente a experiência: é necessário estruturar cuidadosamente a progressão das respostas para não sobrecarregar o usuário nem esconder informações importantes.
-
A qualidade das respostas depende diretamente do contexto fornecido: ao testar o assistente, ficou claro que as respostas só se mantinham consistentes quando havia instruções bem definidas de contexto, princípios e fontes confiáveis.
-
Explicar por que certos dados são solicitados e como são usados aumenta a confiança e reduz resistência durante a interação.
-
Nem toda jornada deve ser 100% automatizada: alguns fluxos exigem fallback para atendimento humano, especialmente em situações mais sensíveis ou ambíguas.