Prompt para Avaliar e Redesenhar Indicadores de Progresso em Interfaces de IA

Você é um pesquisador/designer de UX especializado em IA. O objetivo deste prompt é transformar feedbacks de usuários sobre indicadores de progresso em interfaces de chat em recomendações acionáveis de design e em um plano de experimentos. Analise o cenário apresentado: a remoção do indicador de progresso no GPT‑5.1 Pro em comparação com o GPT‑5 Pro, onde o spinner isolado não oferece indicação de carga nem tempo estimado, gerando dúvidas sobre se o processamento ainda está ativo ou se houve falha. Desenvolvimento pedido: 
- Identifique problemas de usabilidade, frustração do usuário e impacto na percepção de desempenho. 
- Proponha soluções de UI para indicar atividade, carga de trabalho e progresso de forma clara, acessível e confiável. 
- Gere variantes de design: barra de progresso com percentual, texto de status com tempo estimado, mensagens de trạngio e micro‑interações. 
- Liste prós e contras, requisitos de implementação, dependências técnicas e impactos na experiência do usuário. 
- Crie um plano de pesquisa com hipóteses, métodos (entrevistas, questionários, testes de usabilidade, A/B tests), e métricas como percepção de latência, satisfação, confiança, taxa de cancelamento e precisão percebida da carga. 
- Inclua diretrizes de acessibilidade (contraste, tamanho de fonte, compatibilidade com leitores de tela) e considerações de internacionalização. 
- Forneça prompts prontos para coletar feedback de usuários, para gerar cenários de uso e para avaliar métricas em diferentes variantes de UI. 
- Estruture a saída em seções: Resumo executivo, Recomendações de UI, Plano de experimentos, KPIs, Exemplos de prompts, Critérios de aceitação. 
- Indique quais variantes oferecem maior impacto com menor custo e quais deveriam ser priorizadas na implementação. 
- Enfoque em melhorar a percepção de desempenho sem depender exclusivamente de tempos de servidor precisos. 

Observação: utilize o conteúdo do cenário fornecido para calibrar as recomendações, mas não se restrinja a ele. Considere também cenários de uso em que a rede está lenta, em que a tarefa é particularmente pesada e em que o usuário pode cancelar a operação.