Error in Progress esplora nuove modalità per migliorare il recupero dagli errori negli assistenti AI vocali multimodali. Il progetto analizza come gli utenti reagiscono ai malintesi, quali strategie adottano per farsi capire e quali aspettative hanno quando il sistema fallisce. Da questa osservazione emergono linee guida per integrare voce, elementi visivi e feedback aptico al fine di rendere l’interazione più chiara, rassicurante e comprensibile. Attraverso prototipazione iterativa e sessioni di user testing, il progetto mostra come un supporto multimodale possa ridurre la frustrazione, facilitare la comunicazione e ricostruire la fiducia dell’utente nei momenti critici. L’obiettivo è sviluppare esperienze più resilienti, trasparenti e orientate all’utente, affinché gli assistenti AI quotidiani possano gestire gli errori in modo efficace e umano, trasformando un fallimento in un’opportunità di miglior dialogo.