Искусственный интеллект в UX-дизайне: новый способ проектирования

Перевод статьи с сайта UX Magazine

Ссылка на оригинал

От здравоохранения до маркетинга и UX-дизайна, искусственный интеллект повсюду.

По прогнозам исследовательской компании Gartner, в 2022 году программное обеспечение на основе искусственного интеллекта достигнет 62 миллиардов долларов. Это на 21,3% больше, чем в 2021 году. Итак, как это влияет на UX-дизайн и процесс разработки?

Когда в 1956 году был введен термин «искусственный интеллект» (ИИ), общественность была настроена оптимистично. Люди верили, что уже к середине семидесятых роботы и ИИ будут выполнять «работу» людей. Хотя нас еще не заменили роботы, ИИ интегрировался практически во все сферы человеческой жизни. Включая UX-дизайн.

Искусственный интеллект меняет то, как мы проектируем продукты и системы. И хотя некоторые люди по-прежнему настроены скептически к ИИ, UX-дизайнеры и разработчики уже пожинают его плоды. А именно, искусственный интеллект помогает определить потребности и поведение пользователей. Как результат значительно улучшается пользовательский интерфейс.

В этой статье мы разберем, что представляет собой UX с внедрением искусственного интеллекта и как «дизайнить» продукты, созданные на базе искусственного интеллекта.

Начнем с прояснения распространенного заблуждения: будущее искусственного интеллекта не зависит от нескольких определенных проектов, основанных на ИИ. Наоборот, эта технология является вспомогательной базой для всех разрабатываемых приложений. Таким образом, нами будет рассмотрено потенциальное влияние этой вспомогательной базы.

Персонализация и кастомизация

Персонализация — это царица в UX. Она обеспечивает продукту надлежащее привлечение и удержание пользователей, особенно если вы ориентируетесь на несколько типов пользователей.

Но есть одно «но»: про персонализацию легко говорить, но не так легко претворить её в жизнь.

Например, обычно требуется тщательно сегментировать пользователей, а затем демонстрировать функции продукта, которые являются ценными для этой конкретной группы. Однако с помощью ИИ этот процесс подвергается изменению.

Дизайнеры могут использовать искусственный интеллект для ускорения анализа клиентских данных, до скорости прежде им не доступной. В результате UX-команды смогут глубже понимать потребности клиентов и точнее адаптировать создаваемые продукты на удовлетворение клиентов. Итогом является высоко персонализированный пользовательский интерфейс.

Более того, искусственный интеллект помогает сделать еще один шаг вперед в вопросе расширения настроек кастомизации. При этом алгоритмы могут получать доступ к огромным объемам данных о клиентах из разных каналов. Это приводит к повышению качества обслуживания клиентов, когда система проектирования может точно предвидеть какой воркфлоу будет использовать пользователь, и соответствующим образом корректировать его.

Короче говоря, UX-дизайн в связке с ИИ обеспечивает высоко персонализированный пользовательский интерфейс. А это, в свою очередь, повышает ценность вашего продукта для более широкой аудитории пользователей.

Автоматизация и продуктивность

По своей сути UX нацелен на создание удобного пользовательского интерфейса путем устранения препятствий. Мы считаем, что ИИ играет в этом важную роль. И вот как.

Искусственный интеллект позволяет автоматизировать повседневные задачи. Сокращая время, затрачиваемое на выполнение рутинных задач, люди становятся более продуктивными. Что еще более важно, у них больше времени для действительно важных задач. Возьмем, к примеру, изменение размера или цветокоррекцию изображения. Эти рутинные задачи обычно занимают значительное время, но не требуют умственных способностей от человека.

Вот тут-то и появляется искусственный интеллект.

Разработчики ИИ создали различные решения для автоматизации этих задач без участия человека. Например, промышленный гигант Adobe разработал экономящую время функцию сшивания изображений.

Резюмируя вышесказанное. UX-дизайн включает в себя множество повторяющихся задач. Дизайн с использованием искусственного интеллекта автоматизирует многие из этих задач, ускоряя проекты и освобождая время для более инновационных, масштабных задач.

Сбор и интерпретация данных

Сбор информации о поведении пользователей ни в коем случае не является новой концепцией. Дизайнеры, маркетологи и менеджеры по продуктам уже довольно давно собирают данные практически обо всем. Но это самая простая часть. Расшифровка информации в данных — вот где становится сложнее. Действительно, анализ множества собранных данных не только сложен, но и невероятно трудоемок.

Итак, как может вмешаться ИИ?

Машинное обучение и обучение ИИ распознаванию образов может сэкономить дни, даже недели на сборе, анализе и интерпретации пользовательских данных. Например, приложения, ориентированные на пользователя, такие как Google Analytics, предоставляют отчеты с подробными сведениями (вместо сплошных цифр).

Иными словами, искусственный интеллект может анализировать огромные объемы данных для поиска закономерностей. Это дает ценную информацию при UX-исследованиях в гораздо более короткие сроки.

Вот пример ИИ в действии.

Искусственный интеллект используется при создании вопросников для сбора данных от пользователей. Затем, ИИ может проанализировать данные с помощью специального программного обеспечения, такого как приложение распознавания текста. Более того, ИИ может даже научиться реагировать на пользователей для проведения качественного анализа данных.

Таким образом, ИИ позволяет бизнесу оптимизировать процесс сбора и интерпретации данных, что приводит к получению более глубоких сведений и более продуманным действиям.

Одно дело использовать ИИ в качестве вспомогательной базы, и совсем другое — использовать эту технологию в качестве основного ценностного предложения.

В Adam Fard (ред. – агентство, в котором работает автор статьи) мы работали с проектами, ценность которых сводилась к использованию искусственного интеллекта для прогнозирования изменений спроса и предложения и соответствующей корректировки цен. Из нашего опыта создания дизайна для продуктов, основанных на искусственном интеллекте, мы разработали несколько лучших практик. Давайте рассмотрим их попристальнее.

Доверие

При работе с проектами такого типа ключевым моментом является укрепление доверия. Во многих случаях словосочетание «искусственный интеллект» звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой. В результате это может породить скептицизм и недоверие. Поэтому задача UX-дизайнера — укреплять доверие пользователей.

Это сложнее, чем кажется. Тем не менее, мы нашли несколько способов завоевать доверие пользователей. Первое — это объяснение. Демонстрация пользователям того, как ИИ работает за кулисами является высокоэффективным средством по укреплению доверия. Это можно сделать с помощью демонстрации на онбордингах.

Давайте подробнее рассмотрим идею укрепления доверия.

Микаэль Эрикссон Бьорлинг и Ахмед Х. Али, старший дизайнер Ericsson, деконструирует доверие до 4 столпов:

1. Компетентность

2. Доброжелательность и открытость

3. Честность

4. Харизма

Имея в виду эти 4 столпа, продукт на основе искусственного интеллекта должен успешно:

Прежде чем двигаться дальше, давайте коснемся идеи этической честности.

Искусственный интеллект дал дизайнерам инструменты для создания гораздо более мощных продуктов. Утверждая это, мы не должны забывать, что, то, что может быть создано с помощью ИИ, не всегда должно быть реализовано. Таким образом, UX-дизайнеры должны быть более осведомлены об этике, чем когда-либо. Как говорится, знание — сила. Поэтому они несут этическую ответственность, принимая во внимание последствия тех продуктов, которые они создают.

Суммируя вышесказанное, доверие является неотъемлемым фактором при дизайне продуктов, основанных на искусственном интеллекте. Это доверие может быть построено с помощью надлежащего обучения пользователей, открытого общения, гибкости и честности.

Тестирование юзабилити

Сеансы тестирования юзабилити имеют основополагающее значение для обеспечения того, чтобы в итоге вы получили полезный продукт.

Однако в проектах, основанных на искусственном интеллекте, движка ИИ часто бывает недостаточно когда дело доходит до тестирования ваших дизайнерских решений. К счастью, есть способы решить эту проблему.

Например, вы могли бы попросить кого-нибудь вручную предоставить ответы системы. Кроме того, вы можете заранее поговорить с пользователем, чтобы подготовить ответы. Естественно, такой подход не учитывает ошибки, которые может совершить внедренный ИИ. Тем не менее, сеанс тестирования юзабилити с небольшими погрешностями определенно лучше, чем вообще ничего.

Объясните, что является искусственным интеллектом, а что нет

Пользователи хотят чувствовать себя частью продуктов и систем, которые они используют. Это означает, что они хотят точно знать, что есть ИИ, а что нет. Таким образом, когда система предоставляет информацию, сгенерированную ИИ, мы рекомендуем убедиться, что пользователи это понимают.

При этом вы устраняете потенциальную путаницу. Например, если система предоставляет прогнозы, пользователи могут быть озадачены тем, откуда берется эта информация. Проще говоря, четкое представление о том, что такое искусственный интеллект, а что им не является, поможет пользователям чувствовать себя более комфортно с вашим продуктом.

Пришло время порефлексировать. Давайте оглянемся назад на то, как ИИ может принести пользу процессу UX-проектирования.

Прямо сейчас мы видим 2 основных способа, с помощью которых ИИ может помочь дизайнерам лучше выполнять свою работу:

1. Автоматизация рутинных задач

Как мы поняли ранее, ИИ может автоматизировать многие рутинные задачи, освобождая время для более важных. Давайте рассмотрим пример.

После проведения UX-исследований дизайнеры обычно создают карту пути клиента и информационную архитектуру. Следующий шаг — создать вайрфрейм или эскиз. Это отнимает много времени. Кроме того, поскольку процесс проектирования должен быть завершен до начала разработки, все останавливается, пока не будет готов дизайн.

Чтобы решить эту проблему, разработчики ИИ создают решения для оптимизации процесса тестирования юзабилити. Это, в свою очередь, позволяет ускорить циклы обратной связи. Что еще более важно, UX-дизайн с использованием искусственного интеллекта означает, что дизайнеры и разработчики могут создавать высококачественный пользовательский интерфейс намного быстрее. В результате каждая часть процесса UX-исследования и проектирования может быть ускорена и оптимизирована.

Например, ИИ теперь может преобразовывать блок-схемы в эскизы с очень небольшим количеством данных. Таким образом, как только ИИ понимает контекст и флоу, он может создавать полноценные вайрфреймы для приложения. Это означает, что UX-дизайнерам остается только адаптировать эти вайрфреймы к конкретному продукту.

2. Сбор и интерпретация пользовательских данных

Агрегирование данных бесценно, особенно когда речь идет о итерациях после запуска продукта. Способность интерпретировать реальные пользовательские данные значительно облегчает принятие решений о продукте. Кроме того, алгоритмы искусственного интеллекта значительно упрощают анализ опросов пользователей и сеансов юзабилити-тестирования.

Часто их приходится расшифровывать, что отнимает много времени. К счастью, речевые алгоритмы на базе ИИ дошли до такого уровня, что готовы выполнить эту работу правильно. Проще говоря, искусственный интеллект позволяет UX-дизайнерам быстрее анализировать интервью с пользователями, автоматически выявляя интересные детали.

ИИ и UX-дизайн — это мощная комбинация с большими перспективами на будущее. Искусственный интеллект уже совершенствует UX-дизайн, предлагая способы выявления и удовлетворения конкретных потребностей пользователей. В результате продукты, созданные с использованием ИИ становятся более эффективными и ориентированными на клиента. И это только начало.

В будущем продукты на базе искусственного интеллекта будут продолжать развиваться и предлагать более глубокое понимание человеческого поведения. Однако с большой силой приходит большая ответственность. По мере расширения возможностей дизайнеры должны находить правильный баланс между UX и этикой.

#искусственныйинтеллект #ai #дизайн #uxdesign #uxresearch