जब एआई उपयोगकर्ता अनुभव को पूरा करता है: चुनौतियाँ लंबे समय तक बनी रहती हैं, अवसर हमेशा उज्जवल होते हैं

हालाँकि जिस गति से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हमारे व्यक्तिगत और व्यावसायिक जीवन के हर क्षेत्र को छू रहा है, उससे अभिभूत या भयभीत महसूस करना स्वाभाविक है, लेकिन आज प्रौद्योगिकी जो पेश कर रही है उसका अधिकतम लाभ उठाने के लिए परिप्रेक्ष्य में बदलाव की आवश्यकता है। . अक्सर, परिवर्तन असुविधाजनक होता है, लेकिन यह नई संभावनाएं भी पैदा कर सकता है। यह UX डिज़ाइन तक कैसे विस्तारित होता है? क्या होगा यदि एआई को अपनाने से डिजाइनरों को उन चीजों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है जिन्हें उन्हें पहले कभी करने का मौका नहीं मिला? अब तक, उनका ध्यान उन चीज़ों की खोज से हटा दिया गया है जिन्हें वे उन कार्यों के पक्ष में करना पसंद करते हैं जिन्हें पूरा किया जाना चाहिए।

विश्व आर्थिक मंच का अनुमान है कि 2020 से 2025 तक, एआई के विकास से व्यवधान पैदा होगा 85 लाख दुनिया भर में नौकरियाँ पैदा हुईं, साथ ही 97 मिलियन नए रोज़गार के अवसर भी पैदा हुए। यह बदलाव वेब डेवलपर्स और डिजिटल डिजाइनरों के विकास अनुमानों के अनुरूप है, जहां अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो का अनुमान है 16% तक 2022 से 2033 तक रोजगार में वृद्धि, औसत विकास दर से काफी आगे। उन्होंने कहा, ऐसे भविष्य में जहां इंसानों और मशीनों के बीच काम का संतुलित बंटवारा होगा, मानव कौशल की मांग में उल्लेखनीय वृद्धि देखने की संभावना है।

यह कदम बढ़ाने, कौशल बढ़ाने और पुनः कौशल बढ़ाने का आह्वान है

हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहां केवल 'कोड बंदर' होना अपर्याप्त है। आगे बढ़ने के लिए, पेशेवरों को उच्च-स्तरीय विचारकों और क्यूरेटर के रूप में विकसित होना चाहिए, जिससे अच्छे और बुरे डिज़ाइन की समझ विकसित हो सके। भविष्य में आत्मसंतुष्टि के लिए कोई जगह नहीं होगी- सभी पेशेवरों को अपने काम को नई आंखों से देखना होगा और एआई के गतिशील क्षेत्र को खुली मानसिकता के साथ देखना होगा। कहने का तात्पर्य यह है कि यह आवश्यक है कि हम काम करने के तरीकों की पहचान करें साथ - साथ ऐ और नहीं दूर इसमें से। कौन से कार्य स्वचालित किए जा सकते हैं और कौन से AI उपकरण आपके डिज़ाइन लक्ष्यों के साथ संरेखित होते हैं? AI की सीमाएँ क्या हैं? निरंतर सीखना ही रास्ता है।

तो, UX डिज़ाइनर AI का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

मानव-मशीन सहयोग का अधिकतम लाभ उठाने के लिए, मानव-मशीन सहयोग को एक सुविधाप्रदाता के रूप में मानें, प्रतिस्थापन के रूप में नहीं। ऐसा करने में, यूएक्स डिजाइनर डिजाइन प्रक्रिया के किसी भी चरण के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं, विचारों पर विचार-मंथन से लेकर अंतिम उत्पाद को ठीक करने तक।

यूएक्स डिजाइनर के टूलकिट में एआई को शामिल करने के सबसे फायदेमंद पहलुओं में से एक नियमित कार्यों को स्वचालित करने की क्षमता है, जिससे उनके वर्कफ़्लो में तेजी आती है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता अनुसंधान डिज़ाइन प्रक्रिया का एक परिणामी तत्व है, लेकिन इसमें काफी समय भी लगता है। एआई की मदद से, साक्षात्कार डीब्रीफ जैसे कार्यों को सुव्यवस्थित किया जा सकता है, क्योंकि ग्राहक साक्षात्कार को तुरंत कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदला जा सकता है। इसी तरह, उपयोगकर्ता क्रियाओं को वर्गीकृत करने, भविष्य के व्यवहारों का अनुमान लगाने और बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में एआई को शामिल करने से डिजाइनरों को डिजाइन प्रक्रिया के अन्य पहलुओं पर अपना अधिक ध्यान और समय केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

इस परिमाण की जानकारी को संसाधित करने के लिए एआई एल्गोरिदम की क्षमता के लिए धन्यवाद, उपभोक्ता भावनाओं का विश्लेषण करना (सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, मंचों आदि से), रुझानों की पहचान करना, उपयोगकर्ता यात्रा को मैप करना और अनुकूलित करना आदि काफी आसान हो जाएगा। इस तरह, एआई संभावित रूप से यूएक्स डिजाइन प्रक्रिया को अधिक डेटा-संचालित बना सकता है, जहां डिजाइन विकल्प मान्यताओं के बजाय अनुभवजन्य साक्ष्य पर आधारित होते हैं।

यूएक्स डिज़ाइन, एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया होने के कारण, ए/बी परीक्षण प्रक्रियाओं को स्वचालित करने से अत्यधिक लाभ हो सकता है। यह डिज़ाइनरों को विभिन्न डिज़ाइन विविधताओं के साथ प्रयोग करने और उपयोगकर्ता की सहभागिता और संतुष्टि पर उनके प्रभाव को सक्रिय रूप से मापने की अनुमति देगा - साथ ही उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया और देखे गए व्यवहारों के आधार पर डिज़ाइन को परिष्कृत करने की लचीलेपन के साथ। इसके अलावा, डिजिटल उत्पादों के साथ उपयोगकर्ता की बातचीत का विश्लेषण करके, उपयोगकर्ता के व्यवहार पर नज़र रखने और पैटर्न की पहचान करके, एआई एल्गोरिदम डिजाइनरों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है कि उपयोगकर्ता इंटरफेस के माध्यम से कैसे नेविगेट करते हैं, जिन सुविधाओं से वे जुड़ते हैं और जिन कठिनाइयों का सामना करते हैं।

आज, ये एआई उपकरण हमारी पहुंच के भीतर हैं, जो हमारे वर्कफ़्लो में अपना रास्ता आसान बनाते हैं। उदाहरण के लिए, एआई प्लग-इन की एक विस्तृत विविधता फिगमा पर पहले से ही उपलब्ध है, जैसे अटेंशन इनसाइट, एक उपकरण जो भविष्यवाणी करता है कि उपयोगकर्ता का ध्यान कहाँ जाने की संभावना है, और फ़ॉन्ट एक्सप्लोरर, डिजाइनरों को सही फ़ॉन्ट खोजने में सहायता करता है। सूची बढ़ती ही जा रही है और दिन पर दिन बढ़ती ही जा रही है।

पहुंच पर एआई का संभावित प्रभाव

एआई में विकलांग व्यक्तियों के लिए उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने की क्षमता है, साथ ही यह सुनिश्चित करना भी है कि व्यवसाय पहुंच नियमों और मानकों का पालन करें। डिज़ाइन चरण से ही, डिज़ाइनर एआई और एमएल एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं जो वेबसाइट डिज़ाइन का आकलन कर सकते हैं और पहुंच बढ़ाने के लिए सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं, जैसे कि रंग कंट्रास्ट को बढ़ाना या छवियों के लिए वैकल्पिक पाठ को शामिल करना। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की प्रगति के साथ, अब वास्तविक समय में संभावित पहुंच संबंधी मुद्दों की पहचान करना संभव है, जिससे डिजाइनरों और डेवलपर्स को दृश्य और श्रवण हानि, गतिशीलता चुनौतियों और संज्ञानात्मक चुनौतियों सहित विकलांग उपयोगकर्ताओं के सामने आने वाली चुनौतियों से तुरंत निपटने की अनुमति मिलती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों की क्षमताओं का लाभ उठाते हुए, डिजाइनर उपयोगकर्ताओं को भाषा, बुढ़ापे और अन्य कारकों से उत्पन्न बाधाओं को दूर करने में मदद करने में सक्षम होंगे जो कुछ उपयोगकर्ता समूहों को डिजिटल उत्पादों तक पहुंचने से अलग कर सकते हैं। संक्षेप में, अधिक समावेशी वेबसाइटों और अनुप्रयोगों के निर्माण को सक्षम करके, एआई डिजाइनरों को केवल पूर्वव्यापी समायोजन करने के बजाय डिजाइन प्रक्रिया के साथ चीजों को सही करने में मदद कर सकता है।

जब मनुष्य प्रयोज्यता परीक्षण करते हैं, तो वे अपने काम में सहानुभूति, अंतर्ज्ञान और अन्य संज्ञानात्मक पहलुओं की विशिष्ट मानवीय बारीकियों को लाते हैं। जब समावेशिता, निष्पक्षता और विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों पर प्रभाव जैसे कारकों की बात आती है तो वे नैतिक विचारों पर विशेष ध्यान देने में सक्षम होते हैं। फिर भी, कुछ संभावित नुकसान और चुनौतियाँ हैं जो मनुष्यों के साथ परीक्षण करते समय सामने आती हैं। कभी-कभी, परीक्षकों को विकसित पहुंच मानकों और दिशानिर्देशों की व्यापक समझ का अभाव हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप मूल्यांकन अधूरा रह जाता है। इसी तरह, सहायक प्रौद्योगिकियों के साथ सीमित अनुभव इस सटीक मूल्यांकन में बाधा डाल सकता है कि विकलांग उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के साथ कैसे बातचीत करते हैं। अभिगम्यता परीक्षण सावधानीपूर्वक होना चाहिए, और एआई इसमें मदद कर सकता है - बड़ी मात्रा में डेटा का त्वरित और सटीक विश्लेषण करने की इसकी क्षमता के लिए धन्यवाद।

विचार करें कि कैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एल्गोरिदम वेब पर लिखित सामग्री को पठनीयता के लिए पाठ का विश्लेषण करके, सरल भाषा का सुझाव देकर और किसी भी संभावित मुद्दे की पहचान करके वेब पर लिखित सामग्री को अधिक सुलभ बनाने में सहायता कर सकता है जो संज्ञानात्मक विकलांग उपयोगकर्ताओं के लिए चुनौतियां पैदा कर सकता है। इस तरह, त्रुटि-संदेश, लेबल और निर्देश जैसे जिन तत्वों को अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है, उन्हें भी अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल और समावेशी बनाने के लिए बेहतर बनाया जा सकता है।

इसके बारे में इस तरह से सोचें- मानव बुद्धि और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच एक आदर्श सहयोग जहां प्रत्येक दूसरे के सामने आने वाली चुनौतियों का प्रतिकार करता है। मिलकर एक अधिक सुलभ दुनिया बनाना कोई बुरा विचार नहीं है, क्या ऐसा है?

केवल मनुष्य ही मनुष्य जैसा, मनुष्य के लिए सृजन कर सकता है

एक असाधारण उत्पाद बनाना वर्तमान मांगों को पूरा करने से कहीं आगे जाता है। एआई ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर करता है, जो नवाचार और भविष्य की आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने की इसकी क्षमता को बाधित करता है। आगे सोचने और आगे बढ़ने की जिम्मेदारी अगली बड़ी चीज़ इंसानों के साथ रहता है. जबकि AI पिछले डेटा के आधार पर समाधान प्रदान कर सकता है, यह मूल, प्रथम-सिद्धांत सोच के साथ संघर्ष करता है।

विशेष रूप से ऐसे क्षेत्र में जहां सहानुभूति अपरिहार्य है, यह देखना मुश्किल नहीं है कि मानव-केंद्रित डिज़ाइन को अंततः डिज़ाइन प्रक्रियाओं को चलाने के लिए मनुष्यों की आवश्यकता क्यों होगी - एआई को शामिल करने के लिए वे प्रक्रिया के किन हिस्सों को चुनेंगे, यह उन पर निर्भर है। यह समझने की क्षमता विकसित करने लायक है कि क्या मानव या उनके मशीन समकक्ष किसी विशिष्ट कार्य को किसी विशेष संदर्भ में बेहतर ढंग से करेंगे। एक टीम के दो सदस्यों को एक साथ एक पहेली को हल करते हुए चित्रित करें, जहां प्रत्येक व्यक्ति बड़ी तस्वीर को पूरा करने की दिशा में आगे बढ़ने के लिए अपना योगदान देता है। पहेली काफी जटिल हो सकती है, जिसे पूरा करने के लिए बहुत समय, प्रयास और फोकस की आवश्यकता होती है - लेकिन जब उनमें से दो एक साथ काम करते हैं, तो टुकड़े अधिक तेज़ी से और अधिक व्यापक रूप से एक साथ आने लगते हैं, जिससे गतिविधि अधिक मनोरंजक और कम तनावपूर्ण हो जाती है। यह यह बताने का एक तरीका है कि एक पुरस्कृत मानव-एआई सहयोग कैसा होना चाहिए।