जब आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस मिलता है यूज़र एक्सपीरियंस से: चुनौतियाँ बनी रहती हैं, अवसर और भी चमकदार हो जाते हैं

जब आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) हमारे व्यक्तिगत और पेशेवर जीवन के हर क्षेत्र में इतनी तेजी से पहुँच रहा है, तो यह स्वाभाविक है कि इसकी गति से हमें अभिभूत या यहाँ तक कि डरा हुआ महसूस हो। लेकिन तकनीक की पेशकश का सबसे अधिक लाभ उठाने के लिए, हमें दृष्टिकोण में परिवर्तन की आवश्यकता है। अधिक बार नहीं, परिवर्तन असहज होता है, लेकिन यह नई संभावनाएं भी पैदा कर सकता है। यह यूज़र एक्सपीरियंस (यूएक्स) डिज़ाइन पर कैसे लागू होता है? अगर एआई को अपनाने से डिज़ाइनरों को पहले से कभी नहीं की गई चीजों पर ध्यान केंद्रित करने का अवसर मिलता है? अब तक, उनका ध्यान उन चीजों की ओर मुड़ गया है जिन्हें वे करना चाहते थे, लेकिन जिन्हें पूरा करने की आवश्यकता थी।

विश्व आर्थिक मंच का अनुमान है कि 2020 से 2025 तक, एआई के विकास से विश्वभर में 85 मिलियन नौकरियों का विघटन होगा, जबकि 97 मिलियन नई नौकरी के अवसर भी पैदा होंगे। यह बदलाव वेब डेवलपर्स और डिजिटल डिज़ाइनर्स के लिए वृद्धि के अनुमानों के साथ संरेखित है, जहाँ अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो 2022 से 2033 तक रोजगार में 16% की वृद्धि का अनुमान लगाता है, जो औसत वृद्धि दर से काफी अधिक है। उस कहा, एक भविष्य में जहाँ मानव और मशीनों के बीच काम का संतुलित बंटवारा है, मानव कौशल की मांग में उल्लेखनीय वृद्धि होने की संभावना है।

यह एक कदम आगे बढ़ने, अपने कौशल में सुधार करने और पुनः कौशल प्राप्त करने का आह्वान है

हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ केवल ‘कोड मंकी’ होना पर्याप्त नहीं है। पेशेवरों को उच्च स्तर के विचारकों और संरक्षकों में विकसित होने की आवश्यकता है, जो अच्छे और बुरे डिज़ाइन के गुणों को समझने की क्षमता विकसित करते हैं। भविष्य में संतुष्टि के लिए कोई स्थान नहीं होगा – सभी पेशेवरों को अपने काम को ताज़ा दृष्टिकोण से देखने की आवश्यकता होगी और एआई के गतिशील क्षेत्र में खुले दिमाग से संपर्क करने की। अर्थात्, यह आवश्यक है कि हम एआई के साथ काम करने के तरीके खोजें और इसके विरुद्ध न जाएं। कौन से कार्य स्वचालित किए जा सकते हैं और आपके डिज़ाइन लक्ष्यों के साथ कौन से एआई टूल संरेखित हैं? एआई की सीमाएं क्या हैं? निरंतर सीखना ही तरीका है।

तो यूज़र एक्सपीरियंस डिज़ाइनर एआई का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

मानव-मशीन सहयोग से सबसे अधिक लाभ उठाने के लिए, बाद वाले को एक सुविधाजनक के रूप में मानें, न कि प्रतिस्थापन के। ऐसा करने में, यूज़र एक्सपीरियंस डिज़ाइनर डिज़ाइन प्रक्रिया के किसी भी चरण में एआई का उपयोग कर सकते हैं, विचारों को जन्म देने से लेकर अंतिम उत्पाद को परिष्कृत करने तक।

एआई को यूज़र एक्सपीरियंस डिज़ाइनर के टूलकिट में शामिल करने के सबसे लाभकारी पहलुओं में से एक यह है कि यह दिनचर्या कार्यों को स्वचालित करने की संभावना प्रदान करता है, जिससे उनका कार्य प्रवाह तेज हो जाता है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता अनुसंधान डिज़ाइन प्रक्रिया का एक परिणामी तत्व है, लेकिन यह बहुत समय लेने वाला भी है। एआई की मदद से, जैसे कि ग्राहक साक्षात्कार के ब्रीफ़ को स्ट्रीमलाइन किया जा सकता है, क्योंकि ग्राहक साक्षात्कार जल्दी से क्रियाशील अंतर्दृष्टि में परिवर्तित हो सकते हैं। इसी तरह, उपयोगकर्ता क्रियाओं को वर्गीकृत करने, भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी करने और विशाल उपयोगकर्ता डेटा से अंतर्दृष्टि को परिष्कृत करने में एआई को शामिल करने से डिज़ाइनर अन्य पहलुओं पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

एआई एल्गोरिदम की जानकारी की इस तरह की मात्रा को संसाधित करने की क्षमता के लिए धन्यवाद, उपभोक्ता भावनाओं (सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म, मंच, आदि से) का विश्लेषण करना, रुझानों की पहचान करना, उपयोगकर्ता यात्राओं को मैप और अनुकूलित करना और इस तरह की चीजें काफी आसान हो जाएंगी। इस तरह, एआई यूज़र एक्सपीरियंस डिज़ाइन प्रक्रिया को अधिक डेटा-संचालित बना सकता है, जहाँ डिज़ाइन निर्णय अनुमानों के बजाय साक्ष्य-आधारित होते हैं।

यूज़र एक्सपीरियंस डिज़ाइन, एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया होने के नाते, ए/बी परीक्षण प्रक्रियाओं को स्वचालित करने से बहुत लाभान्वित हो सकता है। इससे डिज़ाइनरों को विभिन्न डिज़ाइन संस्करणों के साथ प्रयोग करने और उपयोगकर्ता जुड़ाव और संतुष्टि पर उनके प्रभाव को सक्रिय रूप से मापने की अनुमति मिलेगी – साथ ही उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और देखे गए व्यवहार के आधार पर डिज़ाइनों को परिष्कृत करने की लचीलापन। इसके अलावा, डिजिटल उत्पादों के साथ उपयोगकर्ता इंटरैक्शन का विश्लेषण करके, उपयोगकर्ता व्यवहार को ट्रैक करके और पैटर्न की पहचान करके, एआई एल्गोरिदम डिज़ाइनरों को यह समझने में मदद कर सकते हैं कि उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के माध्यम से कैसे नेविगेट करते हैं, वे किन सुविधाओं के साथ जुड़ते हैं और वे किन कठिनाइयों का सामना करते हैं।

आज, ये एआई टूल हमारी पहुँच के भीतर हैं, जो हमारे कार्य प्रवाह में अपना रास्ता बना रहे हैं। उदाहरण के लिए, फ़िगमा पर विभिन्न प्रकार के एआई प्लग-इन पहले से ही उपलब्ध हैं, जैसे कि एटेंशन इनसाइट, एक टूल जो भविष्यवाणी करता है कि उपयोगकर्ता का ध्यान कहाँ जाने की संभावना है, और फ़ॉन्ट एक्सप्लोरर, जो डिज़ाइनरों को सही फ़ॉन्ट खोजने में मदद करता है। सूची बढ़ती जा रही है और दिन-ब-दिन बढ़ रही है।

एआई का सुलभता पर संभावित प्रभाव

एआई विकलांग व्यक्तियों के लिए उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करने की क्षमता रखता है, साथ ही साथ यह सुनिश्चित करने में भी मदद करता है कि व्यवसाय सुलभता विनियमों और मानकों का पालन करते हैं। डिज़ाइन चरण से, डिज़ाइनर एआई और एमएल एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं जो वेबसाइट डिज़ाइन का मूल्यांकन कर सकते हैं और सुलभता में सुधार के लिए सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं, जैसे कि रंग कंट्रास्ट में सुधार करना या छवियों के लिए वैकल्पिक पाठ शामिल करना। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विकास के साथ, यह अब संभव है कि वास्तविक समय में संभावित सुलभता मुद्दों की पहचान की जाए, जिससे डिज़ाइनरों और डेवलपर्स को दृश्य और श्रवण विकलांगता, गतिशीलता चुनौतियों और संज्ञानात्मक चुनौतियों सहित उपयोगकर्ताओं द्वारा सामना की जाने वाली चुनौतियों से निपटने के लिए तुरंत चुनौतियों का सामना करने की अनुमति मिलती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों की क्षमताओं का लाभ उठाकर, डिज़ाइनर भाषा, उम्र और अन्य कारकों द्वारा उत्पन्न बाधाओं को दूर करने में उपयोगकर्ताओं की मदद कर सकते हैं जो कुछ उपयोगकर्ता समूहों को डिजिटल उत्पादों तक पहुँचने से रोक सकते हैं। संक्षेप में, अधिक समावेशी वेबसाइट और अनुप्रयोगों का निर्माण करके, एआई डिज़ाइनरों को डिज़ाइन प्रक्रिया के साथ जाने के बजाय सुधार करने में मदद कर सकता है।

जब मानव उपयोगकर्ता परीक्षण करते हैं, तो वे अपने काम में संवेदनशीलता, सहानुभूति और अन्य संज्ञानात्मक पहलुओं की मानवीय न्यूनताओं को लाते हैं। वे दृश्य, श्रवण विकलांगता, गतिशीलता चुनौतियों और संज्ञानात्मक चुनौतियों सहित विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों पर प्रभाव के रूप में जैसे कारकों के लिए नैतिक विचारों पर विशेष ध्यान देने में सक्षम हैं। हालांकि, मानव द्वारा परीक्षण करने से जुड़ी कुछ संभावित जाल और चुनौतियाँ हैं। कभी-कभी, परीक्षक विकसित होते सुलभता मानकों और दिशानिर्देशों की व्यापक समझ की कमी हो सकती है, जिसके परिणामस्वरूप आकलन अधूरा हो सकता है। इसी तरह, सहायक प्रौद्योगिकियों के साथ सीमित अनुभव उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के साथ विकलांग उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत का सटीक मूल्यांकन बाधा डाल सकता है। सुलभता परीक्षण को सावधानी से किया जाना चाहिए, और एआई इसमें मदद कर सकता है – इसकी बड़ी मात्रा में डेटा का तेजी से और सटीक रूप से विश्लेषण करने की क्षमता के लिए धन्यवाद।

विचार करें कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एल्गोरिदम वेब पर लिखित सामग्री को अधिक सुलभ बनाने में कैसे मदद कर सकते हैं bằng विश्लेषण पाठ के लिए पढ़ने की सुविधा के लिए, सरल भाषा का सुझाव देने और संज्ञानात्मक विकलांगता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए संभावित मुद्दों की पहचान करने के लिए। इस तरह, अक्सर अनदेखे तत्व जैसे त्रुटि संदेश, लेबल और निर्देश भी अधिक उपयोगकर्ता-मित्र और समावेशी बनाए जा सकते हैं।

इसे इस तरह से सोचें – एक आदर्श सहयोग जहाँ मानव बुद्धिमत्ता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रत्येक दूसरे द्वारा सामना की जाने वाली चुनौतियों को संतुलित करती है। एक अधिक सुलभ दुनिया बनाना – यह एक बुरा विचार नहीं है, है ना?

केवल मानव ही मानव की तरह, मानव के लिए बना सकते हैं

एक असाधारण उत्पाद बनाना वर्तमान मांगों को संतुष्ट करने से परे है। एआई ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर करता है, जो इसकी नवाचार और भविष्य की आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने की क्षमता को बाधित करता है। आगे की सोच और अगली बड़ी चीज़ का अन्वेषण करने की जिम्मेदारी मानव के साथ रहती है। जबकि एआई अतीत के डेटा पर आधारित समाधान प्रदान कर सकता है, यह मूल, पहले सिद्धांतों के विचार के साथ संघर्ष करता है।

विशेष रूप से एक क्षेत्र में जहाँ सहानुभूति अपरिहार्य है, यह देखना मुश्किल नहीं है कि क्यों मानव-केंद्रित डिज़ाइन अंततः मानव द्वारा डिज़ाइन प्रक्रियाओं को चलाने की आवश्यकता होगी – जो कि वे कौन से विशिष्ट संदर्भ में एआई को शामिल करना चुनते हैं। यह जानना कि क्या मानव या उनके मशीन समकक्ष किसी विशिष्ट संदर्भ में किसी विशिष्ट कार्य को बेहतर करेंगे, विकसित करने योग्य है। दो टीम के सदस्यों को एक पहेली को एक साथ हल करते हुए चित्रित करें, जहाँ प्रत्येक व्यक्ति बड़ी तस्वीर को पूरा करने की दिशा में अपना हिस्सा करता है। पहेली काफी जटिल हो सकती है, जिसमें इसे पूरा करने के लिए बहुत समय, प्रयास और ध्यान की आवश्यकता होती है – लेकिन जब दो लोग मिलकर काम करते हैं, तो टुकड़े अधिक तेजी से और अधिक व्यापक रूप से एक साथ आते हैं, जिससे गतिविधि अधिक सुखद और कम तनावपूर्ण हो जाती है। यह एक ऐसा तरीका है जिसे एक पुरस्कृत मानव-एआई सहयोग को महसूस करना चाहिए।