Ketika AI Bertemu dengan Pengalaman Pengguna: Tantangan Bertahan, Kesempatan Bersinar Lebih Terang

Sementara itu wajar untuk merasa terintimidasi atau bahkan takut dengan kecepatan yang luar biasa di mana Kecerdasan Buatan (AI) menyentuh hampir setiap bidang kehidupan pribadi dan profesional kita, pergeseran perspektif diperlukan untuk memanfaatkan apa yang teknologi tawarkan hari ini. Lebih sering daripada tidak, perubahan itu tidak nyaman, tetapi juga dapat menciptakan kemungkinan baru. Bagaimana ini berlaku untuk desain UX? Bagaimana jika menerima AI memungkinkan desainer untuk fokus pada hal-hal yang sebelumnya tidak pernah mereka lakukan? Sampai sekarang, perhatian mereka teralihkan dari mengeksplorasi hal-hal yang mereka sukai untuk dilakukan demi tugas-tugas yang harus diselesaikan.

Dewan Ekonomi Dunia memproyeksikan bahwa dari 2020 hingga 2025, evolusi AI akan menyebabkan gangguan pada 85 juta pekerjaan di seluruh dunia, sementara juga menghasilkan 97 juta peluang kerja baru. Perubahan ini sejalan dengan proyeksi pertumbuhan untuk pengembang web dan desainer digital, di mana Biro Statistik Tenaga Kerja AS memprediksi peningkatan 16% dalam pekerjaan dari 2022 hingga 2033, jauh melebihi tingkat pertumbuhan rata-rata. Namun, dalam masa depan di mana terdapat pembagian kerja yang seimbang antara manusia dan mesin, permintaan akan keterampilan manusia kemungkinan akan melihat peningkatan yang luar biasa.

Ini adalah panggilan untuk meningkatkan, meningkatkan keterampilan, dan mengembangkan keterampilan

Kita memasuki era di mana menjadi hanya ‘monyet kode’ tidak cukup. Untuk berkembang, para profesional harus berkembang menjadi pemikir dan kurator tingkat tinggi, mengembangkan pemahaman tentang apa yang merupakan desain yang baik dan buruk. Kebiasaan tidak akan menemukan tempat di masa depan—semua profesional harus melihat pekerjaan mereka dengan pasangan mata baru dan mendekati bidang dinamis AI dengan pikiran terbuka. Artinya, perlu diidentifikasi cara untuk bekerja bersama AI dan tidak melawan itu. Apa tugas yang bisa diotomatisasi dan apa alat AI yang sesuai dengan tujuan desain Anda? Apa batasan AI? Pembelajaran terus-menerus adalah cara untuk melakukannya.

Jadi, bagaimana desainer UX dapat memanfaatkan AI?

Untuk mendapatkan hasil maksimal dari kolaborasi manusia-mesin, pertimbangkan yang terakhir sebagai fasilitator, bukan pengganti. Dengan melakukan hal ini, desainer UX dapat menggunakan AI untuk setiap tahap proses desain, dari memunculkan ide hingga menyempurnakan produk akhir.

Salah satu aspek paling bermanfaat dari mengintegrasikan AI ke dalam toolkit desainer UX adalah potensi untuk mengotomatisasi tugas rutin, sehingga mempercepat alur kerja mereka. Misalnya, penelitian pengguna adalah elemen penting dari proses desain, tetapi juga cukup memakan waktu. Dengan bantuan AI, tugas seperti debrief wawancara dapat disederhanakan, karena wawancara pelanggan dapat dengan cepat diubah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Demikian pula, melibatkan AI dalam mengategorikan tindakan pengguna, memprediksi perilaku masa depan, dan menyaring wawasan dari jumlah besar data pengguna memungkinkan desainer untuk lebih fokus pada aspek lain dari proses desain.

Berkat kemampuan algoritma AI untuk memproses informasi sebesar ini, menganalisis sentimen konsumen (dari platform media sosial, forum, dll.), mengidentifikasi tren, memetakan dan mengoptimalkan perjalanan pengguna, dan sebagainya akan menjadi jauh lebih mudah. Dengan cara ini, AI dapat membuat proses desain UX lebih didorong oleh data, di mana pilihan desain didasarkan pada bukti empiris daripada asumsi.

Desain UX, yang merupakan proses iteratif, dapat sangat diuntungkan dengan mengotomatisasi proses pengujian A/B. Ini akan memungkinkan desainer untuk bereksperimen dengan variasi desain yang berbeda dan secara aktif mengukur dampaknya pada keterlibatan dan kepuasan pengguna—bersama dengan fleksibilitas untuk memperbaiki desain berdasarkan umpan balik pengguna dan perilaku yang diamati. Selain itu, dengan menganalisis interaksi pengguna dengan produk digital, melacak perilaku pengguna, dan mengidentifikasi pola, algoritma AI dapat membantu desainer lebih memahami bagaimana pengguna menavigasi antarmuka, fitur yang mereka gunakan, dan kesulitan yang mereka hadapi.

Hari ini, alat AI ini sangat mudah dijangkau, memudahkan integrasi mereka ke dalam alur kerja kita. Misalnya, berbagai plug-in AI sudah tersedia di Figma, seperti Attention Insight, alat yang memprediksi di mana perhatian pengguna kemungkinan akan pergi, dan Font Explorer, membantu desainer menemukan font yang sempurna. Daftar ini terus berkembang setiap hari.

Dampak Potensial AI pada Aksesibilitas

AI memiliki potensi untuk meningkatkan pengalaman pengguna bagi individu dengan disabilitas sambil memastikan bisnis mematuhi peraturan dan standar aksesibilitas. Mulai dari tahap desain, desainer dapat menggunakan AI dan algoritma ML yang dapat menilai desain situs web dan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan aksesibilitas, seperti meningkatkan kontras warna atau mengincorporasi teks alternatif untuk gambar. Dengan kemajuan algoritma pembelajaran mesin, sekarang memungkinkan untuk mengidentifikasi masalah aksesibilitas potensial secara real-time, memungkinkan desainer dan pengembang untuk segera menangani tantangan yang dihadapi pengguna dengan disabilitas, termasuk gangguan visual dan pendengaran, tantangan mobilitas, dan tantangan kognitif.

Dengan memanfaatkan kemampuan teknologi kecerdasan buatan, desainer juga akan dapat membantu pengguna mengatasi hambatan yang disebabkan oleh bahasa, usia tua, dan faktor lain yang mungkin mengasingkan kelompok pengguna tertentu dari mengakses produk digital. Singkatnya, dengan memungkinkan penciptaan situs web dan aplikasi yang lebih inklusif, AI dapat membantu desainer melakukan hal yang benar seiring dengan proses desain daripada melakukan penyesuaian hanya secara retrospektif.

Ketika manusia melakukan pengujian ketergunaan, mereka membawa nuansa khas manusia seperti empati, intuisi, dan aspek kognitif lainnya ke dalam pekerjaan mereka. Mereka mampu memberikan perhatian khusus pada pertimbangan etis ketika datang ke faktor seperti inklusivitas, keadilan, dan dampak pada berbagai kelompok pengguna. Namun, ada beberapa kemungkinan jebakan dan tantangan yang menyertai manusia ketika mereka melakukan pengujian. Terkadang, pengujian mungkin kekurangan pemahaman menyeluruh tentang standar dan pedoman aksesibilitas yang berkembang, menghasilkan penilaian yang tidak lengkap. Demikian pula, pengalaman terbatas dengan teknologi bantu dapat menghambat penilaian yang akurat tentang bagaimana pengguna dengan disabilitas berinteraksi dengan antarmuka. Pengujian aksesibilitas harus dilakukan dengan hati-hati, dan AI dapat membantu dalam hal ini—berkat kemampuan untuk menganalisis data besar dengan cepat dan akurat.

Pertimbangkan bagaimana algoritma Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dapat membantu membuat konten tertulis di web lebih aksesible dengan menganalisis teks untuk keterbacaan, menyarankan bahasa yang lebih sederhana, dan mengidentifikasi masalah potensial yang dapat menimbulkan tantangan bagi pengguna dengan disabilitas kognitif. Dengan cara ini, elemen yang sering diabaikan seperti pesan kesalahan, label, dan instruksi juga dapat diperbaiki untuk menjadi lebih ramah pengguna dan inklusif.

Bayangkan ini—kolaborasi ideal antara kecerdasan manusia dan kecerdasan buatan di mana masing-masing mengimbangi tantangan yang dihadapi oleh yang lain. Menciptakan dunia yang lebih aksesible bersama-sama bukanlah ide yang buruk, bukan?

Hanya Manusia yang Dapat Menciptakan seperti Manusia, untuk Manusia

Menciptakan produk yang luar biasa melampaui kebutuhan saat ini. AI bergantung pada data historis, yang menghambat kemampuan inovasi dan memprediksi kebutuhan masa depan. Tanggung jawab untuk berpikir ke depan dan mempelopori hal besar berikutnya tetap berada di tangan manusia. Sementara AI dapat memberikan solusi berdasarkan data masa lalu, ia bergelut dengan pemikiran asli dan berpikir berdasarkan prinsip-prinsip pertama.

Terutama dalam bidang di mana empati sangat penting, tidak sulit untuk melihat mengapa desain yang berpusat pada manusia pada akhirnya akan memerlukan manusia untuk mengarahkan proses desain—bagian mana dari proses yang mereka pilih untuk melibatkan AI terserah mereka. Kemampuan untuk membedakan apakah manusia atau mesin mereka akan melakukan tugas tertentu lebih baik dalam konteks tertentu patut dikembangkan. Bayangkan dua anggota tim menyelesaikan teka-teki bersama, di mana masing-masing melakukan bagiannya untuk maju menuju penyelesaian gambar besar. Teka-teki itu bisa sangat kompleks, memerlukan banyak waktu, upaya, dan fokus untuk menyelesaikannya—tapi ketika keduanya bekerja bersama, potongan-potongan mulai bergabung lebih cepat dan lebih komprehensif, membuat kegiatan lebih menyenangkan dan kurang stres. Itulah salah satu cara untuk menggambarkan kolaborasi manusia-AI yang memuaskan.