Gdy AI Spotyka Się Z Doświadczeniem Użytkownika: Wyzwania Utrwalały Się, Ale Szanse Świecą Jasno

Podczas gdy naturalne jest to, że czujemy się przytłoczeni lub nawet zastraszani przez tempo, w jakim Sztuczna Inteligencia (AI) wpływa na każdą sferę naszego życia osobistego i zawodowego, niezbędna jest zmiana perspektywy, aby wykorzystać to, co technologia oferuje dzisiaj. Często zmiana jest niekomfortowa, ale może również tworzyć nowe możliwości. Jak to się odnosi do projektowania UX? Co, jeśli przyjęcie AI pozwoli projektantom skupić się na rzeczach, których nie mieli wcześniej szansy zrobić? Do tej pory ich uwaga była rozproszona przez eksplorowanie rzeczy, które chcieli zrobić, na rzecz zadań, które muszą być wykonane.

Światowe Forum Ekonomiczne szacuje, że od 2020 do 2025 roku ewolucja AI doprowadzi do zakłócenia 85 milionów miejsc pracy na całym świecie, jednocześnie generując 97 milionów nowych możliwości zatrudnienia. Ta zmiana jest zgodna z prognozami wzrostu dla deweloperów webowych i projektantów cyfrowych, gdzie amerykański Biuro Statystyki Pracy przewiduje 16% wzrost zatrudnienia od 2022 do 2033 roku, znacznie przewyższając średnią stopę wzrostu. Powiedzmy, że w przyszłości, gdzie jest zrównoważony podział pracy między ludźmi i maszynami, popyt na umiejętności ludzkie prawdopodobnie zobaczy znaczny wzrost.

To Wezwanie Do Rozwoju, Doskonalenia I Przebranżowienia

Wchodzimy w erę, w której bycie tylko “małpą kodującą” jest niewystarczające. Aby przetrwać, profesjonaliści muszą ewoluować w myślicieli i kuratorów wyższego poziomu, rozwijając zrozumienie tego, co stanowi dobry i zły design. Samozadowolenie nie znajdzie miejsca w przyszłości – wszyscy profesjonaliści będą musieli spojrzeć na swoją pracę świeżymi oczami i podejść do dynamicznej dziedziny AI z otwartym umysłem. Innymi słowy, konieczne jest, abyśmy znaleźli sposoby pracy wspólnie z AI, a nie przeciwko niej. Jakie zadania mogą być zautomatyzowane, a jakie narzędzia AI są zgodne z Twoimi celami projektowymi? Jakie są ograniczenia AI? Ciągłe uczenie się jest sposobem na to.

Jak Projektanci UX Mogą Wykorzystać AI?

Aby wykorzystać współpracę człowieka i maszyny, należy traktować tę ostatnią jako ułatwiającą, a nie zastępującą. Dzięki temu projektanci UX mogą wykorzystać AI na każdym etapie procesu projektowego, od brainstorowania pomysłów po dopracowanie finalnego produktu.

Jednym z najbardziej korzystnych aspektów włączania AI do narzędzi projektanta UX jest potencjał zautomatyzowania rutynowych zadań, co przyspiesza ich pracę. Na przykład, badanie użytkowników jest istotnym elementem procesu projektowego, ale jest również bardzo czasochłonne. Z pomocą AI, zadania takie jak debriefing wywiadów mogą być uproszczone, ponieważ wywiady z klientami mogą być szybko przekształcone w działania. Podobnie, zaangażowanie AI w kategoryzacji działań użytkowników, przewidywaniu przyszłych zachowań i destylowaniu wniosków z ogromnych ilości danych użytkowników pozwala projektantom skoncentrować więcej uwagi i czasu na innych aspektach procesu projektowego.

Dzięki potencjałowi algorytmów AI do przetwarzania informacji o tej skali, analiza nastrojów konsumentów (z platform społecznościowych, forów itp.), identyfikacja trendów, mapowanie i optymalizacja ścieżek użytkowników itd. stanie się znacznie łatwiejsze. W ten sposób AI może potencjalnie uczynić proces projektowania UX bardziej opartym na danych, gdzie wybory projektowe opierają się na dowodach empirycznych, a nie założeniach.

Projektowanie UX, jako proces iteracyjny, może znacznie skorzystać z zautomatyzowania procesów testowania A/B. Pozwoli to projektantom eksperymentować z różnymi wariantami projektów i aktywnie mierzyć ich wpływ na zaangażowanie i satysfakcję użytkowników – oraz elastyczność w dostosowaniu projektów do opinii użytkowników i obserwowanych zachowań. Ponadto, analizując interakcje użytkowników z produktami cyfrowymi, śledząc zachowania użytkowników i identyfikując wzorce, algorytmy AI mogą pomóc projektantom lepiej zrozumieć, jak użytkownicy nawigują przez interfejsy, z jakimi funkcjami się zgadzają i jakie trudności napotykają.

Dziś te narzędzia AI są już dostępne, wprowadzając się do naszych workflow. Na przykład, wiele wtyczek AI jest już dostępnych w Figma, takich jak Attention Insight, który przewiduje, gdzie uwaga użytkownika najprawdopodobniej się skieruje, i Font Explorer, który pomaga projektantom znaleźć idealną czcionkę. Lista ta ciągle rośnie.

Potencjalny Wpływ AI Na Dostępność

AI ma potencjał poprawy doświadczenia użytkownika dla osób z niepełnosprawnościami, jednocześnie zapewniając, że biznesy przestrzegają przepisów i standardów dostępności. Już od etapu projektowania, projektanci mogą wykorzystać AI i algorytmy ML, które mogą ocenić projekty stron internetowych i zaproponować zalecenia, aby poprawić dostępność, takie jak poprawa kontrastu kolorów lub dodanie alternatywnego tekstu do obrazów. Z postępem algorytmów uczenia maszynowego, jest teraz możliwe identyfikowanie potencjalnych problemów z dostępnością w czasie rzeczywistym, pozwalając projektantom i deweloperom natychmiast rozwiązać wyzwania, z którymi spotykają się użytkownicy z niepełnosprawnościami, w tym problemy ze wzrokiem i słuchem, mobilnością i kognicją.

Wykorzystując możliwości technologii AI, projektanci będą również mogli pomóc użytkownikom pokonać bariery stawiane przez język, wiek i inne czynniki, które mogą izolować pewne grupy użytkowników od dostępu do produktów cyfrowych. Innymi słowy, umożliwiając tworzenie bardziej inkluzywnych stron internetowych i aplikacji, AI może pomóc projektantom robić rzeczy dobrze, idąc przez proces projektowy, zamiast dokonywać korekt tylko retrospekcji.

Gdy ludzie prowadzą testy używalności, wprowadzają unikalne, ludzkie niuanse empatii, intuicji i innych aspektów kognitywnych do swojej pracy. Są w stanie zwrócić szczególną uwagę na kwestie etyczne, takie jak inkluzywność, uczciwość i wpływ na różne grupy użytkowników. Niemniej, istnieją pewne potencjalne pułapki i wyzwania, które towarzyszą ludziom, gdy prowadzą testy. Czasami, testujący mogą nie mieć kompleksowego zrozumienia ewoluujących standardów i wytycznych dostępności, co skutkuje niepełnymi ocenami. Podobnie, ograniczona wiedza na temat technologii asystujących może utrudnić dokładną ocenę, jak użytkownicy z niepełnosprawnościami wchodzą w interakcje z interfejsem. Testy dostępności powinny być staranne, a AI może pomóc w tym – dzięki swojej zdolności do szybkiej i dokładnej analizy dużych ilości danych.

Rozważ, jak algorytmy Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP) mogą pomóc w uczynieniu napisanego contenu na sieci bardziej dostępnego, analizując tekst na czytelność, sugerując prostszy język i identyfikując potencjalne problemy, które mogą stanowić wyzwanie dla użytkowników z niepełnosprawnościami kognitywnymi. W ten sposób elementy, które są często pomijane, takie jak komunikaty o błędach, etykiety i instrukcje, mogą być również udoskonalone, aby być bardziej przyjazne dla użytkownika i inkluzywne.

Pomyśl o tym w ten sposób – idealna współpraca między ludzką inteligencją a sztuczną inteligencją, gdzie każda z nich równoważy wyzwania spotykane przez drugą. Tworzenie bardziej dostępnego świata razem nie jest zły pomysł, prawda?

Tylko Ludzie Mogą Tworzyć Jak Ludzie, Dla Ludzi

Tworzenie wyjątkowego produktu wykracza poza zaspokojenie obecnych potrzeb. AI opiera się na danych historycznych, co utrudnia jej zdolność do innowacji i przewidywania przyszłych wymagań. Odpowiedzialność za myślenie o tym, co następuje, i pionierowanie następnej wielkiej rzeczy pozostaje po stronie ludzi. Podczas gdy AI może dostarczyć rozwiązania oparte na danych z przeszłości, ma trudności z oryginalnym, pierwotnym myśleniem.

Szczególnie w dziedzinie, w której empatia jest niezbędna, nie jest trudno zrozumieć, dlaczego projektowanie zorientowane na człowieka ostatecznie będzie wymagać ludzi, którzy będą kierować procesami projektowymi – które części procesu zdecydują się zaangażować AI, zależy od nich. Umiejętność rozróżniania, czy człowiek, czy jego maszyna są lepsi w wykonaniu określonego zadania w danym kontekście, jest wartą rozwoju. Wyobraź sobie dwóch członków zespołu rozwiązujących puzzle razem, gdzie każdy z nich robi swoją część, aby przesunąć się do ukończenia dużej panoramy. Puzzle mogło być dość złożone, wymagające dużo czasu, wysiłku i koncentracji, aby je ukończyć – ale gdy dwie osoby pracują razem, elementy zaczynają się łączyć szybciej i bardziej kompleksowo, czyniąc działanie bardziej przyjemnym i mniej stresującym. To jest jeden ze sposobów opisania, jak powinna wyglądać nagradzająca współpraca człowieka i AI.