Когда искусственный интеллект встречает пользовательский опыт: проблемы сохраняются, возможности сияют еще ярче

Хотя естественно чувствовать себя перегруженным или даже запуганным огромной скоростью, с которой искусственный интеллект (ИИ) затрагивает каждую сферу нашей личной и профессиональной жизни, необходима смена перспективы, чтобы максимально использовать то, что технологии предлагают сегодня. Часто изменения некомфортны, но они также могут создавать новые возможности. Как это распространяется на проектирование UX? Что, если принятие ИИ позволяет дизайнерам сосредоточиться на вещах, которые они никогда не имели возможности сделать раньше? До сих пор их внимание было отвлечено от изучения вещей, которые они хотели бы сделать, в пользу задач, которые необходимо выполнить.

Мировой экономический форум прогнозирует, что с 2020 по 2025 год эволюция ИИ приведет к нарушению 85 миллионов рабочих мест во всем мире, а также создаст 97 миллионов новых возможностей для трудоустройства. Этот сдвиг соответствует прогнозам роста для веб-разработчиков и цифровых дизайнеров, где Бюро статистики труда США ожидает 16% увеличение занятости с 2022 по 2033 год, что значительно опережает среднюю скорость роста. Однако в будущем, где будет сбалансированное разделение труда между людьми и машинами, спрос на человеческие навыки, вероятно, увидит значительный рост.

Это призыв к повышению квалификации и переподготовке

Мы вступаем в эпоху, когда быть просто “кодом” недостаточно. Чтобы процветать, профессионалам необходимо развиваться в более высокие мыслители и кураторы, культивируя понимание того, что составляет хороший и плохой дизайн. Самодовольство не найдет места в будущем – все профессионалы должны смотреть на свою работу свежими глазами и подходить к динамичной области ИИ с открытым умом. То есть, необходимо, чтобы мы определили способы работы вместе с ИИ, а не отдельно от него. Какие задачи можно автоматизировать, и какие инструменты ИИ соответствуют вашим целям дизайна? Каковы ограничения ИИ? Постоянное обучение – это путь к успеху.

Итак, как могут дизайнеры UX использовать ИИ?

Чтобы получить максимальную пользу от сотрудничества человека и машины, рассмотрите последнее как фасилитатора, а не замену. Таким образом, дизайнеры UX могут использовать ИИ на любой стадии процесса дизайна, от генерации идей до тонкой настройки окончательного продукта.

Одним из наиболее полезных аспектов интеграции ИИ в набор инструментов дизайнера UX является потенциал автоматизации рутинных задач, тем самым ускоряя их рабочий процесс. Например, исследование пользователей – это важнейший элемент процесса дизайна, но это также довольно трудоемкий процесс. С помощью ИИ задачи, такие как анализ интервью, могут быть оптимизированы, поскольку интервью с клиентами могут быть быстро преобразованы в действенные идеи. Аналогично, участие ИИ в категоризации действий пользователей, прогнозировании будущих поведений и извлечении информации из огромных объемов данных пользователей позволяет дизайнерам сосредоточить больше внимания и времени на других аспектах процесса дизайна.

Благодаря потенциалу алгоритмов ИИ обрабатывать информацию такого масштаба, анализ потребительских настроений (с социальных платформ, форумов и т. д.), выявление тенденций, построение и оптимизация путей пользователей и т. д. станет значительно проще. Таким образом, ИИ может потенциально сделать процесс дизайна UX более основанным на данных, где выбор дизайна основан на эмпирических данных, а не на предположениях.

Процесс дизайна UX, будучи итеративным, может сильно выиграть от автоматизации процессов тестирования A/B. Это позволит дизайнерам экспериментировать с разными вариациями дизайна и активно измерять их влияние на вовлеченность и удовлетворенность пользователей, а также гибко совершенствовать дизайн на основе обратной связи пользователей и наблюдаемых поведений. Кроме того, анализируя взаимодействия пользователей с цифровыми продуктами, отслеживая поведение пользователей и выявляя закономерности, алгоритмы ИИ могут помочь дизайнерам лучше понять, как пользователи навигируют по интерфейсам, какие функции они используют и какие трудности они遇ают.

Сегодня эти инструменты ИИ уже доступны нам, облегчая наш рабочий процесс. Например, на Figma уже доступно множество плагинов ИИ, таких как Attention Insight, который предсказывает, куда, вероятно, будет направлено внимание пользователя, и Font Explorer, который помогает дизайнерам найти идеальный шрифт. Список продолжает расти с каждым днем.

Потенциальное влияние ИИ на доступность

ИИ имеет потенциал улучшить опыт пользователей для людей с ограниченными возможностями, а также обеспечить соблюдение бизнесом норм и стандартов доступности. Already на стадии дизайна дизайнеры могут использовать ИИ и алгоритмы машинного обучения, которые могут оценить дизайн веб-сайта и предоставить рекомендации по улучшению доступности, такие как улучшение контраста цвета или добавление альтернативного текста для изображений. С развитием алгоритмов машинного обучения теперь стало возможным выявлять потенциальные проблемы доступности в режиме реального времени, что позволяет дизайнерам и разработчикам оперативно решать проблемы, с которыми сталкиваются пользователи с ограниченными возможностями, включая проблемы со зрением и слухом, проблемы с подвижностью и когнитивными нарушениями.

Используя возможности технологий искусственного интеллекта, дизайнеры также смогут помочь пользователям преодолеть барьеры, созданные языком, возрастом и другими факторами, которые могут отталкивать определенные группы пользователей от доступа к цифровым продуктам. Короче говоря, позволяя создавать более инклюзивные веб-сайты и приложения, ИИ может помочь дизайнерам делать все правильно с самого начала процесса дизайна, а не только делать корректировки ретроспективно.

Когда люди проводят тестирование удобства использования, они привносят в свою работу уникальные человеческие нюансы эмпатии, интуиции и других когнитивных аспектов. Они способны уделять особое внимание этическим соображениям, связанным с такими факторами, как инклюзивность, справедливость и влияние на различные группы пользователей. Однако есть некоторые потенциальные ловушки и проблемы, которые сопровождают людей, когда они проводят тестирование. Иногда тестирующие могут не иметь полного понимания эволюционирующих стандартов и руководств по доступности, что приводит к неполным оценкам. Аналогично, ограниченный опыт работы с вспомогательными технологиями может препятствовать точной оценке того, как пользователи с ограниченными возможностями взаимодействуют с интерфейсом. Тестирование доступности должно быть тщательным, и ИИ может помочь в этом – благодаря своей способности быстро и точно анализировать большие объемы данных.

Рассмотрите, как алгоритмы обработки естественного языка (NLP) могут помочь сделать письменный контент в Интернете более доступным, анализируя текст на читаемость, предлагая более простой язык и выявляя потенциальные проблемы, которые могут создать трудности для пользователей с когнитивными нарушениями. Таким образом, элементы, которые часто упускаются из виду, такие как сообщения об ошибках, метки и инструкции, также могут быть улучшены, чтобы стать более удобными для пользователей и инклюзивными.

Представьте, что идеальное сотрудничество между человеческим интеллектом и искусственным интеллектом, где каждый компенсирует проблемы, с которыми сталкивается другой. Создание более доступного мира вместе – это не плохая идея, не так ли?

Только люди могут создавать как люди, для людей

Создание исключительного продукта выходит за рамки удовлетворения текущих требований. ИИ полагается на исторические данные, что ограничивает его способность к инновациям и предвидению будущих потребностей. Ответственность за прогнозирование будущего и создание следующей большой вещи остается за людьми. Хотя ИИ может предоставлять решения на основе прошлых данных, он испытывает трудности с оригинальным, основанным на принципах мышлением.

Особенно в области, где эмпатия необходима, несложно понять, почему человеко-ориентированный дизайн в конечном итоге потребует человеческого участия в процессах дизайна – что части процесса они решат включить ИИ, зависит от них. Способность различать, когда человек или его машинный аналог лучше выполнят конкретную задачу в конкретном контексте, стоит развивать. Представьте двух членов команды, решающих пазл вместе, где каждый из них делает свой вклад, чтобы продвинуться к завершению большой картины. Пазл может быть довольно сложным, требующим много времени, усилий и концентрации, чтобы завершить – но когда два человека работают вместе, детали начинают складываться быстрее и более полно, делая занятие более приятным и менее стрессовым. Это один из способов описать, как должно чувствоваться полезное сотрудничество человека и ИИ.