Ko umetna inteligenca sreča uporabniško izkušnjo: izzivi ostajajo, priložnosti zasijejo vedno bolj

Čeprav je naravno, da smo preobremenjeni ali celo prestrašeni zaradi same hitrosti, s katero se umetna inteligenca (AI) dotika vseh področij našega osebnega in poklicnega življenja, je sprememba perspektive tisto, kar je potrebno, da kar najbolje izkoristimo današnjo tehnologijo. . Večkrat kot ne, je sprememba neprijetna, vendar lahko ustvari tudi nove možnosti. Kako se to razširi na oblikovanje UX? Kaj pa, če sprejemanje umetne inteligence omogoča oblikovalcem, da se osredotočijo na stvari, ki jih še nikoli niso imeli priložnosti narediti? Do sedaj je bila njihova pozornost preusmerjena od raziskovanja stvari, ki bi jih radi počeli, v korist nalog, ki jih je treba opraviti.

Svetovni gospodarski forum predvideva, da bo od leta 2020 do 2025 razvoj umetne inteligence vodil do motenj 85 milijonov delovnih mest po vsem svetu, hkrati pa ustvarja 97 milijonov novih zaposlitvenih priložnosti. Ta premik se ujema s projekcijami rasti spletnih razvijalcev in digitalnih oblikovalcev, kjer ameriški urad za statistiko dela predvideva 16% povečanje zaposlenosti od leta 2022 do 2033, kar močno presega povprečno stopnjo rasti. Kljub temu se bo v prihodnosti, kjer bo delitev dela med ljudmi in stroji uravnotežena, povpraševanje po človeških veščinah verjetno izjemno povečalo.

To je poziv k napredku, nadgradnji in ponovnem spretnosti

Vstopamo v dobo, ko ni dovolj biti zgolj »kodirana opica«. Da bi uspevali, se morajo strokovnjaki razviti v mislece in kuratorje na višji ravni ter gojiti razumevanje o tem, kaj sestavlja dobro in kaj slabo oblikovanje. Samozadovoljstvo v prihodnosti ne bo več prostora – vsi strokovnjaki bodo morali na svoje delo pogledati s svežimi očmi in pristopiti k dinamičnemu področju umetne inteligence z odprto miselnostjo. Se pravi, da moramo identificirati načine za delo skupaj AI in ne stran od njega. Katere naloge bi lahko avtomatizirali in katera orodja AI so v skladu z vašimi cilji načrtovanja? Kakšne so omejitve AI? Nenehno učenje je prava pot.

Torej, kako lahko oblikovalci UX uporabijo AI?

Če želite kar najbolje izkoristiti sodelovanje človek-stroj, slednjega obravnavajte kot spodbujevalca, ne kot nadomestilo. Pri tem lahko oblikovalci UX uporabijo AI za katero koli fazo procesa oblikovanja, vse od razmišljanja idej do natančnega prilagajanja končnega izdelka.

Eden najbolj koristnih vidikov vključevanja umetne inteligence v nabor orodij oblikovalca uporabniške izkušnje je možnost avtomatizacije rutinskih opravil, s čimer se pospeši njihov potek dela. Na primer, raziskava uporabnikov je posledični element procesa oblikovanja, vendar je tudi precej zamudna. S pomočjo umetne inteligence je mogoče poenostaviti naloge, kot so poročila o intervjujih, saj je mogoče intervjuje s strankami hitro spremeniti v dejavne vpoglede. Podobno vključitev umetne inteligence v kategorizacijo dejanj uporabnikov, predvidevanje prihodnjih vedenj in pridobivanje vpogledov iz ogromnih količin uporabniških podatkov omogoča oblikovalcem, da več pozornosti in časa posvetijo drugim vidikom procesa oblikovanja.

Zahvaljujoč potencialu algoritmov umetne inteligence za obdelavo informacij takšnega obsega bo analiza občutkov potrošnikov (s platform družbenih medijev, forumov itd.), prepoznavanje trendov, kartiranje in optimizacija poti uporabnikov in tako naprej postalo bistveno lažje. Na ta način lahko umetna inteligenca potencialno naredi proces oblikovanja uporabniške izkušnje bolj na podlagi podatkov, kjer odločitve glede oblikovanja temeljijo na empiričnih dokazih in ne na predpostavkah.

Načrt UX, ki je ponavljajoč se proces, ima lahko velike koristi od avtomatizacije postopkov testiranja A/B. To bo oblikovalcem omogočilo eksperimentiranje z različnimi različicami oblikovanja in dejavno merjenje njihovega vpliva na sodelovanje in zadovoljstvo uporabnikov – skupaj s prilagodljivostjo za izboljšanje dizajnov na podlagi povratnih informacij uporabnikov in opazovanega vedenja. Poleg tega lahko algoritmi umetne inteligence z analizo interakcij uporabnikov z digitalnimi izdelki, sledenjem vedenju uporabnikov in prepoznavanjem vzorcev pomagajo oblikovalcem bolje razumeti, kako uporabniki krmarijo po vmesnikih, funkcije, s katerimi se ukvarjajo, in težave, s katerimi se srečujejo.

Danes so nam ta orodja umetne inteligence zelo dosegljiva in olajšajo njihovo pot v naše poteke dela. Na primer, široka paleta vtičnikov AI je že na voljo na Figmi, kot je Attention Insight, orodje, ki predvideva, kam bo verjetno usmerjena uporabnikova pozornost, in Font Explorer, ki pomaga oblikovalcem pri iskanju popolne pisave. Seznam se nadaljuje in iz dneva v dan raste.

Potencialni vpliv AI na dostopnost

Umetna inteligenca lahko izboljša uporabniško izkušnjo za invalide, hkrati pa zagotovi, da podjetja upoštevajo predpise in standarde o dostopnosti. Že v fazi načrtovanja lahko oblikovalci uporabijo algoritme AI in ML, ki lahko ocenijo zasnove spletnih mest in zagotovijo priporočila za izboljšanje dostopnosti, kot je izboljšanje barvnega kontrasta ali vključitev alternativnega besedila za slike. Z napredkom algoritmov strojnega učenja je zdaj mogoče prepoznati morebitne težave z dostopnostjo v realnem času, kar omogoča oblikovalcem in razvijalcem, da se takoj spoprimejo z izzivi, s katerimi se soočajo uporabniki s posebnimi potrebami, vključno z motnjami vida in sluha, izzivi mobilnosti in kognitivnimi izzivi.

Z izkoriščanjem zmogljivosti tehnologij umetne inteligence bodo oblikovalci lahko tudi pomagali uporabnikom premagati ovire, ki jih predstavljajo jezik, starost in drugi dejavniki, ki lahko nekatere skupine uporabnikov odtujijo od dostopa do digitalnih izdelkov. Skratka, z omogočanjem ustvarjanja bolj vključujočih spletnih mest in aplikacij lahko umetna inteligenca pomaga oblikovalcem, da stvari postavijo prav, ko gredo skupaj s procesom oblikovanja, namesto da bi prilagajali le za nazaj.

Ko ljudje izvajajo testiranje uporabnosti, v svoje delo vnesejo edinstvene humane nianse empatije, intuicije in drugih kognitivnih vidikov. Sposobni so posvetiti posebno pozornost etičnim vidikom, ko gre za dejavnike, kot so vključenost, pravičnost in vpliv na različne skupine uporabnikov. Kljub temu obstaja nekaj potencialnih pasti in izzivov, ki spremljajo ljudi, ko izvajajo testiranja. Včasih preizkuševalci morda nimajo celovitega razumevanja razvijajočih se standardov in smernic dostopnosti, kar ima za posledico nepopolne ocene. Podobno lahko omejene izkušnje s podpornimi tehnologijami ovirajo natančno oceno, kako uporabniki s posebnimi potrebami komunicirajo z vmesnikom. Testiranje dostopnosti bi moralo biti natančno in umetna inteligenca lahko pri tem pomaga – zahvaljujoč svoji zmožnosti hitre in natančne analize velikih količin podatkov.

Razmislite, kako lahko algoritmi za obdelavo naravnega jezika (NLP) pomagajo narediti pisno vsebino na spletu bolj dostopno, tako da analizirajo besedilo glede berljivosti, predlagajo preprostejši jezik in prepoznajo morebitne težave, ki bi lahko predstavljale izziv za uporabnike s kognitivnimi motnjami. Na ta način je mogoče izboljšati tudi elemente, ki so pogosto spregledani, kot so sporočila o napakah, oznake in navodila, da bodo bolj uporabniku prijazni in vključujoči.

Razmislite o tem na ta način – idealno sodelovanje med človeško inteligenco in umetno inteligenco, kjer vsaka uravnava izzive, s katerimi se srečuje druga. Skupno ustvarjanje bolj dostopnega sveta ni slaba ideja, kajne?

Samo ljudje lahko ustvarjamo kot ljudje, za ljudi

Ustvarjanje izjemnega izdelka presega zadovoljevanje trenutnih potreb. Umetna inteligenca se zanaša na pretekle podatke, kar ovira njeno sposobnost za inovacije in predvidevanje prihodnjih zahtev. Odgovornost za razmišljanje vnaprej in pionirsko delo naslednja velika stvar ostane pri ljudeh. Medtem ko lahko umetna inteligenca ponudi rešitve na podlagi preteklih podatkov, se bori z izvirnim razmišljanjem na podlagi prvih načel.

Zlasti na področju, kjer je empatija nepogrešljiva, ni težko razumeti, zakaj bo oblikovanje, osredotočeno na človeka, na koncu zahtevalo, da bodo ljudje vodili procese načrtovanja – kateri del procesa bodo izbrali za vključitev umetne inteligence, je odvisno od njih. Vredno je razviti spretnost za razločevanje, ali bi človek ali njegov dvojnik stroj bolje opravil specifično nalogo v katerem koli posebnem kontekstu. Predstavljajte si dva člana ekipe, ki skupaj rešujeta sestavljanko, pri čemer vsak prispeva svoj del, da se premakne še naprej proti dokončanju velike slike. Sestavljanka je lahko precej zapletena in zahteva veliko časa, truda in osredotočenosti, da jo dokončate – toda ko dva delata skupaj, se kosi začnejo sestavljati hitreje in celoviteje, zaradi česar je dejavnost bolj prijetna in manj stresna. To je eden od načinov, kako naj bi se počutilo koristno sodelovanje med človekom in umetno inteligenco.