Как ИИ повлияет на UX (и наоборот)

Пользовательский опыт и искусственный интеллект неразрывно связаны в современном мире. Они оба информируют и влияют на то, как работает другой. Некоторые люди думают, что ИИ в конечном итоге заменит потребность в UX, управляемом людьми.

На самом деле это может изменить только подход людей к UX. Чтобы идти в ногу с цифровыми тенденциями, UX-специалисты должны научиться использовать ИИ в качестве инструмента проектирования и разработки.

Как ИИ влияет на дизайн и разработку UX

ИИ может повлиять на пользовательский опыт двумя разными способами — он может повлиять на фундаментальный процесс проектирования, а также на фактическое взаимодействие между цифровым интерфейсом и пользователем-человеком. В течение многих лет интеллектуальные алгоритмы улучшали персонализацию и изменяли то, как люди взаимодействуют с интерфейсами. Netflix, Pandora, Google, Facebook, Amazon и ряд других компаний используют ИИ для доставки нужного контента и рекомендаций по запросу.

Развитие интеллектуальных систем также может повлиять на процесс проектирования UX. Grid предлагает наглядный пример того, как ИИ меняет область дизайна UX. Система управления контентом использует базу данных, заполненную тысячами веб-страниц и дизайнов, для предоставления готовых и настраиваемых сайтов по запросу.

Чтобы разработать полноценный веб-сайт, пользователям нужно только загрузить контент, а дизайнер веб-сайта с искусственным интеллектом создаст полноценный, SEO-оптимизированный сайт без участия человека.

Может ли ИИ в конечном итоге заменить UX-профессионалов?

Хотя пример The Grid может показаться первым шагом к развитию пользовательского опыта без участия человека, вероятность того, что он полностью заменит человеческий опыт, невелика. Наборы данных и программирование всегда будут до некоторой степени ограничивать системы, управляемые ИИ. ИИ не может так же быстро и эффективно реагировать на необычные требования. Дизайн и разработка UX — это не только наука, но и искусство. Профессионалы должны принимать решения, чтобы создать инновационный и приятный дизайн.

То, что кажется системе логичным, на самом деле может не улучшить взаимодействие с пользователем. Если компьютеры когда-нибудь дойдут до того, что смогут творчески решать проблемы, понимать человеческий опыт и разрабатывать новые и инновационные идеи, тогда мы можем больше беспокоиться о выживании человечества, чем о выживании должностных инструкций.

Как UX-дизайн и разработка влияют на ИИ

С другой стороны забора UX часто управляет возможностями систем ИИ. Без человека, который сидит за кулисами и настраивает алгоритмы ИИ для более эффективной работы и оптимизации пользовательских интерфейсов, системы ИИ не будут обучаться и предоставлять персонализированные и высококачественные результаты, которые ожидают конечные пользователи.

Рассмотрим возможности глубокого обучения Facebook. Алгоритм предоставляет пользователям легкий доступ к надежному выбору релевантных ресурсов контента. Однако без правильного взаимодействия с пользователем у пользователей Facebook возникнут проблемы с навигацией или взаимодействием с интерфейсом ИИ. UX-дизайн влияет на удобство использования систем ИИ.

Специалисты по UX должны рассматривать ИИ как еще одну переменную, добавленную в смесь. Подобно разработке контента и разработке пользовательского интерфейса, ИИ часто требует, чтобы кто-то оценивал результаты и читал код, чтобы сказать: «Знаете что, система может добавить больше ценности пользовательскому опыту, если мы настроим варианты ее использования».

Компьютер может собирать и просматривать наборы данных, но он часто не может применять творческие навыки решения проблем, которые UX-профессионалы используют для создания превосходных продуктов. ИИ нужен специалист по UX, чтобы реализовать свой потенциал в цифровом мире.

Как UX-специалисты могут использовать ИИ для улучшения опыта

Если вы спросите UX-дизайнера, что он больше всего ненавидит в своей работе, ответ, скорее всего, будет относиться к бесчисленным рутинным задачам, которые выполняются в процессе проектирования. С помощью систем с поддержкой ИИ дизайнеры могли больше сосредоточиться на творческих и стратегических аспектах работы, а не на технических задачах.

Системы искусственного интеллекта, подобные The Grid, могут использовать предыдущие дизайны UX и раскадровки дизайнера для компиляции серии проверенных макетов AB. Вместо того, чтобы тратить часы на создание макетов, дизайнер может быстро оценить суть сайта или приложения, получить отзывы владельцев и приступить к работе над готовым продуктом.

Прогнозная аналитика на основе ИИ также может предложить невероятную ценность для процесса проектирования UX и маркетинга в целом. Когда UX-специалисты могут легко идентифицировать реальные пути клиентов, они могут оптимизировать интерфейсы и взаимодействия, чтобы лучше обслуживать конкретную пользовательскую базу.

В сенсорно-перегруженном мире способность компании определять потребности пользователей и доставлять упорядоченное и подходящее сообщение выделит ее среди конкурентов.

Восприятие ИИ в пользовательском опыте

Помимо проблем работы с ИИ для создания отличного пользовательского опыта, дизайнеры UX должны учитывать последствия восприятия ИИ пользователями. Одно исследование Университета Висконсина показывает, что люди с меньшей вероятностью простят автоматизированную систему, чем человек.

В ходе исследования исследователи обнаружили, что участники быстро перестанут слушать созданного компьютером советника, если получат плохой совет. Однако, если они разговаривали с человеком, они с большей вероятностью прощали человеку те же ошибки.

Хотя исследование не углублялось в причины, по которым люди реагируют таким образом, логический вывод состоит в том, что у компьютеров просто нет чувств. Человек может отказаться от компьютера, не сжигая мостов и не нанося вреда чьему-то эмоциональному благополучию. Взаимодействуя с известным человеком, люди часто испытывают потребность проявить сострадание и прощение.

Если экстраполировать это на мир UX, маркетинга и бизнеса, это открытие может оказать огромное влияние на привлечение и лояльность клиентов. Некоторые системы, управляемые ИИ, неотличимы от своих человеческих аналогов, а другие нет. Если человек подозревает, что плохой опыт работы с чат-ботом или другим цифровым интерфейсом не связан с реальным человеком, он или она может быстрее перейти к предложению конкурента.

Если тенденция к быстрому уходу будет распространяться на большую клиентскую базу, это может существенно повлиять на итоговый результат бизнеса.

На цыпочках в мир UX, управляемого ИИ

Разработчики UX и AI могут извлечь выгоду из достижений в каждой области. Главной темой современных технологий является то, что все взаимосвязано. Если вы понимаете и принимаете другие области обучения, вы можете использовать эту гибкость, чтобы добиться успеха в будущем.

Рассмотрим несколько советов, которые вы можете использовать уже сегодня, чтобы постепенно осваивать и интегрировать междисциплинарные практики:

1. Сосредоточьтесь на небольших, хорошо спланированных изменениях, чтобы получить большие плоды . ИИ и автоматизированные технологии могут подпитывать каждую часть процесса разработки UX. Рассмотрите возможность работы над эффективностью серверной части, чтобы обеспечить большую ценность для конечных пользователей. Например, вы можете использовать интеллектуальный алгоритм для идентификации и изменения пользовательских интерфейсов на основе индивидуальных переходов пользователя вместо предоставления алгоритму возможности изменять фактически просматриваемый контент.
   Когда вы даете алгоритму повышенный контроль над готовым продуктом, риски взаимодействия возрастают. Инвестируйте в небольшие изменения, которые оптимизируют рабочий процесс, а не те, которые влияют на удобство работы пользователя, и никогда не жертвуйте обслуживанием клиентов ради удобства ИИ.
2. Сотрудничайте со специалистами по искусственному интеллекту . Развивайте взаимовыгодные отношения с разработчиком ИИ. Поскольку одна практика может информировать другую, обе стороны могут получить профессиональную ценность. Разработчики AI и UX в основном преследуют одну цель — помогать людям и обеспечивать более интуитивно понятный пользовательский интерфейс.
3. Оставайтесь реалистичными в своих ожиданиях . Искусственный интеллект может делать некоторые вещи невероятно хорошо, но технология не будет развиваться достаточно быстро, чтобы угрожать работе UX-разработчика. Вместо того, чтобы рассматривать разработки ИИ как угрозу, рассматривайте их как возможности. Думали ли вы, как концепции, лежащие в основе The Grid и других автоматизированных программ, могут помочь вам выполнять свою работу более эффективно?
4. Узнайте как можно больше об UX для интерфейсов ИИ . От внутренних программ предиктивной аналитики до окна чата, которое человек видит на смартфоне, UX может и будет улучшать способность программы, управляемой ИИ, производить сильное впечатление на пользователя. Проблемы UX для ИИ включают в себя проектирование для незаписанных взаимодействий и работу в ожидаемых пределах ИИ-помощника и логики/функциональности бота. UX в AI-системах — уникальная форма развития опыта.

Все шутят о том, как развитие искусственного интеллекта может привести к гибели человечества. На самом деле, людям и компаниям нужен ИИ, чтобы не отставать от требований рынка и развивающихся цифровых взаимодействий. Без автоматизации, обучения искусственному интеллекту и аналитики UX не был бы такой надежной сферой карьеры, какой она является сегодня.

Как и во всех других областях, постоянные изменения заменили понятие стабильности работы. В каждой профессиональной области квалифицированные специалисты должны развиваться, иначе они могут отстать. Развитие ИИ представляет собой новый способ развития каждого, кто соприкасается с технологиями.

Производственные работники должны научиться работать с программным обеспечением вместо того, чтобы вручную манипулировать оборудованием, а финансовые консультанты должны научиться создавать дополнительную ценность, не используя аналитические данные, основанные на программном обеспечении.

В области проектирования и разработки пользовательского интерфейса профессионалы, которые осознают потенциал систем на основе ИИ, в конечном итоге улучшат работу конечного пользователя, выйдя далеко за рамки сегодняшних ограниченных возможностей.