Wo mpanyimfo no ani agye AI ho. Wɔakenkan nsɛm no, akɔ webinar ahorow no, na wɔahu demos no. Wɔn gye di sɛ AI bɛsakra w’ahyehyɛde no, ama adwumayɛ akɔ soro, na ama woanya akansi mu nkɔanim. Saa berɛ yi, wote wo UX dwumadie mu redwene deɛ yei kyerɛ ma wo kuo, w’adwumayɛ, ne w’adwumayɛfoɔ. Ebia wobɛhaw wo ho wɔ w’adwuma mu ahobammɔ ho mpo. Ɔhaw no ne sɛ nkɔmmɔbɔ a ɛfa sɛnea wɔde AI di dwuma ho no rekɔ so mprempren, na sɛ wonyɛ ne fã a, obi foforo na obesi sɛnea ɛka w’adwuma no ho gyinae. Sɛ ebia obi nte osuahu a ɔde di dwuma, nhwehwɛmu nneyɛe, anaa akwan a ɛyɛ anifere a wɔmfa nni dwuma yiye a ebetumi asɛe nea efi mu ba ankasa a adwumayɛfo no hwɛ kwan sɛ wobenya no ase. Wowɔ nea wubetumi apaw. Wubetumi atwɛn ma akwankyerɛ ahorow afi soro aba fam, anaasɛ wubetumi adi nkɔmmɔbɔ no so na woadi AI nhyehyɛe no anim ama wo adeyɛ no. Nea enti a Ɛsɛ sɛ UX Adwumayɛfo Nya AI Nkɔmmɔbɔ no Adwumayɛfo mpanyimfo hu AI sɛ mfaso a wonya fi adwumayɛ mu yiyedi, ɛka a wɔkora so, akansi mu mfaso, ne nneɛma foforo a wɔyɛ nyinaa a wɔabɔ no mua wɔ ade biako a ɛnyɛ nea wɔde nsɛmfua a ɛyɛ hu mu. Wɔnnyɛ mfomso sɛ wɔn ani begye. Mfiridwuma no yɛ nwonwa ankasa na ebetumi ama mfaso ankasa aba. Nanso sɛ UX input nni hɔ a, AI dwumadie taa di wɔn a wɔde di dwuma no huammɔ wɔ akwan a wɔtumi hyɛ ho nkɔm so:
Wɔyɛ nnwuma wɔ ɔkwan a ɛyɛ adwuma so a wɔnte atemmu frɛ a saa nnwuma no hwehwɛ no ase. Wɔyɛ optimize ma ahoɔhare bere a wɔsɛe su a ɛmaa w’adwuma no som bo no.
Wo nimdeɛ de wo si hɔ pɛpɛɛpɛ sɛ wobɛkyerɛ dwumadie kwan. Wote wɔn a wɔde di dwuma, adwumayɛ nhyehyɛe, gyinapɛn ahorow a ɛfa nneɛma pa ho, ne nsonsonoe a ɛda nea ɛte sɛ nea ɛyɛ nwonwa wɔ demo mu ne nea ɛyɛ adwuma ankasa wɔ nneyɛe mu ntam ase. Fa AI Momentum Di Dwuma Fa Nneɛma a Ɛho Hia Wo Nkɔanim Management’s enthusiasm for AI ma hokwan ma wonya nkɔso wɔ nneɛma a ɛho hia a woako ama no a wuntumi nyɛ yiye. Sɛ adwumayɛfoɔ wɔ ɔpɛ sɛ wɔde wɔn sika bɛto AI mu a, wobɛtumi de saa ahiadeɛ a ɛwɔ hɔ akyɛ no abata AI nhyehyɛeɛ no ho. Fa nhwehwɛmu a wɔde di dwuma no si hɔ sɛ ɛho hia ma ntetee AI nhyehyɛe ahorow wɔ nea ɔde di dwuma no ahiade ankasa ho. Frame usability testing sɛ validation kwan a ɛhwɛ hu sɛ AI-generated solutions yɛ adwuma ankasa. Sɛnea AI nya di dwuma no bɛkyerɛ wo kuw no dwumadie, wo dwumadiefoɔ suahunu, ne w’ahyehyɛdeɛ no tumi a ɛde digyital nneɛma a ɛyɛ papa bɛma. Wo Dwuma Nyera (Ɛrekɔ so) . Yiw, AI bɛma nnwuma a woreyɛ mprempren no bi ayɛ adwuma wɔ ɔkwan a ɛyɛ adwuma so. Nanso ɛsɛ sɛ obi si nnwuma a wɔyɛ no afiri so, sɛnea wɔyɛ no afiri so, awɛmfo a wɔde si hɔ, ne sɛnea nneɛma a wɔde yɛ adwuma a wɔde wɔn ankasa yɛ no hyia nnipa ankasa a wɔreyɛ adwuma a ɛyɛ den no ho gyinae. Sɛ ɛsɛ sɛ obi yɛ wo. Susuw nea woreyɛ dedaw no ho. Sɛ woreyɛ nhwehwɛmu wɔ wɔn a wɔde di dwuma no mu a, ebia AI bɛboa wo ma woakyerɛw nsɛm a wobisabisaa wo no anaasɛ woahu nsɛmti ahorow. Nanso wo na wunim nea ɔde ne ho hyɛɛ mu no twentwɛnee ne nan ase ansa na ɔrebua, nsɛm a wɔkae a ɛne nea wuhui wɔ wɔn nneyɛe mu bɔ abira, ne nhumu a ɛho hia kɛse ma wo ade pɔtee ne wɔn a wɔde di dwuma no. Sɛ woreyɛ interfaces a, AI betumi ama nhyehyeɛ mu nsakraeɛ aba anaasɛ ɛbɛhyɛ nneɛma bi ho nyansa afiri wo design system no mu. Nanso wo na wote wo mfiridwuma atenae no anohyeto ahorow ase, amammui mu nokwasɛm ahorow a ɛfa sɛnea wobɛpene designs so, ne edge cases a ɛbɛbubu ano aduru a ɛyɛ anifere no ase. Wo daakye bo a ɛsom no fi adwuma a woreyɛ dedaw no mu:
Seeing the full picture.Wote sɛnea saa ade yi ne saa adwumayɛ nhyehyɛe no di nkitaho, sɛnea saa ɔdefo fã yi yɛ soronko wɔ saa de no ho, ne nea enti a ano aduru a ɛteɛ wɔ mfiridwuma mu no rennyɛ adwuma wɔ w’ahyehyɛde no nokwasɛm mu no ase. Making judgment calls.Wo na wusi bere a ɛsɛ sɛ wudi nhyehyɛe nhyehyɛe no akyi ne bere a ɛsɛ sɛ wubu so, bere a nea ɔde di dwuma no nsɛm da ɔhaw ankasa adi kyerɛ sɛnea wɔde afã bi abisa fi ɔdefo biako a ɔde nne bɔ mu, ne bere a wobɛpia akɔ akyi wɔ wɔn a wɔde wɔn ho hyɛ mu no so sen sɛ wobɛhwehwɛ apam. Nsonsonoeɛ no a wɔde bɛka abom.Wokyerɛ aseɛ wɔ mfiridwuma mu anohyetoɔ ne dwumadiefoɔ ahiadeɛ ntam, adwumayɛ botaeɛ ne nhyehyɛɛ nnyinasosɛm ntam, deɛ wɔn a wɔdi dwuma no bisa ne deɛ ɛbɛdi wɔn haw no ho dwuma ankasa ntam.
AI bɛkɔ so ayɛ yiye wɔ ankorankoro nnwuma mu. Nanso wo ne onipa a osi ano aduru a ɛyɛ adwuma ankasa ma wo nsɛm pɔtee no ho gyinae. Nnipa a wɔbɛpere wɔn ho ne wɔn a wɔyɛ adwuma a ɛnyɛ den a wotumi yɛ no mpɛn pii a wɔnte nea enti a wɔyɛ saa no ase. Wo boɔ wɔ nsɛm a ɛfa ho a wobɛte aseɛ, atemmuo frɛ a wobɛbɔ, ne ano aduru a wode bɛka ɔhaw ankasa ho. Anamɔn 1: Te Management’s AI Motivations ase Ansa na wubetumi adi nkɔmmɔbɔ no anim no, ɛsɛ sɛ wote nea ɛkanyan no ase. Adwumayɛfo mpanyimfo reyɛ wɔn ade wɔ nhyɛso ankasa ho: ɛka a wɔatew so, akansi ho nhyɛso, .mfaso a wonya wɔ adwumayɛ mu, ne board akwanhwɛ. Ka wɔn kasa.Sɛ wo ne mpanyimfo kasa fa AI ho a, hyehyɛ biribiara wɔ ROI, asiane a wɔbɛtew so, ne akansi mu mfaso ho. “Saa kwan yi bɛbɔ yɛn gyinapɛn ahorow a ɛfa nneɛma pa ho ho ban” no nyɛ nea ɛhyɛ nkuran kɛse te sɛ “Saa kwan yi brɛ asiane a ɛwɔ hɔ sɛ yɛbɛsɛe yɛn nsakrae dodow so bere a yɛsɔ AI tumi hwɛ no so.” Separate hype from reality.Gye bere yɛ nhwehwɛmu wɔ nea AI tumi ahorow wɔ hɔ ankasa versus what’s hype. Kenkan nsɛm a wɔayɛ ho nhwehwɛmu, sɔ nnwinnade hwɛ w’ankasa, na wo ne atipɛnfo nkasa mfa nea ɛreyɛ adwuma ankasa ho. Hu mmeae a ɛyaw ankasa.AI betumi adi ho dwuma wɔ mmara kwan so wɔ w’ahyehyɛde no mu. Ebia wo kuw no de nnɔnhwerew pii hyehyɛ nhwehwɛmu a wɔahu, anaasɛ sɔhwɛ a wɔde sɔ nneɛma a wobetumi anya no de nsɛnnennen ba. Eyinom ne ɔhaw ahorow a ɛfata sɛ wodi ho dwuma. Anamɔn 2: Hwɛ Wo Mprempren Tebea ne Hokwan ahorow Map wo kuw no adwuma. Ɛhe na bere kɔ ankasa? Hwɛ afe a ɛtɔ so mmiɛnsa a atwam no na kyekyɛ sɛnea wo kuw no de wɔn nnɔnhwerew dii dwuma no mu. Kyerɛ nnwuma a ɛdɔɔso, a wotumi yɛ no mpɛn pii ne adwuma a wɔde atemmu kɛse yɛ.Nnwuma a wotumi yɛ no mpɛn pii no yɛ wɔn a wɔpɛ sɛ wɔyɛ adwuma wɔ ɔkwan a ɛyɛ adwuma so. Atemmu adwuma a ɛkorɔn ne baabi a wode mfaso a wontumi nsi ananmu ka ho. Afei nso, kyerɛ nea woapɛ sɛ woyɛ nanso woantumi annye wo ntom.Eyi ne wo hokwan ahorow a wɔahyehyɛ. Ebia w’apɛ quarterly usability tests, nanso nya sikasɛm nhyehyɛe afe biara nkutoo. Kyerɛw eyinom wɔ ɔkwan soronko so. Wobɛka wɔn abata wo AI nhyehyɛe no ho wɔ anammɔn a edi hɔ no mu. Hu hokwan ahorow a AI betumi aboa ankasa:
Nhwehwɛmu a wɔaka abom:AI betumi aboa ma wɔahyehyɛ nea wɔahu no na wɔakyekyɛ mu. Analyzing user behavior data:AI betumi adi analytics ne session recordings ho dwuma akɔ surface patterns a ebia wobɛpa. Rapid prototyping:AI betumi ayɛ prototypes a wobetumi asɔ ahwɛ ntɛmntɛm, na ama wo sɔhwɛ kyinhyia ahorow no ayɛ ntɛmntɛm.
Anamɔn 3: Kyerɛkyerɛ AI Nnyinasosɛm mu ma Wo UX Adeyɛ Ansa na wubefi ase ayɛ wo nhyehyɛe no, fa nnyinasosɛm ahorow a ɛbɛkyerɛ gyinaesi biara kwan. Set non-negotiables.User kokoamsɛm, kwan a wɔfa so nya, ne nnipa hwɛ a wɔhwɛ gyinaesi ahorow a ɛho hia so. Kyerɛw eyinom na nya apam fi akannifo hɔ ansa na woayɛ biribiara ho nhwehwɛmu. Kyerɛkyerɛ gyinapɛn a wɔde bedi dwuma wɔ AI mu.AI ye wɔ nhwɛsode a wohu, nsɛm a wɔaboaboa ano, ne nsakrae a wɔde ba mu. AI nyɛ ohia wɔ nsɛm a ɛfa ho ntease, abrabɔ pa ho atemmu, ne bere a ɛsɛ sɛ wobu mmara so no mu. Kyerɛkyerɛ nkonimdi metrics a ɛboro efficiency.Yiw, wopɛ sɛ wokora bere so. Nanso ɛsɛ sɛ wosusuw sɛnea nneɛma te, abotɔyam a wɔn a wɔde di dwuma no nya, ne sɛnea kuw no tumi nso susuw ho. Yɛ nkontabuo krataa a ɛkari pɛ a ɛkyere nea ɛho hia ankasa. Create guardrails.Ebia biara AI-generated interface hia nnipa nhwehwɛmu ansa na ɛde akɔ. Saa afiri a wɔde bɔ nneɛma ho ban yi siw asiane ahorow a ɛda adi pefee no ano na ɛma wunya baabi a wubesua ade dwoodwoo. Anamɔn 4: Yɛ Wo AI-in-UX Nhyehyɛe Seesei woasiesie wo ho sɛ wobɛkyekyere ɔkwan ankasa a wobɛfa so de akyerɛ akannifoɔ no. Fi ase ketewaa bi denam nnwuma a wɔde bɛsɔ ahwɛ a ɛwɔ baabi a ɛda adi pefee ne nhwehwɛmu gyinapɛn ahorow so. Connect to business outcomes management cares about.Don’t pitch “AI a wode bedi dwuma ama nhwehwɛmu a wɔde bom.” Pitch “bere a efi nhwehwɛmu kɔ nhumu mu a ɛso tew 40%, na ɛma wotumi si nneɛma ho gyinae ntɛmntɛm.” Piggyback wo dedaw priorities wɔ AI momentum.Remember saa hokwan list fi Anammɔn 2? Seesei wode saa ahiade ahorow a akyɛ no bata wo AI nhyehyɛe no ho. Sɛ woapɛ sɛ wɔtaa sɔ dwumadie hwɛ a, kyerɛkyerɛ mu sɛ AI dwumadie hia sɛ wɔkɔ so yɛ validation na ama wɔakyere ɔhaw ansa na wɔayɛ scale. AI a wɔde di dwuma no nya mfaso ankasa fi nhwehwɛmu nneyɛe pa mu. Wode management’s enthusiasm for AI redi dwuma kɛkɛ sɛ kar a awiei koraa no wubenya nneɛma a wode bɛyɛ nneyɛe a anka ɛsɛ sɛ wɔde sika ma bere nyinaa. Kyerɛkyerɛ dwumadi ahorow mu pefee.Ɛhe na nnipa de wɔn kɔ? Ɛhe na AI boa? Ɛhe na worennyɛ automate? Ɛsɛ sɛ adwuma so ahwɛfo te ase sɛ adwuma bi hwehwɛ sɛ nnipa de wɔn adwene bu na ɛnsɛ sɛ wɔde wɔn ankasa yɛ adwuma koraa da. Yɛ nhyehyɛe ma tumi a wɔde besisi.Wo kuw no behia ntetee ne ahokokwaw foforo. Fa bere ne nneɛma a wode bɛyɛ eyi ho nhyehyɛe. Address risks honestly.AI betumi ama nyansahyɛ ahorow a ɛyɛ animhwɛ aba, ayera nsɛm a ɛfa ho a ɛho hia, anaasɛ ɛde adwuma a ɛte sɛ nea eye nanso ɛnyɛ adwuma ankasa aba. Asiane biara ho no, kyerɛkyerɛ sɛnea wubehu ne nea wobɛyɛ de abrɛ ase mu. Anamɔn 5: Fa Akwankyerɛ no to Akannifoɔ anim Frame wo strategy sɛ de-risking management’s AI ambitions, ɛnyɛ sɛ wobɛsiw wɔn kwan. Worekyerɛ wɔn sɛnea wɔde AI bedi dwuma yiye bere a wɔkwati afiri a ɛda adi pefee no. Di anim denam nea ebefi mu aba ne ROI a wodwen ho.Fa adwumayɛ asɛm no to anim. Bundle your wish list into the AI strategy.Sɛ worekyerɛ wo strategy a, fa saa tumi ahorow a wopɛ nansona wontumi nnye ntom kan. Mfa wɔn mma sɛ adesrɛ ahorow a ɛsono emu biara. Fa wɔn bom sɛ nneɛma a ɛho hia. “Sɛnea ɛbɛyɛ na yɛagye nhyehyɛe ahorow a AI ayɛ no atom a, ɛho behia sɛ yɛma mpɛn dodow a yɛsɔ hwɛ no yɛ kɛse fi afe afe kosi bosome abiɛsa biara” te sɛ nea ntease wom kɛse sen “Yɛsrɛ sɛ yebetumi ayɛ sɔhwɛ pii?” Worekyerɛkyerɛ nea ɛho hia na ama wɔn AI sika a wɔde asie no adi nkonim mu. Kyerɛ nkonimdi a ɛyɛ ntɛm ka anisoadehu a ɛkyɛ ho.Kyerɛ wimhyɛnkafo biako anaa baanu a wobetumi akyerɛ sɛ ɛsom bo wɔ nnafua 30-60 ntam. Afei kyerɛ wɔn sɛnea saa wimhyɛnkafo no de wɔn ho hyɛ nsakrae akɛse mu wɔ afe a edi hɔ no mu. Bisa nea wuhia.Yɛ pɔtee. Wohia sikasɛm nhyehyɛe ma nnwinnade, bere a wode bɛma wimhyɛnkafo, data a wubenya, ne mmoa a wode bɛma kuw ntetee. Anamɔn 6: Fa Di Dwuma na Kyerɛ Botae Fa metrics a emu da hɔ ansa na ne akyi ayɛ wo wimhyɛnkafo no mmirika. Sua biribiara: bere a wɔakora so, nea wɔhwɛ so yiye, abotɔyam a wɔde di dwuma, kuw mu ahotoso. Document nkonimdi ne adesua.Failures nso ho wɔ mfaso. Sɛ wimhyɛnkafo bi anyɛ yiye a, kyerɛw nea enti a wusuae ne nea wusuae no. Kyɛ nkɔso wɔ management’s kasa mu. Ɛsɛ sɛ nsɛm foforo a wɔde ma ɔsram biara no twe adwene si nea ebefi adwumayɛ mu aba so, na ɛnyɛ mfiridwuma mu nsɛm a ɛkɔ akyiri. “Yɛatew nhwehwɛmu synthesis bere so 35% bere a yɛkura quality scores” ne level a ɛfata a ɛfa nsɛm a ɛkɔ akyiri. Build internal advocates by solving real problems.Sɛ wo AI pilots ma obi adwuma yɛ mmerɛw a, wobɔ advocates a wɔbɛboa agyede a ɛtrɛw. Gyina nea ɛyɛ adwuma wɔ wo nsɛm pɔtee no mu so san ka bio. Ɛnyɛ AI application biara na ɛbɛfata w’ahyehyɛde no. Hwɛ nea ɛreyɛ adwuma ankasa na fa saa asɛm no so mmɔho abien. Nneɛma a Wodi Kan a Wobɛyɛ no Di Twɛn So AI adoption rekɔ so. Asɛmmisa no nyɛ sɛ ebia w’ahyehyɛde no de AI bedi dwuma, na mmom sɛ wobɛhyehyɛ sɛnea wɔde bedi dwuma anaa. Wo UX nimdeɛ ne deɛ ɛhia pɛpɛɛpɛ na wode AI adi dwuma yie. Wote wɔn a wɔde di dwuma, su pa, ne nsonsonoe a ɛda demos a ɛyɛ nwonwa ne nokwasɛm a mfaso wɔ so ntam ase. Fa anammɔn biako a edi kan a mfaso wɔ so dapɛn yi.Yɛ simma 30 nhyehyɛe de yɛ AI hokwan biako ho mfonini wɔ wo dwumadi mu. Paw beae biako a ebia AI bɛboa, susuw sɛnea wobɛfa so ayɛ pilot dwoodwoo no ho, na yɛ sɛnea nkonimdi bɛyɛ ho mfonini. Afei wo ne wo panyin no fi nkɔmmɔbɔ no ase. Ebia ɛbɛyɛ wo nwonwa sɛnea wogye obi a ɔretu anammɔn adi eyi anim no tom. Wunim sɛnea wobɛte nea ɔde di dwuma no ahiade ase, asɔ ano aduru ahwɛ, asusuw nea ebefi mu aba, na woagyina adanse so atĩ mu. Saa ahokokwaw no nsakra esiane sɛ AI ka ho nti. Wode wo nimdeɛ a wowɔ dedaw no redi dwuma wɔ adwinnade foforo bi mu. Wo dwumadi no nsɛee. Ɛrekɔ so ayɛ biribi a ɛyɛ ɔkwan a wɔfa so yɛ adwuma, ɛsom bo, na ahobammɔ wom. Nanso sɛ w’ankasa wudi kan hyehyɛ saa adannandi no nkutoo a. Akenkan a Ɛkɔ So Wɔ SmashingMag
“Designing With AI, Not Around It: Mfaso a Ɛkɔ Anim Akwan a Wɔde Di Dwuma Ma Nneɛma a Wɔde Di Dwuma Ho Nsɛm”, Ilia Kanazin & Marina Chernyshova “Beyond The Hype: Nea AI Betumi Ayɛ Ankasa Ama Product Design”, Nikita Samutin “Nnawɔtwe Bi Wɔ AI-Augmented Designer Asetra Mu”, Lyndon Cerejo “Functional Personas With AI: Adwumayɛ kwan a ɛyɛ mmerɛw, a mfaso wɔ so”, Paul Boag
