Wasimamizi wako wakuu wamefurahishwa na AI. Wamesoma nakala, walihudhuria wavuti, na wameona maonyesho. Wanauhakika kuwa AI itabadilisha shirika lako, kuongeza tija, na kukupa makali ya ushindani. Wakati huo huo, umeketi katika jukumu lako la UX unashangaa hii inamaanisha nini kwa timu yako, mtiririko wako wa kazi, na watumiaji wako. Unaweza hata kuwa na wasiwasi juu ya usalama wako wa kazi. Tatizo ni kwamba mazungumzo kuhusu jinsi AI inatekelezwa yanafanyika hivi sasa, na ikiwa wewe si sehemu yake, mtu mwingine ataamua jinsi inavyoathiri kazi yako. Kwamba pengine mtu haelewi uzoefu wa mtumiaji, mbinu za utafiti, au njia fiche za utekelezaji duni unaweza kuharibu matokeo ambayo usimamizi unatazamia kufikia. Una chaguo. Unaweza kusubiri maagizo yashuke kutoka juu, au unaweza kuchukua udhibiti wa mazungumzo na kuongoza mkakati wa AI wa mazoezi yako. Kwa nini Wataalamu wa UX Lazima Wamiliki Mazungumzo ya AI Usimamizi huona AI kama faida ya ufanisi, uokoaji wa gharama, faida ya ushindani, na uvumbuzi wote uliojumuishwa katika kifurushi kimoja cha kirafiki cha buzzword. Hawana makosa kufurahishwa. Teknolojia ni ya kuvutia kweli na inaweza kutoa thamani halisi. Lakini bila uingizaji wa UX, utekelezaji wa AI mara nyingi hushindwa watumiaji kwa njia zinazoweza kutabirika:
Wanafanya kazi otomatiki bila kuelewa hukumu inayoita kazi hizo zinahitaji. Wanaboresha kwa kasi huku wakiharibu ubora ambao ulifanya kazi yako kuwa ya thamani.
Utaalam wako unakuweka kikamilifu ili kuongoza utekelezaji. Unaelewa watumiaji, mtiririko wa kazi, viwango vya ubora, na pengo kati ya kile kinachoonekana kuvutia katika onyesho na kile kinachofanya kazi kwa vitendo. Tumia AI Momentum Kuendeleza Vipaumbele Vyako Shauku ya wasimamizi kwa AI huunda fursa ya kuendeleza vipaumbele ambavyo umekuwa ukipigania bila mafanikio. Wakati usimamizi uko tayari kuwekeza katika AI, unaweza kuunganisha mahitaji hayo ya muda mrefu kwenye mpango wa AI. Weka utafiti wa mtumiaji kama muhimu kwa mafunzo ya mifumo ya AI juu ya mahitaji halisi ya mtumiaji. Upimaji wa utumiaji wa fremu kama njia ya uthibitishaji ambayo inahakikisha suluhu zinazozalishwa na AI hufanya kazi kweli. Jinsi AI inavyotekelezwa itaboresha majukumu ya timu yako, uzoefu wa watumiaji wako, na uwezo wa shirika lako kuwasilisha bidhaa bora za kidijitali. Jukumu lako halitoweka (Linabadilika) Ndiyo, AI itabadilisha baadhi ya kazi unazofanya kiotomatiki kwa sasa. Lakini mtu anahitaji kuamua ni kazi zipi zitajiendesha kiotomatiki, jinsi zinavyojiendesha kiotomatiki, ni nguzo gani za kuweka, na jinsi michakato ya kiotomatiki inavyolingana na wanadamu halisi wanaofanya kazi ngumu. Kwamba mtu anapaswa kuwa wewe. Fikiria juu ya kile ambacho tayari unafanya. Unapofanya utafiti wa watumiaji, AI inaweza kukusaidia kunakili mahojiano au kutambua mada. Lakini wewe ndiye unayejua ni mshiriki gani alisitasita kabla ya kujibu, ni maoni gani yanakinzana na ulichoona katika tabia zao, na ni maarifa gani muhimu zaidi kwa bidhaa na watumiaji wako mahususi. Unapounda miingiliano, AI inaweza kutoa tofauti za mpangilio au kupendekeza vipengee kutoka kwa mfumo wako wa muundo. Lakini wewe ndiye unayeelewa vikwazo vya jukwaa lako la kiufundi, hali halisi ya kisiasa ya kupata miundo iliyoidhinishwa, na kesi za makali ambazo zitavunja suluhu ya busara. Thamani yako ya baadaye inatokana na kazi ambayo tayari unafanya:
Kuona picha kamili. Unaelewa jinsi kipengele hiki kinavyounganishwa na mtiririko huo wa kazi, jinsi sehemu hii ya watumiaji inavyotofautiana na ile, na kwa nini suluhu sahihi la kiufundi halitafanya kazi katika uhalisia wa shirika lako. Kutoa hukumu.Unaamua wakati wa kufuata mfumo wa kubuni na wakati wa kuuvunja, wakati maoni ya mtumiaji yanapoonyesha tatizo halisi dhidi ya ombi la kipengele kutoka kwa mtumiaji mmoja wa sauti, na wakati wa kurudisha nyuma wadau dhidi ya kupata maelewano. Kuunganisha nukta.Unatafsiri kati ya vikwazo vya kiufundi na mahitaji ya mtumiaji, kati ya malengo ya biashara na kanuni za muundo, kati ya kile ambacho washikadau wanauliza na kile kitakachosuluhisha tatizo lao.
AI itaendelea kuwa bora katika kazi za kibinafsi. Lakini wewe ndiye mtu anayeamua ni suluhisho gani linalofaa kwa muktadha wako maalum. Watu ambao watahangaika ni wale wanaofanya kazi rahisi, inayoweza kurudiwa bila kuelewa kwa nini. Thamani yako iko katika kuelewa muktadha, kufanya maamuzi, na kuunganisha suluhu kwa matatizo halisi. Hatua ya 1: Kuelewa Motisha za AI za Usimamizi Kabla ya kuongoza mazungumzo, unahitaji kuelewa ni nini kinachoendesha. Usimamizi unajibu shinikizo halisi: kupunguza gharama, shinikizo la ushindani,faida za uzalishaji, na matarajio ya bodi. Ongea lugha yao. Unapozungumza na wasimamizi kuhusu AI, weka kila kitu kulingana na ROI, kupunguza hatari na faida ya ushindani. "Njia hii italinda viwango vyetu vya ubora" sio ya kulazimisha kuliko "Njia hii inapunguza hatari ya kuharibu kiwango chetu cha ubadilishaji tunapojaribu uwezo wa AI." Tenganisha uvumi kutoka kwa ukweli. Chukua muda wa kutafiti ni uwezo gani wa AI upo dhidi ya kile kinachovutia. Soma vifani, jaribu zana wewe mwenyewe, na zungumza na wenzako kuhusu kile kinachofanya kazi. Tambua sehemu za maumivu halisi.AI inaweza kushughulikia kihalali katika shirika lako. Labda timu yako hutumia saa nyingi kuumbiza matokeo ya utafiti, au majaribio ya ufikivu huzua vikwazo. Haya ndiyo matatizo yanayostahili kutatuliwa. Hatua ya 2: Kagua Hali Yako ya Sasa na Fursa Ramani ya kazi ya timu yako. Je, muda unaenda wapi hasa? Angalia robo iliyopita na upange jinsi timu yako ilitumia saa zao. Tambua kazi za kiwango cha juu, zinazoweza kurudiwa dhidi ya kazi ya uamuzi wa juu. Kazi zinazorudiwa ni wagombea wa uwekaji otomatiki. Kazi ya uamuzi wa juu ni pale unapoongeza thamani isiyoweza kubadilishwa. Pia, tambua ulichotaka kufanya lakini haukuweza kuidhinishwa. Hii ndiyo orodha yako ya fursa. Labda umetaka majaribio ya matumizi ya robo mwaka, lakini pata bajeti kila mwaka. Andika haya tofauti. Utawaunganisha kwa mkakati wako wa AI katika hatua inayofuata. Doa fursa ambapo AI inaweza kusaidia kwa dhati:
Usanisi wa utafiti:AI inaweza kusaidia kupanga na kuainisha matokeo. Kuchanganua data ya tabia ya mtumiaji:AI inaweza kuchakata uchanganuzi na rekodi za kipindi ili kuibua mifumo ambayo unaweza kukosa. Uchapaji wa haraka: AI inaweza kutoa prototypes zinazoweza kujaribiwa kwa haraka, kuharakisha mizunguko yako ya majaribio.
Hatua ya 3: Bainisha Kanuni za AI kwa Mazoezi Yako ya UX Kabla ya kuanza kuunda mkakati wako, weka kanuni ambazo zitaongoza kila uamuzi. Weka yasioweza kujadiliwa. Faragha ya mtumiaji, ufikiaji, na uangalizi wa kibinadamu wa maamuzi muhimu. Andika haya na upate makubaliano kutoka kwa uongozi kabla hujajaribisha chochote. Bainisha vigezo vya utumiaji wa AI.AI ni nzuri katika utambuzi wa muundo, muhtasari, na kutoa tofauti. AI ni duni katika kuelewa muktadha, kufanya maamuzi ya kimaadili, na kujua wakati sheria zinapaswa kuvunjwa. Bainisha vipimo vya mafanikio zaidi ya ufanisi.Ndiyo, ungependa kuokoa muda. Lakini pia unahitaji kupima ubora, kuridhika kwa mtumiaji, na uwezo wa timu. Tengeneza kadi ya alama iliyosawazishwa inayonasa kile ambacho ni muhimu. Unda mihimili ya ulinzi. Labda kila kiolesura kinachozalishwa na AI kinahitaji ukaguzi wa kibinadamu kabla ya kusafirishwa. Njia hizi za ulinzi huzuia majanga dhahiri na kukupa nafasi ya kujifunza kwa usalama. Hatua ya 4: Unda Mkakati Wako wa AI-in-UX Sasa uko tayari kuunda mkakati halisi ambao utaweka kwa uongozi. Anza ndogo na miradi ya majaribio ambayo ina upeo wazi na vigezo vya tathmini. Unganisha kwenye usimamizi wa matokeo ya biashara unaojali.Usionyeshe "kutumia AI kwa usanisi wa utafiti." Pitch "kupunguza muda kutoka kwa utafiti hadi maarifa kwa 40%, kuwezesha maamuzi ya haraka ya bidhaa." Rudi nyuma vipaumbele vyako vilivyopo kwenye kasi ya AI. Je, unakumbuka orodha hiyo ya fursa kutoka Hatua ya 2? Sasa unaunganisha mahitaji hayo ya muda mrefu kwenye mkakati wako wa AI. Ikiwa umetaka majaribio ya utumiaji ya mara kwa mara, eleza kuwa utekelezaji wa AI unahitaji uthibitisho unaoendelea ili kupata shida kabla ya kuongezeka. Utekelezaji wa AI hunufaika kikweli kutokana na mazoea bora ya utafiti. Unatumia tu shauku ya usimamizi kwa AI kama gari la hatimaye kupata rasilimali kwa mazoea ambayo yanapaswa kuwa yamefadhiliwa wakati wote. Bainisha majukumu kwa uwazi.Wanadamu wanaongoza wapi? AI inasaidia wapi? Hutafanya otomatiki wapi? Usimamizi unahitaji kuelewa kwamba kazi fulani inahitaji uamuzi wa kibinadamu na haipaswi kamwe kuwa otomatiki kikamilifu. Panga kwa ajili ya kujenga uwezo. Timu yako itahitaji mafunzo na ujuzi mpya. Bajeti ya muda na rasilimali kwa hili. Shughulikia hatari kwa uaminifu.AI inaweza kutoa mapendekezo yenye upendeleo, kukosa muktadha muhimu, au kutoa kazi inayoonekana kuwa nzuri lakini haifanyi kazi. Kwa kila hatari, eleza jinsi utakavyoigundua na utafanya nini ili kuipunguza. Hatua ya 5: Weka Mkakati wa Uongozi Weka mkakati wako kama matarajio ya usimamizi wa AI ya kuondoa hatari, sio kuwazuia. Unawaonyesha jinsi ya kutekeleza AI kwa mafanikio huku ukiepuka mitego dhahiri. Ongoza kwa matokeo na ROI wanayojali.Weka kesi ya biashara mbele. Unganisha orodha yako ya matamanio katika mkakati wa AI. Unapowasilisha mkakati wako, jumuisha uwezo huo ambao umetaka lakinihaikuweza kuidhinishwa hapo awali. Usiyawasilishe kama maombi tofauti. Unganisha kama vipengele muhimu. "Ili kuthibitisha miundo inayozalishwa na AI, tutahitaji kuongeza kasi ya majaribio yetu kutoka kila mwaka hadi robo mwaka" inasikika kuwa ya busara zaidi kuliko "Tafadhali tunaweza kufanya majaribio zaidi?" Unaelezea kile kinachohitajika kwa uwekezaji wao wa AI kufanikiwa. Onyesha ushindi wa haraka pamoja na maono ya muda mrefu. Tambua rubani mmoja au wawili ambao wanaweza kuonyesha thamani ndani ya siku 30-60. Kisha waonyeshe jinsi marubani hao wanavyojenga kuelekea mabadiliko makubwa zaidi katika mwaka ujao. Uliza unachohitaji.Kuwa mahususi. Unahitaji bajeti ya zana, muda wa marubani, ufikiaji wa data na usaidizi wa mafunzo ya timu. Hatua ya 6: Tekeleza na Onyesha Thamani Endesha marubani wako ukitumia vipimo wazi vya kabla na baada ya hapo. Pima kila kitu: muda uliohifadhiwa, ubora unaodumishwa, kuridhika kwa mtumiaji, imani ya timu. Hati imeshinda na kujifunza.Kufeli ni muhimu pia. Ikiwa rubani hafanyi kazi, andika kwa nini na ulichojifunza. Shiriki maendeleo katika lugha ya wasimamizi. Masasisho ya kila mwezi yanapaswa kuzingatia matokeo ya biashara, sio maelezo ya kiufundi. "Tumepunguza muda wa usanisi wa utafiti kwa 35% huku tukidumisha alama za ubora" ni kiwango sahihi cha maelezo. Jenga watetezi wa ndani kwa kutatua matatizo ya kweli. Wakati marubani wako wa AI hurahisisha kazi ya mtu, unaunda mawakili ambao watasaidia kupitishwa kwa mapana zaidi. Rudia kulingana na kile kinachofanya kazi katika muktadha wako mahususi. Sio kila programu ya AI itatoshea shirika lako. Zingatia kile kinachofanya kazi na upunguze mara mbili juu yake. Kuchukua Hatua ya Beats Kusubiri Kupitishwa kwa AI kunafanyika. Swali sio ikiwa shirika lako litatumia AI, lakini ikiwa utaunda jinsi inavyotekelezwa. Utaalam wako wa UX ndio hasa unaohitajika kutekeleza AI kwa mafanikio. Unaelewa watumiaji, ubora na pengo kati ya maonyesho ya kuvutia na ukweli muhimu. Chukua hatua moja ya vitendo wiki hii.Panga dakika 30 ili kuweka ramani ya fursa moja ya AI katika mazoezi yako. Chagua eneo moja ambapo AI inaweza kusaidia, fikiria jinsi utakavyoiendesha kwa usalama, na uchore jinsi mafanikio yangeonekana. Kisha anza mazungumzo na msimamizi wako. Unaweza kushangaa jinsi wanavyokubali mtu anayejitokeza kuongoza hili. Unajua jinsi ya kuelewa mahitaji ya mtumiaji, suluhu za majaribio, kupima matokeo, na kurudia maelezo kulingana na ushahidi. Ujuzi huo haubadilika kwa sababu tu AI inahusika. Unatumia ujuzi wako uliopo kwenye zana mpya. Jukumu lako halipotei. Inabadilika kuwa kitu cha kimkakati zaidi, cha thamani zaidi, na salama zaidi. Lakini tu ikiwa unachukua hatua ya kuunda mageuzi hayo mwenyewe. Usomaji Zaidi Kwenye SmashingMag
"Kubuni na AI, Sio Kuizunguka: Mbinu za Kina za Hali ya Juu za Kesi za Matumizi ya Usanifu wa Bidhaa", Ilia Kanazin & Marina Chernyshova "Zaidi ya Hype: Nini AI Inaweza Kufanya Kweli Kwa Ubunifu wa Bidhaa", Nikita Samutin "Wiki Katika Maisha ya Mbuni Aliyeboreshwa na AI", Lyndon Cerejo "Watu Wanaofanya Kazi Walio na AI: Mtiririko Mwembamba, Utendaji", Paul Boag
