Jūsų vyresnioji vadovybė džiaugiasi dirbtiniu intelektu. Jie skaitė straipsnius, dalyvavo internetiniuose seminaruose ir matė demonstracines versijas. Jie įsitikinę, kad dirbtinis intelektas pakeis jūsų organizaciją, padidins produktyvumą ir suteiks konkurencinį pranašumą. Tuo tarpu jūs atliekate UX vaidmenį ir galvojate, ką tai reiškia jūsų komandai, darbo eigai ir vartotojams. Galbūt net nerimaujate dėl savo darbo saugumo. Problema ta, kad pokalbis apie tai, kaip diegiamas dirbtinis intelektas, vyksta šiuo metu, ir jei jūs nesate jo dalis, kažkas kitas nuspręs, kaip tai paveiks jūsų darbą. Tikriausiai kas nors nesupranta vartotojo patirties, tyrimų praktikos ar subtilių būdų, kaip prastas įgyvendinimas gali pakenkti tiems rezultatams, kurių tikisi pasiekti valdymas. Jūs turite pasirinkimą. Galite palaukti, kol nurodymai nusileis iš viršaus, arba galite kontroliuoti pokalbį ir vadovauti savo praktikos AI strategijai. Kodėl UX profesionalai turi turėti AI pokalbį Vadovybė mato dirbtinį intelektą kaip efektyvumo padidėjimą, sąnaudų taupymą, konkurencinį pranašumą ir inovacijas, supakuotą į vieną populiarųjį paketą. Jie neklysta jaudintis. Technologija yra tikrai įspūdinga ir gali suteikti tikrą vertę. Tačiau be UX įvesties AI diegimas dažnai nepavyksta vartotojams nuspėjamais būdais:
Jie automatizuoja užduotis, nesuprasdami sprendimų, kurių toms užduotims reikia. Jie optimizuoja greitį ir naikina kokybę, dėl kurios jūsų darbas buvo vertingas.
Jūsų kompetencija padės jums vadovauti įgyvendinimui. Jūs suprantate vartotojus, darbo eigą, kokybės standartus ir atotrūkį tarp to, kas demonstracinėje versijoje atrodo įspūdingai, ir to, kas iš tikrųjų veikia praktiškai. Naudokite AI Momentum, kad nustatytumėte prioritetus Vadovybės entuziazmas dirbtiniam intelektui suteikia galimybę tobulinti prioritetus, dėl kurių kovojote nesėkmingai. Kai vadovybė nori investuoti į DI, tuos ilgalaikius poreikius galite susieti su AI iniciatyva. Vartotojų tyrimai yra būtini mokant dirbtinio intelekto sistemas pagal realius vartotojų poreikius. Rėmelio tinkamumo naudoti testavimas kaip patvirtinimo metodas, užtikrinantis, kad dirbtinio intelekto sprendimai iš tikrųjų veiktų. Tai, kaip bus įdiegtas dirbtinis intelektas, priklausys nuo jūsų komandos vaidmenų, naudotojų patirties ir jūsų organizacijos galimybių tiekti kokybiškus skaitmeninius produktus. Jūsų vaidmuo neišnyksta (jis vystosi) Taip, AI automatizuos kai kurias užduotis, kurias šiuo metu atliekate. Tačiau kažkas turi nuspręsti, kurios užduotys bus automatizuotos, kaip jos bus automatizuotos, kokius apsauginius turėklus įrengti ir kaip automatizuoti procesai tinka tikriems žmonėms, atliekantiems sudėtingą darbą. Tas kažkas turi būti tu. Pagalvokite apie tai, ką jau darote. Kai atliekate vartotojų tyrimus, AI gali padėti perrašyti interviu arba nustatyti temas. Tačiau jūs žinote, kuris dalyvis dvejojo prieš atsakydamas, kuris atsiliepimas prieštarauja tam, ką pastebėjote jo elgesyje ir kurios įžvalgos yra svarbiausios jūsų konkrečiam produktui ir vartotojams. Kai kuriate sąsajas, AI gali generuoti išdėstymo variantus arba pasiūlyti komponentus iš jūsų projektavimo sistemos. Tačiau jūs suprantate savo techninės platformos apribojimus, politinę realybę, susijusią su projektų patvirtinimu, ir kraštutinius atvejus, kurie sulaužys protingą sprendimą. Jūsų ateities vertė kyla iš darbo, kurį jau darote:
Matote visą vaizdą. Suprantate, kaip ši funkcija susieta su darbo eiga, kuo šis naudotojų segmentas skiriasi nuo to ir kodėl techniškai teisingas sprendimas neveiks jūsų organizacijos tikrovėje. Nuspręskite, kada vadovautis projektavimo sistema, o kada ją sulaužyti, kai naudotojų atsiliepimai atspindi tikrą problemą, palyginti su vieno balsingo vartotojo užklausa dėl funkcijos, ir kada atstumti suinteresuotąsias šalis, o ne rasti kompromisą. Taškų sujungimas. Vertinate tarp techninių apribojimų ir vartotojų poreikių, tarp verslo tikslų ir projektavimo principų, tarp to, ko prašo suinteresuotosios šalys ir kas iš tikrųjų išspręs jų problemą.
AI ir toliau tobulės atliekant atskiras užduotis. Bet jūs esate tas asmuo, kuris nusprendžia, kuris sprendimas iš tikrųjų tinka jūsų konkrečiam kontekstui. Žmonės, kuriems bus sunku, yra tie, kurie dirba paprastą, pakartojamą darbą, nesuprasdami kodėl. Jūsų vertė yra suprasti kontekstą, priimti sprendimus ir susieti realių problemų sprendimus. 1 veiksmas: supraskite vadovybės AI motyvus Prieš pradėdami pokalbį, turite suprasti, kas jį skatina. Vadovybė reaguoja į tikrą spaudimą: sąnaudų mažinimą, konkurencinį spaudimą,našumo padidėjimas ir valdybos lūkesčiai. Kalbėkite jų kalba. Kalbėdami su vadovybe apie dirbtinį intelektą, viską nustatykite pagal IG, rizikos mažinimą ir konkurencinį pranašumą. „Šis metodas apsaugos mūsų kokybės standartus“ yra mažiau įtikinamas nei „Šis metodas sumažina riziką, kad bandydami dirbtinio intelekto galimybes sugadinsime konversijų rodiklį“. Atskirkite ažiotažą nuo realybės. Skirkite laiko ištirti, kokios AI galimybės iš tikrųjų egzistuoja, palyginti su ažiotažu. Skaitykite atvejų analizę, patys išbandykite įrankius ir pasikalbėkite su bendraamžiais apie tai, kas iš tikrųjų veikia. Nustatykite tikrus skausmo taškus. AI gali teisėtai kreiptis į jūsų organizaciją. Galbūt jūsų komanda praleidžia valandas formatuodama tyrimų išvadas arba pritaikymo neįgaliesiems bandymai sukuria kliūtis. Tai problemos, kurias verta išspręsti. 2 veiksmas: patikrinkite savo dabartinę būklę ir galimybes Suplanuokite savo komandos darbą. Kur iš tikrųjų eina laikas? Pažiūrėkite į praėjusį ketvirtį ir suskirstykite į kategorijas, kaip jūsų komanda praleido savo valandas. Atskirkite didelės apimties, pakartojamas užduotis, palyginti su rimtu darbu. Pakartojamos užduotys gali būti automatizuotos. Aukšto įvertinimo darbas – tai vieta, kur pridedate nepakeičiamą vertę. Taip pat nurodykite, ką norėjote padaryti, bet negalėjote gauti patvirtinimo. Tai yra jūsų galimybių sąrašas. Galbūt norėjote kas ketvirtį atlikti tinkamumo testus, bet gaukite biudžetą tik kasmet. Užsirašykite juos atskirai. Kitame žingsnyje juos prijungsite prie savo AI strategijos. Pastebėkite galimybes, kur AI galėtų tikrai padėti:
Tyrimo sintezė: AI gali padėti organizuoti ir suskirstyti išvadas į kategorijas. Naudotojų elgsenos duomenų analizė: AI gali apdoroti analizę ir seansų įrašus, kad atskleistų modelius, kurių galite nepastebėti. Greitas prototipų kūrimas: AI gali greitai sukurti išbandomus prototipus, pagreitindamas jūsų bandymo ciklus.
3 veiksmas: apibrėžkite savo UX praktikos AI principus Prieš pradėdami formuoti savo strategiją, nustatykite principus, kurie vadovausis kiekvienu sprendimu. Nustatykite neaptartus dalykus. Naudotojų privatumas, pasiekiamumas ir svarbių sprendimų žmogaus priežiūra. Užsirašykite juos ir gaukite vadovybės sutikimą prieš ką nors bandydami. Apibrėžkite AI naudojimo kriterijus. AI gerai atpažįsta šablonus, apibendrina ir generuoja variacijas. AI prastai supranta kontekstą, priima etinius sprendimus ir nežino, kada taisyklės turėtų būti pažeistos. Apibrėžkite sėkmės rodiklius, ne tik efektyvumą. Taip, norite sutaupyti laiko. Tačiau taip pat reikia įvertinti kokybę, vartotojų pasitenkinimą ir komandos pajėgumą. Sukurkite subalansuotą rezultatų kortelę, kurioje užfiksuota, kas iš tikrųjų svarbu. Sukurkite apsauginius turėklus. Galbūt kiekvieną AI sukurtą sąsają prieš išsiunčiant turi peržiūrėti žmogus. Šie apsauginiai turėklai apsaugo nuo akivaizdžių nelaimių ir suteikia erdvės saugiai mokytis. 4 veiksmas: sukurkite savo AI-in-UX strategiją Dabar esate pasirengę sukurti tikrąją strategiją, kurią siūlysite vadovauti. Pradėkite nuo mažų bandomųjų projektų, kurie turi aiškią apimtį ir vertinimo kriterijus. Prisijunkite prie verslo rezultatų, kurie rūpi valdymui. Nesakykite „naudoti dirbtinį intelektą tyrimų sintezei“. Pitch „sumažindamas laiką nuo tyrimo iki įžvalgų 40 %, kad būtų galima greičiau priimti sprendimus dėl produktų“. Atsižvelkite į esamus AI prioritetus. Prisimenate 2 veiksmo galimybių sąrašą? Dabar tuos ilgalaikius poreikius susiejate su savo AI strategija. Jei norite dažniau tikrinti tinkamumą naudoti, paaiškinkite, kad dirbtinio intelekto diegimas turi būti nuolat tikrinamas, kad būtų išspręstos problemos prieš jų mastelį. Dirbtinio intelekto įgyvendinimas tikrai naudingas geros tyrimų praktikos dėka. Jūs tiesiog naudojate vadovybės entuziazmą dirbtinio intelekto srityje kaip priemonę, kad pagaliau gautumėte išteklių praktikai, kuri turėjo būti finansuojama visą laiką. Aiškiai apibrėžkite vaidmenis. Kur veda žmonės? Kur AI padeda? Kur neautomatizuosite? Vadovybė turi suprasti, kad kai kuriems darbams reikalingas žmogaus sprendimas ir jis niekada neturėtų būti visiškai automatizuotas. Suplanuokite gebėjimų ugdymą. Jūsų komandai reikės mokymų ir naujų įgūdžių. Suplanuokite tam skirtą laiką ir išteklius. Sąžiningai spręskite riziką. AI gali generuoti šališkas rekomendacijas, praleisti svarbų kontekstą arba atlikti darbą, kuris atrodo gerai, bet iš tikrųjų neveikia. Kiekvienai rizikai paaiškinkite, kaip ją aptiksite ir ką darysite, kad ją sumažintumėte. 5 veiksmas: pristatykite strategiją į lyderystę Suformuluokite savo strategiją kaip rizikos mažinimo vadovybės AI ambicijas, o ne jų blokavimą. Jūs parodote jiems, kaip sėkmingai įgyvendinti AI, išvengiant akivaizdžių spąstų. Vadovaukitės rezultatais ir IG, kuri jiems rūpi. Išreikškite verslo argumentus. Sujunkite savo pageidavimų sąrašą į DI strategiją. Pristatydami strategiją įtraukite tas galimybes, kurių norėjote, betanksčiau negalėjo gauti patvirtinimo. Nepateikite jų kaip atskirų prašymų. Integruokite juos kaip esminius komponentus. „Norėdami patvirtinti dirbtinio intelekto sukurtus dizainus, turėsime padidinti testavimo dažnumą nuo metinių iki ketvirtinių“ skamba daug protingiau nei „Ar galime atlikti daugiau bandymų? Aiškinate, ko reikia, kad jų AI investicijos būtų sėkmingos. Parodykite greitus laimėjimus kartu su ilgalaike vizija. Nustatykite vieną ar du pilotus, kurie gali parodyti vertę per 30–60 dienų. Tada parodykite jiems, kaip tie pilotai kitais metais siekia didesnių pokyčių. Klauskite, ko jums reikia. Būkite konkretūs. Jums reikia biudžeto įrankiams, laiko pilotams, prieigos prie duomenų ir palaikymo komandos mokymams. 6 veiksmas: įgyvendinkite ir parodykite vertę Vykdykite savo pilotus naudodami aiškią metriką prieš ir po. Išmatuokite viską: sutaupytą laiką, išlaikytą kokybę, vartotojų pasitenkinimą, pasitikėjimą komanda. Dokumentas laimi ir mokymasis. Nesėkmės taip pat yra naudingos. Jei pilotas nepasiteisina, dokumentuokite, kodėl ir ką išmokote. Pasidalykite pažanga valdymo kalba. Mėnesiniai atnaujinimai turėtų būti skirti verslo rezultatams, o ne techninėms detalėms. „Tyrimo sintezės laiką sutrumpinome 35 %, išlaikydami kokybės balus“ – tai tinkamas detalumo lygis. Sukurkite vidinius advokatus spręsdami tikras problemas. Kai jūsų AI pilotai palengvina kieno nors darbą, sukuriate advokatus, kurie palaikys platesnį pritaikymą. Kartokite pagal tai, kas veikia jūsų konkrečiame kontekste. Ne kiekviena AI programa tinka jūsų organizacijai. Atkreipkite dėmesį į tai, kas iš tikrųjų veikia, ir sumažinkite tai. Iniciatyvos ėmimasis beats laukia AI priėmimas vyksta. Klausimas ne tas, ar jūsų organizacija naudos dirbtinį intelektą, bet ar jūs nuspręsite, kaip jis bus įgyvendintas. Jūsų UX patirtis yra būtent tai, ko reikia norint sėkmingai įdiegti AI. Jūs suprantate vartotojus, kokybę ir atotrūkį tarp įspūdingų demonstracinių versijų ir naudingos tikrovės. Ženkite vieną praktinį pirmąjį žingsnį šią savaitę. Suplanuokite 30 minučių, kad sukurtumėte vieną AI galimybę savo praktikoje. Pasirinkite vieną sritį, kurioje dirbtinis intelektas galėtų padėti, pagalvokite, kaip galėtumėte saugiai ją išbandyti, ir nubrėžkite, kaip atrodytų sėkmė. Tada pradėkite pokalbį su savo vadovu. Galbūt nustebsite, kaip jie imlūs tam, kad kažkas imtųsi tai vadovauti. Žinote, kaip suprasti vartotojų poreikius, išbandyti sprendimus, įvertinti rezultatus ir kartoti, remdamasis įrodymais. Šie įgūdžiai nesikeičia tik todėl, kad dalyvauja AI. Taikote savo turimas žinias naujam įrankiui. Jūsų vaidmuo niekur nedingsta. Jis vystosi į kažką strategiškesnio, vertingesnio ir saugesnio. Bet tik tuo atveju, jei pats imsitės iniciatyvos formuoti tą evoliuciją. Tolesnis skaitymas apie SmashingMag
„Dizainas naudojant dirbtinį intelektą, o ne aplink jį: praktiniai pažangūs gaminių dizaino naudojimo atvejai“, Ilia Kanazin ir Marina Chernyshova „Beyond the Hype: ką dirbtinis intelektas iš tikrųjų gali padaryti gamindamas dizainą“, Nikita Samutin „Savaitė AI papildyto dizainerio gyvenime“, Lyndon Cerejo „Funkcinės asmenybės su AI: paprasta, praktiška darbo eiga“, Paulas Boagas
