Daugiau nei dvidešimt metų dirbu vartotojo patirties dizaino srityje. Pakankamai ilgai, kad matytume daugybę pareigų, nuo tada, kai suinteresuotosios šalys paprašė mūsų „padaryti tai tiesiog gražiai“, iki tada, kai rėmeliai buvo pristatomi kaip komentuoti PDF failai. Bėgant metams mačiau daugybę įrankių, atsirandančių ir išeinančių, metodų kyla ir mažėja, o ištisos platformos išnyksta. Tačiau niekas taip nesujaudino dizainerių, kaip dirbtinis intelektas. Kai generatyvūs AI įrankiai pirmą kartą pateko į mano darbo eigą, mano reakcija nebuvo jaudulys – tai buvo nerimas ir šiek tiek smalsumo. Stebint, kaip per kelias sekundes atsiranda sąsaja su protingais tarpais, įskaitoma tipografija ir pusiau tinkama kopija, sukėlė labai tikrą baimę: jei mašina gali tai padaryti, kur tai palieka mane? Ta baimė dabar plačiai paplitusi. Visų lygių dizaineriai užduoda tą patį klausimą, dažnai tyliai: „Ar AI agentas pakeis mane kitą savaitę/mėnesį/metus? Nors skirtumas tarp kitos savaitės ir kitų metų atrodo didelis, tai priklauso nuo to, kur esate jūsų karjeroje ir kokiu greičiu jūsų darbdavys pasirenka dirbti su dirbtinio intelekto įrankiais. Man pasisekė, kai dirbau su organizacijomis, kurios dėl duomenų saugumo neleido naudoti AI įrankių. Jei jus domina bet kuris iš šių pokalbių, galite peržiūrėti diskusijas, vykstančias tokiose platformose kaip „Reddit“. Bijoti, kad dirbtinis intelektas perims mūsų vaidmenis, nėra neracionalu. Matome, kaip dirbtinis intelektas generuoja rėmelius, prototipus, asmenybes, naudojimo santraukas, prieinamumo pasiūlymus ir visas projektavimo sistemas. Užduotys, kurios anksčiau užtrukdavo kelias dienas, dabar gali užtrukti kelias minutes. Štai nepatogi tiesa: jei jūsų vaidmuo daugiausia susijęs su artefaktų kūrimu, mygtukų piešimu, komponentų lygiavimu arba instrukcijų vertimu į ekranus, tada kai kurios šio darbo dalys jau yra automatizuotos. Vis dėlto UX dizainas niekada nebuvo skirtas tik vartotojo sąsajos kūrimui. UX yra apie dviprasmybių naršymą. Kalbama apie žmonių propagavimą sistemose, optimizuotose efektyvumui. Kalbama apie netvarkingų žmonių poreikių ir lygiai taip pat netvarkingų verslo tikslų pavertimą patirtimi, kuri jaučiasi nuosekli, teisinga, protinga ir naudinga. Tai žmonių problemų sprendimas kuriant naudingą ir veiksmingą vartotojo patirtį.
AI nepakeičia šio darbo. Atvirkščiai, tai sustiprina viską aplinkui. Tikrasis pokytis yra tas, kad dizaineriai iš rezultatų kūrėjų tampa ketinimų vadovais. Nuo kūrėjų iki kuratorių. Nuo praktinių vykdytojų iki strateginių sprendimų priėmėjų. Man tai jaudina. Kūrybiškumas ir išradingumas, kurį tai suteikia UX pasauliui. Ir šis pokytis nesumažina mūsų, kaip UX dizainerių, vertės, bet iš naujo ją apibrėžia. Ką dirbtinis intelektas daro geriau už mus ("nuobodus" dalykas) Būkime aiškūs, AI tam tikrais projektavimo aspektais yra geresnis už žmones. Kova su ta tikrove mus tik įstringa baimėje. Greitis ir garsumas Dirbtinis intelektas yra ypač geras greitai generuodamas didelius idėjų kiekius. Pavyzdžiui, išdėstymo variantai, kopijavimo parinktys, komponentų struktūros ir įdiegimo srautai gali būti sukurti per kelias sekundes. Pradiniame projektavimo etape tai viską keičia. Užuot praleidę valandas piešdami tris koncepcijas, galite peržiūrėti trisdešimt. Tai nepanaikina kūrybiškumo, bet išplečia žaidimų aikštelę. McKinsey apskaičiavo, kad generuojantis AI gali iki 70% sumažinti laiką, praleistą atliekant kūrybines ir su dizainu susijusias užduotis, ypač idėjų kūrimo ir tyrinėjimo fazėse.
AI taip pat gali padėti tyrinėjant UX, pavyzdžiui, tiriant tam tikros demografinės grupės įpročius ir kuriant asmenybes. Nors tai gali sutrumpinti tyrimo laiką, dizaineris vis tiek privalo jį apsaugoti, pateikdamas tikslius raginimus ir peržiūrėdamas sugeneruotus atsakymus. Aš asmeniškai pastebėjau, kad dirbtinio intelekto naudojimas pirminiam projektavimo projektų tyrimui yra nepaprastai naudingas, ypač kai yra ribotas laikas ir ribota prieiga prie vartotojų. Nuoseklumas ir taisyklių laikymasis Projektavimo sistemos veikia arba miršta dėl nuoseklumo. Dirbtinis intelektas puikiai laikosi taisyklių, spalvų žetonų, tarpų sistemų, tipografijos mastelių ir prieinamumo standartų. Tai nepamiršta. Tai nepavargsta. Tai „nepriklauso nuo akių“. Dėl AI tikslumo jis nepaprastai vertingas palaikant didelio masto projektavimo sistemas, ypač įmonių ar vyriausybės aplinkoje, kur nuoseklumas ir atitiktis yra svarbesni už naujumą. Tai vienas iš mano UX vaidmens komponentų, kurį su malonumu perduodu dirbtiniam intelektui valdyti! Duomenų apdorojimas dideliu mastu AI gali analizuoti elgsenos duomenis dideliais kiekiaissudėtingas, jei ne neįmanomas, žmonių komandai pagrįstai apdoroti. Naudotojo kelionės keliai, slinkties gylis, šilumos žemėlapiai, skirti identifikuoti pelės sąveiką, konversijos kanalai – AI gali beveik akimirksniu nustatyti modelius ir anomalijas. Elgesio analizės platformos vis labiau pasikliauja AI, kad pateiktų įžvalgas, kurių dizaineriai kitu atveju galėtų praleisti. „Contentsquare“, AI pagrįsta analizės platforma, pasakoja apie elgesio analizės duomenų naudojimo poveikį ir naudą. Visada sakiau, kad kiekybiniai duomenys mums pasako „ką“, o kokybiniai – „kodėl“. Tai yra žmogiškasis tyrimo komponentas, kurio metu mes užmezgame ryšį su vartotojais, kad suprastume tokio elgesio priežastis.
Pagrindinė įžvalga čia yra paprasta: analizuoti didelius elgesio duomenų kiekius niekada nebuvo mūsų didžiausia vertė. Jei dirbtinis intelektas gali imtis pasikartojančios gamybos, sistemos vykdymo ir neapdorotų duomenų analizės, dizaineriai galėtų laisvai sutelkti dėmesį į interpretaciją, vertinimą ir žmogiškąją reikšmę – sunkiausias darbo dalis. Ką žmonės daro geriau nei AI („širdies dalykai“) Nepaisant visų galių, dirbtinis intelektas turi esminį apribojimą: jis niekada nebuvo ir nebus žmogus. Empatija yra išgyventa patirtis AI gali apibūdinti nusivylimą. Jis gali apibendrinti vartotojų atsiliepimus. Jis gali imituoti empatišką kalbą. Tačiau jis niekada nejautė tylaus sulaužytos formos pykčio, nerimo dėl neskelbtinų duomenų pateikimo ar gėdos, kad nesupranta sąsajos, kuri reikalauja per daug. Empatija UX nėra duomenų rinkinys. Tai išgyventas, įkūnytas žmogaus pažeidžiamumo supratimas. Štai kodėl vartotojų interviu vis dar svarbūs. Kodėl kontekstinis tyrimas vis dar svarbus. Kodėl dizaineriai, kurie giliai supranta savo vartotojus, nuolat priima geresnius sprendimus. Atlikdamas ankstesnį vaidmenį, kai kūriau neįtikėtinai sudėtingą įspėjimo apie sukčiavimą platformą, raktas į sėkmingus šios konstrukcijos rezultatus buvo pagrįstas mano supratimu apie įvairias problemas, su kuriomis susiduria klientai. Šią informaciją gavau tiesiogiai iš klientų aptarnavimo komandos narių. Ši informacija buvo saugoma jų smegenyse ir pagrįsta tiesiogine patirtimi su klientais. Joks AI negalėjo žinoti ar pasiekti šių žmogaus patirties aukso kasyklų. Kaip mums primena Nielsen Norman Group, geras UX dizainas nėra susijęs su sąsajomis. Tai apie bendravimą ir supratimą. Etika reikalauja sprendimo AI optimizuoja mūsų keliamus tikslus. Jei tikslas yra įsitraukimas, jis stengsis maksimaliai padidinti įsitraukimą, nepaisant ilgalaikės žalos. Ji iš prigimties nepripažįsta tamsių modelių, manipuliacijų ar emocinio išnaudojimo. Begalinis slinkimas, kintamas atlygis ir priklausomybę sukeliančios kilpos yra modeliai, kuriuos AI gali entuziastingai optimizuoti, nebent žmogus įsikiša. Humaniųjų technologijų centras dokumentavo, kaip algoritminis optimizavimas gali netyčia pakenkti gerovei. Etiškam UX dizainui reikalingi dizaineriai, galintys pasakyti: „Galėtume tai padaryti, bet neturėtume“.
Strategija gyvuoja kontekste AI nedalyvauja suinteresuotųjų šalių susitikimuose. Jis negirdi to, kas numanoma, bet nepasakyta. Ji nesupranta organizacinės politikos, reguliavimo niuansų ar ilgalaikio pozicionavimo. Dizaineriai veikia kaip verslo ketinimų ir žmogaus poveikio vertėjai. Tas vertimas remiasi pasitikėjimu, santykiais ir kontekstu, o ne modelio atpažinimu. Štai kodėl vyresni dizaineriai vis dažniau veikia produkto, strategijos ir kultūros sankirtoje. Pamoka aiški: kai dirbtinis intelektas perima vykdymą, žmonės dizaineriai tampa ketinimų sergėtojais. Kaip keičiasi kasdienis dizainerio darbas Šis pokytis nėra teorinis. Tai jau keičia kasdienę projektavimo praktiką. Nuo projektavimo iki raginimo Dizaineriai pereina nuo manipuliavimo pikseliais prie ketinimų artikuliavimo. Aiškūs tikslai, apribojimai ir prioritetai tampa įvestimi. Užuot paprašius AI „nupiešti prietaisų skydelį“, užduotis tampa:
„Sukurkite prietaisų skydelį, kuris sumažintų pažinimo apkrovą pirmą kartą besinaudojantiems naudotojams“. „Naršykite išdėstymus, optimizuotus prieinamumui ir silpnam matymui“.
Raginimas nėra susijęs su protinga formuluote; tai mąstymo aiškumas ir rezultatų tikslo supratimas. Jums gali tekti pakoreguoti savo raginimus, bet visa tai yra mokymosi proceso dalis, nukreipianti dirbtinį intelektą, kad būtų pasiekti reikiami rezultatai.
Nuo gaminimo iki pasirinkimo AI gamina parinktis. Dizaineriai priima sprendimus. Didelė dalis būsimų projektavimo darbų apims AI sukurtų išėjimų peržiūrą, kritikavimą ir tobulinimą, o tada atrinkimą, kas geriausiai pasitarnautų vartotojui ir atitiktų etikos, verslo ir prieinamumo tikslus. Taiatspindi tai, kaip jau dirba patyrę dizaineriai: kuruoja jaunesniuosius, peržiūri jų koncepcijas ir vadovaujasi kryptimis, bet daug didesniu mastu, atsižvelgiant į daugybę projektavimo galimybių, kurias gali sukurti AI įrankiai. Filmo režisieriaus metafora Šiuolaikinį dizainerį dažnai apibūdinau kaip kino režisierių. Režisierius nevaldo kameros, nekuria scenografijos ir nevaidina kiekvieno vaidmens, tačiau jis yra atsakingas už istoriją, emocinius ketinimus ir žiūrovų patirtį. AI įrankiai yra įgula. Dizaineriai yra atsakingi už istorijos prasmę. Realaus pasaulio pokytis: kaip tai atrodo praktiškai Kad tai būtų mažiau abstraktu, pagrįskime jį pagal pažįstamą scenarijų. Prieš dešimt metų dizaineris galėjo praleisti dienas kurdamas vielinius rėmelius naujai funkcijai, kruopščiai kurdamas kiekvieną ekraną, komentuodamas kiekvieną sąveiką ir apgindamas kiekvieną sprendimą. Didžioji dalis dizainerio suvoktos vertės gyveno pačiuose artefaktuose. Šiandien tą pačią funkciją galima panaudoti po pietų su AI palaikymu. Bet štai kas nepasikeitė – sunkūs pokalbiai. UX dizaineris vis tiek turi paklausti:
Kam tai iš tikrųjų? Kokią problemą sprendžiame ir kam? Kas atsitiks, kai tai nepavyks? Kas tai gali netyčia atstumti ar nukentėti?
Praktikoje mačiau, kad vyresnieji dizaineriai praleidžia mažiau laiko projektavimo įrankiuose ir daugiau laiko palengvina seminarus, sintezuoja netvarkingus duomenis, tarpininkauja tarp suinteresuotųjų šalių ir gina vartotojų poreikius, kai kyla kompromisų. AI pagreitina gamybą, tačiau tai nepanaikina dizainerio atsakomybės. Tiesą sakant, tai padidina. Kai pasirinkimo galimybės yra pigios ir gausios, įžvalgumas tampa menku įgūdžiu. Išvada: kaip pasiruošti dabar Nepanikuokite - praktikuokite. AI vengimas neišsaugos jūsų aktualumo. Išmokus apgalvotai juo naudotis, bus. Pradėkite nuo mažo:
Išbandykite „Figma“ AI funkcijas. Naudokite dirbtinį intelektą idėjoms, o ne galutiniams sprendimams. Išveskite kaip pokalbio pradininkus, o ne atsakymus.
Pasitikėjimas kyla iš pažinimo, o ne iš vengimo. Investuokite į žmogaus įgūdžius. Atspariausi dizaineriai padvigubės:
Psichologija ir elgesio mokslas; Bendravimas ir fasilitavimas; Etika, prieinamumas ir įtraukimas; Strateginis mąstymas ir pasakojimas.
Šie įgūdžiai laikui bėgant susiformuoja ir negali būti automatizuoti. Dizainerio atsakomybė dirbtinio intelekto pagreitintame pasaulyje: Visa tai turi nepatogią reikšmę, apie kurią mes nekalbame pakankamai: kai dirbtinis intelektas palengvina bet kokį projektavimą, dizaineriai tampa labiau atsakingi už tai, kas išleidžiama į pasaulį. Prastas dizainas buvo pateisinamas apribojimais. Ribotas laikas, riboti įrankiai, riboti duomenys. Tie pasiteisinimai dingsta. Kai dirbtinis intelektas pašalina trintį dėl vykdymo, etinė ir strateginė atsakomybė tiesiog nukrenta ant žmogaus pečių. Čia UX dizaineriai gali ir turi tapti skaitmeninių sistemų kokybės, prieinamumo ir žmogiškumo prižiūrėtojais. Paskutinė mintis AI neatims jūsų darbo. Tačiau dizaineris, žinantis, kaip kritiškai mąstyti, protingai vadovauti ir veiksmingai bendradarbiauti su AI, gali imtis tokio dizainerio darbo, kuris to nemoka. UX ateitis yra ne mažiau žmogiška. Tai labiau tyčia nei bet kada.
