Jūsu augstākā vadība ir sajūsmā par AI. Viņi ir lasījuši rakstus, apmeklējuši tīmekļa seminārus un redzējuši demonstrācijas. Viņi ir pārliecināti, ka mākslīgais intelekts pārveidos jūsu organizāciju, paaugstinās produktivitāti un sniegs jums konkurences priekšrocības. Tikmēr jūs pildāt UX lomu un domājat, ko tas nozīmē jūsu komandai, jūsu darbplūsmai un lietotājiem. Jūs pat varētu būt noraizējies par savu darba drošību. Problēma ir tā, ka saruna par AI ieviešanu notiek tieši tagad, un, ja jūs tajā nepiedalāties, kāds cits izlems, kā tas ietekmēs jūsu darbu. Iespējams, ka kāds nesaprot lietotāju pieredzi, izpētes praksi vai smalkus veidus, kā slikta ieviešana var kaitēt tiem rezultātiem, kurus vadība cer sasniegt. Jums ir izvēle. Varat gaidīt, kamēr norādījumi nāks no augšas, vai arī varat kontrolēt sarunu un vadīt savas prakses AI stratēģiju. Kāpēc UX profesionāļiem ir jāpiedalās AI sarunai Vadība uzskata, ka mākslīgais intelekts ir efektivitātes pieaugums, izmaksu ietaupījums, konkurences priekšrocības un inovācijas, kas ir apvienotas vienā modējošo vārdu komplektā. Viņi nav nepareizi būt satraukti. Tehnoloģija ir patiesi iespaidīga un var nodrošināt reālu vērtību. Bet bez UX ievades AI ieviešana bieži vien lietotājiem neizdodas paredzamā veidā:
Viņi automatizē uzdevumus, nesaprotot spriedumu, kas šiem uzdevumiem ir vajadzīgs. Tie optimizē ātrumu, vienlaikus iznīcinot kvalitāti, kas padarīja jūsu darbu vērtīgu.
Jūsu zināšanas lieliski palīdz jums vadīt ieviešanu. Jūs saprotat lietotājus, darbplūsmas, kvalitātes standartus un plaisu starp to, kas demonstrācijā izskatās iespaidīgi, un to, kas faktiski darbojas praksē. Izmantojiet AI Momentum, lai virzītu savas prioritātes Vadības entuziasms par AI rada iespēju izvirzīt prioritātes, par kurām neveiksmīgi cīnījāties. Ja vadība vēlas ieguldīt AI, varat savienot šīs ilgstošās vajadzības ar AI iniciatīvu. Pozicionējiet lietotāju izpēti kā būtisku mākslīgā intelekta sistēmu apmācīšanai par reālajām lietotāju vajadzībām. Rāmja lietojamības pārbaude kā validācijas metode, kas nodrošina AI ģenerēto risinājumu reālu darbību. Tas, kā AI tiks ieviests, veidos jūsu komandas lomas, lietotāju pieredzi un jūsu organizācijas spēju nodrošināt kvalitatīvus digitālos produktus. Jūsu loma nepazūd (tā attīstās) Jā, mākslīgais intelekts automatizēs dažus no jūsu pašlaik veiktajiem uzdevumiem. Bet kādam ir jāizlemj, kuri uzdevumi tiek automatizēti, kā tie tiek automatizēti, kādas aizsargmargas jāievieto un kā automatizētie procesi atbilst reāliem cilvēkiem, kuri veic sarežģītu darbu. Tam kādam vajadzētu būt tev. Padomājiet par to, ko jūs jau darāt. Veicot lietotāju izpēti, AI var palīdzēt pārrakstīt intervijas vai noteikt tēmas. Bet jūs esat tas, kurš zina, kurš dalībnieks vilcinājās pirms atbildes sniegšanas, kuras atsauksmes ir pretrunā ar jūsu novēroto viņa uzvedību un kuri ieskati ir vissvarīgākie jūsu konkrētajam produktam un lietotājiem. Izstrādājot saskarnes, AI var ģenerēt izkārtojuma variantus vai ieteikt komponentus no jūsu projektēšanas sistēmas. Taču jūs esat tas, kurš saprot savas tehniskās platformas ierobežojumus, politisko realitāti saistībā ar projektu apstiprināšanas iegūšanu un sarežģītos gadījumus, kas izjauks gudru risinājumu. Jūsu nākotnes vērtība nāk no darba, ko jau veicat:
Redzot visu attēlu. Jūs saprotat, kā šī funkcija ir saistīta ar šo darbplūsmu, kā šis lietotāju segments atšķiras no šī un kāpēc tehniski pareizais risinājums nedarbosies jūsu organizācijas realitātē. Spriedumu veikšana.Jūs izlemjat, kad sekot dizaina sistēmai un kad to pārtraukt, kad lietotāju atsauksmes atspoguļo reālu problēmu salīdzinājumā ar viena skaļa lietotāja funkcijas pieprasījumu un kad atgrūst ieinteresētās personas, nevis meklēt kompromisu. Punktu savienošana. Jūs tulkojat starp tehniskajiem ierobežojumiem un lietotāju vajadzībām, starp biznesa mērķiem un dizaina principiem, starp to, ko pieprasa ieinteresētās personas, un to, kas faktiski atrisinās viņu problēmu.
AI turpinās uzlabot atsevišķus uzdevumus. Bet jūs esat tas, kurš izlemj, kurš risinājums patiešām darbojas jūsu konkrētajā kontekstā. Cilvēki, kas cīnīsies, ir tie, kas dara vienkāršu, atkārtojamu darbu, nesaprotot, kāpēc. Jūsu vērtība ir konteksta izpratne, spriedumu pieņemšana un reālu problēmu risinājumu savienošana. 1. darbība: izprotiet vadības AI motivācijas Pirms varat vadīt sarunu, jums ir jāsaprot, kas to virza. Vadība reaģē uz reālu spiedienu: izmaksu samazināšana, konkurences spiediens,produktivitātes pieaugumu un valdes cerības. Runājiet viņu valodā. Runājot ar vadību par mākslīgo intelektu, definējiet visu, ņemot vērā IA, riska mazināšanu un konkurences priekšrocības. “Šī pieeja aizsargās mūsu kvalitātes standartus” ir mazāk pārliecinoša nekā “Šī pieeja samazina risku sabojāt mūsu reklāmguvumu līmeni, kamēr mēs pārbaudām AI iespējas.” Atdaliet ažiotāžu no realitātes. Veltiet laiku, lai izpētītu, kādas AI iespējas patiesībā pastāv, salīdzinot ar ažiotāžu. Lasiet gadījumu izpēti, izmēģiniet rīkus pats un runājiet ar vienaudžiem par to, kas patiesībā darbojas. Nosakiet patiesus sāpju punktus. AI var likumīgi risināt jūsu organizācijā. Iespējams, jūsu komanda pavada stundas, formatējot pētījumu rezultātus, vai pieejamības pārbaude rada vājās vietas. Šīs ir problēmas, kuras ir vērts atrisināt. 2. darbība: pārbaudiet savu pašreizējo stāvokli un iespējas Kartē savas komandas darbu. Kur patiesībā iet laiks? Apskatiet pēdējo ceturksni un kategorizējiet, kā jūsu komanda pavadīja savas stundas. Nosakiet liela apjoma, atkārtojamus uzdevumus, salīdzinot ar augsta līmeņa darbu. Atkārtojami uzdevumi ir piemēroti automatizācijai. Augsta sprieduma darbs ir vieta, kur jūs pievienojat neaizvietojamu vērtību. Nosakiet arī to, ko vēlējāties darīt, bet nevarējāt saņemt apstiprinājumu. Šis ir jūsu iespēju saraksts. Varbūt esat vēlējies veikt lietojamības testus reizi ceturksnī, taču saņemiet budžetu tikai katru gadu. Pierakstiet tos atsevišķi. Nākamajā darbībā jūs tos savienosit ar savu AI stratēģiju. Atklājiet iespējas, kur AI varētu patiesi palīdzēt:
Pētījumu sintēze: AI var palīdzēt organizēt un klasificēt atklājumus. Lietotāju uzvedības datu analīze: AI var apstrādāt analīzi un sesiju ierakstus, lai atklātu modeļus, kurus jūs varētu palaist garām. Ātra prototipu izstrāde: AI var ātri ģenerēt pārbaudāmus prototipus, paātrinot jūsu testa ciklus.
3. darbība: definējiet AI principus savai UX praksei Pirms sākat veidot savu stratēģiju, izveidojiet principus, kas vadīs katru lēmumu. Iestatiet neapspriežamos. Lietotāju konfidencialitāte, pieejamība un nozīmīgu lēmumu cilvēku pārraudzība. Pierakstiet tos un saņemiet piekrišanu no vadības, pirms sākat kaut ko izmēģināt. Definējiet AI izmantošanas kritērijus. AI labi spēj atpazīt, apkopot un ģenerēt variācijas. AI slikti saprot kontekstu, pieņem ētiskus spriedumus un zina, kad noteikumi ir jāpārkāpj. Definējiet panākumu rādītājus, kas pārsniedz efektivitāti. Jā, jūs vēlaties ietaupīt laiku. Bet jums ir arī jāizmēra kvalitāte, lietotāju apmierinātība un komandas spējas. Izveidojiet līdzsvarotu rādītāju karti, kas atspoguļo to, kas patiesībā ir svarīgs. Izveidojiet aizsargmargas.Iespējams, katrai mākslīgā intelekta radītajai saskarnei ir nepieciešama cilvēka pārbaude, pirms tā tiek nosūtīta. Šīs aizsargmargas novērš acīmredzamas katastrofas un sniedz iespēju droši mācīties. 4. darbība. Izveidojiet savu AI-in-UX stratēģiju Tagad jūs esat gatavs izveidot faktisko stratēģiju, kuru virzīsit vadībā. Sāciet ar mazumiņu ar pilotprojektiem, kuriem ir skaidra darbības joma un vērtēšanas kritēriji. Izveidojiet savienojumu ar uzņēmējdarbības rezultātiem, kas rūp pārvaldībai. Neizsakiet “izmantot AI pētniecības sintēzei”. Prezentācija "par 40% samazina laiku no izpētes līdz ieskatiem, ļaujot ātrāk pieņemt lēmumus par produktiem." Atgādiniet savas esošās AI prioritātes. Vai atceraties šo iespēju sarakstu no 2. darbības? Tagad jūs savienojat šīs ilgstošās vajadzības ar savu AI stratēģiju. Ja vēlaties veikt biežākas lietojamības pārbaudes, paskaidrojiet, ka AI ieviešanai ir nepieciešama nepārtraukta validācija, lai konstatētu problēmas, pirms tās tiek mērogotas. AI ieviešana patiesi gūst labumu no labas pētniecības prakses. Jūs vienkārši izmantojat vadības entuziasmu par AI kā līdzekli, lai beidzot iegūtu resursus praksēm, kurām visu laiku vajadzēja būt finansētām. Skaidri definējiet lomas. Kurp ved cilvēki? Kur palīdz AI? Kur jūs neautomatizēsiet? Vadībai ir jāsaprot, ka daži darbi prasa cilvēka spriedumu un to nekad nevajadzētu pilnībā automatizēt. Plānojiet spēju veidošanu. Jūsu komandai būs nepieciešama apmācība un jaunas prasmes. Budžeta laiks un resursi šim nolūkam. Godīgi novērsiet riskus. AI var radīt neobjektīvus ieteikumus, palaist garām svarīgu kontekstu vai radīt darbu, kas izskatās labi, bet faktiski nedarbojas. Par katru risku paskaidrojiet, kā jūs to atklāsit un ko darīsit, lai to mazinātu. 5. solis: virziet stratēģiju uz vadību Ietveriet savu stratēģiju kā vadības AI mērķu mazināšanu, nevis bloķējiet tās. Jūs parādāt viņiem, kā veiksmīgi ieviest AI, vienlaikus izvairoties no acīmredzamām nepilnībām. Pārvaldiet ar rezultātiem un IA, kas viņiem rūp. Izvirziet biznesa pamatojumu. Apvienojiet savu vēlmju sarakstu AI stratēģijā. Prezentējot savu stratēģiju, iekļaujiet tās iespējas, kuras vēlējāties, betiepriekš nevarēja saņemt apstiprinājumu. Neuzrādiet tos kā atsevišķus pieprasījumus. Integrējiet tos kā būtiskas sastāvdaļas. “Lai apstiprinātu AI radītos dizainus, mums būs jāpalielina mūsu testēšanas biežums no gada uz ceturksni” izklausās daudz saprātīgāk nekā “Vai mēs, lūdzu, varam veikt vairāk testu?” Jūs paskaidrojat, kas ir nepieciešams, lai viņu AI ieguldījumi gūtu panākumus. Parādiet ātras uzvaras kopā ar ilgtermiņa redzējumu. Nosakiet vienu vai divus pilotus, kas var parādīt vērtību 30–60 dienu laikā. Pēc tam parādiet viņiem, kā šie piloti nākamā gada laikā virzās uz lielākām izmaiņām. Jautājiet, kas jums nepieciešams. Esiet konkrēts. Jums ir nepieciešams budžets rīkiem, laiks pilotiem, piekļuve datiem un atbalsts komandas apmācībai. 6. darbība. Ieviesiet un demonstrējiet vērtību Palaidiet savus pilotus, izmantojot skaidrus rādītājus pirms un pēc. Izmēriet visu: ietaupīto laiku, saglabāto kvalitāti, lietotāju apmierinātību, komandas pārliecību. Dokumentu uzvar un mācīšanās. Arī neveiksmes ir noderīgas. Ja pilots nedarbojas, dokumentējiet, kāpēc un ko jūs uzzinājāt. Dalieties progresā vadības valodā. Ikmēneša atjauninājumos jākoncentrējas uz biznesa rezultātiem, nevis tehniskām detaļām. “Mēs esam samazinājuši pētījumu sintēzes laiku par 35%, vienlaikus saglabājot kvalitātes rādītājus” ir pareizais detalizācijas līmenis. Veidojiet iekšējos aizstāvjus, risinot reālas problēmas. Kad jūsu AI piloti atvieglo kāda darbu, jūs izveidojat aizstāvjus, kas atbalstīs plašāku ieviešanu. Atkārtojiet, pamatojoties uz to, kas darbojas jūsu konkrētajā kontekstā. Ne katra AI lietojumprogramma būs piemērota jūsu organizācijai. Pievērsiet uzmanību tam, kas faktiski darbojas, un dubultojiet to. Iniciatīvas pieņemšana Beats Gaida AI pieņemšana notiek. Jautājums nav par to, vai jūsu organizācija izmantos AI, bet gan par to, vai jūs veidosit, kā tas tiks ieviests. Jūsu UX zināšanas ir tieši tas, kas nepieciešams, lai veiksmīgi ieviestu AI. Jūs saprotat lietotājus, kvalitāti un plaisu starp iespaidīgajām demonstrācijām un noderīgo realitāti. Šonedēļ veiciet vienu praktisku pirmo soli. Ieplānojiet 30 minūtes, lai kartētu vienu AI iespēju savā praksē. Izvēlieties vienu jomu, kurā AI varētu palīdzēt, padomājiet, kā jūs to droši vadītu, un ieskicējiet, kā varētu izskatīties panākumi. Pēc tam sāciet sarunu ar savu vadītāju. Jūs varētu būt pārsteigts, cik viņi ir uzņēmīgi pret kādu, kas kļūst par šo darbu. Jūs zināt, kā izprast lietotāju vajadzības, pārbaudīt risinājumus, izmērīt rezultātus un atkārtot, pamatojoties uz pierādījumiem. Šīs prasmes nemainās tikai tāpēc, ka ir iesaistīts AI. Jūs izmantojat savas esošās zināšanas jaunam rīkam. Jūsu loma nepazūd. Tas kļūst par kaut ko stratēģiskāku, vērtīgāku un drošāku. Bet tikai tad, ja jūs pats uzņematies iniciatīvu veidot šo evolūciju. Papildu lasīšana vietnē SmashingMag
“Dizains ar mākslīgo intelektu, nevis ap to: praktiski uzlabotas metodes produktu dizaina izmantošanas gadījumiem”, Ilia Kanazin un Marina Čerņišova “Beyond the Hype: ko mākslīgais intelekts patiešām var darīt produktu dizainā”, Nikita Tāpatn “Nedēļa AI paplašināta dizainera dzīvē”, Lindons Sereho “Funkcionālas personas ar AI: vienkārša, praktiska darbplūsma”, Pols Boags
