Вашето повисоко раководство е возбудено поради вештачката интелигенција. Тие ги прочитаа написите, присуствуваа на вебинарите и ги видоа демо-снимките. Тие се убедени дека вештачката интелигенција ќе ја трансформира вашата организација, ќе ја зголеми продуктивноста и ќе ви даде конкурентна предност. Во меѓувреме, вие седите во вашата UX улога и се прашувате што значи тоа за вашиот тим, вашиот работен тек и вашите корисници. Можеби сте дури и загрижени за безбедноста на вашата работа. Проблемот е што разговорот за тоа како се имплементира вештачката интелигенција се случува токму сега, и ако не сте дел од него, некој друг ќе одлучи како тоа ќе влијае на вашата работа. Дека некој веројатно не го разбира корисничкото искуство, истражувачките практики или суптилните начини на кои лошата имплементација може да ги оштети самите резултати што менаџментот се надева да ги постигне. Имаш избор. Можете да почекате да се спуштат директивите одозгора, или можете да ја преземете контролата врз разговорот и да ја водите стратегијата за вештачка интелигенција за вашата пракса. Зошто UX професионалците мора да го поседуваат разговорот со вештачка интелигенција Менаџментот ја гледа вештачката интелигенција како добивка од ефикасност, заштеда на трошоци, конкурентна предност и иновација, сето тоа спакувано во еден пакет погодна за клучни зборови. Не грешат што се возбудени. Технологијата е навистина импресивна и може да даде вистинска вредност. Но, без внесување UX, имплементациите на вештачката интелигенција честопати не успеваат кај корисниците на предвидливи начини:
Тие ги автоматизираат задачите без да ги разберат проценките што ги бараат тие задачи. Тие ја оптимизираат брзината додека го уништуваат квалитетот што ја направи вашата работа вредна.
Вашата експертиза ве позиционира совршено да ја водите имплементацијата. Ги разбирате корисниците, работните текови, стандардите за квалитет и јазот помеѓу она што изгледа импресивно во демо и она што всушност функционира во пракса. Користете AI Momentum за да ги унапредите вашите приоритети Ентузијазмот на менаџментот за вештачката интелигенција создава можност да се унапредат приоритетите за кои неуспешно се боревте. Кога менаџментот е подготвен да инвестира во вештачка интелигенција, можете да ги поврзете тие долгогодишни потреби со иницијативата за вештачка интелигенција. Поставете го истражувањето на корисниците како суштинско за обука на системи за вештачка интелигенција за реални потреби на корисниците. Тестирањето на употребливоста на рамката како метод за валидација што гарантира дека решенијата генерирани со вештачка интелигенција навистина функционираат. Како ќе се имплементира вештачката интелигенција ќе ги обликува улогите на вашиот тим, искуствата на вашите корисници и способноста на вашата организација да испорача квалитетни дигитални производи. Вашата улога не исчезнува (Таа се развива) Да, вештачката интелигенција ќе автоматизира некои од задачите што моментално ги извршувате. Но, некој треба да одлучи кои задачи ќе се автоматизираат, како ќе се автоматизираат, какви заштитни огради да се постават и како автоматизираните процеси се вклопуваат околу вистинските луѓе кои вршат сложена работа. Дека некој треба да бидеш ти. Размислете за она што веќе го правите. Кога спроведувате корисничко истражување, вештачката интелигенција може да ви помогне да препишете интервјуа или да идентификувате теми. Но, вие сте тој што знае кој учесник се двоумел пред да одговори, кои повратни информации се контрадикторни со она што сте го забележале во неговото однесување и кои увиди се најважни за вашиот конкретен производ и корисници. Кога дизајнирате интерфејси, вештачката интелигенција може да генерира варијации на распоред или да предложи компоненти од вашиот дизајн систем. Но, вие сте тој што ги разбира ограничувањата на вашата техничка платформа, политичката реалност за одобрување на дизајните и врвните случаи што ќе го скршат паметното решение. Вашата идна вредност доаѓа од работата што веќе ја работите:
Гледајќи ја целосната слика. Разбирате како оваа функција се поврзува со тој работен тек, како овој кориснички сегмент се разликува од оној и зошто технички правилното решение нема да работи во реалноста на вашата организација. Упатување повици за проценка. Вие одлучувате кога да го следите системот за дизајнирање и кога да го раскинете, кога повратните информации од корисниците рефлектираат реален проблем наспроти барање за функција од еден гласен корисник и кога да ги вратите засегнатите страни наспроти да најдете компромис. Поврзување на точките. Преведувате помеѓу техничките ограничувања и потребите на корисниците, помеѓу деловните цели и принципите на дизајнот, помеѓу она што го бараат засегнатите страни и што всушност ќе го реши нивниот проблем.
ВИ ќе продолжи да се подобрува во поединечните задачи. Но, вие сте личноста која одлучува кое решение всушност функционира за вашиот специфичен контекст. Луѓето кои ќе се борат се оние кои прават едноставна, повторлива работа без да разберат зошто. Вашата вредност е во разбирањето на контекстот, правењето повици за проценка и поврзувањето решенија за реалните проблеми. Чекор 1: Разберете ги мотивите за вештачка интелигенција на менаџментот Пред да можете да го водите разговорот, треба да разберете што го поттикнува. Менаџментот реагира на реалните притисоци: намалување на трошоците, конкурентен притисок,добивки во продуктивноста и очекувања од одборот. Зборувајте го нивниот јазик. Кога разговарате со менаџментот за вештачката интелигенција, врамете сè во смисла на рентабилност, намалување на ризикот и конкурентна предност. „Овој пристап ќе ги заштити нашите стандарди за квалитет“ е помалку привлечен од „Овој пристап го намалува ризикот од оштетување на нашата стапка на конверзија додека ги тестираме способностите за вештачка интелигенција“. Одделете ја возбудата од реалноста. Одвојте време да истражите какви способности за вештачка интелигенција всушност постојат наспроти она што е возбуда. Прочитајте студии на случај, пробајте ги самите алатки и разговарајте со колегите за тоа што всушност функционира. Идентификувајте вистински точки на болка. AI може легитимно да се обрати во вашата организација. Можеби вашиот тим троши часови за форматирање на наодите од истражувањето или тестирањето за пристапност создава тесни грла. Ова се проблемите што вреди да се решат. Чекор 2: Ревизија на вашата моментална состојба и можности Мапирајте ја работата на вашиот тим. Каде всушност оди времето? Погледнете го изминатиот квартал и категоризирајте како вашиот тим ги поминувал своите часови. Идентификувајте задачи со голем обем, повторливи наспроти работа со висока проценка. Повторливите задачи се кандидати за автоматизација. Работата со висока проценка е местото каде што додавате незаменлива вредност. Исто така, идентификувајте што сте сакале да направите, но не можевте да добиете одобрение. Ова е вашата листа на можности. Можеби сте сакале квартални тестови за употребливост, но добивате буџет само годишно. Запишете ги одделно. Ќе ги поврзете со вашата стратегија за вештачка интелигенција во следниот чекор. Видете можности каде што вештачката интелигенција навистина може да помогне:
Синтеза на истражување: ВИ може да помогне да се организираат и категоризираат наодите. Анализирање на податоците за однесувањето на корисниците: AI може да обработува аналитика и снимки од сесии до обрасци на површината што може да ги пропуштите. Брзо создавање прототипови: AI може брзо да генерира прототипови што може да се тестираат, забрзувајќи ги вашите тест циклуси.
Чекор 3: Дефинирајте ги принципите за вештачка интелигенција за вашата UX пракса Пред да започнете да ја формирате вашата стратегија, воспоставете принципи кои ќе ја водат секоја одлука. Поставете работи за кои не може да се преговара.Корисничка приватност, пристапност и човечки надзор над значајните одлуки. Запишете ги и добијте согласност од раководството пред да пилотирате нешто. Дефинирајте критериуми за користење на вештачката интелигенција. ВИ е добра во препознавање, сумирање и генерирање варијации. ВИ е слаба во разбирањето на контекстот, донесувањето етички пресуди и знаејќи кога треба да се прекршат правилата. Дефинирајте ги показателите за успех надвор од ефикасноста. Да, сакате да заштедите време. Но, исто така треба да го измерите квалитетот, задоволството на корисниците и тимската способност. Изградете балансирана табела со резултати што го доловува она што всушност е важно. Создадете заштитни огради. Можеби секој интерфејс генериран со вештачка интелигенција има потреба од човечки преглед пред да се испорача. Овие заштитни огради ги спречуваат очигледните катастрофи и ви даваат простор за безбедно учење. Чекор 4: Изградете ја вашата стратегија AI-in-UX Сега сте подготвени да ја изградите вистинската стратегија што ќе ја прикажете на лидерство. Започнете мали со пилот проекти кои имаат јасен опсег и критериуми за оценување. Поврзете се со деловните резултати за кои се грижи менаџментот. Не кажувајте „користење вештачка интелигенција за синтеза на истражување“. Теренот „го намалува времето од истражување до увид за 40%, овозможувајќи побрзи одлуки за производот“. Запомнете ги вашите постоечки приоритети на моментумот на вештачката интелигенција. Се сеќавате ли на таа листа на можности од чекор 2? Сега ги поврзувате тие долгогодишни потреби со вашата стратегија за вештачка интелигенција. Ако сте сакале почесто тестирање на употребливост, објаснете дека имплементациите на вештачката интелигенција имаат потреба од континуирана валидација за да се откријат проблемите пред да се размерат. Имплементациите на вештачката интелигенција навистина имаат корист од добрите истражувачки практики. Вие едноставно го користите ентузијазмот на менаџментот за вештачката интелигенција како средство за конечно да добиете ресурси за практики што требаше да бидат финансирани цело време. Дефинирајте ги улогите јасно. Каде водат луѓето? Каде помага вештачката интелигенција? Каде нема да автоматизираш? Менаџментот треба да разбере дека некоја работа бара човечко расудување и никогаш не треба да биде целосно автоматизирана. Планирајте за градење способност. На вашиот тим ќе му треба обука и нови вештини. Буџетско време и ресурси за ова. Искрено се справува со ризиците. ВИ може да генерира пристрасни препораки, да пропушти важен контекст или да произведе работа што изгледа добро, но всушност не функционира. За секој ризик, објаснете како ќе го откриете и што ќе направите за да го ублажите. Чекор 5: Ставете ја стратегијата до лидерство Оформете ја вашата стратегија како амбиции за вештачка интелигенција на менаџментот за отстранување на ризик, не блокирајќи ги. Им покажувате како успешно да имплементираат вештачка интелигенција, избегнувајќи ги очигледните замки. Водат со резултати и рентабилност за кои се грижат. Склопете ја вашата листа на желби во стратегијата за вештачка интелигенција. Кога ќе ја презентирате вашата стратегија, вклучете ги оние способности што сте ги сакале, нопретходно не можеше да добие одобрение. Не ги претставувајте како посебни барања. Интегрирајте ги како суштински компоненти. „За да ги потврдиме дизајните генерирани со вештачка интелигенција, ќе треба да ја зголемиме нашата фреквенција на тестирање од годишно на квартално“ звучи многу поразумно отколку „Можеме ли да направиме повеќе тестирања? Објаснувате што е потребно за да успее нивната инвестиција во вештачката интелигенција. Покажете брзи победи заедно со подолготрајна визија. Идентификувајте еден или двајца пилоти кои можат да покажат вредност во рок од 30-60 дена. Потоа покажете им како тие пилоти градат кон поголеми промени во текот на следната година. Прашајте го она што ви треба. Бидете конкретни. Потребен ви е буџет за алатки, време за пилоти, пристап до податоци и поддршка за тимска обука. Чекор 6: Имплементирајте и покажете вредност Водете ги вашите пилоти со јасни метрики пред и потоа. Измерете сè: заштедено време, одржуван квалитет, задоволство на корисниците, доверба во тимот. Победи на документи и учење. Неуспесите се исто така корисни. Ако пилотот не успее, документирајте зошто и што сте научиле. Споделете го напредокот на јазикот на раководството. Месечните ажурирања треба да се фокусираат на деловните резултати, а не на техничките детали. „Го намаливме времето за синтеза на истражување за 35% додека ги одржувавме резултатите за квалитет“ е вистинското ниво на детали. Создадете внатрешни застапници со решавање на вистински проблеми. Кога вашите пилоти со вештачка интелигенција ќе ја олеснат нечија работа, вие создавате застапници кои ќе поддржат пошироко усвојување. Повторете врз основа на она што функционира во вашиот специфичен контекст. Не секоја апликација за вештачка интелигенција ќе одговара на вашата организација. Обрнете внимание на она што всушност функционира и удвои го тоа. Преземањето на иницијативата го надминува чекањето Усвојувањето на вештачката интелигенција се случува. Прашањето не е дали вашата организација ќе користи вештачка интелигенција, туку дали вие ќе обликувате како таа ќе се имплементира. Вашата UX експертиза е токму она што е потребно за успешно имплементирање на вештачката интелигенција. Ги разбирате корисниците, квалитетот и јазот помеѓу импресивните демо снимки и корисната реалност. Направете еден практичен прв чекор оваа недела. Закажете 30 минути за да мапирате една можност за вештачка интелигенција во вашата пракса. Изберете една област каде што вештачката интелигенција може да помогне, размислете како безбедно да ја управувате и скицирај како би изгледал успехот. Потоа започнете разговор со вашиот менаџер. Можеби ќе бидете изненадени колку тие се приемчиви за некој да се засили да го води ова. Знаете како да ги разберете потребите на корисниците, да тестирате решенија, да ги измерите резултатите и да повторувате врз основа на докази. Тие вештини не се менуваат само затоа што е вклучена вештачката интелигенција. Ја применувате вашата постоечка експертиза на нова алатка. Вашата улога не исчезнува. Се развива во нешто постратешко, повредно и посигурно. Но, само ако вие самите преземете иницијатива да ја обликувате таа еволуција. Дополнително читање на SmashingMag
„Дизајнирање со вештачка интелигенција, а не околу него: практични напредни техники за случаи на употреба на дизајн на производи“, Илија Каназин и Марина Чернишова „Надвор од возбудата: Што навистина може да направи вештачката интелигенција за дизајн на производи“, Никита Самутин „Една недела во животот на дизајнер со зголемена вештачка интелигенција“, Линдон Серехо „Функционални личности со вештачка интелигенција: слаб, практичен работен тек“, Пол Боаг
