तुमचे वरिष्ठ व्यवस्थापन AI बद्दल उत्सुक आहे. त्यांनी लेख वाचले आहेत, वेबिनारमध्ये भाग घेतला आहे आणि डेमो पाहिले आहेत. त्यांना खात्री आहे की AI तुमच्या संस्थेत परिवर्तन करेल, उत्पादकता वाढवेल आणि तुम्हाला स्पर्धात्मक धार देईल. दरम्यान, तुम्ही तुमच्या UX भूमिकेत बसून विचार करत आहात की तुमच्या टीमसाठी, तुमच्या वर्कफ्लोसाठी आणि तुमच्या वापरकर्त्यांसाठी याचा अर्थ काय आहे. तुम्ही तुमच्या नोकरीच्या सुरक्षिततेबद्दल चिंतित असाल. समस्या अशी आहे की AI कसे लागू केले जाते याबद्दलचे संभाषण आत्ताच होत आहे आणि तुम्ही त्याचा भाग नसल्यास, तुमच्या कामावर त्याचा कसा परिणाम होतो हे कोणीतरी ठरवेल. एखाद्याला कदाचित वापरकर्ता अनुभव, संशोधन पद्धती किंवा सूक्ष्म पद्धती समजत नाहीत ज्याची अंमलबजावणी व्यवस्थापनाने साध्य करण्याच्या आशा असलेल्या परिणामांना हानी पोहोचवू शकते. तुमच्याकडे एक पर्याय आहे. तुम्ही वरून निर्देश येण्याची वाट पाहू शकता किंवा तुम्ही संभाषणावर नियंत्रण ठेवू शकता आणि तुमच्या सरावासाठी AI धोरणाचे नेतृत्व करू शकता. UX व्यावसायिकांकडे AI संभाषण का असणे आवश्यक आहे व्यवस्थापन एआयकडे कार्यक्षमता वाढ, खर्च बचत, स्पर्धात्मक फायदा आणि नाविन्य या सर्व गोष्टी एका बझवर्ड-फ्रेंडली पॅकेजमध्ये गुंडाळलेले आहे. त्यांनी उत्तेजित होणे चुकीचे नाही. तंत्रज्ञान खरोखर प्रभावी आहे आणि वास्तविक मूल्य वितरीत करू शकते. परंतु UX इनपुटशिवाय, एआय अंमलबजावणी वापरकर्त्यांना अंदाज लावता येण्याजोग्या मार्गांनी अपयशी ठरते:
ते निर्णय समजून न घेता कार्ये स्वयंचलित करतात ज्याला त्या कार्यांची आवश्यकता असते. तुमचे कार्य मौल्यवान बनवणारी गुणवत्ता नष्ट करताना ते गतीसाठी अनुकूल करतात.
तुमचे कौशल्य तुम्हाला अंमलबजावणीचे मार्गदर्शन करण्यासाठी उत्तम प्रकारे स्थान देते. तुम्ही वापरकर्ते, कार्यप्रवाह, गुणवत्ता मानके आणि डेमोमध्ये काय प्रभावी दिसते आणि प्रत्यक्षात काय कार्य करते यामधील अंतर समजता. तुमचे प्राधान्यक्रम वाढवण्यासाठी AI मोमेंटम वापरा AI साठी व्यवस्थापनाचा उत्साह तुम्ही अयशस्वीपणे लढत असलेल्या प्राधान्यक्रमांना पुढे जाण्याची संधी निर्माण करतो. जेव्हा व्यवस्थापन AI मध्ये गुंतवणूक करण्यास इच्छुक असेल, तेव्हा तुम्ही त्या दीर्घकालीन गरजा AI उपक्रमाशी जोडू शकता. वास्तविक वापरकर्त्याच्या गरजांनुसार एआय सिस्टमला प्रशिक्षण देण्यासाठी वापरकर्त्याच्या संशोधनाला आवश्यक म्हणून स्थान द्या. एआय-व्युत्पन्न समाधाने प्रत्यक्षात कार्य करत असल्याची खात्री देणारी प्रमाणीकरण पद्धत म्हणून फ्रेम उपयोगिता चाचणी. AI कसे अंमलात आणले जाते ते तुमच्या कार्यसंघाच्या भूमिका, तुमच्या वापरकर्त्यांचे अनुभव आणि दर्जेदार डिजिटल उत्पादने वितरीत करण्याच्या तुमच्या संस्थेच्या क्षमतेला आकार देईल. तुमची भूमिका नाहीशी होत नाही (ती विकसित होत आहे) होय, AI तुम्ही सध्या करत असलेली काही कार्ये स्वयंचलित करेल. परंतु कोणती कार्ये स्वयंचलित होतील, ती कशी स्वयंचलित होतील, कोणते रेलिंग लावायचे आणि जटिल कार्य करणाऱ्या वास्तविक मानवांभोवती स्वयंचलित प्रक्रिया कशा बसतात हे कोणीतरी ठरवणे आवश्यक आहे. की कोणीतरी आपण असावे. आपण आधीच काय करत आहात याचा विचार करा. तुम्ही वापरकर्ता संशोधन करता तेव्हा, AI तुम्हाला मुलाखतींचे लिप्यंतरण किंवा थीम ओळखण्यात मदत करू शकते. परंतु तुम्ही ते आहात ज्यांना हे माहीत आहे की कोणता सहभागी उत्तर देण्यापूर्वी संकोच करतो, कोणता फीडबॅक तुम्ही त्यांच्या वर्तनात जे निरीक्षण केले त्याच्याशी विरोधाभास आहे आणि तुमच्या विशिष्ट उत्पादनासाठी आणि वापरकर्त्यांसाठी कोणती अंतर्दृष्टी सर्वात महत्त्वाची आहे. जेव्हा तुम्ही इंटरफेस डिझाइन करता, तेव्हा AI लेआउट भिन्नता निर्माण करू शकते किंवा तुमच्या डिझाइन सिस्टममधील घटक सुचवू शकते. परंतु तुमच्या तांत्रिक प्लॅटफॉर्मच्या मर्यादा, डिझाईन्स मंजूर होण्यामागची राजकीय वास्तविकता आणि चपळ तोडगा काढणारी एज केसेस समजून घेणारे तुम्हीच आहात. तुमचे भविष्यातील मूल्य तुम्ही आधीच करत असलेल्या कामातून येते:
पूर्ण चित्र पाहून. हे वैशिष्ट्य त्या वर्कफ्लोशी कसे कनेक्ट होते, हा वापरकर्ता विभाग त्यापेक्षा कसा वेगळा आहे आणि तांत्रिकदृष्ट्या योग्य उपाय तुमच्या संस्थेच्या वास्तवात का काम करणार नाही हे तुम्हाला समजते. निर्णय कॉल करणे. तुम्ही डिझाईन सिस्टीमचे पालन केव्हा करायचे आणि ते कधी मोडायचे हे तुम्ही ठरवता, जेव्हा वापरकर्त्याचा फीडबॅक वास्तविक समस्या विरुद्ध एका व्होकल वापरकर्त्याच्या वैशिष्ट्य विनंतीवर प्रतिबिंबित करतो आणि तडजोड शोधण्यासाठी भागधारकांना कधी मागे ढकलायचे. ठिपके जोडत आहे. तुम्ही तांत्रिक अडथळे आणि वापरकर्त्याच्या गरजा, व्यवसायाची उद्दिष्टे आणि डिझाइन तत्त्वांमध्ये, भागधारक काय विचारतात आणि त्यांच्या समस्येचे प्रत्यक्षात काय निराकरण करतील यामधील भाषांतर करता.
वैयक्तिक कार्यांमध्ये AI अधिक चांगले होत राहील. परंतु तुमच्या विशिष्ट संदर्भासाठी कोणता उपाय प्रत्यक्षात कार्य करेल हे ठरवणारी व्यक्ती तुम्ही आहात. जे लोक संघर्ष करतील ते असे आहेत जे का समजून न घेता साधे, पुनरावृत्ती करण्यायोग्य काम करतात. तुमचे मूल्य संदर्भ समजून घेणे, निर्णय कॉल करणे आणि वास्तविक समस्यांचे निराकरण करणे यात आहे. पायरी 1: व्यवस्थापनाच्या एआय प्रेरणा समजून घ्या तुम्ही संभाषणाचे नेतृत्व करण्यापूर्वी, तुम्हाला ते कशामुळे चालवले जात आहे हे समजून घेणे आवश्यक आहे. व्यवस्थापन वास्तविक दबावांना प्रतिसाद देत आहे: खर्चात कपात, स्पर्धात्मक दबाव,उत्पादकता वाढ, आणि बोर्ड अपेक्षा. त्यांची भाषा बोला. जेव्हा तुम्ही AI बद्दल व्यवस्थापनाशी बोलता, तेव्हा प्रत्येक गोष्ट ROI, जोखीम कमी करणे आणि स्पर्धात्मक फायद्याच्या दृष्टीने तयार करा. "हा दृष्टीकोन आमच्या गुणवत्ता मानकांचे संरक्षण करेल" पेक्षा कमी आकर्षक आहे "आम्ही AI क्षमतांची चाचणी घेत असताना हा दृष्टिकोन आमचा रूपांतरण दर हानी होण्याचा धोका कमी करतो." वास्तविकतेपासून वेगळे करा. हायप काय विरुद्ध AI क्षमता प्रत्यक्षात अस्तित्वात आहेत यावर संशोधन करण्यासाठी वेळ काढा. केस स्टडी वाचा, स्वतः साधने वापरून पहा आणि प्रत्यक्षात काय काम करत आहे याबद्दल समवयस्कांशी बोला. वास्तविक वेदना बिंदू ओळखा. एआय आपल्या संस्थेमध्ये कायदेशीररित्या संबोधित करू शकते. कदाचित तुमचा कार्यसंघ संशोधन निष्कर्षांचे स्वरूपन करण्यात तास घालवेल किंवा प्रवेशयोग्यता चाचणी अडथळे निर्माण करेल. या समस्या सोडवण्यासारख्या आहेत. पायरी 2: तुमची सद्यस्थिती आणि संधींचे ऑडिट करा तुमच्या टीमच्या कामाचा नकाशा तयार करा. प्रत्यक्षात वेळ कुठे जातो? मागील तिमाही पहा आणि तुमच्या टीमने त्यांचे तास कसे घालवले याचे वर्गीकरण करा. उच्च-आवाज, पुनरावृत्ती करण्यायोग्य कार्य विरुद्ध उच्च-निर्णय कार्य ओळखा. पुनरावृत्ती करण्यायोग्य कार्ये ऑटोमेशनसाठी उमेदवार आहेत. उच्च-निर्णय कार्य आहे जेथे आपण अपरिवर्तनीय मूल्य जोडता. तसेच, तुम्हाला काय करायचे आहे ते ओळखा पण मंजूर होऊ शकले नाही. ही तुमची संधी सूची आहे. कदाचित तुम्हाला त्रैमासिक उपयोगिता चाचण्या हव्या असतील, परंतु केवळ वार्षिक बजेट मिळवा. हे स्वतंत्रपणे लिहा. पुढील चरणात तुम्ही त्यांना तुमच्या AI धोरणाशी कनेक्ट कराल. स्पॉट संधी जेथे AI खरोखर मदत करू शकते:
संशोधन संश्लेषण: AI निष्कर्षांचे आयोजन आणि वर्गीकरण करण्यात मदत करू शकते. वापरकर्त्याच्या वर्तन डेटाचे विश्लेषण करणे:एआय विश्लेषणे आणि सत्र रेकॉर्डिंगवर प्रक्रिया करू शकते जे तुम्ही चुकवू शकता. रॅपिड प्रोटोटाइपिंग:एआय त्वरीत चाचणी करण्यायोग्य प्रोटोटाइप तयार करू शकते, तुमच्या चाचणी चक्रांना गती देते.
पायरी 3: तुमच्या UX सरावासाठी AI तत्त्वे परिभाषित करा तुम्ही तुमची रणनीती तयार करण्यास सुरुवात करण्यापूर्वी, प्रत्येक निर्णयाचे मार्गदर्शन करणारी तत्त्वे स्थापित करा. गैर-निगोशिएबल सेट करा. वापरकर्त्याची गोपनीयता, प्रवेशयोग्यता आणि महत्त्वपूर्ण निर्णयांचे मानवी निरीक्षण. हे लिहा आणि तुम्ही काहीही चालवण्यापूर्वी नेतृत्वाकडून करार मिळवा. AI वापरासाठी निकष परिभाषित करा. AI पॅटर्न ओळख, सारांश आणि भिन्नता निर्माण करण्यासाठी चांगले आहे. AI संदर्भ समजून घेण्यात, नैतिक निर्णय घेण्यास आणि नियम कधी मोडले पाहिजेत हे जाणून घेण्यात खराब आहे. कार्यक्षमतेच्या पलीकडे यश मेट्रिक्स परिभाषित करा. होय, तुम्हाला वेळ वाचवायचा आहे. परंतु आपल्याला गुणवत्ता, वापरकर्त्याचे समाधान आणि कार्यसंघ क्षमता देखील मोजण्याची आवश्यकता आहे. एक संतुलित स्कोअरकार्ड तयार करा जे खरोखर महत्त्वाचे आहे. रेलिंग तयार करा. कदाचित प्रत्येक AI-व्युत्पन्न इंटरफेसला पाठवण्यापूर्वी मानवी पुनरावलोकनाची आवश्यकता असेल. हे रेलिंग स्पष्ट आपत्ती टाळतात आणि तुम्हाला सुरक्षितपणे शिकण्यासाठी जागा देतात. पायरी 4: तुमची AI-in-UX धोरण तयार करा आता तुम्ही वास्तविक धोरण तयार करण्यास तयार आहात जे तुम्ही नेतृत्वासाठी पिच कराल. प्रायोगिक प्रकल्पांसह लहान सुरुवात करा ज्यात स्पष्ट व्याप्ती आणि मूल्यमापन निकष आहेत. व्यवस्थापनाला काळजी असलेल्या व्यवसाय परिणामांशी कनेक्ट करा. "संशोधन संश्लेषणासाठी AI वापरणे" पिच करू नका. पिच "संशोधनापासून अंतर्दृष्टीपर्यंतचा वेळ 40% कमी करणे, जलद उत्पादन निर्णय सक्षम करणे." एआय मोमेंटमवर तुमची विद्यमान प्राधान्ये पिगीबॅक करा. स्टेप 2 मधील संधीची यादी लक्षात ठेवा? आता तुम्ही त्या दीर्घकालीन गरजा तुमच्या AI धोरणाशी जोडता. जर तुम्हाला अधिक वारंवार उपयोगिता चाचणी हवी असेल, तर समजावून सांगा की AI अंमलबजावणींना स्केल करण्यापूर्वी समस्या पकडण्यासाठी सतत प्रमाणीकरण आवश्यक आहे. AI अंमलबजावणी चांगल्या संशोधन पद्धतींचा खरा फायदा होतो. तुम्ही फक्त एआय साठी व्यवस्थापनाचा उत्साह वापरत आहात आणि शेवटी सरावांसाठी संसाधने मिळवण्यासाठी ज्यासाठी निधी उपलब्ध व्हायला हवा होता. भूमिका स्पष्टपणे परिभाषित करा. मानव कुठे नेतो? एआय कुठे मदत करते? आपण कुठे स्वयंचलित करणार नाही? व्यवस्थापनाला हे समजून घेणे आवश्यक आहे की काही कामांसाठी मानवी निर्णय आवश्यक असतो आणि तो कधीही पूर्णपणे स्वयंचलित नसावा. क्षमता निर्माण करण्यासाठी योजना. तुमच्या कार्यसंघाला प्रशिक्षण आणि नवीन कौशल्ये आवश्यक असतील. यासाठी बजेट वेळ आणि संसाधने. जोखमींना प्रामाणिकपणे संबोधित करा. AI पक्षपाती शिफारसी व्युत्पन्न करू शकते, महत्त्वाचे संदर्भ चुकवू शकते किंवा चांगले दिसते परंतु प्रत्यक्षात कार्य करत नाही असे कार्य तयार करू शकते. प्रत्येक जोखमीसाठी, तुम्ही ते कसे ओळखाल आणि ते कमी करण्यासाठी तुम्ही काय कराल ते स्पष्ट करा. पायरी 5: नेतृत्वासाठी रणनीती तयार करा तुमची रणनीती डी-रिस्किंग मॅनेजमेंटच्या एआय महत्त्वाकांक्षा म्हणून तयार करा, त्यांना अवरोधित न करता. स्पष्ट अडचणी टाळून AI यशस्वीरित्या कसे अंमलात आणायचे ते तुम्ही त्यांना दाखवत आहात. परिणाम आणि ROI सह नेतृत्व करा ज्याची त्यांना काळजी आहे. व्यवसाय प्रकरण समोर ठेवा. तुमची इच्छा सूची AI स्ट्रॅटेजीमध्ये बंडल करा. तुम्ही तुमची रणनीती सादर करताना, तुम्हाला हव्या असलेल्या क्षमतांचा समावेश करा पणआधी मान्यता मिळू शकली नाही. त्यांना स्वतंत्र विनंत्या म्हणून सादर करू नका. त्यांना आवश्यक घटक म्हणून समाकलित करा. "एआय-व्युत्पन्न केलेल्या डिझाईन्सचे प्रमाणीकरण करण्यासाठी, आम्हाला आमची चाचणी वारंवारता वार्षिक ते त्रैमासिक वाढवावी लागेल" "आम्ही कृपया अधिक चाचणी करू शकतो का?" पेक्षा अधिक वाजवी वाटते. त्यांच्या AI गुंतवणूक यशस्वी होण्यासाठी काय आवश्यक आहे ते तुम्ही स्पष्ट करत आहात. दीर्घकालीन दृष्टीसोबत झटपट विजय दाखवा. एक किंवा दोन पायलट ओळखा जे 30-60 दिवसात मूल्य दर्शवू शकतात. मग ते वैमानिक पुढील वर्षभरात मोठ्या बदलांकडे कसे तयार करतात ते त्यांना दाखवा. तुम्हाला काय हवे आहे ते विचारा. विशिष्ट व्हा. तुम्हाला साधनांसाठी बजेट, पायलटसाठी वेळ, डेटामध्ये प्रवेश आणि संघ प्रशिक्षणासाठी समर्थन आवश्यक आहे. पायरी 6: अंमलबजावणी करा आणि मूल्य प्रदर्शित करा तुमचे पायलट स्पष्ट आधी आणि नंतरच्या मेट्रिक्ससह चालवा. सर्वकाही मोजा: वेळ वाचवला, गुणवत्ता राखली, वापरकर्त्याचे समाधान, संघाचा आत्मविश्वास. दस्तऐवज जिंकतो आणि शिकतो. अयशस्वी देखील उपयुक्त आहेत. जर पायलट काम करत नसेल, तर तुम्ही का आणि काय शिकलात याचे दस्तऐवजीकरण करा. व्यवस्थापनाच्या भाषेत प्रगती शेअर करा. मासिक अद्यतनांनी व्यावसायिक परिणामांवर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे, तांत्रिक तपशीलांवर नाही. "गुणवत्तेचे स्कोअर राखून आम्ही संशोधन संश्लेषणाचा वेळ 35% कमी केला आहे" ही तपशीलाची योग्य पातळी आहे. वास्तविक समस्यांचे निराकरण करून अंतर्गत वकील तयार करा. जेव्हा तुमचे AI पायलट एखाद्याचे काम सोपे करतात, तेव्हा तुम्ही वकिल तयार कराल जे व्यापक दत्तक घेण्यास समर्थन देतील. आपल्या विशिष्ट संदर्भात काय कार्य करते यावर आधारित पुनरावृत्ती करा. प्रत्येक AI अनुप्रयोग तुमच्या संस्थेला बसेल असे नाही. प्रत्यक्षात काय काम करत आहे याकडे लक्ष द्या आणि त्यावर दुप्पट करा. पुढाकार घेणे बीट्स प्रतीक्षा करत आहे एआय अवलंब होत आहे. तुमची संस्था AI वापरेल की नाही हा प्रश्न नाही, तर ते कसे अंमलात आणले जाईल हे तुम्ही आकार द्याल का. AI यशस्वीरीत्या अंमलात आणण्यासाठी तुमचे UX कौशल्य हेच आवश्यक आहे. तुम्ही वापरकर्ते, गुणवत्ता आणि प्रभावी डेमो आणि उपयुक्त वास्तव यांच्यातील अंतर समजून घेता. या आठवड्यात एक व्यावहारिक पहिले पाऊल उचला. तुमच्या सरावात एक AI संधी मॅप करण्यासाठी 30 मिनिटे शेड्युल करा. एआय मदत करू शकेल असे एक क्षेत्र निवडा, तुम्ही ते सुरक्षितपणे कसे चालवता याचा विचार करा आणि यश कसे दिसेल ते रेखाटून पहा. मग तुमच्या व्यवस्थापकाशी संभाषण सुरू करा. तुम्हाला आश्चर्य वाटेल की हे नेतृत्व करण्यासाठी कोणीतरी पाऊल उचलताना ते किती ग्रहणशील आहेत. वापरकर्त्याच्या गरजा, चाचणी उपाय, परिणाम मोजणे आणि पुराव्याच्या आधारे पुनरावृत्ती कशी करायची हे तुम्हाला माहिती आहे. ती कौशल्ये केवळ एआय गुंतलेली असल्यामुळे बदलत नाहीत. तुम्ही तुमचे विद्यमान कौशल्य नवीन टूलवर लागू करत आहात. तुमची भूमिका लुप्त होत नाही. हे काहीतरी अधिक धोरणात्मक, अधिक मौल्यवान आणि अधिक सुरक्षित बनत आहे. पण त्या उत्क्रांतीला आकार देण्यासाठी तुम्ही पुढाकार घेतला तरच. SmashingMag वर पुढील वाचन
"एआयसह डिझाइन करणे, त्याच्या आसपास नाही: उत्पादन डिझाइन वापर प्रकरणांसाठी व्यावहारिक प्रगत तंत्र", इलिया कानाझिन आणि मरीना चेर्निशोवा “Beyond the Hype: उत्पादन डिझाइनसाठी AI खरोखर काय करू शकते”, निकिता समुटिन "एआय-ऑगमेंटेड डिझायनरच्या जीवनातील एक आठवडा", लिंडन सेरेजो "एआयसह कार्यात्मक व्यक्ती: एक दुबळा, व्यावहारिक कार्यप्रवाह", पॉल बोग
