మీ సీనియర్ మేనేజ్మెంట్ AI గురించి ఉత్సాహంగా ఉంది. వారు కథనాలను చదివారు, వెబ్నార్లకు హాజరయ్యారు మరియు డెమోలను చూశారు. AI మీ సంస్థను మారుస్తుందని, ఉత్పాదకతను పెంచుతుందని మరియు మీకు పోటీతత్వాన్ని అందిస్తుందని వారు నమ్ముతున్నారు. ఇంతలో, మీరు మీ బృందం, మీ వర్క్ఫ్లో మరియు మీ వినియోగదారుల కోసం దీని అర్థం ఏమిటో ఆలోచిస్తూ మీ UX పాత్రలో కూర్చున్నారు. మీరు మీ ఉద్యోగ భద్రత గురించి కూడా ఆందోళన చెందుతారు. సమస్య ఏమిటంటే, AI ఎలా అమలు చేయబడుతుందనే దాని గురించి సంభాషణ ప్రస్తుతం జరుగుతోంది మరియు మీరు దానిలో భాగం కాకపోతే, అది మీ పనిని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో మరొకరు నిర్ణయిస్తారు. ఎవరైనా బహుశా వినియోగదారు అనుభవం, పరిశోధన పద్ధతులు లేదా సూక్ష్మమైన మార్గాలను అర్థం చేసుకోలేకపోవడం, నిర్వహణ సాధించాలని ఆశించే ఫలితాలను దెబ్బతీస్తుంది. మీకు ఎంపిక ఉంది. పై నుండి ఆదేశాలు వచ్చే వరకు మీరు వేచి ఉండవచ్చు లేదా మీరు సంభాషణను నియంత్రించవచ్చు మరియు మీ అభ్యాసం కోసం AI వ్యూహాన్ని నడిపించవచ్చు. UX నిపుణులు AI సంభాషణను ఎందుకు కలిగి ఉండాలి మేనేజ్మెంట్ AIని సమర్ధత లాభాలు, ఖర్చు ఆదా, పోటీ ప్రయోజనం మరియు ఆవిష్కరణలు అన్నీ ఒకే బజ్వర్డ్-ఫ్రెండ్లీ ప్యాకేజీగా పరిగణిస్తుంది. వారు ఉత్సాహంగా ఉండటం తప్పు కాదు. సాంకేతికత నిజంగా ఆకట్టుకుంటుంది మరియు నిజమైన విలువను అందించగలదు. కానీ UX ఇన్పుట్ లేకుండా, AI అమలులు తరచుగా ఊహించదగిన మార్గాల్లో వినియోగదారులను విఫలం చేస్తాయి:
ఆ టాస్క్లకు అవసరమయ్యే తీర్పు కాల్లను అర్థం చేసుకోకుండా వారు టాస్క్లను ఆటోమేట్ చేస్తారు. వారు మీ పనిని విలువైనదిగా చేసిన నాణ్యతను నాశనం చేస్తూ వేగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తారు.
అమలుకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి మీ నైపుణ్యం మిమ్మల్ని సంపూర్ణంగా ఉంచుతుంది. మీరు వినియోగదారులు, వర్క్ఫ్లోలు, నాణ్యతా ప్రమాణాలు మరియు డెమోలో ఆకట్టుకునేలా కనిపించే వాటికి మరియు ఆచరణలో వాస్తవంగా పనిచేసే వాటి మధ్య అంతరాన్ని అర్థం చేసుకున్నారు. మీ ప్రాధాన్యతలను మెరుగుపరచడానికి AI మొమెంటం ఉపయోగించండి AI పట్ల మేనేజ్మెంట్ యొక్క ఉత్సాహం మీరు విఫలమై పోరాడుతున్న ప్రాధాన్యతలను ముందుకు తీసుకెళ్లే అవకాశాన్ని సృష్టిస్తుంది. మేనేజ్మెంట్ AIలో పెట్టుబడి పెట్టడానికి సిద్ధంగా ఉన్నప్పుడు, మీరు ఆ దీర్ఘకాల అవసరాలను AI చొరవకు కనెక్ట్ చేయవచ్చు. నిజమైన వినియోగదారు అవసరాలపై AI సిస్టమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వినియోగదారు పరిశోధనను అవసరమైనదిగా ఉంచండి. ఫ్రేమ్ వినియోగ పరీక్ష అనేది ధ్రువీకరణ పద్ధతిగా AI- రూపొందించిన పరిష్కారాలు వాస్తవానికి పని చేస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. AI ఎలా అమలు చేయబడుతుందో మీ బృందం పాత్రలు, మీ వినియోగదారుల అనుభవాలు మరియు నాణ్యమైన డిజిటల్ ఉత్పత్తులను అందించగల మీ సంస్థ సామర్థ్యాన్ని రూపొందిస్తుంది. మీ పాత్ర అదృశ్యం కాదు (ఇది అభివృద్ధి చెందుతోంది) అవును, మీరు ప్రస్తుతం చేస్తున్న కొన్ని పనులను AI ఆటోమేట్ చేస్తుంది. అయితే ఏ పనులు స్వయంచాలకంగా చేయబడతాయో, అవి ఎలా స్వయంచాలకంగా మారతాయో, ఏ రక్షణ కవచాలను ఉంచాలో మరియు సంక్లిష్టమైన పని చేసే నిజమైన మానవుల చుట్టూ స్వయంచాలక ప్రక్రియలు ఎలా సరిపోతాయో ఎవరైనా నిర్ణయించుకోవాలి. ఎవరైనా మీరు ఉండాలి అని. మీరు ఇప్పటికే ఏమి చేస్తున్నారో ఆలోచించండి. మీరు వినియోగదారు పరిశోధనను నిర్వహించినప్పుడు, ఇంటర్వ్యూలను లిప్యంతరీకరించడం లేదా థీమ్లను గుర్తించడంలో AI మీకు సహాయపడవచ్చు. కానీ సమాధానమివ్వడానికి ముందు ఏ పాల్గొనేవారు సంకోచించారో, వారి ప్రవర్తనలో మీరు గమనించిన దానికి ఏ అభిప్రాయం విరుద్ధంగా ఉందో మరియు మీ నిర్దిష్ట ఉత్పత్తి మరియు వినియోగదారులకు ఏ అంతర్దృష్టులు చాలా ముఖ్యమైనవి అని మీకు తెలుసు. మీరు ఇంటర్ఫేస్లను డిజైన్ చేసినప్పుడు, AI లేఅవుట్ వైవిధ్యాలను రూపొందించవచ్చు లేదా మీ డిజైన్ సిస్టమ్ నుండి భాగాలను సూచించవచ్చు. కానీ మీరు మీ సాంకేతిక ప్లాట్ఫారమ్ యొక్క పరిమితులను, డిజైన్లను ఆమోదించడంలో రాజకీయ వాస్తవాలను మరియు తెలివైన పరిష్కారాన్ని విచ్ఛిన్నం చేసే ఎడ్జ్ కేసులను అర్థం చేసుకున్న వ్యక్తి. మీ భవిష్యత్తు విలువ మీరు ఇప్పటికే చేస్తున్న పని నుండి వస్తుంది:
పూర్తి చిత్రాన్ని చూస్తుంటే. ఈ ఫీచర్ ఆ వర్క్ఫ్లోకి ఎలా కనెక్ట్ అవుతుందో, ఈ యూజర్ సెగ్మెంట్ దానితో ఎలా విభిన్నంగా ఉందో మరియు మీ సంస్థ వాస్తవికతలో సాంకేతికంగా సరైన పరిష్కారం ఎందుకు పని చేయదని మీరు అర్థం చేసుకున్నారు. జడ్జిమెంట్ కాల్లు చేయడం. డిజైన్ సిస్టమ్ను ఎప్పుడు అనుసరించాలి మరియు దానిని ఎప్పుడు విచ్ఛిన్నం చేయాలి, వినియోగదారు అభిప్రాయం ఒక స్వర వినియోగదారు నుండి ఫీచర్ అభ్యర్థనకు వ్యతిరేకంగా నిజమైన సమస్యను ప్రతిబింబించినప్పుడు మరియు వాటాదారులను ఎప్పుడు వెనక్కి నెట్టాలి మరియు రాజీని కనుగొనాలి. చుక్కలను కనెక్ట్ చేస్తోంది.మీరు సాంకేతిక పరిమితులు మరియు వినియోగదారు అవసరాల మధ్య, వ్యాపార లక్ష్యాలు మరియు డిజైన్ సూత్రాల మధ్య, వాటాదారులు ఏమి అడుగుతారు మరియు వారి సమస్యను వాస్తవంగా పరిష్కరిస్తారు.
వ్యక్తిగత పనులలో AI మెరుగ్గా ఉంటుంది. కానీ మీ నిర్దిష్ట సందర్భానికి ఏ పరిష్కారం పని చేస్తుందో నిర్ణయించే వ్యక్తి మీరే. కష్టపడే వ్యక్తులు ఎందుకు అర్థం చేసుకోకుండా సరళమైన, పునరావృతమయ్యే పనిని చేసేవారు. మీ విలువ సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం, తీర్పు కాల్లు చేయడం మరియు నిజమైన సమస్యలకు పరిష్కారాలను కనెక్ట్ చేయడం. దశ 1: మేనేజ్మెంట్ యొక్క AI ప్రేరణలను అర్థం చేసుకోండి మీరు సంభాషణను నడిపించే ముందు, దానిని నడిపించేది ఏమిటో మీరు అర్థం చేసుకోవాలి. నిర్వహణ నిజమైన ఒత్తిళ్లకు ప్రతిస్పందిస్తోంది: ఖర్చు తగ్గింపు, పోటీ ఒత్తిడి,ఉత్పాదకత లాభాలు మరియు బోర్డు అంచనాలు. వారి భాషలో మాట్లాడండి. మీరు AI గురించి మేనేజ్మెంట్తో మాట్లాడినప్పుడు, ROI, రిస్క్ మిటిగేషన్ మరియు కాంపిటేటివ్ అడ్వాంటేజ్ పరంగా ప్రతిదాన్ని రూపొందించండి. "ఈ విధానం మా నాణ్యతా ప్రమాణాలను కాపాడుతుంది" అనేది "మేము AI సామర్థ్యాలను పరీక్షించేటప్పుడు ఈ విధానం మా మార్పిడి రేటును దెబ్బతీసే ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది" కంటే తక్కువ బలవంతం. రియాలిటీ నుండి హైప్ను వేరు చేయండి. ఏ AI సామర్థ్యాలు వాస్తవంగా ఉన్నాయి మరియు ఏది హైప్ అనేదానిని పరిశోధించడానికి సమయాన్ని వెచ్చించండి. కేస్ స్టడీస్ చదవండి, టూల్స్ మీరే ప్రయత్నించండి మరియు వాస్తవానికి పని చేస్తున్న దాని గురించి తోటివారితో మాట్లాడండి. నిజమైన నొప్పి పాయింట్లను గుర్తించండి. AI మీ సంస్థలో చట్టబద్ధంగా పరిష్కరించవచ్చు. పరిశోధన ఫలితాలను ఫార్మాటింగ్ చేయడానికి మీ బృందం గంటలు వెచ్చించి ఉండవచ్చు లేదా ప్రాప్యత పరీక్ష అడ్డంకులను సృష్టిస్తుంది. ఇవి పరిష్కరించాల్సిన సమస్యలు. దశ 2: మీ ప్రస్తుత స్థితి మరియు అవకాశాలను ఆడిట్ చేయండి మీ బృందం పనిని మ్యాప్ చేయండి. అసలు సమయం ఎక్కడికి పోతుంది? గత త్రైమాసికంలో చూడండి మరియు మీ బృందం వారి గంటలను ఎలా గడిపిందో వర్గీకరించండి. అధిక-విశ్లేషణ పనికి వ్యతిరేకంగా అధిక-వాల్యూమ్, పునరావృతమయ్యే పనులను గుర్తించండి. పునరావృతమయ్యే పనులు ఆటోమేషన్ కోసం అభ్యర్థులు. మీరు భర్తీ చేయలేని విలువను జోడించే చోటే అధిక-తీర్పు పని. అలాగే, మీరు ఏమి చేయాలనుకుంటున్నారో గుర్తించండి కానీ ఆమోదించబడలేదు. ఇది మీ అవకాశాల జాబితా. మీరు త్రైమాసిక వినియోగ పరీక్షలను కోరుకోవచ్చు, కానీ సంవత్సరానికి బడ్జెట్ను మాత్రమే పొందండి. వీటిని విడివిడిగా రాయండి. మీరు తదుపరి దశలో వాటిని మీ AI వ్యూహానికి కనెక్ట్ చేస్తారు. AI నిజంగా సహాయం చేయగల అవకాశాలను గుర్తించండి:
పరిశోధన సంశ్లేషణ: AI పరిశోధనలను నిర్వహించడానికి మరియు వర్గీకరించడానికి సహాయపడుతుంది. వినియోగదారు ప్రవర్తన డేటాను విశ్లేషించడం: AI మీరు మిస్ అయ్యే ఉపరితల నమూనాలకు విశ్లేషణలు మరియు సెషన్ రికార్డింగ్లను ప్రాసెస్ చేయగలదు. రాపిడ్ ప్రోటోటైపింగ్: AI త్వరగా పరీక్షించదగిన నమూనాలను రూపొందించగలదు, మీ పరీక్ష చక్రాలను వేగవంతం చేస్తుంది.
దశ 3: మీ UX ప్రాక్టీస్ కోసం AI సూత్రాలను నిర్వచించండి మీరు మీ వ్యూహాన్ని రూపొందించడానికి ముందు, ప్రతి నిర్ణయానికి మార్గనిర్దేశం చేసే సూత్రాలను ఏర్పాటు చేయండి. చర్చించలేని వాటిని సెట్ చేయండి. వినియోగదారు గోప్యత, ప్రాప్యత మరియు ముఖ్యమైన నిర్ణయాల మానవ పర్యవేక్షణ. మీరు ఏదైనా పైలట్ చేసే ముందు వీటిని వ్రాసి నాయకత్వం నుండి ఒప్పందాన్ని పొందండి. AI ఉపయోగం కోసం ప్రమాణాలను నిర్వచించండి. AI నమూనా గుర్తింపు, సారాంశం మరియు వైవిధ్యాలను రూపొందించడంలో మంచిది. సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం, నైతిక తీర్పులు ఇవ్వడం మరియు నియమాలను ఎప్పుడు ఉల్లంఘించాలో తెలుసుకోవడంలో AI పేలవంగా ఉంది. సామర్థ్యానికి మించిన విజయ కొలమానాలను నిర్వచించండి. అవును, మీరు సమయాన్ని ఆదా చేయాలనుకుంటున్నారు. కానీ మీరు నాణ్యత, వినియోగదారు సంతృప్తి మరియు జట్టు సామర్థ్యాన్ని కూడా కొలవాలి. వాస్తవానికి ముఖ్యమైన వాటిని సంగ్రహించే సమతుల్య స్కోర్కార్డ్ను రూపొందించండి. గార్డ్రైల్లను సృష్టించండి.బహుశా ప్రతి AI-ఉత్పత్తి ఇంటర్ఫేస్కు రవాణా చేయడానికి ముందు మానవ సమీక్ష అవసరం కావచ్చు. ఈ గార్డ్రైల్లు స్పష్టమైన విపత్తులను నివారిస్తాయి మరియు సురక్షితంగా తెలుసుకోవడానికి మీకు స్థలాన్ని అందిస్తాయి. దశ 4: మీ AI-in-UX వ్యూహాన్ని రూపొందించండి ఇప్పుడు మీరు నాయకత్వానికి పిచ్ చేసే వాస్తవ వ్యూహాన్ని రూపొందించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారు. స్పష్టమైన స్కోప్ మరియు మూల్యాంకన ప్రమాణాలను కలిగి ఉన్న పైలట్ ప్రాజెక్ట్లతో చిన్నగా ప్రారంభించండి. మేనేజ్మెంట్ శ్రద్ధ వహించే వ్యాపార ఫలితాలకు కనెక్ట్ అవ్వండి. "పరిశోధన సంశ్లేషణ కోసం AIని ఉపయోగించడం"ని పిచ్ చేయవద్దు. పిచ్ "పరిశోధన నుండి అంతర్దృష్టులకు సమయాన్ని 40% తగ్గించడం, వేగవంతమైన ఉత్పత్తి నిర్ణయాలను ప్రారంభించడం." AI మొమెంటమ్లో మీ ప్రస్తుత ప్రాధాన్యతలను పిగ్గీబ్యాక్ చేయండి. దశ 2 నుండి ఆ అవకాశాల జాబితాను గుర్తుంచుకోవాలా? ఇప్పుడు మీరు ఆ దీర్ఘకాల అవసరాలను మీ AI వ్యూహానికి కనెక్ట్ చేయండి. మీరు మరింత తరచుగా వినియోగ పరీక్ష చేయాలనుకుంటే, AI అమలులు స్కేల్ చేయడానికి ముందు సమస్యలను గుర్తించడానికి నిరంతర ధ్రువీకరణ అవసరమని వివరించండి. AI అమలులు మంచి పరిశోధన పద్ధతుల నుండి నిజంగా ప్రయోజనం పొందుతాయి. మీరు AI కోసం మేనేజ్మెంట్ యొక్క ఉత్సాహాన్ని వాహనంగా ఉపయోగించుకుని చివరకు అన్ని సమయాలలో నిధులు సమకూర్చి ఉండవలసిన అభ్యాసాల కోసం వనరులను పొందుతున్నారు. పాత్రలను స్పష్టంగా నిర్వచించండి. మానవులు ఎక్కడికి దారి తీస్తారు? AI ఎక్కడ సహాయం చేస్తుంది? మీరు ఎక్కడ ఆటోమేట్ చేయరు? కొన్ని పనికి మానవ తీర్పు అవసరమని మరియు పూర్తిగా స్వయంచాలకంగా ఉండకూడదని మేనేజ్మెంట్ అర్థం చేసుకోవాలి. సామర్థ్యాన్ని పెంపొందించడానికి ప్లాన్ చేయండి.మీ బృందానికి శిక్షణ మరియు కొత్త నైపుణ్యాలు అవసరం. దీని కోసం బడ్జెట్ సమయం మరియు వనరులు. రిస్క్లను నిజాయితీగా పరిష్కరించండి.AI పక్షపాత సిఫార్సులను రూపొందించవచ్చు, ముఖ్యమైన సందర్భాన్ని కోల్పోవచ్చు లేదా మంచిగా కనిపించే పనిని ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. ప్రతి ప్రమాదం కోసం, మీరు దానిని ఎలా గుర్తిస్తారో మరియు దానిని తగ్గించడానికి మీరు ఏమి చేస్తారో వివరించండి. దశ 5: నాయకత్వానికి వ్యూహాన్ని రూపొందించండి మీ వ్యూహాన్ని డి-రిస్కింగ్ మేనేజ్మెంట్ యొక్క AI ఆశయాలుగా రూపొందించండి, వాటిని నిరోధించవద్దు. స్పష్టమైన ఆపదలను తప్పించుకుంటూ AIని ఎలా విజయవంతంగా అమలు చేయాలో మీరు వారికి చూపిస్తున్నారు. వారు శ్రద్ధ వహించే ఫలితాలు మరియు ROIతో ముందుకు సాగండి. వ్యాపార కేసును ముందుగా ఉంచండి. మీ కోరికల జాబితాను AI వ్యూహంలోకి చేర్చండి. మీరు మీ వ్యూహాన్ని ప్రదర్శించినప్పుడు, మీరు కోరుకున్న సామర్థ్యాలను చేర్చండి.ముందు ఆమోదం పొందలేకపోయింది. వాటిని ప్రత్యేక అభ్యర్థనలుగా ప్రదర్శించవద్దు. వాటిని అవసరమైన భాగాలుగా చేర్చండి. “AI- రూపొందించిన డిజైన్లను ధృవీకరించడానికి, మేము మా టెస్టింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీని వార్షికం నుండి త్రైమాసికానికి పెంచాలి” అనేది “దయచేసి మరిన్ని పరీక్షలు చేయవచ్చా?” కంటే చాలా సహేతుకమైనదిగా అనిపిస్తుంది. వారి AI పెట్టుబడి విజయవంతం కావడానికి ఏమి అవసరమో మీరు వివరిస్తున్నారు. దీర్ఘకాలిక దృష్టితో పాటు శీఘ్ర విజయాలను చూపండి. 30-60 రోజులలోపు విలువను చూపగల ఒకటి లేదా ఇద్దరు పైలట్లను గుర్తించండి. ఆ పైలట్లు వచ్చే ఏడాదిలో పెద్ద మార్పులకు ఎలా కృషి చేస్తారో వారికి చూపించండి. మీకు ఏమి కావాలో అడగండి. నిర్దిష్టంగా ఉండండి. మీకు సాధనాల కోసం బడ్జెట్, పైలట్ల కోసం సమయం, డేటాకు యాక్సెస్ మరియు టీమ్ ట్రైనింగ్కు మద్దతు అవసరం. దశ 6: విలువను అమలు చేయండి మరియు ప్రదర్శించండి మీ పైలట్లను స్పష్టమైన ముందు మరియు తర్వాత మెట్రిక్లతో అమలు చేయండి. ప్రతిదీ కొలవండి: సమయం ఆదా, నాణ్యత నిర్వహించబడుతుంది, వినియోగదారు సంతృప్తి, జట్టు విశ్వాసం. డాక్యుమెంట్ గెలుస్తుంది మరియు నేర్చుకోవడం. వైఫల్యాలు కూడా ఉపయోగపడతాయి. పైలట్ పని చేయకపోతే, ఎందుకు మరియు మీరు నేర్చుకున్న వాటిని డాక్యుమెంట్ చేయండి. నిర్వహణ భాషలో పురోగతిని పంచుకోండి. నెలవారీ అప్డేట్లు వ్యాపార ఫలితాలపై దృష్టి పెట్టాలి, సాంకేతిక వివరాలపై కాదు. "నాణ్యత స్కోర్లను కొనసాగిస్తూనే మేము పరిశోధన సంశ్లేషణ సమయాన్ని 35% తగ్గించాము" అనేది సరైన స్థాయి వివరాలు. నిజమైన సమస్యలను పరిష్కరించడం ద్వారా అంతర్గత న్యాయవాదులను రూపొందించండి. మీ AI పైలట్లు ఒకరి పనిని సులభతరం చేసినప్పుడు, మీరు విస్తృత స్వీకరణకు మద్దతు ఇచ్చే న్యాయవాదులను సృష్టిస్తారు. మీ నిర్దిష్ట సందర్భంలో పని చేసే దాని ఆధారంగా మళ్లీ చెప్పండి. ప్రతి AI అప్లికేషన్ మీ సంస్థకు సరిపోదు. వాస్తవానికి ఏమి పని చేస్తుందో దానిపై శ్రద్ధ వహించండి మరియు దానిపై రెట్టింపు చేయండి. టేకింగ్ ఇనిషియేటివ్ బీట్స్ వెయిటింగ్ AI స్వీకరణ జరుగుతోంది. మీ సంస్థ AIని ఉపయోగిస్తుందా లేదా అనేది ప్రశ్న కాదు, కానీ అది ఎలా అమలు చేయబడుతుందో మీరు ఆకృతి చేస్తారా. AIని విజయవంతంగా అమలు చేయడానికి మీ UX నైపుణ్యం ఖచ్చితంగా అవసరం. మీరు వినియోగదారులు, నాణ్యత మరియు ఆకట్టుకునే డెమోలు మరియు ఉపయోగకరమైన వాస్తవికత మధ్య అంతరాన్ని అర్థం చేసుకున్నారు. ఈ వారం ఒక ఆచరణాత్మకమైన మొదటి అడుగు వేయండి.మీ ప్రాక్టీస్లో ఒక AI అవకాశాన్ని మ్యాప్ చేయడానికి 30 నిమిషాలను షెడ్యూల్ చేయండి. AI సహాయం చేయగల ఒక ప్రాంతాన్ని ఎంచుకోండి, మీరు దానిని ఎలా సురక్షితంగా నడిపించాలో ఆలోచించండి మరియు విజయం ఎలా ఉంటుందో స్కెచ్ చేయండి. ఆపై మీ మేనేజర్తో సంభాషణను ప్రారంభించండి. దీనికి నాయకత్వం వహించడానికి ఎవరైనా ముందుకొస్తే వారు ఎంతగా స్వీకరిస్తారో మీరు ఆశ్చర్యపోవచ్చు. వినియోగదారు అవసరాలను ఎలా అర్థం చేసుకోవాలో, పరిష్కారాలను పరీక్షించాలో, ఫలితాలను కొలవాలో మరియు సాక్ష్యం ఆధారంగా మళ్ళించాలో మీకు తెలుసు. AI ప్రమేయం ఉన్నందున ఆ నైపుణ్యాలు మారవు. మీరు ఇప్పటికే ఉన్న మీ నైపుణ్యాన్ని కొత్త సాధనానికి వర్తింపజేస్తున్నారు. మీ పాత్ర అదృశ్యం కాదు. ఇది మరింత వ్యూహాత్మకంగా, మరింత విలువైనదిగా మరియు మరింత సురక్షితమైనదిగా అభివృద్ధి చెందుతోంది. అయితే ఆ పరిణామాన్ని మీరే రూపుమాపేందుకు చొరవ తీసుకుంటే చాలు. SmashingMagలో మరింత చదవడం
“AIతో డిజైన్ చేయడం, దాని చుట్టూ కాదు: ఉత్పత్తి రూపకల్పన వినియోగ కేసుల కోసం ప్రాక్టికల్ అడ్వాన్స్డ్ టెక్నిక్స్”, ఇలియా కనాజిన్ & మెరీనా చెర్నిషోవా “బియాండ్ ది హైప్: ఉత్పత్తి రూపకల్పన కోసం AI నిజంగా ఏమి చేయగలదు”, నికితా సముతిన్ "AI-అగ్మెంటెడ్ డిజైనర్ జీవితంలో ఒక వారం", లిండన్ సెరెజో “AI విత్ ఫంక్షనల్ పర్సనస్: ఎ లీన్, ప్రాక్టికల్ వర్క్ఫ్లో”, పాల్ బోగ్
