Da sich die Technologielandschaft weiterentwickelt, wird die Integration künstlicher Intelligenz (generativ oder nicht) in die Benutzererfahrung (UX) immer häufiger. KI-Integrationen können sich als explizite Funktionen manifestieren. Sie können auch nahtlos in die Kernfunktionalität eines Produkts integriert werden. Jedoch, Die Entwicklung einer effektiven „KI-nativen“ UX erfordert ein empfindliches Gleichgewicht zwischen den Fähigkeiten von KI-Modellen (große Sprachmodelle, prädiktive KI usw.) und den Erwartungen der Benutzer.
Dieser Artikel befasst sich mit den Nuancen von „native AI“ UX und untersucht:
- Das Spektrum der Mensch-Computer-Interaktion
- Wichtige Überlegungen bei der Integration von KI-Funktionalitäten in digitale Produkte
- Neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Benutzererfahrung
Die Kraft von Vorschlägen und Feedback
Konversationsbasierte Schnittstellen wie Chats und virtuelle Assistenten bieten eine neue Dimension von UX. Tatsächlich können Benutzer Konversieren Sie auf völlig personalisierte Weise mit KI.
Flexibilität bringt jedoch viele Herausforderungen mit sich. Für Benutzer kann es schwierig sein, die Fähigkeiten und Grenzen der KI zu verstehen. Ohne klare Anleitung erleben Benutzer möglicherweise das digitale Äquivalent der Angst vor leeren Seiten und sind sich nicht sicher, wie sie effektiv interagieren sollen.
Um dieses Problem zu beheben, Integration von Vorschlagsaufforderungen ist sehr nützlich. Dadurch ist kein Benutzereingriff erforderlich, um Daten zu ermitteln, mit denen er chatten kann. Die Idee besteht darin, die Vorschläge kontextbezogen einzubinden, genau dann, wenn der Benutzer möglicherweise nach Inspiration für die nächste Frage sucht. Dies verbessert die Zugänglichkeit und reibungslose Interaktion erheblich.
Außerdem die Konzept des Feedbacks ist bedeutsam. Sie Bietet praktische Beispiele, die den Benutzer anleiten und dabei helfen, mögliche Fehler zu vermeiden. Erwägen Sie die Nutzung von Echtzeit-Feedback! Es ähnelt einem Eingabeassistenten, wie er zum Erstellen komplexer Passwörter verwendet wird. Einige Websites bieten während der Eingabe Echtzeit-Anleitungen, um Ihnen beim Erreichen der erforderlichen Kriterien zu helfen. Dieser Ansatz ist Teil der Anwendung eines grundlegenden Prinzips der Benutzererfahrung: Fehlervermeidung, was eine der Heuristiken von ist Nielsen zur UX-Bewertung.
Dies wird erforderlich sein bevorzugen kontextbezogene Bildung. Dann geht es darum, Ratschläge und Tipps auf flüssige und intuitive Weise zu integrieren, zum Beispiel durch Tooltips oder dezente Mikroanimationen. Diese Strategie wird empfohlen von Amelie Bouchez im Rahmen der Entwicklung einer optimierten Benutzererfahrung für KI-basierte Systeme.
UX minimiert die Schwächen der KI
Trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten ist die Verbraucheranwendung ChatGPT hat die Geschäftswelt nicht wirklich aufgerüttelt. Dies ist vor allem auf die mangelnde Überprüfbarkeit der Ergebnisse zurückzuführen. Umgekehrt, Copilot ist aufgrund der einfachen Überprüfung und Änderung der Ergebnisse zum Standard für Entwickler geworden. Es verkörpert somit den Grundsatz der Überprüfbarkeit von Informationen.
Anstatt nach makelloser Perfektion zu streben, ist es vernünftiger, dies zu tun Reduzieren Sie die Fehlerkosten. Dazu ist es notwendig, ein System zu entwerfen, bei dem diese für den Benutzer leicht erkennbar und korrigierbar sind.
Indem wir die Überprüfbarkeit in den Vordergrund stellen, können wir ein Benutzererlebnis schaffen, bei dem Fehler leicht erkennbar und korrigierbar sind. Dies ist bereits möglich, bevor an der Verbesserung der Leistung des KI-Modells gearbeitet wird. Somit kann ein erfolgreiches Benutzererlebnis die Fähigkeiten Ihres KI-Modells übertreffen!
Die Integration von KI in digitale Produkte erfordert von Designern, ein empfindliches Gleichgewicht zu finden. Es ist von entscheidender Bedeutung, die erweiterten Fähigkeiten von KI-Modellen an die spezifischen Bedürfnisse und den Kontext jedes Benutzers anzupassen. Obwohl KI außergewöhnliche Leistungen bei der Interaktion mit natürlicher Sprache, der Datenanalyse und der Bilderkennung bieten kann, hat sie auch ihre Grenzen. Zu diesen Einschränkungen können Schwierigkeiten gehören, mehrdeutige Sprache zu verstehen oder sehr spezifische semantische Kontexte richtig zu interpretieren.
Um sich in diesen Gewässern effektiv zurechtzufinden, müssen UX-Designer Benutzeroberflächen erstellen, die:
- Nutzen Sie die Stärken der KI
- die Auswirkungen seiner Schwächen minimieren.
Es bedeutet Entwickeln Sie Erfahrungen, die Benutzer intuitiv zu den zuverlässigsten und effektivsten Funktionen der KI führen, und stellen ihnen gleichzeitig die notwendigen Werkzeuge zur Verfügung, um potenzielle Fehler zu vermeiden oder zu korrigieren.
Wenn ein KI-System beispielsweise besonders gut darin ist, Inhalte basierend auf Benutzerpräferenzen zu empfehlen, könnte die Benutzeroberfläche diese Empfehlungen hervorheben. Außerdem können Benutzer die Auswahlkriterien problemlos ändern, wenn die Ergebnisse nicht zufriedenstellend sind. Wenn die KI Schwierigkeiten hat, komplexe Abfragen zu interpretieren, könnte die Schnittstelle Benutzer dazu ermutigen, ihre Anfragen auf einfachere Weise zu formulieren oder Beispiele für effektive Abfragen anzubieten.
KI als Co-Pilot
Die Interaktion zwischen dem Benutzer und einem LLM deckt ein breites Spektrum an Möglichkeiten ab. Dies erfordert ein tiefes Verständnis dafür, was Benutzer erwarten und brauchen. Verschiedene Benutzer haben unterschiedliche Erwartungen an ein System, das KI verwendet. VSDiejenigen, die direkt an bestimmten Aufgaben oder Problemen beteiligt sind, möchten möglicherweise ein gewisses Maß an Kontrolle über die Funktionalität der KI haben.
Beispielsweise möchten sie möglicherweise personalisieren, wie und wann KI in ihre Arbeit eingreift. Im Gegensatz dazu bevorzugen Benutzer, die weniger mit der Nutzung der Anwendung beschäftigt sind, möglicherweise eine Interaktion, bei der die KI autonomer agiert, Entscheidungen trifft und Aufgaben ohne ständiges menschliches Eingreifen ausführt.
Zwischen diesen beiden Ansätzen gibt es oft einen Zwischenansatz, bei dem die KI als Co-Pilot fungiert und aktiv mit den Benutzern zusammenarbeitet, um die Ergebnisse zu optimieren.
Adaptive UX
Darüber hinaus ist es wichtig zu erkennen, dass die Beziehung der Benutzer zur KI nicht statisch ist. Wenn sie mit den Möglichkeiten und Grenzen der KI vertrauter werden, können sich ihre Erwartungen und Bedürfnisse ändern. Das unterstreicht die Notwendigkeit für UX-Designer, Schnittstellen und Benutzerreisen zu erstellen, die sich an diese Entwicklung anpassen.
Wenn ein Benutzer beispielsweise mit der Nutzung eines KI-Systems beginnt, benötigt er möglicherweise Folgendes:
- Schritt für Schritt Anleitungen
- sichtbarere Hilfe beim Kennenlernen des Systems.
Wenn der Benutzer jedoch an Selbstvertrauen und Verständnis gewinnt, kann sich die Benutzeroberfläche dahingehend weiterentwickeln, dass sie mehr Autonomie und weniger direkte Führung bietet. Dadurch kann es die KI-Fähigkeiten voll ausnutzen.
Dies läuft darauf hinaus, eine zu schaffen vielseitige oder modulare Schnittstelle, die sich im Laufe der Interaktionen mit dem Benutzer weiterentwickeln kann. In diesem Zusammenhang konzentriert sich die UX-Designarbeit hauptsächlich auf Architektur, Nutzungsfluss und die Erstellung flexibler Modelle. Somit gibt es nicht eine einzige Schnittstelle, sondern tausende Kombinationsmöglichkeiten. Sie ermöglichen es dem Benutzer, das Produkt basierend auf seinen Interaktionen zu personalisieren. In diesem Modell kann der Designer nicht immer genau vorhersagen, welche Schnittstelle generiert wird. Der Schwerpunkt liegt auf einer hochgradig anpassbaren und dynamischen Benutzererfahrung. Allerdings bedarf es einer detaillierten Überwachung der Nutzungen und einer kontinuierlichen Berücksichtigung des Benutzer-Feedbacks.
Beispiele für die Integration von KI in digitale Produkte
Ansatz 1: Direkteinstiegsmöglichkeit
Beschreibung
Der erste Ansatz konzentriert sich auf eine Schnittstelle, über die Benutzer KI-Modellen direkte Anweisungen geben. In diesem Rahmen erstellen Benutzer Anweisungen, ob sequentiell, iterativ oder nicht, um Text, Bilder, Videos und andere Inhalte zu generieren. Zu den bemerkenswerten Beispielen zählen die ChatGPT-Schnittstelle von OpenAI und die Verwendung von Discord als Eingabekanal durch Midjourney.
Wichtige Punkte
Mangels expliziter Schnittstellen (Schaltflächen, Call-to-Action etc.) müssen diese Systeme agil auf eine Vielzahl von Benutzeranweisungen reagieren. Ziel ist es, Frustrationen zu minimieren und ihren Nutzen zu optimieren. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Diskussion richtig zu gestalten und die Einschränkungen und Fähigkeiten dieser KI-Modelle zu verstehen. Dies trägt tatsächlich dazu bei, ein reibungsloses Benutzererlebnis und optimale Ergebnisse zu gewährleisten.
Ansatz 2: Implizite Integration von KI
Beschreibung des Ansatzes
Im Gegensatz zum Direkteingabeparadigma umgeht der zweite Ansatz explizite Benutzeroberflächenelemente, um die Ausgaben des KI-Modells zu steuern. KI-Anweisungen erfolgen im Hintergrund, während Benutzer mit bestimmten Elementen der App-Oberfläche interagieren. Dies fördert eine flüssige und diskrete Integration, ähnlich wie Empfehlungsalgorithmen auf einer E-Commerce-Website.
Wichtige Punkte
Trotz seiner Subtilität erfordert dieser Ansatz eine sorgfältige Orchestrierung. Tatsächlich muss sichergestellt werden, dass die von der KI vorgeschlagenen Ergebnisse den Erwartungen der Benutzer und den Zielen der Anwendung entsprechen. Durch die Vereinbarkeit von Transparenz und Funktionalität müssen Designer intuitive Benutzeroberflächen schaffen. Diese müssen die Fähigkeiten der KI nutzen, ohne die Autonomie oder das Verständnis der Benutzer zu beeinträchtigen.
Ansatz 3: KI-gestützte anwendungsspezifische Benutzeroberfläche
Beschreibung des Ansatzes
Der dritte Ansatz kombiniert Elemente der Benutzeroberfläche mit KI-Unterstützung. Benutzer können dann Anweisungen durch eine Mischung aus direkten Modellanweisungen und Steuerelementen der Benutzeroberfläche erstellen. Ein Beispiel ist Microsofts Copilot. Es integriert KI-Funktionen nahtlos in die GitHub-, Office- und Windows-Ökosysteme.
Wichtige Punkte
Dieser hybride Ansatz erfordert eine komplexe Zusammenarbeit zwischen KI-Modellen und anwendungsspezifischen UI-Elementen. Dies trägt dazu bei, ein zusammenhängendes Benutzererlebnis zu ermöglichen. Designer müssen sich mit der Komplexität der unterstützenden Ebenen der KI auseinandersetzen. Sie können also Gewährleistung einer nahtlosen Integration, die Funktionalität, Effizienz und Benutzerzufriedenheit steigert.
Zusammenfassung
Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die Integration künstlicher Intelligenz in UX immer häufiger. Die Schaffung einer effektiven „native AI“ UX erfordert jedoch ein besonderes Gleichgewicht. Dies betrifft die Fähigkeiten von KI-Modellen und die Erwartungen der Benutzer.
Bei der Untersuchung der Auswirkungen von Vorschlägen und Feedback ist es wichtig, die Benutzer dabei anzuleiten Interaktion mit Konversationsschnittstellen. Ihre Einbindung in Echtzeit kann erheblich Verbessern Sie das Erlebnis und reduzieren Sie Fehler. Dies würde einen ermutigen flüssige Interaktion. Darüber hinaus ist es wichtig, die entscheidende Rolle von UX bei der Beseitigung der Schwächen der KI hervorzuheben. Anstatt nach Perfektion zu streben, müssen wir Systeme entwerfen, bei denen Fehler leicht erkennbar und korrigierbar sind. Dies sorgt somit für ein gelungenes Nutzererlebnis, auch über die Möglichkeiten der KI hinaus. Durch sorgfältiges Navigieren zu KI-Fortschritten und Benutzeranforderungen können UX-Designer Schnittstellen erstellen, die die Stärken von KI nutzen und gleichzeitig ihre Einschränkungen minimieren. All dies trägt dazu bei, den Weg für innovative und anpassungsfähige Benutzererlebnisse zu ebnen.
Guillaume Lanthier, Praxismanager KI & Daten bei Smile
