Оскільки технологічний ландшафт розвивається, інтеграція штучного інтелекту (генеративного чи ні) в користувацький досвід (UX) стає все більш поширеною. Інтеграції ШІ можуть проявлятися як явні функції. Вони також можуть легко інтегруватися в основні функції продукту. однак, Розробка ефективного «рідного» UX вимагає тонкого балансу між можливостями моделей ШІ (великі мовні моделі, інтелектуальний ШІ тощо) та очікуваннями користувачів.
Ця стаття заглиблюється в нюанси «власного ШІ» UX і досліджує:
- Спектр взаємодії людини з комп'ютером
- Основні міркування щодо інтеграції функцій ШІ в цифрові продукти
- Нові можливості для покращення взаємодії з користувачем
Сила пропозиції та відгуку
Інтерфейси на основі розмов, такі як чати та віртуальні помічники, пропонують новий вимір UX. Насправді користувачі можуть спілкуйтеся повністю персоналізовано за допомогою ШІ.
Однак гнучкість приносить багато проблем. Користувачам може бути важко зрозуміти можливості та обмеження ШІ. Без чітких вказівок користувачі можуть відчувати цифровий еквівалент порожньої сторінки, не знаючи, як ефективно взаємодіяти.
Щоб вирішити цю проблему, інтеграція підказок пропозицій дуже корисний. Це усуває необхідність дії користувача для виявлення даних, з якими вони можуть спілкуватися. Ідея полягає в тому, щоб включити пропозиції контекстуально, саме тоді, коли користувач може шукати натхнення для наступного запитання. Це значно покращує доступність і плавність взаємодії.
Крім того, поняття зворотного зв'язку є істотним. вона надає практичні приклади для керівництва користувачем, що допомагає запобігти можливим помилкам. Розгляньте можливість використання зворотного зв’язку в реальному часі! Це схоже на майстер введення, як те, що використовується для створення складних паролів. Деякі сайти надають підказки в реальному часі під час введення, щоб допомогти досягти необхідних критеріїв. Цей підхід є частиною застосування фундаментального принципу взаємодії з користувачем: запобігання помилкам, що є однією з евристик Nielsen для оцінки UX.
Для цього знадобиться надавати перевагу контекстній освіті. Тоді ми говоримо про інтеграцію порад і підказок у зручний та інтуїтивно зрозумілий спосіб, наприклад, за допомогою підказок або непомітної мікроанімації. Ця стратегія рекомендована Амелі Буше як частину розробки оптимізованого досвіду користувача для систем на основі ШІ.
UX мінімізує недоліки ШІ
Незважаючи на свої вражаючі можливості, споживче застосування ChatGPT насправді не сколихнув діловий світ. В основному це пов’язано з недостатньою перевіреністю його результатів. І навпаки, Copilot стала стандартом для розробників завдяки легкості перевірки та зміни результатів. Таким чином, він втілює принцип перевіреності інформації.
Замість того, щоб прагнути до бездоганної досконалості, це більш розсудливо зменшити вартість помилок. Для цього необхідно розробити систему, де користувачеві їх буде легко ідентифікувати та виправити.
Ставлячи на перший план можливість перевірки, ми можемо створити користувацький досвід, де помилки легко ідентифікувати та виправляти. Це можливо ще до роботи над підвищенням продуктивності моделі AI. Таким чином, успішний досвід користувача зможе перевершити можливості вашої моделі ШІ!
Інтеграція ШІ в цифрові продукти вимагатиме від дизайнерів пошуку тонкого балансу. Дуже важливо поєднати розширені можливості моделей ШІ з конкретними потребами та контекстом кожного користувача. Хоча штучний інтелект може запропонувати виняткову продуктивність у взаємодії природної мови, аналізі даних і розпізнаванні зображень, він також має свої обмеження. Ці обмеження можуть включати труднощі з розумінням неоднозначної мови або правильного тлумачення дуже специфічних семантичних контекстів.
Щоб ефективно орієнтуватися в цих водах, UX-дизайнери повинні створити користувацькі інтерфейси, які:
- використовувати сильні сторони ШІ
- мінімізувати вплив його слабких місць.
Це означає розвивати досвід, який інтуїтивно направлятиме користувачів до найбільш надійних і ефективних функцій ШІ, надаючи їм необхідні інструменти для уникнення або виправлення потенційних помилок.
Наприклад, якщо система штучного інтелекту особливо добре рекомендує контент на основі вподобань користувача, інтерфейс може висвітлювати ці рекомендації. Він також може легко дозволити користувачам змінювати критерії відбору, якщо результати не задовільні. Так само, якщо ШІ відчуває труднощі з інтерпретацією складних запитів, інтерфейс може спонукати користувачів формулювати свої запити більш простими способами або запропонувати приклади ефективних запитів.
AI як другий пілот
Взаємодія між користувачем і LLM охоплює широкий спектр можливостей. Це вимагає глибокого розуміння того, чого очікують і потребують користувачі. Різні користувачі мають різні очікування від системи, що використовує ШІ. ПРОТИТі, хто безпосередньо бере участь у конкретних завданнях або проблемах, можуть захотіти мати певний рівень контролю над функціональністю ШІ.
Наприклад, вони можуть захотіти персоналізувати, як і коли ШІ втручається в їх роботу. Навпаки, користувачі, які менше залучені до використання програми, можуть віддати перевагу взаємодії, де ШІ діє більш автономно, приймаючи рішення та виконуючи завдання без постійного втручання людини.
Між цими двома підходами часто є проміжний підхід, коли ШІ діє як другий пілот, активно співпрацюючи з користувачами для оптимізації результатів.
Адаптивний UX
Крім того, важливо визнати, що стосунки користувачів із ШІ не є статичними. Коли вони ближче знайомляться з можливостями та обмеженнями ШІ, їхні очікування та потреби можуть змінитися. Це підкреслює потреба дизайнерів UX створювати інтерфейси та шляхи користувача, які адаптуються до цієї еволюції.
Наприклад, коли користувач починає використовувати систему AI, користувачеві може знадобитися:
- покрокові посібники
- більш наочна допомога в ознайомленні з системою.
Але в міру того, як користувач набуває впевненості та розуміння, інтерфейс може розвиватися, забезпечуючи більшу автономність і менш прямі вказівки. Це дозволяє повністю використовувати можливості ШІ.
Це означає створення a багатогранний або модульний інтерфейс, здатні розвиватися в ході взаємодії з користувачем. У цьому контексті дизайн UX зосереджується на архітектурі, потоках використання та створенні гнучких моделей. Таким чином, існує не єдиний інтерфейс, а тисячі можливих комбінацій. Вони дозволяють користувачеві персоналізувати продукт на основі їх взаємодії. У цій моделі дизайнер не завжди точно передбачає, який інтерфейс буде згенерований. Це підкреслює динамічний досвід користувача, який можна налаштовувати. Однак це вимагатиме детального моніторингу використання та постійної уваги до відгуків користувачів.
Приклади інтеграції ШІ в цифрові продукти
Підхід 1: можливість прямого входу
Опис
Перший підхід зосереджений на інтерфейсі, де користувачі дають прямі інструкції моделям ШІ. У цій структурі користувачі створюють інструкції, послідовні, ітераційні чи ні, для генерування тексту, зображень, відео та іншого вмісту. Примітні приклади включають інтерфейс ChatGPT від OpenAI і використання Discord як каналу введення Midjourney.
Точки уваги
За відсутності явних інтерфейсів (кнопок, заклику до дії тощо) ці системи повинні швидко реагувати на різноманітні інструкції користувача. Мета полягає в тому, щоб мінімізувати розчарування та оптимізувати їх корисність. Вкрай важливо правильно сформулювати обговорення та зрозуміти обмеження та можливості цих моделей ШІ. Дійсно, це допомагає забезпечити безперебійну роботу користувача та оптимальні результати.
Підхід 2: неявна інтеграція ШІ
Опис підходу
На відміну від парадигми прямого введення, другий підхід обходить явні елементи інтерфейсу користувача, щоб контролювати виходи моделі AI. Інструкції ШІ виконуються у фоновому режимі, коли користувачі взаємодіють із певними елементами інтерфейсу програми. Це сприяє плавній та непомітній інтеграції, подібній до алгоритмів рекомендацій на сайті електронної комерції.
Точки уваги
Незважаючи на свою тонкість, цей підхід вимагає ретельної оркестровки. Дійсно, необхідно переконатися, що результати, запропоновані AI, відповідають очікуванням користувачів і цілям програми. Поєднуючи прозорість і функціональність, дизайнери повинні створювати інтуїтивно зрозумілі інтерфейси. Вони повинні використовувати можливості штучного інтелекту без шкоди для автономності та розуміння користувача.
Підхід 3: користувальницький інтерфейс для конкретної програми за допомогою ШІ
Опис підходу
Третій підхід поєднує елементи інтерфейсу користувача з допомогою ШІ. Потім користувачі можуть створювати інструкції за допомогою поєднання прямих інструкцій моделі та елементів керування інтерфейсу користувача. Наприклад, Copilot від Microsoft. Він плавно інтегрує можливості штучного інтелекту в екосистеми GitHub, Office і Windows.
Точки уваги
Цей гібридний підхід вимагає комплексної взаємодії між моделями штучного інтелекту та елементами інтерфейсу користувача для конкретної програми. Це сприяє згуртованому досвіду користувача. Дизайнери повинні орієнтуватися в складності допоміжних рівнів ШІ. Таким чином вони можуть забезпечення повної інтеграції, що підвищує функціональність, ефективність і задоволення користувачів.
Висновок
З розвитком технологій інтеграція штучного інтелекту в UX стає все більш поширеною. Однак створення ефективного «рідного штучного інтелекту» UX вимагає особливого балансу. Це переходить до можливостей моделей ШІ, до очікувань користувачів.
Вивчаючи вплив пропозицій і відгуків, важливо орієнтувати користувачів у їхньому взаємодія з розмовними інтерфейсами. Їх включення в реальному часі може значно покращити досвід і зменшити кількість помилок. Це спонукало б а взаємодія рідини. Крім того, важливо підкреслити вирішальну роль UX у пом’якшенні недоліків ШІ. Замість того, щоб прагнути досконалості, ми повинні розробляти системи, у яких помилки легко виявити та виправити. Таким чином, це забезпечує успішний користувальницький досвід навіть за межами можливостей ШІ. Ретельно орієнтуючись на досягнення ШІ та потреби користувачів, дизайнери UX можуть створювати інтерфейси, які використовують сильні сторони ШІ, мінімізуючи його обмеження. Усе це допомагає прокласти шлях до інноваційного та адаптивного досвіду користувачів.
Гійом Лантьє, Practice Manager AI & Data в Smile
