¿Cómo utilizar la IA para diseñar una mejor experiencia de usuario de aplicaciones móviles?

Imaginar la inteligencia artificial en situaciones y casos de uso donde hay una gran cantidad de datos en la imagen tiene mucho sentido. Pero, ¿qué sucede cuando la situación se basa enteramente en la discreción humana? ¿Un diseño de interfaz de usuario de inteligencia artificial también podría hacer lo que la IA hizo con otras verticales de la industria?

El diseño, casi en todas sus diferentes formas, está impulsado por mantener la parte humana del proceso en un terreno mucho más alto que el lado analítico y basado en datos. Si bien hay algunos dominios como el diseño CAD o el diseño de productos que dejan cierto espacio abierto para que ingrese el aprendizaje automático, cuando la forma de diseño en cuestión es el diseño de aplicaciones móviles, la brecha parece volverse insignificante.

Sin embargo, la inteligencia artificial, al igual que otras industrias, también ha encontrado un lugar en la vertical del diseño de aplicaciones móviles, dando origen al concepto de diseño de interfaz de usuario de inteligencia artificial . Un concepto que debería traer un nuevo nivel a la relación entre la inteligencia artificial y la experiencia del cliente.

Si bien la respuesta a si la máquina reemplazaría a los diseñadores es casi imposible, hay formas en que la comunidad de diseñadores ha comenzado a tomar la experiencia del usuario de IA en su viaje para diseñar aplicaciones móviles memorables de múltiples maneras, como:

• Obtener trabajos manuales que toman el tiempo como el cambio de tamaño de imagen automatizado
• Hacer diseños localizados con la ayuda de la traducción basada en IA
• Brinde consistencia del sistema entre los usuarios y los productos.
• Proporcione información sobre con qué elementos interactúan los usuarios, qué necesita atención

Esta participación que la industria del diseño está presenciando proveniente del dominio de la interfaz de usuario impulsada por la IA es algo que está demostrando tener un gran impacto en el presente de la industria, al mismo tiempo que allana el camino hacia un mundo donde la IA y el futuro del diseño están mucho mejor vinculados.

Ahora que hemos visto el impacto que tiene la IA en el diseño de aplicaciones móviles y cómo pronto se está convirtiendo en uno de los consejos probados para mejorar el diseño de aplicaciones móviles , el siguiente paso es observar los principios que guían su unísono en el dominio del diseño de IA . experiencias

Los principios rectores que combinan el diseño de aplicaciones móviles con el aprendizaje automático

Desarrollar un lenguaje compartido

Elementos como la revisión de la experiencia del usuario, la visión del producto y los objetivos comerciales son algo que debe ser entendido y compartido por todo el equipo. Solo podrá crear una experiencia de usuario significativa y verdaderamente inteligente si el diseño de la aplicación móvil y los métodos de desarrollo de aprendizaje automático se complementan entre sí a través de conceptos compartidos y un lenguaje común.
Los expertos en aprendizaje automático y los diseñadores de experiencia de usuario deben unirse para desarrollar un modelo común que incluya canalizaciones de datos e interfaces de usuario, con el objetivo de establecer un modelo que conecte la planificación del producto del equipo con la realidad de los usuarios.

Centrarse en el caso de uso

Lo importante al desarrollar una aplicación orientada al consumidor, como le dirían los mejores diseñadores de software , no es la tecnología que la respalda, sino el objetivo comercial y la experiencia del usuario que planea lograr. Por lo tanto, es extremadamente importante que cristalice el caso de uso.
Con un enfoque separado en el caso de uso, puede centrar su atención en el flujo de usuario, lo que luego le permite al equipo identificar los puntos principales donde se puede agregar el aprendizaje automático para mejorar la experiencia.

Una comprensión clara del caso de uso también permite a los equipos de la empresa de diseño de aplicaciones móviles determinar el KPI correcto para el desarrollo del programa de experiencia del usuario, que a su vez está alineado con las métricas de aprendizaje automático.

Mezcle datos cuantitativos y cualitativos

Para comprender el verdadero impacto de combinar la solución de aprendizaje automático y el diseño de la experiencia del usuario, es importante considerar tanto los datos cualitativos como los cuantitativos. Debe utilizar métodos de investigación cualitativos como cuestionarios, entrevistas, etc. para medir cómo los usuarios experimentan su aplicación.

La razón por la que enfatizamos el uso de una combinación de datos cuantitativos y cualitativos es porque al diseñar una nueva aplicación, es posible que encuentre factores inesperados que afecten el desarrollo del aprendizaje automático y la experiencia del usuario. Factores como: la efectividad del ciclo de retroalimentación, la capacidad del punto de datos para capturar la intención y el comportamiento del usuario, que deben conocerse partes del diseño de la aplicación de inteligencia artificial, pueden responderse mejor solo después de una consideración profunda de ambos tipos de datos.

Lleve sus datos combinados a la configuración de la vida real

¿Cómo se asegura de que el aprendizaje automático se utilice realmente para desarrollar una experiencia de usuario comprensible y fluida? Al configurar una solución integral que muestre cómo el aprendizaje automático y la experiencia del usuario encajan en el mundo real.
Un MVP que incluye la canalización de datos de trabajo junto con los modelos de aprendizaje automático facilita la iteración del diseño asistido por IA y ayuda a obtener comentarios directos de los usuarios a través de la versión beta o las pruebas de usuario.

Cuando tanto los diseñadores de UX como los expertos en aprendizaje automático de su empresa de desarrollo de aplicaciones de IA asociada comparten la comprensión de los problemas de diseño de productos, la iteración es productiva y rápida. Mientras que, por otro lado, los diseñadores de experiencia de usuario toman conciencia de las posibilidades que rodea al aprendizaje automático: cuándo se puede utilizar para mejorar la experiencia del usuario y cómo.

Sea transparente sobre la recopilación de datos

Diseñar para la IA y con ella, requiere un esfuerzo constante y para que sea absolutamente acertado, es importante que prestes especial atención a los datos que has recopilado.
Es muy importante considerar el lado del usuario final en este ciclo de recopilar datos, convertir datos en información, iterar el diseño.
Dígales a los usuarios que sus datos se están utilizando para alimentar la IA y bríndeles la opción de modificar la información recopilada de manera que se presente el mejor contexto. Además de darles a los usuarios la opción de cambiar qué datos recopila la IA, también debe darles la opción de cambiar lo que aprende la IA, para garantizar que las predicciones sean lo que los usuarios desean.

Si bien estos principios que acabamos de ver ayudan a aclarar cómo debería funcionar el diseño combinado de IA y UX , veamos cómo algunas de las famosas herramientas de diseño y edición respaldadas por la comunidad de desarrolladores de todo el mundo están utilizando la tecnología. para ofrecer una mejor experiencia de usuario de aplicaciones móviles.

Herramientas que utilizan inteligencia artificial para el diseño

Marcas a medida

El creador de logotipos de Tailor Brands es un producto famoso utilizado por las empresas para obtener un logotipo profesional con un presupuesto reducido. Los diseños de IA se basan en su entrada en forma de información que se ingresaría en el logotipo.

Adobe Photoshop

La funcionalidad Seleccionar sujeto que ofrece Photoshop hace uso de la IA para memorizar la forma y luego desplazarla, cambiarla y editarla con mucha facilidad. La herramienta funciona con un sistema interno de inteligencia artificial conocido como Sensei que permite cambiar los fondos al reconocer los diferentes sujetos en la imagen.

Prisma y Deeppart

Tanto las famosas herramientas de edición de imágenes como el software de diseño de IA utilizan inteligencia artificial para identificar los diferentes aspectos de su video y foto y transformarlos en el estilo que elija. Le dan la opción de trabajar con filtros y colores, entre otras cosas.

vamos a mejorar

Uno de los problemas que surgen con más frecuencia en la industria del diseño son las imágenes de baja calidad. Vamos a mejorar, impulsado por AI mejora la calidad de las imágenes usando tres filtros.
El filtro Anti-JPEF convierte la imagen a PNG de alta calidad, mientras que el filtro Aburrido amplía la imagen unas 4 veces sin comprometer la calidad de la imagen. Mágico, el tercer filtro te permite agregar detalles dentro de la imagen.
Hacer de la inteligencia artificial una parte principal del proceso de diseño de aplicaciones móviles es algo que viene con varios factores adicionales que deben tenerse en cuenta para garantizar que la interfaz de usuario y la experiencia del usuario estén intactas.

Y esto a su vez no es un proceso fácil.

Empaquetar la experiencia del usuario de su aplicación con inteligencia artificial de manera que todo el proceso se traduzca en patrones de diseño de inteligencia artificial requiere mucha tarea, que en sí misma depende en gran medida de la información que los usuarios brindan con su consentimiento.

Si recién está comenzando a hacer que sus diseños sean más inteligentes, hay algunos patrones de interfaz de usuario que lo ayudarán a comenzar el viaje inteligente.

A. Controles deslizantes de criterios

Varias aplicaciones utilizan algoritmos de aprendizaje automático para predecir un resultado o aprobar recomendaciones. Un control deslizante de criterios es útil aquí porque ayuda a los usuarios a ajustar y luego afinar las recomendaciones sobre la base de criterios que son significativos para ellos.
Aquí, deberá asegurarse de que los criterios con los que manipulan los usuarios se asignen correctamente a los datos que la máquina utiliza en los algoritmos.

B. Botón Me gusta y No me gusta

Un simple botón Me gusta y No me gusta ayuda a mejorar la experiencia del usuario que alguien comparte dentro de la aplicación. Cuando pide a los usuarios que alimenten su experiencia, incluso a través de un simple botón de Me gusta y No me gusta, les da la opción no solo de desarrollar el sistema de recomendaciones, sino también de dar su opinión sobre lo que no les gusta y por qué.

C. Consejos para inducir confianza

La mayoría de las veces, los usuarios no solo no saben cómo funciona todo el sistema de predicción y artificial, sino que tampoco saben cuánta confianza pueden depositar en el sistema. Cuando le pides a los usuarios que introduzcan sus datos o respondan preguntas a cambio de algo: mejor elección de ropa combinada, siguiente programa para seguir la opción, etc.
El cociente de confianza aumenta aún más cuando les das el resultado a los usuarios y les permites aprobarlo o desaprobarlo. Hacer esto hace que sus usuarios estén a cargo del cargo, algo que automáticamente infunde confianza en la aplicación.

D. Darles una opción de entrada y salida

No todos los usuarios querrían ingresar datos para que usted los busque e ingrese al sistema de inteligencia artificial o incluso querrían tomar la ruta inteligente. Por lo tanto, bríndeles la opción de activar y desactivar las opciones inteligentes cuando les convenga.
Al hacer esto, no solo tendrán una perspectiva más positiva hacia su aplicación, sino que también, al saber que tienen una opción de salida, estarán más dispuestos a agregar sus datos en el futuro.

Ahora que ha visto las formas en que la experiencia de usuario impulsada por la IA está impactando en la industria del diseño de aplicaciones, los principios rectores del diseño para la IA , las herramientas que ya usan la IA y los patrones de la IU que debe agregar en su manifiesto de diseño para que sus usuarios estén abiertos a la idea de la IA, solo queda una última cosa por hacer.

Y eso último es hacer de la IA una parte activa del proceso de diseño de su aplicación móvil. Deje que nuestro equipo de diseñadores de UI/UX lo ayude con eso.

[Lea también: ¿Cómo resolvemos los problemas de desarrollo de IA?]