Como usar a IA para projetar uma melhor experiência do usuário de aplicativos móveis?

Imaginar a Inteligência Artificial em situações e casos de uso em que há um grande número de dados na imagem faz todo o sentido. Mas o que acontece quando a situação é inteiramente baseada na discrição humana? Um design de interface de usuário de inteligência artificial também será capaz de fazer o que a IA fez com vários outros verticais do setor?

O design, quase em todas as suas diferentes formas, é impulsionado por manter a parte humana do processo em um terreno muito mais alto do que o lado analítico e orientado a dados. Embora existam alguns domínios, como design CAD ou design de produto, que deixam algum espaço aberto para o aprendizado de máquina entrar, quando o formulário de design em questão é o design de aplicativos móveis, a lacuna parece se tornar insignificante.

No entanto, a Inteligência Artificial, como várias outras indústrias, também encontrou um lugar na vertical de design de aplicativos móveis, dando origem ao conceito de design de interface de usuário de inteligência artificial . Um conceito que deve trazer um novo patamar para a relação entre inteligência artificial e experiência do cliente.

Embora a resposta para saber se a máquina substituiria os designers seja quase impossível, existem maneiras pelas quais a comunidade de designers começou a reunir a experiência do usuário de IA em sua jornada para projetar aplicativos móveis memoráveis ​​​​de várias maneiras, como –

• Obter trabalhos manuais demorados, como redimensionamento de imagem automatizado
• Fazendo projetos localizados com a ajuda da tradução baseada em IA
• Traga consistência do sistema entre usuários e produtos
• Fornecer insights sobre quais elementos os usuários estão interagindo, quais precisam de atenção

Essa participação que a indústria de design está testemunhando vinda do domínio da interface do usuário orientada por IA é algo que está mostrando um enorme impacto no presente da indústria, ao mesmo tempo em que abre caminho para um mundo onde a IA e o futuro do design estão muito mais ligados.

Agora que vimos o impacto que a IA exerce no design de aplicativos móveis e como ela está se tornando uma das dicas comprovadas para aprimorar o design de aplicativos móveis , o próximo passo é examinar os princípios que orientam seu uníssono no domínio do design de IA experiências

Os princípios orientadores que combinam design de aplicativo móvel com aprendizado de máquina

Desenvolva uma linguagem compartilhada

Elementos como revisão da experiência do usuário, visão do produto e metas de negócios são algo que precisa ser entendido e compartilhado por toda a equipe. Você só poderá criar uma experiência de usuário significativa e verdadeiramente inteligente se os métodos de design de aplicativo móvel e desenvolvimento de aprendizado de máquina se complementarem por meio de conceitos compartilhados e linguagem comum.
Os especialistas em aprendizado de máquina e designers de experiência do usuário devem se unir para desenvolver um plano comum que inclua pipelines de dados e interfaces de usuário, com o objetivo de definir um plano que fundamenta o planejamento de produtos da equipe com a realidade dos usuários.

Foco no caso de uso

O importante ao desenvolver um aplicativo voltado para o consumidor, como diriam os principais designers de software , não é a tecnologia que o sustenta, mas a meta de negócios e a experiência do usuário que você planeja alcançar. E assim, é extremamente importante que você cristalize o caso de uso.
Com um foco separado no caso de uso, você pode concentrar sua atenção no fluxo do usuário, o que permite que a equipe identifique os principais pontos em que o aprendizado de máquina pode ser adicionado para aprimorar a experiência.

Uma compreensão clara do caso de uso também permite que as equipes da empresa de design de aplicativos móveis determinem o KPI certo para o desenvolvimento do programa de experiência do usuário, que por sua vez está alinhado com as métricas de aprendizado de máquina.

Misturar dados quantitativos e qualitativos

Para entender o verdadeiro impacto de combinar a solução de aprendizado de máquina e o design da experiência do usuário, é importante que dados qualitativos e quantitativos sejam considerados. Você deve usar métodos de pesquisa qualitativa, como questionários, entrevistas, etc., para medir como os usuários estão experimentando seu aplicativo.

A razão pela qual estamos enfatizando o uso de uma combinação de dados quantitativos e qualitativos é porque, ao projetar um novo aplicativo, é possível que você encontre fatores inesperados que afetam o desenvolvimento do aprendizado de máquina e a experiência do usuário. Fatores como: Eficácia do ciclo de feedback, capacidade do ponto de dados capturar a intenção e o comportamento do usuário, que devem conhecer partes do design do aplicativo de Inteligência Artificial, podem ser melhor respondidos somente após uma profunda consideração de ambos os tipos de dados.

Traga seus dados combinados para a configuração da vida real

Como você garante que o aprendizado de máquina seja realmente usado para desenvolver uma experiência de usuário compreensível e fluente? Configurando uma solução de ponta a ponta que mostra como o aprendizado de máquina e a experiência do usuário se encaixam no mundo real.
Um MVP que inclui o pipeline de dados de trabalho junto com os modelos de aprendizado de máquina facilita a iteração do design assistido por IA em conjunto e ajuda a obter um feedback direto dos usuários por meio de testes beta ou de usuário.

Quando designers de UX e especialistas em aprendizado de máquina de sua empresa de desenvolvimento de aplicativos de IA parceira compartilham a compreensão dos problemas de design do produto, a iteração é produtiva e rápida. Por outro lado, os designers de experiência do usuário se conscientizam das possibilidades que cercam o aprendizado de máquina: quando ele pode ser usado para melhorar a experiência do usuário e como.

Seja transparente sobre a coleta de dados

Projetar para IA e com ela requer um esforço constante e para que seja absolutamente preciso, é importante que você dê um foco especial aos dados coletados.
É muito importante considerar o lado do usuário final neste ciclo de coletar dados – converter dados em informações – iterar o design.
Diga aos usuários que seus dados estão sendo usados ​​para alimentar a IA e dê a eles a opção de alterar as informações coletadas de uma maneira que o melhor contexto apareça. Além de dar aos usuários a opção de alterar quais dados são coletados pela IA, você também deve dar a eles a opção de alterar o que a IA aprende – para garantir que as previsões sejam o que os usuários desejam.

Embora esses princípios que acabamos de ver ajudem a esclarecer como o design combinado de IA e UX deve funcionar, vejamos como algumas das famosas ferramentas de design e edição apoiadas pela comunidade de desenvolvedores em todo o mundo estão usando a tecnologia para oferecer uma melhor experiência ao usuário de aplicativos móveis.

Ferramentas que usam inteligência artificial para design

Marcas de alfaiataria

O criador de logotipo Tailor Brands é um produto famoso usado por empresas para obter logotipo profissional em um orçamento pequeno. Os designs de IA são construídos com sua entrada na forma de informações que seriam inseridas no logotipo.

Adobe Photoshop

A funcionalidade Selecionar assunto que o Photoshop oferece faz uso da IA ​​para memorizar a forma e, em seguida, deslocá-la, alterá-la e editá-la com muita facilidade. A ferramenta funciona em um sistema interno de IA conhecido como Sensei que permite alterar os fundos reconhecendo os diferentes assuntos na imagem.

Prisma e Deepart

Tanto as famosas ferramentas de edição de imagem/ software de design de IA fazem uso de inteligência artificial para identificar os diferentes aspectos do seu vídeo e foto e transformá-los em um estilo de sua escolha. Eles oferecem a opção de contornar filtros e cores, entre outras coisas.

Vamos melhorar

Um dos problemas que surgem com mais frequência na indústria de design são as imagens de baixa qualidade. Vamos aprimorar, com tecnologia AI melhora a qualidade das imagens usando três filtros.
O filtro Anti-JPEF converte a imagem em PNG de alta qualidade, enquanto o filtro Boring aumenta a imagem para cerca de 4 vezes sem comprometer a qualidade da imagem. Magic, o terceiro filtro permite adicionar detalhes dentro da imagem.
Tornar a Inteligência Artificial uma parte principal do processo de Design de Aplicativos Móveis é algo que vem com vários fatores adicionais que devem ser considerados para garantir que a Interface do Usuário e a Experiência do Usuário estejam intactas.

E este, por sua vez, não é um processo fácil.

Empacotar a experiência do usuário do seu aplicativo com Inteligência Artificial de forma que todo o processo seja traduzido em padrões de design de Inteligência Artificial exige muito trabalho de casa, o que por si só depende muito das informações que os usuários fornecem com consentimento.

Se você está apenas começando a tornar seus projetos mais inteligentes, existem alguns padrões de interface do usuário que o ajudariam a iniciar a jornada inteligente.

A. Controles deslizantes de critérios

Vários aplicativos usam algoritmos de aprendizado de máquina para prever um resultado ou passar recomendações. Um controle deslizante de critérios é útil aqui, pois ajuda os usuários a ajustar e ajustar as recomendações com base em critérios significativos para eles.
Aqui, você terá que garantir que os critérios com os quais os usuários estão manipulando sejam mapeados corretamente para os dados que a máquina está usando em algoritmos.

B. Botão Curtir e Não Curtir

Um simples botão de curtir e não gostar ajuda a melhorar a experiência do usuário que alguém compartilha dentro do aplicativo. Quando você pede aos usuários para alimentar sua experiência, mesmo por meio de um simples botão de curtir e não gostar, você dá a eles a opção de não apenas desenvolver o sistema de recomendação, mas também dar feedback sobre o que eles não gostam e por quê.

C. Dicas de Indução de Confiança

Na maioria das vezes, os usuários não apenas não sabem como todo o sistema de previsão e artificial funciona, mas também não sabem quanta confiança podem depositar no sistema. Quando você pede que os usuários forneçam seus dados ou respondam perguntas em troca de algo – escolha de roupas mais combinadas, próxima opção de show a seguir, etc.
O quociente de confiança aumenta ainda mais quando você dá aos usuários o resultado e permite que eles o aprovem ou desaprovem. Isso torna seus usuários responsáveis ​​pela cobrança – algo que automaticamente infunde confiança no aplicativo.

D. Dê a eles uma opção de entrada e saída

Nem todos os usuários gostariam de fornecer dados para você buscar e alimentar no sistema de inteligência artificial ou até mesmo seguir a rota inteligente. Portanto, dê a eles a opção de ativar e desativar as opções inteligentes como e quando lhes convier.
Fazendo isso, eles não apenas teriam uma visão mais positiva em relação ao seu aplicativo, mas também, sabendo que eles têm uma opção de saída, eles estarão mais dispostos a adicionar seus dados no futuro.

Agora que você viu as maneiras pelas quais o UX alimentado por IA está impactando o setor de design de aplicativos, os princípios orientadores do design para IA , ferramentas que já estão usando IA e os padrões de interface do usuário que você deve adicionar em seu manifesto de design para tornar seus usuários abertos a a ideia de IA, resta apenas uma última coisa a fazer.

E essa última coisa é tornar a IA uma parte ativa do processo de design de seu aplicativo móvel. Deixe nossa equipe de designers de UI/UX ajudá-lo com isso.

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