Cum să folosiți inteligența artificială pentru a crea o experiență mai bună pentru utilizatorul aplicației mobile?

Imaginarea inteligenței artificiale în situații și cazuri de utilizare în care există un număr masiv de date în imagine are perfect sens. Dar ce se întâmplă când situația se bazează în întregime pe discreția umană? Un design de interfață cu utilizatorul cu inteligență artificială va putea, de asemenea, să facă ceea ce a făcut AI pentru mai multe alte verticale din industrie?

Proiectarea, aproape în toate formele sale diferite, este condusă de menținerea părții umane a procesului la un nivel mult mai înalt decât partea analitică și bazată pe date. Deși există anumite domenii, cum ar fi designul CAD sau Designul de produs, care lasă un spațiu deschis pentru intrarea învățării automate, atunci când forma de design în cauză este designul aplicațiilor mobile, decalajul pare să devină neglijabil.

Cu toate acestea, Inteligența Artificială, ca și o serie de alte industrii, și-a găsit un loc în verticala Design App Mobile, dând naștere conceptului de proiectare a interfeței cu utilizatorul de inteligență artificială . Un concept care ar trebui să aducă un nou nivel în relația dintre inteligența artificială și experiența clienților.

În timp ce răspunsul dacă mașina i-ar înlocui pe designeri este aproape imposibil, există modalități prin care comunitatea de designeri a început să ia împreună experiența utilizatorului AI în călătoria lor către proiectarea de aplicații mobile memorabile în mai multe moduri, cum ar fi:

• Obținerea manuală care durează timp funcționează, cum ar fi redimensionarea automată a imaginii
• Realizarea de designuri localizate folosind traducerea bazată pe inteligență artificială
• Aduceți coerența sistemului între utilizatori și produse
• Oferiți informații despre elementele cu care interacționează utilizatorii, care necesită atenție

Această participare la care este martoră industria de design vine din domeniul UI bazat pe inteligență artificială este ceva care se dovedește a avea un impact uriaș asupra prezentului industriei, deschizând în același timp calea către o lume în care AI și viitorul designului sunt mult mai bine legate.

Acum că am văzut impactul pe care AI îl are asupra designului de aplicații mobile și cum va deveni în curând unul dintre sfaturile dovedite pentru a îmbunătăți designul aplicațiilor mobile , următorul pas este să ne uităm la principiile care le ghidează unison în domeniul proiectării AI . experiențe

Principiile directoare care combină designul aplicațiilor mobile cu învățarea automată

Dezvoltați un limbaj comun

Elemente precum revizuirea experienței utilizatorului, viziunea asupra produsului și obiectivele de afaceri sunt ceva care trebuie înțeles și împărtășit de întreaga echipă. Veți putea crea o experiență de utilizator semnificativă și cu adevărat inteligentă numai dacă proiectarea aplicației mobile și metodele de dezvoltare a învățării automate se completează reciproc prin concepte comune și limbaj comun.
Experții în învățarea automată și designerii experienței utilizatorului ar trebui să se reunească pentru a dezvolta un model comun care include conducte de date și interfețe cu utilizatorul, cu scopul de a stabili un model care să bazeze planificarea produsului a echipei cu realitatea utilizatorilor.

Concentrați-vă pe caz de utilizare

Lucrul important atunci când dezvoltați o aplicație pentru consumator, așa cum v-ar spune cei mai buni designeri de software , nu este tehnologia care o susține, ci obiectivul de afaceri și experiența utilizatorului pe care intenționați să le realizați. Și astfel, este extrem de important să cristalizezi cazul de utilizare.
Având un accent separat pe cazul de utilizare, vă puteți pune apoi atenția complexă asupra fluxului de utilizatori, ceea ce permite apoi echipei să identifice punctele principale în care învățarea automată poate fi adăugată pentru a îmbunătăți experiența.

O înțelegere clară a cazului de utilizare permite, de asemenea, echipelor companiei de proiectare a aplicațiilor mobile să determine KPI-ul potrivit pentru dezvoltarea programului de experiență a utilizatorului, care, la rândul său, este aliniat cu valorile de învățare automată.

Amestecați datele cantitative și calitative

Pentru a înțelege impactul real al combinării soluției de învățare automată și a designului experienței utilizatorului, este important să se ia în considerare atât datele calitative, cât și cele cantitative. Ar trebui să utilizați metode de cercetare calitativă, cum ar fi chestionare, interviuri etc., pentru a măsura modul în care utilizatorii experimentează aplicația dvs.

Motivul pentru care punem accent pe utilizarea unei combinații de date cantitative și calitative este că atunci când proiectați o nouă aplicație, este posibil să întâlniți factori neaștepți care afectează dezvoltarea învățării automate și experiența utilizatorului. Factori cum ar fi: eficacitatea buclei de feedback, capacitatea de a capta intenția punctului de date și comportamentul utilizatorului, care trebuie să cunoască anumite părți ale designului aplicației de inteligență artificială, se poate răspunde cel mai bine numai după o analiză profundă a ambelor tipuri de date.

Aduceți datele dvs. combinate în setarea reală

Cum vă asigurați că învățarea automată este de fapt folosită pentru a dezvolta o experiență de utilizator inteligibilă și fluentă? Prin crearea unei soluții de la capăt la capăt care arată modul în care învățarea automată și experiența utilizatorului se potrivesc în lumea reală.
Un MVP care include canalul de date de lucru împreună cu modelele de învățare automată face ușoară repetarea împreună a designului asistat de AI și ajută la obținerea unui feedback direct de la utilizatori prin testarea beta sau a utilizatorului.

Când atât designerii UX, cât și experții în învățare automată ai companiei dvs. partenere de dezvoltare a aplicațiilor AI împărtășesc înțelegerea problemelor legate de designul produsului, iterația este productivă și rapidă. În timp ce, pe de altă parte, designerii experienței utilizatorului devin conștienți de posibilitățile care înconjoară învățarea automată: când poate fi folosită pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului și cum.

Fiți transparent în ceea ce privește colectarea datelor

Proiectarea pentru AI și odată cu aceasta necesită un efort constant și pentru ca acesta să fie absolut la punct, este important să acordați o atenție deosebită datelor pe care le-ați colectat.
Este foarte important să se ia în considerare partea utilizatorului final în acest ciclu de colectare a datelor – convertirea datelor în informații – proiectarea iterativă.
Spuneți-le utilizatorilor că datele lor sunt folosite pentru a alimenta AI și oferiți-le opțiunea de a modifica informațiile colectate într-un mod în care să apară cel mai bun context. Pe lângă faptul că oferiți utilizatorilor opțiunea de a schimba datele colectate de AI, ar trebui să le oferiți și opțiunea de a schimba ceea ce învață AI - pentru a vă asigura că predicțiile sunt ceea ce își doresc utilizatorii.

În timp ce aceste principii pe care tocmai le-am văzut ajută la clarificarea modului în care ar trebui să funcționeze designul combinat AI și UX , haideți să ne uităm la modul în care unele dintre celebrele instrumente de proiectare și editare susținute de comunitatea dezvoltatorilor de pe tot globul folosesc tehnologia. pentru a oferi o experiență mai bună pentru utilizatorul aplicației mobile.

Instrumente care folosesc inteligența artificială pentru proiectare

Mărci de croitorie

Creatorul de logo-uri Tailor Brands este un produs celebru folosit de companii pentru a obține logo profesional cu un buget mic. Proiectele AI sunt construite pe baza datelor dvs. sub formă de informații care ar fi introduse în logo.

Adobe Photoshop

Funcționalitatea Selectare subiect pe care o oferă Photoshop utilizează AI pentru memorarea formei și apoi mutarea, modificarea și editarea lor cu multă ușurință. Instrumentul funcționează pe un sistem AI intern cunoscut sub numele de Sensei, care permite schimbarea fundalului prin recunoașterea diferitelor subiecte din imagine.

Prisma și Deepart

Atât celebrele instrumente de editare a imaginilor, cât și software-ul de proiectare AI folosesc inteligența artificială pentru a identifica diferitele aspecte ale videoclipului și fotografiei dvs. și pentru a le transforma într-un stil pe care îl alegeți. Ele vă oferă opțiunea de a lucra în jurul filtrelor și culorilor, printre altele.

Să sporim

Una dintre problemele care apar cel mai frecvent în industria de proiectare este imaginile de calitate scăzută. Haideți să îmbunătățim, bazat pe AI, îmbunătățește calitatea imaginilor folosind trei filtre.
Filtrul anti-JPEF convertește imaginea în PNG de înaltă calitate, în timp ce filtrul Boring mărește imaginea la aproximativ 4 ori fără a compromite calitatea imaginii. Magic, al treilea filtru vă permite să adăugați detalii în interiorul imaginii.
A face din inteligența artificială o parte principală a procesului de proiectare a aplicațiilor mobile este ceva care vine în pachet cu mai mulți factori suplimentari care trebuie luați în considerare pentru a se asigura că acea interfață și experiența utilizatorului sunt intacte.

Și acesta, la rândul său, nu este un proces ușor.

Împachetarea experienței utilizatorului aplicației dvs. cu inteligența artificială într-un mod în care întregul proces să fie tradus în modele de proiectare a inteligenței artificiale necesită o mulțime de teme, care în sine depind în mare măsură de informațiile pe care utilizatorii le oferă cu consimțământ.

Dacă abia începeți să vă faceți modelele mai inteligente, există câteva modele de interfață de utilizare care v-ar ajuta să începeți călătoria inteligentă.

A. Cursoare de criterii

O serie de aplicații folosesc algoritmi de învățare automată pentru a prezice un rezultat sau pentru a trece recomandări. Un glisor de criterii este util aici, deoarece îi ajută pe utilizatori să ajusteze și apoi să ajusteze recomandările pe baza criteriilor care sunt semnificative pentru ei.
Aici, va trebui să vă asigurați că criteriile cu care manipulează utilizatorii sunt mapate corect la datele pe care mașina le folosește în algoritmi.

B. Butonul Like și Dislike

Un simplu buton de apreciare și neapreciere ajută la îmbunătățirea experienței utilizatorului pe care cineva o împărtășește în cadrul aplicației. Când le cereți utilizatorilor să-și alimenteze experiența chiar și printr-un simplu buton de apreciare și neapreciere, le oferiți opțiunea nu doar să se bazeze pe sistemul de recomandare, ci și să ofere feedback cu privire la ceea ce nu le place și de ce.

C. Sfaturi pentru inducerea încrederii

De cele mai multe ori, utilizatorii nu doar că nu știu cum funcționează întregul sistem artificial de predicție, dar nici nu știu câtă încredere pot acorda sistemului. Când le cereți utilizatorilor să-și introducă datele sau să răspundă la întrebări în schimbul a ceva – alegere de haine mai potrivite, următoarea opțiune de afișare de urmat etc.
Coeficientul de încredere crește și mai mult atunci când oferiți utilizatorilor rezultatul și îi lăsați să-l aprobe sau să-l dezaprobe. Făcând acest lucru, utilizatorii tăi sunt responsabili de taxă – ceva care insuflă automat încredere în aplicație.

D. Oferiți-le o opțiune de intrare și ieșire

Nu toți utilizatorii ar dori să introducă date pentru ca dvs. să le preluați și să alimentați sistemul inteligent artificial sau chiar ar dori să urmeze calea inteligentă. Așadar, oferiți-le opțiunea de a intra și de a renunța la opțiunile inteligente atunci când le convine.
Făcând acest lucru, aceștia nu vor avea doar o perspectivă mai pozitivă față de aplicația dvs., ci și, știind că au o opțiune, vor fi mai dispuși să adauge datele lor în viitor.

Acum că ați văzut modul în care UX alimentat de AI influențează industria designului de aplicații, principiile directoare ale proiectării pentru AI , instrumentele care folosesc deja AI și modelele de UI pe care ar trebui să le adăugați în manifestul de design pentru a face utilizatorii să deschidă ideea AI, mai rămâne doar un ultim lucru de făcut.

Și ultimul lucru este să faceți AI o parte activă a procesului dvs. de proiectare a aplicației mobile. Lăsați echipa noastră de designeri UI/UX să vă ajute în acest sens.

[Citiți și: Cum rezolvăm problemele de dezvoltare AI?]