Daha İyi Mobil Uygulama Kullanıcı Deneyimi Tasarlamak için Yapay Zeka Nasıl Kullanılır?

Resimde çok sayıda verinin olduğu durumlarda ve kullanım durumlarında Yapay Zeka hayal etmek çok mantıklı. Ancak durum tamamen insan takdirine bağlı olduğunda ne olur? Bir yapay zeka kullanıcı arayüzü tasarımı , yapay zekanın diğer birkaç endüstri dikeyine yaptığını da yapabilecek mi?

Tasarım, neredeyse tüm farklı biçimlerinde, sürecin insan tarafını analitik ve veri odaklı taraftan çok daha yüksek bir yerde tutmakla yönlendirilir. CAD tasarımı veya Ürün Tasarımı gibi makine öğreniminin girmesi için biraz boşluk bırakan bazı alanlar olsa da, söz konusu tasarım formu mobil uygulama tasarımı olduğunda, boşluk ihmal edilebilir hale geliyor.

Ancak Yapay Zeka, diğer birçok sektör gibi Mobil Uygulama Tasarımı dikeyinde de kendine yer bulmuş ve yapay zeka kullanıcı arayüzü tasarımı kavramını doğurmuştur . Yapay zeka ve müşteri deneyimi arasındaki ilişkiye yeni bir boyut getirmesi gereken bir konsept.

Makinenin tasarımcıların yerini alıp almayacağının cevabı neredeyse imkansız olsa da, tasarımcı topluluğunun, akılda kalıcı mobil uygulamalar tasarlama yolculuğunda AI kullanıcı deneyimini bir araya getirmeye başladığı çeşitli yollar var, örneğin:

• Otomatikleştirilmiş görüntü yeniden boyutlandırma gibi zaman alıcı manuel işler almak
• Yapay zeka tabanlı çeviri yardımıyla yerelleştirilmiş tasarımlar yapmak
• Kullanıcılar ve ürünler arasında sistem tutarlılığı sağlayın
• Kullanıcıların hangi öğelerle etkileşimde bulunduğuna ve hangilerine dikkat edilmesi gerektiğine ilişkin bilgiler verin

Tasarım endüstrisinin AI odaklı UI alanından geldiğine tanık olduğu bu katılım, endüstrinin bugünü üzerinde büyük bir etkisi olduğunu gösterirken, AI ve tasarımın geleceğinin çok daha iyi bağlantılı olduğu bir dünyaya giden yolu açıyor .

Yapay zekanın Mobil uygulama tasarımı üzerindeki etkisini ve yakında mobil uygulama tasarımını geliştirmek için kanıtlanmış ipuçlarından biri haline geldiğini gördüğümüze göre, bir sonraki adım, yapay zeka tasarımı alanındaki uyumlarına rehberlik eden ilkelere bakmaktır. deneyimler

Mobil Uygulama Tasarımını Makine Öğrenimi ile Birleştiren Yol Gösterici İlkeler

Paylaşılan Bir Dil Geliştirin

Kullanıcı deneyimi incelemesi, ürün vizyonu ve iş hedefleri gibi unsurlar, tüm ekip tarafından anlaşılması ve paylaşılması gereken şeylerdir. Yalnızca mobil uygulama tasarımı ve makine öğrenimi geliştirme yöntemleri, paylaşılan kavramlar ve ortak dil aracılığıyla birbirini tamamlarsa, anlamlı ve gerçekten akıllı bir kullanıcı deneyimi yaratabilirsiniz.
Makine öğrenimi uzmanları ve kullanıcı deneyimi tasarımcıları, ekibin ürün planlamasını kullanıcıların gerçekliğiyle temel alan bir plan oluşturmak amacıyla veri boru hatlarını ve kullanıcı arayüzlerini içeren ortak bir plan geliştirmek için bir araya gelmelidir.

Kullanım Durumuna Odaklanın

En iyi yazılım tasarımcılarının size söyleyeceği gibi, tüketiciye yönelik bir uygulama geliştirirken önemli olan şey, onu destekleyen teknoloji değil, elde etmeyi planladığınız iş hedefi ve kullanıcı deneyimidir. Bu nedenle, kullanım durumunu kristalize etmeniz son derece önemlidir.
Kullanım örneğine ayrı bir odaklanmayla, karmaşık dikkatinizi kullanıcı akışına verebilir, bu da ekibin deneyimi geliştirmek için makine öğreniminin eklenebileceği ana noktaları belirlemesine olanak tanır.

Kullanım durumunun net bir şekilde anlaşılması, mobil uygulama tasarım şirketinin ekiplerinin kullanıcı deneyimi programının geliştirilmesi için doğru KPI'yı belirlemesine olanak tanır ve bu da makine öğrenimi metrikleriyle uyumludur.

Nicel ve Nitel Verileri Karıştırın

Makine öğrenimi çözümü ile kullanıcı deneyimi tasarımını birleştirmenin gerçek etkisini anlamak için hem nitel hem de nicel verilerin dikkate alınması önemlidir. Kullanıcıların uygulamanızı nasıl deneyimlediğini ölçmek için anketler, görüşmeler vb. gibi nitel araştırma yöntemlerinden yararlanmalısınız.

Nicel ve nitel verilerin bir kombinasyonunu kullanmayı vurgulamamızın nedeni, yeni bir uygulama tasarlarken, makine öğrenimi gelişimini ve kullanıcı deneyimini etkileyen beklenmedik faktörlerle karşılaşmanızın olası olmasıdır. Şu gibi faktörler: Yapay Zeka uygulama tasarımının parçalarını bilmesi gereken geri bildirim döngüsünün etkinliği, veri noktası yakalama niyeti ve kullanıcı davranışı yeteneği, ancak her iki veri türünün de derinlemesine değerlendirilmesinden sonra en iyi şekilde yanıtlanabilir.

Birleşik Verilerinizi Gerçek Hayat Ayarına Getirin

Anlaşılır ve akıcı bir kullanıcı deneyimi geliştirmek için makine öğreniminin gerçekten kullanıldığından nasıl emin olabilirsiniz? Makine öğrenimi ve kullanıcı deneyiminin gerçek dünyada nasıl bir araya geldiğini gösteren uçtan uca bir çözüm oluşturarak.
Makine öğrenimi modelleriyle birlikte çalışan veri hattını içeren bir MVP, AI destekli tasarımın birlikte yinelenmesini kolaylaştırır ve beta veya kullanıcı testi yoluyla kullanıcılardan doğrudan geri bildirim alınmasına yardımcı olur.

İş ortağı olduğunuz AI uygulama geliştirme şirketinizin hem UX tasarımcıları hem de Makine Öğrenimi uzmanları, ürün tasarımı sorunlarının anlaşılmasını paylaştığında, yineleme verimli ve hızlıdır. Öte yandan, kullanıcı deneyimi tasarımcıları, makine öğrenimini çevreleyen olasılıkların farkına varıyor: kullanıcı deneyimini geliştirmek için ne zaman ve nasıl kullanılabileceği.

Veri Toplama Konusunda Şeffaf Olun

AI için ve onunla birlikte tasarım yapmak, sürekli bir çaba gerektirir ve kesinlikle yerinde olması için, topladığınız verilere özel bir odaklanmanız önemlidir.
Bu veri toplama – veriyi bilgiye dönüştürme – tasarımı yineleme döngüsünde son kullanıcı tarafını dikkate almak çok önemlidir.
Kullanıcılara verilerinin yapay zekayı beslemek için kullanıldığını söyleyin ve onlara toplanan bilgileri en iyi bağlamın ortaya çıkacağı şekilde değiştirme seçeneği sunun. Kullanıcılara AI tarafından toplanan verileri değiştirme seçeneği sunmanın yanı sıra, tahminlerin kullanıcıların istediği gibi olmasını sağlamak için onlara AI'nın öğrendiklerini değiştirme seçeneği de vermelisiniz.

Az önce gördüğümüz bu ilkeler, birleşik AI ve UX tasarımının nasıl çalışması gerektiğine biraz açıklık getirmemize yardımcı olurken, dünya çapında geliştiriciler topluluğu tarafından desteklenen bazı ünlü tasarım ve düzenleme araçlarından bazılarının bu teknolojiyi nasıl kullandığına bir göz atalım. daha iyi mobil uygulama kullanıcı deneyimi sunmak için.

Tasarım İçin Yapay Zeka Kullanan Araçlar

Terzi Markaları

Tailor Brands logo üreticisi, işletmeler tarafından küçük bir bütçeyle profesyonel logo elde etmek için kullanılan ünlü bir üründür. AI tasarımları , girişinizin logoya girilecek bilgi biçiminde gelmesiyle oluşturulmuştur.

Adobe Photoshop

Photoshop'un sunduğu Konu Seç işlevi, şekli ezberlemek ve ardından bunları çok kolay bir şekilde kaydırmak, değiştirmek ve düzenlemek için AI'dan yararlanır. Araç, görüntüdeki farklı nesneleri tanıyarak arka planları değiştirmeyi sağlayan Sensei olarak bilinen dahili bir yapay zeka sistemi üzerinde çalışır.

Prizma ve Deepart

Hem ünlü görüntü düzenleme araçları hem de AI tasarım yazılımı , videonuzun ve fotoğrafınızın farklı yönlerini belirlemek ve bunları seçtiğiniz bir stile dönüştürmek için yapay zekadan yararlanır. Size diğer şeylerin yanı sıra filtreler ve renkler üzerinde çalışma seçeneği sunarlar.

Geliştirelim

Tasarım endüstrisinde en sık ortaya çıkan sorunlardan biri düşük kaliteli görüntülerdir. Yapay zeka destekli geliştirelim, üç filtre kullanarak görüntülerin kalitesini iyileştirir.
Anti-JPEF filtresi, görüntüyü yüksek kaliteli PNG'ye dönüştürürken Boring filtresi, görüntü kalitesinden ödün vermeden görüntüyü yaklaşık 4 katına çıkarır. Magic, üçüncü filtre, görüntünün içine detay eklemenizi sağlar.
Yapay Zekayı Mobil Uygulama Tasarım sürecinin birincil parçası yapmak, Kullanıcı Arayüzü ve Kullanıcı Deneyiminin eksiksiz olmasını sağlamak için göz önünde bulundurulması gereken çeşitli ek faktörlerle birlikte gelen bir şeydir.

Ve bu da kolay bir süreç değil.

Uygulamanızın kullanıcı deneyimini Yapay Zeka ile tüm sürecin Yapay Zeka tasarım modellerine çevrileceği şekilde paketlemek, kendi içinde büyük ölçüde kullanıcıların izin vererek sağladığı bilgilere bağlı olan çok sayıda ev ödevi gerektirir.

Tasarımlarınızı daha akıllı hale getirmeye yeni başlıyorsanız, akıllı yolculuğa başlamanıza yardımcı olacak bazı UI kalıpları vardır.

A. Ölçüt Kaydırıcıları

Bir dizi uygulama, bir sonucu tahmin etmek veya önerileri iletmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bir ölçüt kaydırıcısı burada kullanışlıdır, çünkü kullanıcıların önerileri kendileri için anlamlı olan ölçütlere göre ayarlamasına ve ardından ince ayar yapmasına yardımcı olur.
Burada, kullanıcıların manipüle ettiği kriterlerin, makinenin algoritmalarda kullandığı verilere doğru bir şekilde eşlendiğinden emin olmanız gerekecektir.

B. Beğen ve Beğenme Düğmesi

Basit bir beğenme ve beğenmeme düğmesi, birinin uygulama içinde paylaştığı kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yardımcı olur. Kullanıcılardan basit bir beğen ve beğenme düğmesi aracılığıyla bile deneyimlerini paylaşmalarını istediğinizde, onlara yalnızca öneri sistemini geliştirme seçeneği sunmakla kalmaz, aynı zamanda neyi sevmedikleri ve neden hakkında geri bildirimde bulunma seçeneği de verirsiniz.

C. Güven Yaratan İpuçları

Çoğu zaman, kullanıcılar tüm tahminin ve yapay sistemin nasıl çalıştığını bilmemekle kalmaz, aynı zamanda sisteme ne kadar güvenebileceklerini de bilmezler. Kullanıcılardan bir şey karşılığında verilerini iletmelerini veya soruları yanıtlamalarını istediğinizde - daha iyi eşleşen kıyafet seçimi, bir sonraki şovu takip etme seçeneği vb.
Kullanıcılara sonucu verdiğinizde ve onaylayıp onaylamamalarına izin verdiğinizde güven katsayısı daha da artar. Bunu yapmak, kullanıcılarınızın sorumluluğu üstlenmesini sağlar - bu, uygulamaya otomatik olarak güven veren bir şeydir.

D. Onlara Giriş ve Çıkış Seçeneği Verin

Tüm kullanıcılar, yapay akıllı sistemi getirmeniz ve beslemeniz için verileri beslemek istemez, hatta akıllı rotayı kullanmak istemez. Bu nedenle, onlara akıllı seçeneklerden istedikleri zaman ve istedikleri zaman girme ve çıkma seçeneği sunun.
Bunu yaparak, yalnızca uygulamanıza karşı daha olumlu bir bakış açısına sahip olmakla kalmayacak, aynı zamanda bir çıkış seçeneğine sahip olduklarını bilerek, gelecekte verilerini eklemeye daha istekli olacaklardır.

Artık AI destekli UX'in uygulama tasarım endüstrisini nasıl etkilediğini, AI için tasarım yapmanın yol gösterici ilkelerini, halihazırda AI kullanan araçları ve kullanıcılarınızı açık hale getirmek için tasarım manifestonuzda eklemeniz gereken UI kalıplarını gördünüz. AI fikri, yapılacak son bir şey kaldı.

Ve bu son şey, yapay zekayı mobil uygulama tasarım sürecinizin aktif bir parçası yapmaktır. UI/UX tasarımcılarından oluşan ekibimizin size bu konuda yardımcı olmasına izin verin.

[Ayrıca Okuyun: Yapay Zeka Geliştirme Sorunlarını Nasıl Çözüyoruz?]