Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im modernen UI- und UX-Design

Künstliche Intelligenz boomt! Es überrascht nicht, dass KI das Beste aus Daten herausholt und dabei hilft, die Effizienz und Produktivität am Arbeitsplatz zu steigern. Künstliche Intelligenz ist heute nicht nur ein Marketingmerkmal; es ist im Mainstream-Geschäft angekommen. Der Hype um künstliche Intelligenz verbreitet sich branchenübergreifend und verändert die Art und Weise, wie Geschäfte abgewickelt werden. Es verändert nicht nur das Workflow-Management, sondern hält auch Einzug in den alltäglichen Betrieb, um zukünftige Trends vorherzusagen und neue Möglichkeiten zu schaffen.

Künstliche Intelligenz (KI) definieren

KI ist ein fortschrittliches computergestütztes System, das das Konzept nutzt, dass Maschinen Aufgaben ausführen, für die früher menschliche Intelligenz erforderlich war. Es handelt sich um einen fortschrittlichen Menschen, ähnlich einem computergestützten System, der Aktivitäten und Aufgaben, die von Menschen manuell ausgeführt wurden, intelligent verwaltet. Somit ist es mit KI möglich, Maschinen zu entwerfen, die jede Aufgabe erledigen, die ein menschliches Eingreifen früher erforderte.

Der Haupttreiber dieser Revolution ist die Entwicklung mithilfe von Open-Source-Software, die es jedem ermöglicht, anspruchsvolle Modelle zu erstellen. Es handelt sich um eine Kombination mehrerer sich entwickelnder Technologien wie Augmented Reality, maschinelles Lernen, Chat-Bots, Virtual Reality, Deep Learning und mehr. Es deckt alles ab, bei dem es darum geht, Geräte oder Maschinen mit Intelligenz zu versorgen. KI ist in der Lage, mithilfe von Algorithmen Muster im menschlichen Verhalten zu entdecken und auf der Grundlage der gesammelten Daten Erkenntnisse zu generieren.

Die Faszination für KI hat branchenübergreifend alle erfasst. Mark Zuckerberg hat sich für das neue Jahr 2016 vorgenommen, einen einfachen Bot zu entwickeln, der bei Haushaltsaufgaben helfen könnte. Von den Amazon-Lieferdrohnen bis hin zur selbstfahrenden Karte von Uber bringt KI die Roboterrevolution mit sich. Weitere beliebte Beispiele für KI sind Bots wie Amazon Echo oder Apple Siri, die so programmiert sind, dass sie alltägliche Aufgaben aus dem normalen Leben von Menschen übernehmen.

Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen dabei –

KI und maschinelles Lernen werden genutzt, um die Zukunft von Unternehmen zu gestalten, und auch der Bereich Design ist von diesem Wandel nicht unberührt geblieben. Der Weg zur KI wurde durch das Streben nach Verfeinerung und Verbesserung bestehender Technologien geebnet. KI ist zu einem Werkzeug geworden, das die Lücke zwischen Analysen und Daten schließt.

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Rolle der KI im UX- und UI-Design

KI wirkt sich auch auf reale Szenarien in der Designwelt aus, aber bedeutet das, dass Roboter Designer ersetzen? Nun, natürlich nicht! Tatsächlich wird erwartet, dass KI zu einem unverzichtbaren Werkzeug im User Experience-Designer-Kit wird.

Um die Rolle der KI in der Welt von UI und UX zu verstehen, ist es wichtig, sich über den Hype der künstlichen Intelligenz zu erheben. Es ist der Beginn einer neuen Ära, in der KI-Systeme eingesetzt werden, um eine tiefere Verbindung zwischen Zielgruppen und Marken herzustellen.

Die gegenwärtige und zukünftige Rolle der KI im Design umfasst:

Die nächste Welle im Design – DesOps

DesOps wurde von DevOps inspiriert und bezieht sich auf einen neuen Designansatz. Da Design branchenübergreifend und bei Unternehmern hohe Anerkennung findet, arbeiten Konzepte wie DesignOps daran, eine Synergie zwischen innovativem Design und einem AGILE-Ansatz für die Softwareentwicklung zu schaffen. Dieser Prozess schafft ein Gleichgewicht zwischen Skalierbarkeit und Automatisierung in der Software.

Um das Konzept von DesOps zu verstehen, wird oft von DevOps gesprochen. Die zugrunde liegenden Ziele und Philosophien beider Konzepte sind dieselben. DesOps-Praktiken entstanden aus der dringenden Notwendigkeit, Designs zu skalieren, und sind nützlich für Teams, die ihren Gesamtwert in einer Organisation steigern möchten. Es funktioniert auch als Ergänzung zu DevOps und konzentriert sich auf die Erstellung, Wartung und gemeinsame Nutzung des modularen Systems im Softwaredesign.

Das Vorhandensein von Widget-Bibliotheken und UI-Mustern trägt zusätzlich zur Konsistenz bei. Ein weiterer Vorteil von DesOps besteht darin, dass es dazu beiträgt, Reibungsverluste zwischen den Teams beim Design zu reduzieren und Aspekte zu beseitigen, die zu Ineffizienzen im Betrieb führen können.

Da Designpraktiken vielfältig und innovativ sind, besteht die Herausforderung darin, eine reibungslose Integration zwischen DesOps und DevOps sicherzustellen.

Fallstudie – Airbnb

Airbnb beherbergt mehr als 5 Millionen Produkteinträge sowie andere Erlebnisse wie Wanderungen, Touren und mehr. Die Art und Weise, wie Airbnb KI in seiner datengesteuerten Kultur eingesetzt hat, gilt als Revolutionär für die Hotelbranche. Sie verwenden nicht nur ein KI-System, sondern haben ein solides Ökosystem verschiedener Algorithmen entwickelt.

Es heißt, dass sich das Designteam von Airbnb von der DevOps-Bewegung inspirieren ließ. Sie stellten fest, dass bei den meisten etablierten Technologieunternehmen eine Lücke zwischen Design und Technik besteht. Ihr Designteam hat eine Open-Source-React-Sketch-App-Bibliothek entwickelt.

Airbnb verwendet ein KI-Tool „Price Tips“, das sicherstellt, dass Preise nach einem Nachfrage-Angebots-Modell berechnet werden. Dieses Tool arbeitet mit einem Algorithmus, der eine riesige Menge an von Airbnb empfangenen Daten nutzt. Es berücksichtigt eine Reihe von Faktoren, um die Preisberechnung zu automatisieren und den Prozess transparenter und intuitiver zu machen.

Airbnb verfügt außerdem über ein hauseigenes KI-System mit maschinellem Lernen. Es wandelt Designskizzen in Produktquellcode um, während ML Bewertungen und Rezensionen in die Muttersprache der Gäste übersetzt.

Fallstudie – Netflix

Netflix ist zum Synonym für Online-Streaming geworden und hat die Welt mit digitaler Unterhaltung bekannt gemacht. Aber nicht viele wissen, dass es auch als starkes Beispiel für ML und UX gilt. Der Grad der Personalisierung, den Netflix bietet, übertrifft das Erlebnis seiner Konkurrenten.

Es kann anhand des Nutzerverhaltens vorhersagen, welche Art von Fernsehfilm oder -sendung den Nutzer fesseln wird. Das gesamte Benutzererlebnis wird mit einem fortlaufenden Personalisierungsprozess namens Consumer Science an jeden einzelnen Abonnenten angepasst. Es wird angegeben, dass 80 Prozent der Sendungen/Filme, die sich ein Nutzer auf Netflix ansieht, durch dessen Empfehlungssystem generiert werden. Sie folgen einem NRT-Empfehlungsprozess (Near Real-Time).

Netflix ist es gelungen, seine Abonnentenbasis jedes Jahr weiter zu vergrößern. Die Plattform revolutioniert die Online-Streaming-Branche, indem sie ihren Kunden ein hohes Maß an maßgeschneiderten Erlebnissen bietet. Es wäre nicht falsch zu sagen, dass Netflix weiß, was die Leute wollen, bevor sie es tun. Auch Netflix nutzt maschinelles Lernen für die Erstellung von Kunstwerken. Es gibt einen Algorithmus, der die Sendung scannt und Bilder auswählt, die den Abonnentengemeinschaften gezeigt werden sollen.

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Letzte Worte

Da sich KI und ihre Integration in das Design noch im Anfangsstadium befinden, ist in den kommenden Jahren mit vielen Veränderungen zu rechnen. Designer müssen verstehen, wie sie einen Kompromiss zwischen Funktionalität und Design herstellen können. Obwohl es schwierig ist, ein Gleichgewicht zu finden, ist es entscheidend, den effizientesten Einsatz von KI sicherzustellen. Designer sollten sich auf die Erstellung aussagekräftiger Muster konzentrieren, anstatt den Benutzer mit vielen Daten zu überfordern.

Eine weitere Herausforderung, die es zu bewältigen gilt, besteht darin, die Sprache der Entwickler in die Sprache zu übersetzen, die von den Benutzern in Gesprächen verwendet wird. Anstatt Beschriftungen in der Sprache der Entwickler anzuzeigen, ist es wichtig, diese zu interpretieren und verständlich zu kommunizieren.

Bevor Sie in die KI einsteigen, ist es wichtig, Ihre Erwartungen zu verstehen und zu verstehen, wie die KI diese erfüllen soll. Da Verbraucher jeden Tag auf intelligentere Systeme stoßen, werden sie in Zukunft sicherlich leistungsfähigere und effizientere Produkte verlangen.