Uso dell'Intelligenza Artificiale (AI) nella moderna UI e UX Design

L'intelligenza artificiale è in piena espansione! Non sarà sorprendente affermare che l'IA ottiene il massimo dai dati e contribuisce ad aumentare l'efficienza e la produttività sul posto di lavoro. Oggi l'intelligenza artificiale non è solo una caratteristica di marketing; è entrato nel business principale. Il brusio creato dall'intelligenza artificiale si sta diffondendo in tutti i settori e sta cambiando il modo in cui vengono svolte le attività commerciali. Non sta solo cambiando la gestione del flusso di lavoro, ma si sta anche facendo strada nelle operazioni quotidiane per prevedere le tendenze future e fornire nuove opportunità.

Definizione di Intelligenza Artificiale (AI)

L'intelligenza artificiale è un sistema computerizzato avanzato che utilizza il concetto di macchine che svolgono compiti che in precedenza richiedevano l'intelligenza umana. È un essere umano avanzato, come un sistema computerizzato, che gestisce in modo intelligente attività e compiti svolti manualmente da esseri umani. Pertanto, con l'intelligenza artificiale è possibile progettare macchine che completano qualsiasi attività che ha richiesto l'intervento umano in precedenza.

Il motore chiave di questa rivoluzione è il suo sviluppo utilizzando software open source che consente a chiunque di creare modelli sofisticati. È una combinazione di diverse tecnologie in via di sviluppo come la realtà aumentata, l'apprendimento automatico, i chat bot, la realtà virtuale, il deep learning e altro ancora. Copre tutto ciò che comporta l'infusione di intelligenza in dispositivi o macchine. L'intelligenza artificiale è in grado di scoprire modelli nel comportamento umano utilizzando algoritmi e genera approfondimenti basati sui dati raccolti.

Il fascino dell'intelligenza artificiale ha catturato tutti in tutti i settori. Mark Zuckerberg ha preso una risoluzione per il nuovo anno nel 2016 per creare un semplice bot che potesse aiutare con le faccende domestiche. Dai droni di consegna di Amazon alla carta per la guida autonoma di Uber, l'intelligenza artificiale sta portando la rivoluzione robotica. Altri esempi popolari di intelligenza artificiale sono robot come Amazon Echo o Apple Siri, programmati per svolgere compiti banali dalla vita normale delle persone.

L'intelligenza artificiale sta aiutando le organizzazioni con:

L'intelligenza artificiale insieme all'apprendimento automatico viene utilizzata per plasmare il futuro delle aziende e il campo del design non è rimasto indenne da questa trasformazione. La strada per l'intelligenza artificiale è stata spianata dalla ricerca di raffinatezza e miglioramento delle tecnologie esistenti. L'intelligenza artificiale è diventata uno strumento che colma il divario tra analisi e dati.

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Ruolo dell'intelligenza artificiale nella progettazione di UX e UI

L'intelligenza artificiale sta influenzando gli scenari della vita reale anche nel mondo del design, ma significa che i robot stanno sostituendo i designer? Beh, certo che no! In effetti, l'intelligenza artificiale dovrebbe diventare uno strumento indispensabile nel kit di progettazione dell'esperienza utente.

Per comprendere il ruolo dell'intelligenza artificiale nel mondo dell'interfaccia utente e dell'esperienza utente, è importante elevarsi al di sopra del clamore creato dall'intelligenza artificiale. È l'inizio di una nuova era, in cui i sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per creare una connessione più profonda tra il pubblico e i marchi.

Il ruolo presente e futuro dell'IA nel design include:

La prossima ondata di design: DesOps

DesOps è stato ispirato dai DevOps e fa riferimento a un nuovo approccio nel design. Con il design che ottiene un elevato riconoscimento in tutti i settori e gli imprenditori, concetti come DesignOps stanno lavorando per creare una sinergia tra design innovativo e approccio AGILE allo sviluppo del software. Questo processo raggiunge un equilibrio tra scalabilità e automazione nel software.

Per comprendere il concetto di DesOps, le persone spesso fanno riferimento a DevOps. Gli obiettivi e le filosofie sottostanti di entrambi questi concetti sono gli stessi. Le pratiche DesOps derivano dall'urgente necessità di ridimensionare i progetti ed è utile per i team che cercano di aumentare il loro valore complessivo in un'organizzazione. Funziona anche in complemento a DevOps e si concentra sulla creazione, la manutenzione e la condivisione del sistema modulare nella progettazione del software.

La presenza di librerie di widget e modelli di interfaccia utente aiuta ulteriormente a portare coerenza. Un altro vantaggio di DesOps è che aiuta a ridurre l'attrito relativo alla progettazione tra i team ed eliminare gli aspetti che possono comportare inefficienze operative.

Poiché le pratiche di progettazione sono diverse e innovative, la sfida consiste nell'assicurare un'integrazione fluida tra DesOps e DevOps.

Caso di studio – Airbnb

Airbnb ospita oltre 5 milioni di annunci di prodotti insieme ad altre esperienze come escursioni, tour e altro ancora. Il modo in cui Airbnb ha utilizzato l'intelligenza artificiale nella sua cultura basata sui dati, è considerata una rivoluzione nel settore dell'ospitalità. Non usano un solo sistema di intelligenza artificiale, ma hanno sviluppato un solido ecosistema di diversi algoritmi.

Si dice che il team di progettazione di Airbnb si sia ispirato al movimento DevOps. Hanno valutato un divario tra progettazione e ingegneria nella maggior parte delle aziende tecnologiche affermate. Il loro team di progettazione ha ideato una libreria di app React-Sketch open source.

Airbnb utilizza uno strumento AI Price Tips che assicura che i prezzi siano calcolati su un modello domanda-offerta. Questo strumento funziona su un algoritmo che utilizza un'enorme quantità di dati ricevuti da Airbnb. Considera una serie di fattori per automatizzare il calcolo dei prezzi rendendo il processo più trasparente e intuitivo.

Airbnb ha anche un sistema di intelligenza artificiale interno con apprendimento automatico. Trasforma schizzi di design in codice sorgente del prodotto, mentre ML traduce valutazioni e recensioni nella lingua madre degli ospiti.

Caso di studio: Netflix

Netflix è diventato sinonimo di streaming online e ha introdotto il mondo nell'intrattenimento digitale. Ma non molti sanno che è anche considerato un forte esempio di ML e UX. Il livello di personalizzazione offerto da Netflix supera l'esperienza fornita dai suoi concorrenti.

Può prevedere dal comportamento dell'utente quale tipo di film o programma TV manterrà il suo utente coinvolto. L'intera esperienza utente viene adattata a ogni singolo abbonato con un processo di esperienza di personalizzazione in corso chiamato scienza dei consumatori. Si afferma che l'80 percento degli spettacoli / film che un utente guarda su Netflix è generato dal loro sistema di raccomandazione. Seguono un processo di raccomandazione NRT (Near Real-Time).

Netflix è riuscita a mantenere la sua base di abbonati in crescita ogni anno. La piattaforma sta sconvolgendo il settore dello streaming online fornendo un alto livello di esperienze personalizzate ai propri clienti. Non sarebbe sbagliato affermare che Netflix sa cosa vogliono le persone prima di loro. Netflix utilizza anche l'apprendimento automatico per la creazione di opere d'arte. Esiste un algoritmo che esegue la scansione e seleziona le immagini da mostrare tra le comunità di abbonati.

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Parole finali

Poiché l'intelligenza artificiale e la sua integrazione nella progettazione sono ancora nella fase iniziale, ci si possono aspettare molti cambiamenti nei prossimi anni. I progettisti devono capire come creare un compromesso tra funzionalità e design. Sebbene sia difficile trovare un equilibrio, è fondamentale garantire l'uso più efficiente dell'IA. I progettisti dovrebbero concentrarsi sulla creazione di modelli significativi piuttosto che sopraffare l'utente con molti dati.

Un'altra sfida che deve essere affrontata è quella di tradurre la lingua degli sviluppatori in quella utilizzata nella conversazione dagli utenti. Invece di mostrare le etichette nella lingua degli sviluppatori, è importante interpretarle e comunicarle in modo comprensibile.

Prima di passare all'IA, è fondamentale comprendere le tue aspettative e come ti aspetti che l'IA le soddisfi. Con i consumatori che si imbattono ogni giorno in sistemi più intelligenti, richiederanno sicuramente prodotti più capaci ed efficienti nel prossimo futuro.