Использование искусственного интеллекта (ИИ) в современном дизайне UI и UX

Искусственный интеллект процветает! Неудивительно, что ИИ максимально эффективно использует данные и помогает повысить эффективность и производительность на рабочем месте. Сегодня искусственный интеллект — это не просто маркетинговая функция; он вошел в основной бизнес. Ажиотаж, созданный искусственным интеллектом, распространяется по отраслям и меняет способы ведения бизнеса. Он не только меняет управление рабочими процессами, но и внедряется в повседневные операции для прогнозирования будущих тенденций и предоставления новых возможностей.

Определение искусственного интеллекта (ИИ)

ИИ — это передовая компьютеризированная система, в которой используется концепция машин, выполняющих задачи, для которых ранее требовался человеческий интеллект. Это продвинутый человек, подобный компьютеризированной системе, который разумно управляет действиями и задачами, выполняемыми людьми вручную. Таким образом, с помощью ИИ можно спроектировать машины, которые выполнят любую задачу, которая ранее требовала вмешательства человека.

Ключевой движущей силой этой революции является его разработка с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом, что позволяет любому создавать сложные модели. Это сочетание нескольких развивающихся технологий, таких как дополненная реальность, машинное обучение, чат-боты, виртуальная реальность, глубокое обучение и многое другое. Он охватывает все, что связано с внедрением интеллекта в устройства или машины. ИИ способен обнаруживать закономерности в поведении человека с помощью алгоритмов и генерировать идеи на основе собранных данных.

Увлечение ИИ охватило всех в разных отраслях. В 2016 году Марк Цукерберг принял новогоднее обещание создать простого бота, который мог бы помочь с домашними делами. От дронов доставки Amazon до самоуправляемых карт Uber — искусственный интеллект совершает революцию в робототехнике. Другими популярными примерами ИИ являются боты, такие как Amazon Echo или Apple Siri, которые запрограммированы на выполнение рутинных задач из обычной жизни людей.

Искусственный интеллект помогает организациям:

ИИ вместе с машинным обучением используется для формирования будущего бизнеса, и область дизайна не осталась незамеченной этой трансформацией. Путь к ИИ был проложен стремлением к совершенствованию и совершенствованию существующих технологий. ИИ стал инструментом, который устраняет разрыв между аналитикой и данными.

 Рекомендуется для вас: 7 современных методов веб-дизайна, которым стоит следовать в 2019 году.

Роль ИИ в UX и UI дизайне

ИИ также влияет на реальные сценарии в мире дизайна, но означает ли это, что роботы заменяют дизайнеров? Ну конечно нет! На самом деле ожидается, что ИИ станет незаменимым инструментом в наборе конструктора пользовательского опыта.

Чтобы понять роль ИИ в мире UI и UX, важно подняться над шумихой, созданной искусственным интеллектом. Это начало новой эры, когда системы искусственного интеллекта используются для создания более глубокой связи между аудиторией и брендами.

Настоящая и будущая роль ИИ в дизайне включает:

Следующая волна в дизайне — DesOps

DesOps был вдохновлен DevOps и относится к новому подходу к дизайну. Поскольку дизайн получает широкое признание в различных отраслях и среди предпринимателей, такие концепции, как DesignOps, работают над созданием синергии между инновационным дизайном и гибким подходом к разработке программного обеспечения. Этот процесс устанавливает баланс между масштабируемостью и автоматизацией программного обеспечения.

Чтобы понять концепцию DesOps, люди часто обращаются к DevOps. Основные цели и философия обеих этих концепций одинаковы. Практика DesOps возникла из-за острой необходимости масштабирования проектов, и она полезна для команд, стремящихся повысить свою общую ценность в организации. Он также работает в дополнение к DevOps и фокусируется на создании, обслуживании и совместном использовании модульной системы в разработке программного обеспечения.

Наличие библиотек виджетов и шаблонов пользовательского интерфейса также помогает обеспечить согласованность. Еще одно преимущество DesOps заключается в том, что он помогает уменьшить трения в отношении дизайна между командами и устранить аспекты, которые могут привести к неэффективности работы.

Поскольку методы проектирования разнообразны и инновационны, задача заключается в обеспечении плавной интеграции между DesOps и DevOps.

Практический пример — Airbnb

На Airbnb размещено более 5 миллионов списков товаров, а также другие мероприятия, такие как походы, туры и многое другое. То, как Airbnb использовала искусственный интеллект в своей культуре, основанной на данных, считается, что они произвели революцию в индустрии гостеприимства. Они не используют только одну систему искусственного интеллекта, а разработали надежную экосистему различных алгоритмов.

Говорят, что команда дизайнеров Airbnb черпала вдохновение в движении DevOps. Они оценили разрыв между дизайном и инжинирингом в большинстве известных технологических компаний. Их команда дизайнеров разработала библиотеку приложений React-Sketch с открытым исходным кодом.

Airbnb использует ИИ-инструмент Price Tips, который обеспечивает расчет цен по модели спроса-предложения. Этот инструмент работает по алгоритму, который использует огромное количество данных, полученных Airbnb. Он учитывает ряд факторов для автоматизации расчета цен, делая процесс более прозрачным и интуитивно понятным.

У Airbnb также есть собственная система искусственного интеллекта с машинным обучением. Он превращает наброски дизайна в исходный код продукта, а ML переводит рейтинг и отзывы на родной язык гостей.

Практический пример — Нетфликс

Netflix стал синонимом онлайн-трансляций и познакомил мир с цифровыми развлечениями. Но не многие знают, что он также считается ярким примером ML и UX. Уровень персонализации, предлагаемый Netflix, превосходит опыт, предоставляемый его конкурентами.

По поведению пользователя он может предсказать, какой телефильм или шоу заинтересует пользователя. Весь пользовательский опыт адаптируется к каждому отдельному подписчику с помощью постоянного процесса персонализации, называемого потребительской наукой. Утверждается, что 80 процентов шоу/фильмов, которые пользователь смотрит на Netflix, генерируется их рекомендательной системой. Они следуют процессу рекомендаций NRT (почти в реальном времени).

Netflix удается поддерживать рост своей абонентской базы с каждым годом. Платформа меняет индустрию онлайн-трансляций, предоставляя своим клиентам высокий уровень индивидуального опыта. Было бы неправильно сказать, что Netflix знает, чего хотят люди, прежде чем они это сделают. Netflix также использует машинное обучение для создания иллюстраций. Существует алгоритм, который сканирует шоу и выбирает изображения для показа среди подписчиков.

 Вам также может понравиться: 7 профессий, незаменимых для искусственного интеллекта (ИИ).

Заключительные слова

Поскольку ИИ и его интеграция в дизайн все еще находятся на начальной стадии, в ближайшие годы можно ожидать много изменений. Дизайнеры должны понимать, как найти компромисс между функциональностью и дизайном. Хотя найти баланс сложно, крайне важно обеспечить наиболее эффективное использование ИИ. Дизайнеры должны сосредоточиться на создании осмысленных шаблонов, а не загружать пользователя большим количеством данных.

Еще одна проблема, которую необходимо решить, — перевести язык разработчиков на тот, на котором разговаривают пользователи. Вместо того, чтобы показывать метки на языке разработчиков, важно интерпретировать их и общаться в понятной форме.

Прежде чем перейти к ИИ, очень важно понять ваши ожидания и то, как вы ожидаете, что ИИ их оправдает. Поскольку потребители с каждым днем ​​сталкиваются с более интеллектуальными системами, им наверняка потребуются более функциональные и эффективные продукты в будущем.