การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการออกแบบ UI และ UX ที่ทันสมัย

ปัญญาประดิษฐ์เฟื่องฟู! ไม่น่าแปลกใจเลยที่จะบอกว่า AI ใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้สูงสุดและช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิตในที่ทำงาน ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เป็นเพียงคุณสมบัติทางการตลาดเท่านั้น ได้เข้าสู่ธุรกิจกระแสหลัก เสียงกระหึ่มที่เกิดจากปัญญาประดิษฐ์กำลังแพร่กระจายไปทั่วอุตสาหกรรมและเปลี่ยนวิธีการดำเนินธุรกิจ ไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงการจัดการเวิร์กโฟลว์ แต่ยังก้าวไปสู่การดำเนินงานประจำวันเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตและมอบโอกาสใหม่ๆ

การกำหนดปัญญาประดิษฐ์ (AI)

AI เป็นระบบคอมพิวเตอร์ขั้นสูงที่ใช้แนวคิดของเครื่องจักรในการทำงานให้สำเร็จซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เป็นมนุษย์ขั้นสูง เช่น ระบบคอมพิวเตอร์ ที่จัดการกิจกรรมและงานที่มนุษย์ทำด้วยตนเองอย่างชาญฉลาด ดังนั้น ด้วย AI จึงเป็นไปได้ที่จะออกแบบเครื่องจักรที่ทำงานใด ๆ ที่ต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ให้เสร็จสิ้นก่อนหน้านี้

ตัวขับเคลื่อนหลักของการปฏิวัตินี้คือการพัฒนาโดยใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ซึ่งช่วยให้ใครก็ตามสามารถสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนได้ เป็นการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาหลายอย่าง เช่น ความจริงเสริม การเรียนรู้ของเครื่อง แชทบอท ความจริงเสมือน การเรียนรู้เชิงลึก และอื่น ๆ ครอบคลุมทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับการใส่ข้อมูลอัจฉริยะลงในอุปกรณ์หรือเครื่องจักร AI สามารถค้นพบรูปแบบพฤติกรรมของมนุษย์โดยใช้อัลกอริทึมและสร้างข้อมูลเชิงลึกตามข้อมูลที่รวบรวมได้

ความหลงใหลใน AI ดึงดูดทุกคนในอุตสาหกรรมต่างๆ Mark Zuckerberg ใช้ New Year Resolution ในปี 2559 เพื่อสร้างบอทง่ายๆ ที่สามารถช่วยงานบ้านได้ ตั้งแต่โดรนส่งสินค้าของ Amazon ไปจนถึงบัตรไร้คนขับโดย Uber AI กำลังนำการปฏิวัติหุ่นยนต์เข้ามา ตัวอย่างอื่น ๆ ของ AI ที่เป็นที่นิยม ได้แก่ บอทเช่น Amazon Echo หรือ Apple Siri ที่ถูกตั้งโปรแกรมให้ทำงานทางโลกจากชีวิตปกติของผู้คน

ปัญญาประดิษฐ์กำลังช่วยองค์กรด้วย -

AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังถูกใช้เพื่อกำหนดอนาคตของธุรกิจ และด้านการออกแบบก็ไม่ได้ถูกแตะต้องสำหรับการเปลี่ยนแปลงนี้ หนทางสำหรับ AI ได้รับการปูด้วยการแสวงหาความซับซ้อนและการปรับปรุงในเทคโนโลยีที่มีอยู่ AI กลายเป็นเครื่องมือที่เชื่อมช่องว่างระหว่างการวิเคราะห์และข้อมูล

 แนะนำสำหรับคุณ: 7 เทคนิคการออกแบบเว็บไซต์สมัยใหม่ที่น่าติดตามในปี 2019

บทบาทของ AI ในการออกแบบ UX & UI

AI กำลังส่งผลกระทบต่อสถานการณ์ในชีวิตจริงในโลกการออกแบบด้วย แต่นั่นหมายความว่าหุ่นยนต์กำลังแทนที่นักออกแบบหรือไม่? แน่นอนว่าไม่ใช่! ในความเป็นจริง AI คาดว่าจะเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในชุดเครื่องมือออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้

เพื่อให้เข้าใจถึงบทบาทของ AI ในโลกของ UI และ UX สิ่งสำคัญคือต้องก้าวข้ามโฆษณาเกินจริงที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ เป็นจุดเริ่มต้นของยุคใหม่ที่ระบบ AI ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นระหว่างผู้ชมและแบรนด์

บทบาทในปัจจุบันและอนาคตของ AI ในการออกแบบรวมถึง -

คลื่นลูกใหม่ในการออกแบบ – DesOps

DesOps ได้รับแรงบันดาลใจจาก DevOps และอ้างอิงถึงแนวทางใหม่ในการออกแบบ ด้วยการออกแบบที่ได้รับการยอมรับอย่างสูงในอุตสาหกรรมและผู้ประกอบการ แนวคิดเช่น DesignOps กำลังทำงานเพื่อสร้างการทำงานร่วมกันระหว่างการออกแบบเชิงนวัตกรรมและแนวทาง AGILE ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ กระบวนการนี้ทำให้เกิดความสมดุลระหว่างความสามารถในการปรับขนาดและระบบอัตโนมัติในซอฟต์แวร์

เพื่อให้เข้าใจแนวคิดของ DesOps ผู้คนมักอ้างถึง DevOps เป้าหมายและปรัชญาพื้นฐานของแนวคิดทั้งสองนี้เหมือนกัน แนวทางปฏิบัติของ DesOps มาจากความจำเป็นอย่างยิ่งยวดในการปรับขนาดการออกแบบ และมีประโยชน์สำหรับทีมที่ต้องการเพิ่มมูลค่าโดยรวมในองค์กร นอกจากนี้ยังทำงานร่วมกับ DevOps และมุ่งเน้นไปที่การสร้าง การบำรุงรักษา และการแบ่งปันระบบโมดูลาร์ในการออกแบบซอฟต์แวร์

การแสดงตนของไลบรารีวิดเจ็ตและรูปแบบ UI ช่วยเพิ่มความสอดคล้องกัน ข้อดีอีกประการของ DesOps คือช่วยลดความขัดแย้งเกี่ยวกับการออกแบบระหว่างทีมและขจัดแง่มุมที่อาจเกี่ยวข้องกับความไร้ประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน

เนื่องจากแนวปฏิบัติด้านการออกแบบมีความหลากหลายและเป็นนวัตกรรมใหม่ ความท้าทายจึงอยู่ที่การทำให้แน่ใจว่าการผสานรวมระหว่าง DesOps และ DevOps เป็นไปอย่างราบรื่น

กรณีศึกษา – Airbnb

Airbnb เป็นที่ตั้งของรายการสินค้ามากกว่า 5 ล้านรายการพร้อมกับประสบการณ์อื่นๆ เช่น การเดินป่า ทัวร์ และอื่นๆ อีกมากมาย วิธีที่ Airbnb ใช้ AI ในวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ถือว่าเป็นการปฏิวัติอุตสาหกรรมการบริการ พวกเขาไม่ได้ใช้ระบบ AI เพียงระบบเดียว แต่ได้พัฒนาระบบเสียงของอัลกอริทึมที่แตกต่างกัน

ว่ากันว่าทีมออกแบบของ Airbnb ได้รับแรงบันดาลใจจากการเคลื่อนไหวของ DevOps พวกเขาประเมินช่องว่างระหว่างการออกแบบและวิศวกรรมของบริษัทเทคโนโลยีที่จัดตั้งขึ้นส่วนใหญ่ ทีมออกแบบของพวกเขามาพร้อมกับไลบรารีแอป React-Sketch แบบโอเพ่นซอร์ส

Airbnb ใช้เครื่องมือ AI Price Tips เพื่อให้แน่ใจว่าราคาจะคำนวณตามแบบจำลองอุปสงค์และอุปทาน เครื่องมือนี้ทำงานบนอัลกอริทึมที่ใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ Airbnb ได้รับ โดยจะพิจารณาปัจจัยหลายประการเพื่อทำให้การคำนวณราคาเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้กระบวนการมีความโปร่งใสและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น

Airbnb ยังมีระบบ AI ภายในองค์กรพร้อมการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเปลี่ยนภาพร่างของการออกแบบเป็นซอร์สโค้ดของผลิตภัณฑ์ ในขณะที่ ML แปลการให้คะแนนและบทวิจารณ์เป็นภาษาแม่ของผู้เข้าพัก

กรณีศึกษา – Netflix

Netflix มีความหมายเหมือนกันกับการสตรีมออนไลน์และได้แนะนำโลกให้รู้จักกับความบันเทิงดิจิทัล แต่ไม่ค่อยมีใครรู้ว่ามันถือเป็นตัวอย่างที่ดีของ ML และ UX ระดับของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ Netflix มอบให้นั้นเหนือกว่าประสบการณ์ที่ได้รับจากคู่แข่ง

สามารถคาดเดาได้จากพฤติกรรมของผู้ใช้ว่าภาพยนตร์หรือรายการทีวีประเภทใดที่จะทำให้ผู้ใช้มีส่วนร่วม ประสบการณ์ของผู้ใช้ทั้งหมดได้รับการปรับให้เข้ากับผู้สมัครสมาชิกแต่ละรายด้วยกระบวนการปรับแต่งประสบการณ์ส่วนบุคคลอย่างต่อเนื่องที่เรียกว่าวิทยาศาสตร์ผู้บริโภค มีการระบุไว้ว่า 80 เปอร์เซ็นต์ของรายการ/ภาพยนตร์ที่ผู้ใช้รับชมบน Netflix นั้นสร้างขึ้นโดยระบบแนะนำของพวกเขา พวกเขาปฏิบัติตามกระบวนการแนะนำ NRT (Near Real-Time)

Netflix จัดการเพื่อให้ฐานสมาชิกเติบโตขึ้นทุกปี แพลตฟอร์มดังกล่าวกำลังพลิกโฉมอุตสาหกรรมการสตรีมออนไลน์ด้วยการมอบประสบการณ์ที่กำหนดเองในระดับสูงให้กับลูกค้า ไม่ผิดหากจะบอกว่า Netflix รู้ว่าผู้คนต้องการอะไรก่อนที่จะลงมือทำ Netflix ยังใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการสร้างงานศิลปะอีกด้วย มีอัลกอริทึมที่สแกนแสดงและเลือกภาพที่จะแสดงในชุมชนสมาชิก

 คุณอาจชอบ: 7 อาชีพที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่สามารถแทนที่ได้

คำสุดท้าย

เนื่องจาก AI และการผสานรวมเข้ากับการออกแบบยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น จึงคาดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงมากมายในปีต่อๆ ไป นักออกแบบจำเป็นต้องเข้าใจวิธีการสร้างการแลกเปลี่ยนระหว่างฟังก์ชันการทำงานและการออกแบบ แม้ว่าจะยากที่จะสร้างความสมดุล แต่สิ่งสำคัญคือต้องใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด นักออกแบบควรมุ่งเน้นไปที่การสร้างรูปแบบที่มีความหมายแทนที่จะทำให้ผู้ใช้มีข้อมูลมากมาย

ความท้าทายอีกประการหนึ่งที่ต้องแก้ไขคือการแปลภาษาของนักพัฒนาให้เป็นภาษาที่ใช้ในการสนทนาโดยผู้ใช้ แทนที่จะแสดงป้ายกำกับในภาษาของผู้พัฒนา สิ่งสำคัญคือต้องตีความและสื่อสารด้วยวิธีที่เข้าใจได้

ก่อนที่จะกระโดดเข้าสู่ AI สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความคาดหวังของคุณ และวิธีที่คุณคาดหวังให้ AI ตอบสนองความต้องการเหล่านั้น เมื่อผู้บริโภคพบเจอกับระบบอัจฉริยะมากขึ้นในแต่ละวัน พวกเขาย่อมต้องการผลิตภัณฑ์ที่มีความสามารถและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในอนาคต