Modern UI & UX Tasarımında Yapay Zekanın (AI) Kullanımı

Yayınlanan: 2019-08-27

Yapay zeka çığ gibi büyüyor! Yapay zekanın verilerden en iyi şekilde yararlandığını ve işyerinde verimliliği ve üretkenliği artırmaya yardımcı olduğunu söylemek şaşırtıcı olmayacaktır. Günümüzde yapay zeka sadece bir pazarlama özelliği değil; ana akım işine girdi. Yapay zekanın yarattığı vızıltı sektörlere yayılıyor ve işlerin yürütülme şeklini değiştiriyor. Yalnızca iş akışı yönetimini değiştirmekle kalmıyor, aynı zamanda gelecekteki eğilimleri tahmin etmek ve yeni fırsatlar sağlamak için günlük operasyonlara da giriyor.

İçindekiler tablosu gösterisi

Yapay Zekayı (AI) Tanımlamak
UX ve UI Tasarımında Yapay Zekanın Rolü
Tasarımda Yeni Dalga – DesOps
Vaka Çalışması - Airbnb
Örnek Olay – Netflix
Son sözler

Yapay Zekayı (AI) Tanımlamak

AI, daha önce insan zekası gerektiren görevleri yerine getiren makineler kavramını kullanan gelişmiş bir bilgisayar sistemidir. İnsanlar tarafından manuel olarak yapılan faaliyetleri ve görevleri akıllıca yöneten, bilgisayarlı bir sistem gibi gelişmiş bir insandır. Böylece, AI ile insan müdahalesi gerektiren herhangi bir görevi daha önce tamamlayan makineler tasarlamak mümkün.

Bu devrimin ana itici gücü, açık kaynak yazılım kullanılarak geliştirilmesi ve böylece herkesin karmaşık modeller oluşturmasına olanak sağlamasıdır. Artırılmış gerçeklik, makine öğrenimi, sohbet botları, sanal gerçeklik, derin öğrenme ve daha fazlası gibi gelişen birkaç teknolojinin birleşimidir. Cihazlara veya makinelere zeka aşılamayı içeren her şeyi kapsar. AI, algoritmaları kullanarak insan davranışındaki kalıpları keşfetme yeteneğine sahiptir ve toplanan verilere dayalı olarak içgörüler üretir.

AI'ya olan hayranlık, sektörlerdeki herkesi yakaladı. Mark Zuckerberg, ev işlerine yardımcı olabilecek basit bir bot oluşturmak için 2016'da Yeni Yıl Kararı aldı. Amazon teslimat uçaklarından Uber'in kendi kendine sürüş kartına kadar, yapay zeka robotik devrimi getiriyor. AI'nın diğer popüler örnekleri, insanların günlük yaşamlarından sıradan görevleri almaya programlanmış Amazon Echo veya Apple Siri gibi botlardır.

Yapay zeka, kuruluşlara şu konularda yardımcı oluyor:

Müşterilerin deneyimini iyileştirmek.
Üretim sürecinin verimliliğini artırmak.
Verileri yönetme ve analiz etme.
Performansı tahmin etme.
Reklam ve pazarlama çabalarını geliştirmek.
İnsanların niyetlerini geçmiş davranışlarına göre deşifre etmek.
Büyüyen akıllı telefonlar ve cihazlarla veri patlamasını yönetme.
Müşterilerin genel kullanıcı arayüzü deneyimini geliştirmek.

Yapay zeka ve makine öğrenimi, işletmelerin geleceğini şekillendirmek için kullanılıyor ve tasarım alanı da bu dönüşümden etkilenmedi. AI'nın yolu, mevcut teknolojilerde gelişmişlik ve iyileştirme arayışıyla döşendi. AI, analitik ve veriler arasındaki boşluğu dolduran bir araç haline geldi.

 Size önerilen: 2019'da İzlenecek 7 Modern Web Tasarım Tekniği.

UX ve UI Tasarımında Yapay Zekanın Rolü

AI, tasarım dünyasındaki gerçek hayat senaryolarını da etkiliyor, ancak bu, robotların tasarımcıların yerini aldığı anlamına mı geliyor? Tabii ki hayır! Aslında AI'nın, Kullanıcı Deneyimi tasarım setinde vazgeçilmez bir araç haline gelmesi bekleniyor.

Yapay zekanın UI ve UX dünyasındaki rolünü anlamak için yapay zekanın yarattığı aldatmacanın üzerine çıkmak önemlidir. Bu, izleyiciler ve markalar arasında daha derin bir bağlantı oluşturmak için AI sistemlerinin kullanıldığı yeni bir çağın başlangıcıdır.

AI'nın Tasarımdaki mevcut ve gelecekteki rolü şunları içerir:

AI'nın gelişimi, tasarımcıların daha kısa sürede çekici tasarımlar oluşturmasına yardımcı olan araçların geliştirilmesine yol açtı. Yapay zeka verileri analiz ederken, kullanıcının tam olarak ne aradığını kolayca hassaslaştırabilir ve ayrıca diğer başarılı ürünlere dayalı olarak ürün tasarımını hassaslaştırabilir. AI ayrıca tamamen yeni tasarım alternatifleri önererek ve bunların kullanıcı katılımını nasıl artıracağını önererek yardımcı olur.
Dijital dünyada kişiselleştirme, benzersiz kullanıcı deneyimleri yaratmanın anahtarıdır. AI, alıcıların profilinde ve diğer milyarlarca veri noktasında bulunan bilgileri kullanarak tasarımcıların kişiselleştirilmiş e-Ticaret web siteleri oluşturmasına yardımcı oluyor.
Yapay zeka kullanılarak büyük hacimli verilerin analizi ile tasarımcıların yüksek performanslı ürünler tasarlaması mümkündür. Ayrıca en son standartları ve kuralları, UX tasarım en iyi uygulamalarını ve diğer kullanılabilirlik ölçümlerini dikkate alır.
Yapay zeka, medya markaları, haber siteleri ve daha fazlası için benzersiz açılış sayfaları ve ana sayfa varyasyonları oluşturmak için de kullanılabilir.
Her tasarımcının işi bir dereceye kadar ayak işi içerir. Yapay zeka, ayak işlerini otomatikleştirmek ve tasarımcıların işlerinde daha verimli olmalarına yardımcı olmak için kullanılabilir. Adobe Scene Stitch gibi araçlar, yapay zekanın ayak işlerini tamamlamak için nasıl kullanılabileceğinin bir örneğidir. Bir görüntüdeki deseni tanımlayabilir ve tasarımcılara desenleri düzenleme veya düzeltme eki uygulama konusunda yardımcı olabilir.
Üretken görsel stiller oluşturmak için Prisma gibi yapay zeka araçları kullanılıyor. Fotoğrafın ne içerdiğini ve ona uygulanabilecek en iyi görsel efektin ne olduğunu belirleyen bir teknoloji üzerinde çalışır. Bu, bir görüntü tanıma teknolojisi kullanılarak yapılır. Üretken stilin başka bir örneği, dinamik logolar için yapay zekanın kullanılmasıdır.

Tasarımda Yeni Dalga – DesOps

DesOps, DevOps'tan esinlenmiştir ve tasarımda yeni bir yaklaşımı ifade eder. Tasarımın endüstriler ve girişimciler arasında yüksek tanınırlık kazanmasıyla, DesignOps gibi kavramlar, yenilikçi tasarım ile yazılım geliştirmeye AGILE yaklaşımı arasında bir sinerji yaratmak için çalışıyor. Bu süreç, yazılımda ölçeklenebilirlik ve otomasyon arasında bir denge kurar.

DesOps kavramını anlamak için insanlar genellikle DevOps'a başvurur. Her iki kavramın da altında yatan hedefler ve felsefeler aynıdır. DesOps uygulamaları, tasarımları ölçeklendirme ihtiyacından doğmuştur ve bir kuruluşta genel değerlerini artırmak isteyen ekipler için yararlıdır. Ayrıca DevOps'u tamamlayıcı olarak çalışır ve yazılım tasarımında modüler sistemin oluşturulması, bakımı ve paylaşımına odaklanır.

Widget kitaplıklarının ve kullanıcı arabirimi modellerinin varlığı, tutarlılığın sağlanmasına daha fazla yardımcı olur. DesOps'un bir başka yararı da, ekipler arasındaki tasarımla ilgili sürtüşmeleri azaltmaya ve operasyonda verimsizlikleri içerebilecek hususları ortadan kaldırmaya yardımcı olmasıdır.

Tasarım uygulamaları çeşitli ve yenilikçi olduğundan, zorluk DesOps ve DevOps arasında sorunsuz entegrasyonun sağlanmasında yatmaktadır.

Vaka Çalışması - Airbnb

Airbnb, yürüyüşler, turlar ve daha fazlası gibi diğer deneyimlerin yanı sıra 5 milyondan fazla ürün listesine ev sahipliği yapmaktadır. Airbnb'nin veriye dayalı kültürlerinde yapay zekayı kullanma şeklinin konaklama endüstrisinde devrim yarattığı kabul ediliyor. Yalnızca bir yapay zeka sistemi kullanmıyorlar, farklı algoritmalardan oluşan sağlam bir ekosistem geliştirdiler.

Airbnb'deki tasarım ekibinin DevOps hareketinden ilham aldığı söyleniyor. Yerleşik teknoloji şirketlerinin çoğunda tasarım ve mühendislik arasındaki boşluğu değerlendirdiler. Tasarım ekipleri, açık kaynaklı bir React-Sketch uygulama kitaplığı buldu.

Airbnb, fiyatların arz-talep modeline göre hesaplanmasını sağlayan bir AI aracı Fiyat İpuçları kullanır. Bu araç, Airbnb tarafından alınan büyük miktarda veriyi kullanan bir algoritma üzerinde çalışır. Fiyat hesaplamasını otomatikleştirmek için bir dizi faktörü göz önünde bulundurarak süreci daha şeffaf ve sezgisel hale getirir.

Airbnb ayrıca makine öğrenimi ile şirket içi bir yapay zeka sistemine sahiptir. Tasarım eskizlerini ürün kaynak koduna dönüştürürken makine öğrenimi, değerlendirmeleri ve incelemeleri konukların ana dillerine çevirir.

Örnek Olay – Netflix

Netflix, çevrimiçi akışla eşanlamlı hale geldi ve dünyayı dijital eğlenceyle tanıştırdı. Ancak pek çoğu, bunun aynı zamanda güçlü bir ML ve UX örneği olarak kabul edildiğini bilmiyor. Netflix'in sunduğu kişiselleştirme düzeyi, rakiplerinin sunduğu deneyimi geride bırakıyor.

Kullanıcı davranışından, ne tür bir TV filminin veya şovunun kullanıcılarını meşgul edeceğini tahmin edebilir. Tüm kullanıcı deneyimi, tüketici bilimi adı verilen devam eden bir kişiselleştirme deneyimi süreci ile her bir aboneye uyarlanır. Bir kullanıcının Netflix'te izlediği şovların/filmlerin yüzde 80'inin öneri sistemi tarafından oluşturulduğu belirtiliyor. Bir NRT (Yakın Gerçek Zamanlı) öneri sürecini takip ederler.

Netflix, abone tabanını her yıl büyütmeyi başardı. Platform, müşterilerine yüksek düzeyde özelleştirilmiş deneyimler sunarak çevrimiçi akış endüstrisini bozuyor. Netflix'in insanların ne istediğini onlardan önce bildiğini söylemek yanlış olmaz. Netflix ayrıca sanat eseri oluşturmak için makine öğrenimini kullanır. Abone toplulukları arasında şovu tarayan ve gösterilecek görüntüleri seçen bir algoritma vardır.

 Şunlar da hoşunuza gidebilir: Yapay Zekanın (AI) Yerini Alamadığı 7 Meslek.

Son sözler

Yapay zeka ve tasarıma entegrasyonu henüz başlangıç aşamasında olduğundan, önümüzdeki yıllarda pek çok değişiklik beklenebilir. Tasarımcıların, işlevsellik ve tasarım arasında nasıl bir uzlaşma yaratılacağını anlamaları gerekir. Dengeyi tutturmak zor olsa da yapay zekanın en verimli şekilde kullanılmasını sağlamak kritik öneme sahip. Tasarımcılar, kullanıcıyı bir sürü veriyle boğmak yerine anlamlı modeller oluşturmaya odaklanmalıdır.

Ele alınması gereken bir başka zorluk da, geliştiricilerin dilini kullanıcıların konuşmalarında kullandıkları dile çevirmek. Etiketleri geliştiricilerin dilinde göstermek yerine yorumlamak ve anlaşılır bir şekilde iletişim kurmak önemlidir.

Yapay zekaya geçmeden önce beklentilerinizi ve yapay zekanın bunları nasıl yerine getirmesini beklediğinizi anlamak çok önemlidir. Her gün daha akıllı sistemlerle karşılaşan tüketiciler, gelecekte kesinlikle daha yetenekli ve verimli ürünler talep edeceklerdir.