Как усовершенствовать рабочий процесс проектирования с помощью ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) чрезвычайно эффективен при обработке больших объемов данных; тем не менее, говоря, что он по-прежнему требует человеческого руководства, когда дело доходит до его применения в мире – не в последнюю очередь потому, что его воздействие – это воздействие, которое люди заметят. Смотреть как ИИ Дизайнер продукта Иоана Телеану знакомит с двумя основными типами исследовательских инструментов ИИ — генераторами идей и коллабораторами — и объясняет, как их можно применять в UX-исследования.

Как объяснила Иоана, основная цель генераторов идей — предоставлять краткие и информативные изложения исследование пользователей сессии. Они представляют собой форму узкий ИИи они могут анализировать стенограммы исследовательской сессии. При этом — и это особенно важно — они не принимают во внимание никакой дополнительной информации, такой как контекст, прошлые исследования или сведения о продукте или его пользователях. Это означает, что генераторы информации не могут интерпретировать полную картину взаимодействия и опыта пользователей.

Соавторы более продвинуты — они могут пройти обучение с использованием человеческих интерпретаций и контекста, включая цели исследования, вопросы и предысторию продукта. Они также являются примером Узкий ИИнет Общий ИИправда, и это несмотря на их расширенные возможности. Соавторы могут рекомендовать тематический анализ теги, и они могут генерировать информацию, основанную на расшифровках и контекстных данных.. Соавторы также могут анализировать заметки исследователей, чтобы создавать более тонкие темы и идеи. Несмотря на это, у них есть трудности с обращением визуальные данныеа также проблемы с цитированием и проверкой — и тогда есть потенциал для предвзятость проникнуть в результаты исследований.

Предвзятость в ИИ могут возникнуть на основе обучающих данных (систематическая ошибка), сбора данных (статистическая ошибка), алгоритмов (вычислительная ошибка) или — на самом деле — человеческих взаимодействий (человеческая ошибка). Предвзятость является искажающим фактором и может вызвать проблемы, не говоря уже об этических последствиях предвзятого принятия решений в дизайне. Поэтому, чтобы уменьшить предвзятость, крайне важно использовать разнообразные и репрезентативные данные, тестировать и проверять их. системы искусственного интеллектаи дать очень четкие рекомендации по этичному использованию — и именно так можно стремиться к справедливым и беспристрастным решениям в области ИИ, которые принесут пользу всем.

Вывод

Инструменты исследования ИИ — мощные помощники, которые могут снизить когнитивная нагрузкаподдерживают принятие решений (путем обработки больших объемов данных), автоматизируют задачи (например, форматирование изображений и изменение размера текста), предлагают более глубокое понимание человеческого поведение и шаблоны использования, создавайте прототипы и целый ряд визуальных ресурсов, а также преуспеть в сосредоточении внимания на удобство использования проблемы.

Существует два типа исследовательских инструментов ИИ: генераторы идей и коллаборационисты. Генераторы информации суммировать исследование пользователей сеансов — путем анализа стенограмм. Тем не менее, они не могут учитывать дополнительный контекст — момент, который ограничивает их понимание взаимодействия и опыта пользователей. Соавторы раздавать больше контекстно-зависимый идеи благодаря вкладу исследователей, но, несмотря на это, они все еще борются с визуальные данныецитирование, подтверждение и потенциальные предубеждения.

Ограничения этих инструментов — это то, что вам нужно преодолеть; Поэтому крайне важно проявлять осторожность, продолжать человеческий надзор, оценивать результаты (и критически), помнить о потенциальных предубеждениях, которые могут возникнуть, и использовать ИИ в качестве дополнительного, а не единственного источника принятия решений.

Ссылки

Герой изображения: © Интерактивный дизайн Фонд, CC BY-SA 4.0