Jak AI wpłynie na UX/UI Design

W dzisiejszym newsletterze przeczytasz o kilku kwestiach związanych z AI w kontekście UX/UI, o których mało się mówiło. Dowiesz się, w jakich sytuacjach warto rozważyć zastosowanie sztucznej inteligencji w swoim produkcie i poznasz jakie rewolucyjne zmiany przyniesie ona dla projektowania doświadczeń użytkownika (spoiler alert: wcale nie chodzi o generowanie designów w Midjourney czy Galileo!).

Cześć!
Zbliża się koniec roku 2023 i nie da się ukryć, że w świecie IT minął on głównie pod dwoma gwiazdami: zwolnień i spowolnienia na rynku nowych technologii oraz oczywiście sztucznej inteligencji. W ciągu tego roku mogliśmy obserwować predykcje dotyczące AI wahające się od skrajnego entuzjazmu po niemalże histeryczną panikę. Słyszeliśmy, że AI zabierze nam pracę ale też, że nic się dla nas nie zmieni. Przede wszystkim jednak mieliśmy szansę przeczytać tylko jakiś milion artykułów na temat tego jak możemy wykorzystać sztuczną inteligencję w procesie projektowania. Niemalże z każdej strony padały polecenia i pomysły na nowe zastosowania narzędzi AI np. do generowania person, tworzenia flowów i wireframe’ów, robienia desk researchu albo nawet zastąpienia badań z użytkownikami 😨 Teraz, gdy emocje już nieco opadły, proponuję Wam zagłębienie się w nieco inny i dużo mniej omawiany aspekt szerokiego spopularyzowania się AI. A mianowicie, w jaki sposób sztuczna inteligencja może zmienić nie to jak, ale w ogóle co projektujemy 😯
Brzydka prawda i ciekawa przyszłość
Nowość, poprawa efektywności pracy jaką niosą ze sobą produkty AI i fakt, że używają już ich miliony przysłaniają nam pewien brzydki problem: produkty te nie są jak na razie przyjazne użytkownikom. Dowodem na to mogą być chociażby podnoszące się głosy, że jednym z zawodów przyszłości będzie prompt engineer. I jakkolwiek daleka jestem od stwierdzenia, że taki zawód nie powstanie, to jednak sama jego potrzeba świadczy o tym, jak trudno jest zwykłym użytkownikom otrzymać efekt, którego oczekują 🧐 Czy może coś Wam to przypomina? Bo mi owszem 😉 Brzmi to trochę jak czasy wczesnych komputerów, jeszcze sprzed interfejsu graficznego, gdy ich obsługa wymagała zaawansowanych umiejętności. Albo początki Internetu, gdy mieliśmy do czynienia z „interesującymi” pomysłami na to jak powinny działać strony internetowe. Albo jak raczkujące rozwiązania mobilne, które zupełnie nie były dostosowane do obsługi za pomocą dotyku 📵 We wszystkich tych przypadkach wchodząca na rynek nowa technologia wymagała dostosowania do potrzeb użytkowników, „zuxowania”. Myślę, że jako projektanci stoimy teraz przed podobnym wyzwaniem.
Z jednej strony produkty oparte o generatywną sztuczną inteligencję zmagają się na razie z dość podstawowymi kwestiami użyteczności – te najpewniej zostaną szybko rozwiązane dzięki doświadczeniu projektantów z pracą nad podobnymi trudnościami. Dużo ciekawszym obszarem są problemy i wyzwania charakterystyczne dla produktów AI np.:

• To, co już wiemy o pracy z narzędziami takimi jak Chat GPT czy Midjourney to fakt, że jest ona w dużej mierze oparta o iterowanie. Niestety, taki sposób działania nie jest wspierany i zwyczajnie trudny 🚧 Sposoby na ułatwienie pracy opartej o feedback loop to zdecydowanie kierunek w którym produkty AI powinny się rozwijać
• Powiązana z tym jest kwestia zarządzania wieloma wersjami i propozycjami. Aktualnie nie ma prostej opcji łączenia kilku koncepcji kreatywnych i tworzenia nowej wartości na ich podstawie 🚩 Co więcej, walczymy też z samym zarządzaniem dużą liczbą zdjęć, ilością tekstu prezentowaną na interfejsie etc.
• Co ciekawe, produkty oparte o AI zmagają się też z problemem uniwersalności. Nawet Chat GPT przeznaczony głównie do operacji na tekście może służyć równie dobrze do pisania artykułu, czy tekstu fabularnego jak i do analizy wyników badań. To zupełnie dwie różne sytuacje, które wymagają innych narzędzi wspierających, innego podejścia. Jednak ze względu, na fakt, że sposobów wykorzystania Chatu mamy nieskończenie wiele na razie żadne nie są obudowane w funkcje specyficzne. Co więcej, obsługa przez input do promptowania, choć niewątpliwie uniwersalna, nie pozwala na łatwą odkrywalność możliwości tego narzędzia. Jego wszechstronność jest zarówno zaletą jak i wadą, która sprawia, że wielu użytkowników korzysta jedynie z ułamka możliwości jakie daje AI 😢
• Problemem jest też to, na ile możemy ufać odpowiedziom jakie daje nam sztuczna inteligencja. Ogólnie już znanym problemem są tzw. halucynacje, czyli sytuacje, gdy AI zmyśla i prezentuje nieprawdę jako fakty ❌ Zdecydowanie konieczna jest lepsza komunikacja źródeł, sposobów na weryfikację i tego na ile algorytm jest godny zaufania (ciekawe rozwiązania podobnego problemu możecie znaleźć w tym artykule). Jest to szczególnie istotne we wrażliwych branżach, takich jak opieka zdrowotna czy finanse, gdzie błędy lub awarie mogą mieć poważne konsekwencje. Bez tego, bez lepszego zrozumienia jak działa i skąd bierze odpowiedzi AI, trudno będzie nam kompensować potencjalne błędy. Co za tym idzie użytkownicy mogą wykazywać niechęć do używania produktów, które w dużym stopniu opierają się na sztucznej inteligencji, ze względu na brak zaufania

Te kwestie to wyzwania dla nas: UX/UI i Product Designerów, przy rozwiązywaniu których nie będziemy mogli opierać się jedynie o nasze dotychczasowe doświadczenie i wiedzę. Konieczne będzie wiele badań (zarówno badań potrzeb jak i usability proponowanych zmian) i wypracowanie nowych dobrych praktyk oraz standardów w branży 🕵️ I nie obędzie się bez błędów. Tak jak kiedyś tworzyliśmy telefony z fizyczną klawiaturą QWERTY tak i teraz na pewno natrafimy na ślepe zaułki rozwoju. Jest to jednak konieczne jeżeli chcemy, żeby technologia oparta o AI rzeczywiście stała się powszechna. Powszechna nie tylko w świecie technicznych geeków i specjalistów z wybranych dziedzin ale naprawdę używana przez (prawie) każdego, tak jak smartphony (na pytanie, czy warto żeby tak się stało odpowiedział już ten artykuł).
Sztuczna inteligencja is all around (albo zaraz będzie)
Problemy, o których pisałam wcześniej będą coraz bardziej palące, wraz z upowszechnianiem się wykorzystania AI nie tylko w produktach opierających się tylko o tę technologię ale również jako instrumentu wspierającego. Funkcje wykorzystujące sztuczną inteligencję możemy już obserwować w programach takich jak Notion, Grammarly, Figma, User Testing, Framer i wielu, wielu innych. Jako designerzy musimy dobrze zdawać sobie sprawę z możliwości jakie daje AI i umieć zaproponować rozwiązania wykorzystujące ten potencjał w naszych projektach. Bez nich nasze produkty staną się mniej atrakcyjne dla użytkowników i mniej konkurencyjne pod kątem operacyjnymi i biznesowym 👎 Generatywna sztuczna inteligencja świetnie sprawdza się jako:

• Sposób na personalizację - dzięki analizie zachowania, preferencji i wcześniejszych interakcji użytkownika, możliwe jest stworzenie bardziej spersonalizowanego doświadczenia dostosowanego do indywidualnych potrzeb. Mówimy tutaj o superpersonalizacji, gdzie niemalże każdy klient może zobaczyć wersję produktu dopasowaną do jego szczególnych oczekiwań np. z dostosowanym layoutem, contentem (customizowalne artykuły i opisy produktów), nawigacją czy paletą kolorystyczną 🎨 Dzięki analityce predykcyjnej możemy też podsuwać lepsze propozycje produktów, tworzyć specjalne zestawy promocyjne i dawać lepsze sugestie w wyszukiwarce. Zwiększa to nie tylko zaangażowanie, ale także satysfakcję, ponieważ użytkownicy mogą poczuć, że produkt lub usługa naprawdę zostały zaprojektowane specjalnie dla nich. Elementy takiej personalizacji stosuje już np. Spotify. Aplikacja wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do analizy nawyków słuchania obejmujących gatunki, artystów i listy odtwarzania. Na podstawie tej analizy Spotify generuje spersonalizowane playlisty dostosowane do preferencji każdej osoby. Spotify DJ szczególnie przypadł do gustu pokoleniu Z i milenialsom, którzy stanowią 87% użytkowników nowej funkcji. Innym przykładem wykorzystania AI do customizacji mogą być spersonalizowane okładki filmów na Netflixie (przykład pochodzi jeszcze z 2017 roku! – AI jest z nami już od jakiegoś czasu).
• Lepsze chatboty i inteligentni asystenci - oparte na sztucznej inteligencji chatboty i asystenci (również Ci głosowi) mogą usprawnić interakcje między użytkownikami, a produktami cyfrowymi, zapewniając szybką i wydajną obsługę klienta. Technologie te mogą odpowiadać na często zadawane pytania, prowadzić użytkowników przez procesy takie jak dokonywanie rezerwacji lub zamawianie produktów, a nawet oferować spersonalizowane rekomendacje oparte na zachowaniu użytkownika. Teraz, dzięki NLP (Natural Language Processing) te interakcje mogą być jeszcze bardziej naturalne, a użytkownicy nie muszą nawet zdawać sobie sprawy, że nie rozmawiają z żywym konsultantem 📞 Na przykład Asystent Google wykorzystuje sztuczną inteligencję do generowania odpowiedzi na pytania użytkowników z uwzględnieniem kontekstu
• Wzbogacenie interfejsów o nowe sposoby interakcji – bazujące na sztucznej inteligencji rozpoznawanie mowy czy gestów to szansa na nowe sposoby interakcji z produktem, które pozwalają na nawigację bez użycia rąk 👋 Może to być szczególnie przydatne w sytuacjach takich jak jazda samochodem, czy chociażby gotowanie. Przykładem wykorzystania takich technologii jest zastosowanie gestów do triggerowania animacji w programach do spotkań online i streamowania
• Asystent zwiększający dostępność 🧑‍🦽 – rozwiązania oparte o AI to także szansa na poprawę dostępności dzięki lepszej nawigacji głosowej, możliwości rozpoznawania zdjęć, czy inteligentnym czytnikom ekranów. Powstają już rozwiązania, które pozwalają na rozpoznawanie gestów i bieżące tłumaczenie języka migowego
• Sposób na poprawę produktywności - AI może być wykorzystywana do poprawy wydajności procesów poprzez automatyzację zadań, które dotychczas były wykonywane przez ludzi lub w ogóle nie były możliwe. Amazon wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania i planowania tras dostaw, dostosowując je w czasie rzeczywistym do natężenia ruchu 🚦i warunków pogodowych. Wykorzystuje również sztuczną inteligencję do prognozowania dziennego popytu na ponad 400 milionów produktów, przewidując, gdzie na świecie prawdopodobnie zostaną zamówione. Pozwala to na szybszą dostawę i efektywniejszą dystrybucję. Innym przykładem tego, jak sztuczna inteligencja może zwiększyć produktywność i wygodę, jest funkcja Google Smart Compose wbudowana w Gmaila. Ten system oparty na inteligencji analizuje historię wiadomości e-mail użytkownika. Zapewnia sugestie dotyczące pełnych zdań podczas tworzenia wiadomości e-mail
• Wykrywacz oszustw 🦹 - identyfikując nietypowe zachowania użytkowników, sztuczna inteligencja może zapobiegać oszustwom i nieautoryzowanemu dostępowi. Instagram wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do wykrywania i eliminowania szkodliwych treści na swojej platformie. System AI jest w stanie rozpoznać mowę nienawiści i treści naruszające wytyczne społeczności

Czy w takim razie oznacza to, że musimy nauczyć się teraz programować sieci neuronowe i tworzyć algorytmy uczenia maszynowego? Czy musimy dokładnie rozumieć wewnętrzny sposób działania modeli AI? Raczej nie. Podobnie jak w wypadku tradycyjnego programowania, dla UX/UI czy Product Designerów istotne jest rozumienie ogólnych zasad i podstaw działania. Jest to konieczne do współpracy z developerami i specjalistami od generatywnej sztucznej inteligencji oraz do projektowania rozwiązań podobnych do tych przedstawionych powyżej i rozumienia ograniczeń technicznych AI. Nie musisz jednak dokładnie wiedzieć jak coś działa, żeby z tego korzystać.
Zmiana paradygmatu
Do tej pory poruszyliśmy dwa obszary, w których jako UX/UI Designerzy musimy przygotować się na projektowanie nowych doświadczeń:

1. Kształtowanie interakcji z narzędziami takimi jak Chat GPT czy Midjourney, które bazują głównie na dostępie do sztucznej inteligencji
2. Wprowadzanie rozwiązań opartych na AI do już istniejących produktów i tworzenie designów uwzględniających możliwości jakie daje ta technologia jako instrument wspierający

Jest jednak jeszcze jeden aspekt związany z generatywną sztuczną inteligencją, o bardziej ogólnym ale też dużo szerszym wpływie na świat designu.
Zwróćcie uwagę, że do tej pory projektowane przez nas rozwiązania opierały się o przechodzenie krok po kroku 👣 przez czynności, które ostatecznie doprowadzały użytkownika do oczekiwanego rezultatu. Można powiedzieć, że podstawą ich działania były polecenia dla programu lub komputera wprowadzane za pomocą interfejsu. Wymagało to od użytkownika zrozumienia sposobu funkcjonowania programu i umiejętności przeprowadzenia wszystkich tych zadań w odpowiedniej kolejności np. wykonania szeregu akcji w Photoshopie, żeby dodać do zdjęcia dodatkową postać. Praca UX/UI designerów polega w tym wypadku na ułatwianiu zrozumienia jakie polecenia i w jakiej kolejności wybrać, żeby otrzymać to, o co nam chodzi.
Zdecydowaną zaletą takiego podejścia jest możliwość oceny sytuacji po każdym poleceniu i potencjalnego dostosowania kolejnych działań. Użytkownik nie musi też mieć dokładnie sprecyzowanego celu w głowie. Może się on powoli wyłaniać wraz z kolejnymi krokami. Takie podejście zarówno do użytkowania jak i projektowania rozwiązań obowiązywało właściwie od czasu, gdy wyszliśmy z ery pierwszych komputerów 💾 obsługiwanych przez karty perforowane. Teraz ten paradygmat się zmienia.
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji nie działają w ten sposób. My, użytkownicy, informujemy program jedynie o interesującym nas rezultacie. Nie musimy zastanawiać się ani rozumieć jak ten rezultat zostanie osiągnięty, nie musimy instruować programu jakie kroki ma wykonać. Jedyne co musimy zrobić to opisać, to czego oczekujemy.
Takie podejście i generowanie promptów jest jednocześnie łatwiejsze niż to jak pracowaliśmy wcześniej i trudniejsze. Zdecydowanie pozwala na osiągnięcie rezultatów szybciej. Wymaga jednak zmiany przyzwyczajeń i przede wszystkim wymusza na użytkowniku nie tylko sprecyzowanie ale również zwerbalizowanie oczekiwanego rezultatu, co niejednokrotnie może być wyzwaniem. Pamiętajmy, że wiele dorosłych osób ma problemy z czytaniem ze zrozumieniem 📖, a przecież pisanie tekstu obłożonego bardzo konkretnymi zasadami jest trudniejsze, w pewnym sensie podobne do programowania (nie bez przyczyny mówi się o prompt engineers). Co więcej, efektywne wykorzystanie narzędzi AI wymaga zarówno zrozumienia tego, jak działa sztuczna inteligencja, jak i podstaw medium z jakim pracujemy (np. wymiarów dzięki, którym możemy uzyskać różne efekty wizualne na grafice). Niestety, na ten problem zwraca się aktualnie zbyt mało uwagi, może przez to, że dużo osób pracujących i interesujących się teraz obszarem AI posiada bardzo wysokie umiejętności w obszarze językowym 🗣️
Ta zmiana paradygmatu może też w ogóle wpłynąć na to w jaki sposób korzystamy z komputerów. Na razie możemy obserwować narzędzia oparte o AI o dość wąskich zastosowaniach np. Chat GPT głównie do operacji na tekście, Midjourney do pracy z grafikami etc. Ale wraz z postępującą integracją i rozwojem technologii będziemy widzieć coraz bardziej uniwersalne rozwiązania (Chat GPT w swojej najnowszej wersji wprowadził już DALL-E generujące obrazy). Ostatecznie możemy być nawet świadkami załamania się metafory pulpitu, jednej z podstaw współczesnego myślenia o interakcji użytkownika z komputerem. Fakt, że podejście do pracy z komputerem, które opiera się na plikach, folderach 📁 i wirtualnym biurku zdezaktualizowało się w dobie Internetu mówiło się już od jakiegoś czasu. Wymyślanie alternatyw było jednak dotychczas ciekawym ćwiczeniem umysłowym i niczym więcej. Teraz, wraz ze sztuczną inteligencją, która zmienia nasz sposób współpracy ze światem wirtualnym, wreszcie możemy na serio zacząć myśleć o innych drogach.
Czy w przyszłości nie będziemy mieli do dyspozycji pulpitu, a po otworzeniu komputera zobaczymy jedynie pole do wpisania promptu? Być może. Czy przejdziemy całkowicie w świat conversational design, gdzie interakcja z komputerem będzie po prostu rozmową z interfejsem głosowym, co już preferuje Gen Z (nie mylić z Jay Z 🤭)? Być może. Jednak ze względu na ograniczenia takiego podejścia, bardziej prawdopodobne jest jakieś połączenie pomiędzy podejściem opartym o opisywanie oczekiwanych rezultatów, a funkcje wspierające pozwalające na mniej precyzyjne formułowanie promptów, lepsze iterowanie i zapewniające lepszą odkrywalność dostępnych opcji.
Czy AI zabierze nam pracę?
Na koniec zostało nam odniesienie się do pytania, które nurtuje i niepokoi nas wszystkich: czy AI zastąpi projektantów? Żeby na nie odpowiedzieć, warto zdać sobie sprawę, że wszystkie omówione powyżej kwestie wskazują raczej na to, że zasobów UX będzie przy projektach wykorzystujących sztuczną inteligencję potrzeba więcej niż przy tych tradycyjnych. Nowe problemy, które już zaczynamy napotykać to konieczność poświęcenia dłuższego czasu na ich rozwiązanie, gdyż nie możemy opierać się na już ustanowionych wzorcach.
W związku z tym, na pytanie, czy zastąpi nasz sztuczna inteligencja, na podstawie aktualnej wiedzy, spokojnie możemy odpowiedzieć: NIE. Zastąpią nas ludzie, którzy dobrze rozumieją i umieją pracować z AI i projektować użyteczne rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję. Jeżeli chcecie uniknąć takiego scenariusza, czas na działanie jest już teraz 🚀 Chociaż nie widzimy jeszcze na rynku dramatycznego wzrostu zapotrzebowania na designerów biegłych w projektowaniu dla AI, możemy zobaczyć go szybciej niż się spodziewamy. Trwający obecnie kryzys w branży IT i ogólnie mniejsza liczba ofert pracy dla specjalistów UX/UI może zakończyć się właśnie ze względu na fakt, że firmy odczują wzmożoną potrzebę tworzenia produktów AI przyjaźniejszych dla użytkowników. Wtedy zaczną poszukiwać designerów z doświadczeniem lub chociaż wiedzą z tego zakresu. Wtedy umiejętności te trzeba będzie już posiadać, a nie dopiero się ich uczyć.
Obyś żył w ciekawych czasach. Jako UX/UI designerzy zdecydowanie na nudę narzekać nie możemy. To jednocześnie trochę straszne ale też ekscytujące 🔥 Być może stoi przed nami szansa kształtowania kolejnej ery produktów cyfrowych, tak jak erę Internetu kształtowali projektanci z pokolenia Jakoba Nielsena i Dona Normana. To, czy zaliczymy się do grona prekursorów czekającej nas zmiany, czy zostaniemy z tyłu, zależy tylko od nas.
Magda i zespół eduweb

• O czym nie mówi się w kontekście AI?
• Problemy z AI
• Zastosowanie sztucznej inteligencji w produktach
• Zmiana paradygmatu w jakim projektujemy
• I co z tego wszystkiego wynika?