AI for UX. Что может ИИ и чего он не может

Всем привет! Я организатор онлайн-конференции AI-инструменты в UX, которая состоится 14 декабря. Для погружения в тему искусственного интеллекта мы перевели советы для UX-специалистов, только начинающих работу с нейросетями, от Якоба Нильсена и Кейт Моран из Nielsen Norman Group. Эта публикация вызвала живой интерес у наших читателей и подписчиков, поэтому мы решили перевести для вас ещё один отрывок исходной статьи.

Сегодня мы вместе с авторами и респондентами Nielsen Norman Group попробуем разобраться, какую работу UX-писатели, исследователи и дизайнеры смело могут доверить ИИ, а какие задачи нельзя доверять нейросетям ни в коем случае. Кстати, на нашей конференции будет 3 блока докладов AI в дизайне, AI в UX-исследованиях, AI в UX-редактуре.

Итак, вот несколько идей от респондентов Nielsen Norman Group, с какими специфическими UX-задачами поможет справиться искусственный интеллект.

Дизайн

Исследование

Контент

Также можно использовать ИИ для двух простых задач, которые часто встречаются в работе над публикациями или постами в соцсетях:

Что ИИ не может сделать

Итак, искусственный интеллект может сделать многое в сфере UX. Но это совершенно не значит, что AI-инструменты могут заменить дизайнеров, исследователей или даже пользователей.

Вы можете попросить нейросеть проанализировать дизайн пользовательского интерфейса, загрузив в неё скриншоты или макеты. Это полезный шаг, поскольку искусственный интеллект иногда указывает на новые моменты, которые вы могли не учесть. Но такой подход опасен тем, что суждения, сгенерированные нейросетью, зачастую не соответствуют действительности, даже если они аргументированы отточенным языком и содержат отсылки к общепринятым принципам юзабилити. ИИ может быть очень убедительным и все равно ошибаться. Опытный UX-специалист, скорее всего, сможет отличить галлюцинаторные рекомендации по редизайну от здравых и использовать последние для вдохновения. Но начинающим юиксерам лучше избегать использования AI-инструментов для критики дизайна.

ИИ не может заменить пользовательские исследования с реальными пользователями. Он может дать вам множество подсказок, на какие проблемы следует обратить внимание в ходе юзабилити-исследования, но он не может предсказать, как поведут себя ваши клиенты. Хорошо это или плохо, но люди — непредсказуемые существа, особенно когда речь идет о таком сложном поведении, как использование того или иного интерфейса. Еще важнее то, что «знания» современных AI-инструментов отражают предположительно «типичное» поведение людей. Ваши конкретные группы пользователей, скорее всего, имеют совсем другие биографии, потребности и мотивы, чем «типичные» люди — именно по этой причине в Nielsen Norman Group проводят исследования только с реальными пользователями.

Большинство методов UX должны быть основаны на реальности — то есть, подкреплены реальными данными от реальных пользователей. ИИ может помочь структурировать и интерпретировать эти данные, хотя и эти интерпретации должны быть перепроверены с учетом вашего опыта в UX. Но если вы попросите ИИ придумать данные, интерпретации моментально станут бесполезными или откровенно вводящими в заблуждение.

Способность ИИ в кратчайшие сроки генерировать практически бесконечное количество идей неоценима. Обратной стороной этого изобилия является повышенная потребность в контроле со стороны человека. Не все идеи, созданные нейросетью, применимы на практике. Необходимо отсеять из них те немногие, которые заслуживают дальнейшего изучения и реализации, а для этого требуются знания и опыт.

Ещё одна причина, по которой при работе с AI-инструментами необходимо человеческое суждение, — неизбежное присутствие в полученных от нейросети результатах «галлюцинаций», когда ИИ с большой убедительностью выдаёт заведомо ложные утверждения. Пока результаты работы искусственного интеллекта подвергаются человеческому анализу, галлюцинации не повредят вашим результатам, но вы должны быть внимательны и уметь вовремя «отлавливать» их.

Совет от Nielsen Norman Group

Запрашивайте у нейросети источники и ссылки. В настоящее время большинство ботов с генеративным искусственным интеллектом не указывают свои источники автоматически, но вы можете попросить их об этом. Попросите также ссылки на эти источники и перепроверьте предоставленную информацию. Будьте бдительны, предлагаемые ИИ источники также могут оказаться неточными или несуществующими — например, ChatGPT однажды сослался в качестве источника на несуществующего сотрудника NN/g.

***

Интересна тема AI? Приглашаем 14 декабря на онлайн-конференция AI-инструменты в UX. Есть возможность получить билет бесплатно и стать соавтором следующей статьи:

С 27 ноября 7 дней подряд мы будем публиковать один из популярных поисковых запросов на тему UX — пишите свои ответы в комментариях и получайте билеты на онлайн-конференцию. Выбирать победителей будем по четырем номинациям:

Из лучших ответов мы составим 7 статей с указанием авторов цитат и опубликуем в UX-блоге

Отвечать на вопросы можно в любой из дней с 27 ноября по 3 декабря, ищите вопросы на канале @uxmarafon

Подведение итогов и награждение — 4 декабря.