Эпоха контроля в UX: уборка после ИИ

ИИ позволяет командам работать быстрее, чем UX-специалисты могут оценить результат. UX-специалисты могут адаптироваться, формируя общее мнение, ускоряя оценку и направляя проекты, созданные с помощью ИИ.

Мы вступаем в эпоху кастодиального UX. В эту эпоху искусственный интеллект позволяет генерировать контент, прототипы, виброкод и создавать работающие функции гораздо быстрее, чем раньше. Эта новая скорость — ценное преимущество, но она также приводит к UX-долгам, когда команды не тратят время на понимание, оценку или доработку результатов работы ИИ.

Таким образом, во многих организациях UX-специалисты приступают к работе на более поздних этапах: прототип уже существует, функция, созданная с помощью ИИ, уже добавлена, а рабочий процесс уже запущен. Работа заключается не столько в «проектировании с чистого листа», сколько в «выборе того, что из ИИ оставить, а что нужно изменить». Это работа по сопровождению. К счастью, UX-специалисты умеют структурировать хаос и оценивать, что действительно важно для пользователей, и эти навыки важны, когда производство развивается быстрее, чем традиционные процессы UX.

Быстро внедряй, потом разберись

Вы наверняка сталкивались с такой работой по наведению порядка. Когда команды сразу переходят от идеи к правдоподобному на вид артефакту, а впечатления создаются на основе «ощущений» или интуиции, легко отложить основополагающие UX-вопросы о поведении пользователей или о том, нужны ли вообще эти функции. В результате может получиться:

• Интерфейсы, которые «технически функционируют», но излишне сбивают с толку
• Текст, графика и аудио, которые явно созданы искусственным интеллектом и которые раздражают (и портят репутацию)
• Сообщения, созданные с помощью искусственного интеллекта, затмевают основное ценностное предложение, из-за чего пользователям становится непонятно, что делает организация, продукт или функция
• Продукты перегружены «умными» функциями, которые усложняют работу, но решают мало реальных проблем
• Команды ориентируются на скорость, демонстрации и заинтересованность участников, а не на удобство использования
• Функции создаются потому, что их можно создать, а не потому, что они нужны пользователям

Работа, созданная с помощью искусственного интеллекта, сама по себе не является чем-то плохим. Проблема в том, что производство стало дешевле, чем оценка пользовательского опыта. Теперь на создание продукта может уйти меньше времени, чем на то, чтобы решить, полезен ли он, удобен ли в использовании, заслуживает ли доверия и логичен ли.

Спешка при использовании искусственного интеллекта приводит к UX-долгам

ИИ может сгенерировать 5 вариантов рабочего процесса за один день, но чтобы понять, какой из них действительно поможет пользователям, нужно учитывать:

• Цели пользователей и эмоциональный контекст
• Когнитивную нагрузку и ментальные модели
• Доступность и инклюзивность
• Дизайн взаимодействия и затраты
• Информационную архитектуру и возможность поиска
• Доверие и надежность
• Эвристику юзабилити и когнитивные искажения
• Организационные потребности, рабочие процессы и пограничные случаи

Если оценка не поспевает за внедрением, у команды накапливается UX-долг: конечный продукт может быть достаточно хорош для демонстрации или выпуска, но позже это приводит к путанице и снижению доверия со стороны пользователей. Выпустить что-то быстро — это не то же самое, что создать что-то полезное.


Некоторые проблемы становятся очевидными только тогда, когда пользователи пытаются применить ту или иную функцию в реальной жизни. Тогда и появляются путаница, отказ от использования, запросы в службу поддержки или обходные пути.

ИИ также может усугубить проблемы, не связанные с самой технологией. Когда команды плохо взаимодействуют, следуют неэффективному процессу или принимают поспешные, плохо обоснованные решения, недостатки в проекте выявляются и устраняются быстрее. ИИ ускоряет работу команд, но при этом делает их ошибки более серьезными.

Хранилищный паттерн

Многие организации и команды сейчас работают по хранилищному паттерну:

1. Новая идея: Команда видит возможность, чувствует необходимость отреагировать на динамику рынка или просто хочет использовать ИИ.
2. Быстрое производство: Инструменты ИИ позволяют очень быстро создавать прототипы или реализовывать идеи.
3. Отставание в оценке пользовательского опыта: поскольку результаты выглядят хорошо, команды пропускают этап исследования пользователей и выяснения вопроса «А нужно ли это вообще?» и сразу переходят к вопросу «Как быстро это можно выпустить?».
4. Проблемы с пользовательским опытом: путаница у пользователей, необходимость в поддержке, слабое внедрение или другие признаки указывают на проблемы, которые не были очевидны в прототипе.
5. Доработка пользовательского опыта: UX-специалистов просят оценить, упростить, исправить пользовательский опыт или помочь решить, что оставить.

Диаграмма под названием “Схема хранения”, показывающая пятиэтапный цикл: новая идея, быстрое производство, запаздывающая оценка пользовательского интерфейса, проблемы с взаимодействием с пользователем и очистка пользовательского интерфейса.

Знакомая ситуация во многих организациях: искусственный интеллект позволяет быстро воплощать идеи в жизнь, но пропуск этапов исследования и проектирования имеет свою цену. Раннее привлечение UX-специалистов помогает избежать этой проблемы.

Такая ситуация может возникнуть даже в организациях, которые ценят пользовательский опыт и обычно учитывают его при разработке продукта. Из-за того, что искусственный интеллект позволяет быстро создавать продукты, даже такие команды могут получить работающую функцию, не потратив время на оценку ее ценности и удобства использования.

UX как хранитель

В этой среде UX-специалисты:

• Переводчики с языка хайпа на язык реальности, определяющие, что заслуживает внимания в первую очередь
• Оценивающие то, насколько ИИ улучшает рабочие процессы для пользователей
• Упростители чрезмерно сложных пользовательских интерфейсов
• Сторонники понимания и контроля
• Исследователи, выявляющие недостатки быстро генерируемых дизайнов
• Редакторы шаблонного и непонятного контента, созданного ИИ

Роль куратора может вызывать разочарование, особенно если UX-специалисты подключаются только тогда, когда продуктом становится сложно пользоваться. Но эта роль также может стать преимуществом, обучая организации тому, как предотвратить следующий провал. Для этого нужно выполнять три вида работы:

1. Формирование общего мнения о том, что должно быть создано: оценка быстро создаваемых продуктов и обеспечение прозрачности логики, лежащей в основе этих решений, чтобы команды научились отличать то, что можно создать, от того, что должно быть создано.
2. Адаптация UX-оценки к новой скорости разработки: создание более быстрых способов оценки UX быстро создаваемых прототипов или функций без отказа от пользовательских данных и принципов UX.
3. Добавление UX в процесс генерации: добавление значимых, проверенных рекомендаций по UX и дизайну в инструменты искусственного интеллекта, используемые для создания контента и прототипов, чтобы сгенерированные материалы опирались на более прочную UX-основу.

UX-специалисты, которые сочетают фундаментальные знания в области UX с практическими навыками работы с ИИ, хорошо подготовлены для выполнения такого рода задач.

Как работать в эпоху кастодиального подхода

Простое требование к командам отказаться от использования ИИ для создания прототипов и контента вряд ли сработает. Если инструменты ИИ доступны и работают быстро, люди будут их использовать. UX-специалисты не могут рассчитывать на то, что команды полностью откажутся от этой технологии и вернутся к стандартным, хорошо зарекомендовавшим себя процессам, ориентированным на пользователя.

Вместо этого UX-специалисты должны сохранить возможность вносить свой вклад в дизайн, изменив при этом способы и сроки предоставления такого вклада. Даже если первоначальный процесс изменится, вопросы, на которые он должен был дать ответы, все равно должны быть решены, даже если производство ускорится.

1. Выработайте общее представление о том, что будет создано

Рабочий прототип может легко перевести разговор с темы «Нужно ли нам это?» на тему «Как скоро мы сможем это выпустить?» UX-специалисты должны помочь командам отличить возможность реализации от полезности и понять, что быстрая реализация функции — это не то же самое, что улучшение пользовательского опыта.

• Когда вы получаете уже созданную функцию, сгенерированную искусственным интеллектом, не стоит сразу приступать к ее доработке. Сначала рассортируйте задачи и проведите анализ затрат и выгод. Спросите себя:
• Какую проблему решает эта функция и какие у нас есть доказательства того, что она действительно нужна пользователям?
• Насколько важна или часто встречается эта проблема у пользователей?
• Как эта функция вписывается в текущие ментальные модели и рабочие процессы пользователей? Дублирует ли она существующий путь, заменяет ли его или представляет собой что-то новое, чему людям придется учиться?
• Как она вписывается в существующие системы вашей организации? Потребует ли ее бесшовная интеграция большой работы или изменений в том, что у вас уже есть?
• Какие затраты и риски влечет за собой эта функция как для пользователей, так и для бизнеса? Подумайте о дополнительной сложности, а также о дополнительных затратах на поддержку или обслуживание. Учитывайте альтернативные издержки, связанные с изменением других аспектов пользовательского опыта ради функции, которая может оказаться бесполезной.

Самый важный вопрос по-прежнему звучит так: «Улучшает ли это пользовательский опыт?» А не: «Можем ли мы технически это реализовать?»

Не тратьте время на доработку функций, которые никому не нужны. По итогам сортировки не всегда принимается решение о полном редизайне. Вы можете оставить функцию, упростить ее, интегрировать в другие процессы, отложить ее запуск или удалить. Ваша задача — помочь команде решить, что стоит сохранить.

Даже если вам кажется, что какую-то функцию стоит реализовать, внимательно следите за тем, чтобы не добавлять ничего лишнего, и безжалостно редактируйте. Сообщения, которые отвлекают от основной ценности? Избыточные элементы управления? Дублирующиеся рабочие процессы? Все это следует удалять, а не улучшать. Обращайте внимание на эти распространенные ошибки при работе с ИИ и исправляйте их.

Сомнения в том, что будет создано, — это, по сути, форма UX-образования, и сортировка должна привести не только к принятию решения, но и к урокам для команды. Объясните, почему та или иная функция работает или не работает, чтобы остальные члены команды научились применять те же UX-критерии к следующей идее. Со временем это приведет к формированию общего подхода, а не к тому, что UX-специалисты будут единственными, кто выявляет проблемы. (И, возможно, это научит ваших коллег создавать более качественный дизайн.)

2. Сделайте так, чтобы оценка не отставала от производства

Если искусственный интеллект позволяет быстро создавать прототипы и новые системы, то UX-дизайн должен адаптировать свои процессы к новому ритму. Решение не в том, чтобы игнорировать потребности пользователей или просто доверять прототипу. Вместо этого нужно найти способы быстрее оценивать, сортировать и отбраковывать прототипы.

Исследования не должны становиться препятствием для оценки прототипов. Сопоставьте доказательства с имеющимся риском: для функции с низким уровнем риска может быть достаточно быстрых пользовательских тестов, а для нового рабочего процесса с высокими ставками — более тщательных (и трудоемких) методов.

UX-команды также могут создать инфраструктуру для ускорения исследований пользователей. Например:

• Создайте панель пользователей или воспользуйтесь другим механизмом быстрого набора, чтобы протестировать перспективные прототипы.
• Используйте ИИ для ускорения процесса подготовки или анализа пользовательского исследования. ИИ может ускорить составление планов исследований или скрининговых тестов, планирование сессий, а также анализ данных и составление отчетов. (Но не заменяйте реальных пользователей синтетическими, и пусть исследователи несут ответственность за интерпретацию данных и выводы).

Вы также можете создать инструменты для ускорения оценки дизайна, даже если не проводили исследование пользователей (или до его проведения). Например:

• Создайте стандартный шаблон оценки с вопросами, на которые должен ответить любой дизайн. Укажите такие аспекты, как ценность для пользователя и решаемая проблема, задачи, которые можно ускорить с помощью дизайна, а также четкие критерии проверки.
• Создайте чек-листы или списки эвристических правил, включающие критерии, характерные для вашей организации (например, проверка доступности, руководящие принципы по контенту), и используйте их для быстрой оценки дизайна. Узнайте, может ли инструмент на основе искусственного интеллекта помочь вам проверить дизайн на соответствие этим требованиям.

Кроме того, сейчас самое время получить реалистичное представление о том, где ИИ действительно ускоряет вашу работу, а где нет.

Повысьте свою грамотность в области ИИ, чтобы понимать, с чем ИИ справляется хорошо, где ему нужны строгие ограничения, как результаты могут отличаться от одного запуска к другому и с какими распространенными ошибками могут столкнуться команды, полагающиеся на ИИ. Эти знания помогут вам отличить проблемы, связанные с использованием ИИ, от проблем, связанных с самим решением. Кроме того, ваши рекомендации станут более реалистичными. В конечном счете цель состоит в том, чтобы ускорить процесс оценки и сортировки UX-идей, не забывая при этом об основополагающих знаниях в области UX. Найдите способы быстро отсеивать слабые идеи и направлять исследовательские ресурсы на перспективные.

3. Добавьте UX в процесс генерации

Лучший способ сократить объем доработок — с самого начала внедрить знания о пользовательском опыте в процесс генерации дизайна. Если одна и та же проблема с пользовательским опытом постоянно возникает в артефактах, созданных ИИ, то эффективнее будет с самого начала научить ИИ предотвращать эту проблему, а не переделывать каждый результат. Другими словами, используйте то, что вы узнали в процессе доработок, в процессе генерации.

Работайте со своей командой, чтобы собрать знания о дизайне и пользовательском опыте в вашей организации и использовать их для работы с ИИ. Это может включать:

• Файлы с UX-контекстом (например, Design.md или UX.md), в которых отражены соответствующие принципы UX и рекомендации для модели.
• Система дизайна и набор одобренных паттернов взаимодействия, чтобы система искусственного интеллекта опиралась на легитимные строительные блоки.
• Четкие стандарты контента и форматирования
• Требования к доступности
• Известные обманчивые паттерны, которых следует избегать

Такие рекомендации необходимо постоянно поддерживать и обновлять с учетом новых идей, которые вы получаете в результате непрерывной оценки интерфейсов или работы с реальными пользователями.

Такие ограничения не означают, что ИИ может взять на себя роль UX-специалиста. Это просто означает, что в процессе генерации используется больше знаний в области UX, что позволяет UX-специалистам тратить меньше времени на исправление предсказуемых проблем и больше — на оценку сложных, неоднозначных.

От уборщика до хранителя потребностей пользователей

Одно из значений слова «хранитель» — человек, который наводит порядок. UX-специалисты могут проводить больше времени в этом режиме, пока организации учатся ответственно использовать ИИ, а быстро создаваемые функции накапливают UX-долги.

Однако UX-работа не должна сводиться к наведению порядка. Превращая уроки, извлеченные из процесса наведения порядка, в коллективное осмысление продукта, более быструю оценку и лучшее генерирование идей, UX-специалисты могут влиять на процесс на более ранних этапах и предотвращать новые проблемы.

У слова «хранитель» есть и другое значение: тот, кому поручено заботиться о чем-то ценном. В этом смысле UX останется хранителем — не беспорядка, созданного искусственным интеллектом, а реальных потребностей пользователей.

UX-дизайну не нужно сохранять старый процесс ради самого процесса, но ему нужно сохранить то, для чего этот процесс был создан: технологии, ориентированные на потребности человека. Независимо от того, взаимодействуют ли люди с этой технологией напрямую или делегируют взаимодействие агенту с искусственным интеллектом, задача UX-дизайна — следить за тем, чтобы создаваемое отвечает потребностям людей.

Пока что удачной уборки.

Автор: Анна Кейли и Ралука Будю из NNG