Как искусственный интеллект меняет UX-дизайн и почему это важно для вашего бизнеса

Использование искусственного интеллекта в дизайне UX — это сейчас горячая тема. У каждого есть свое мнение, и все они громкие. Но давайте на минутку вернемся в прошлое: помните, когда в классах появились калькуляторы? Люди были в панике: "Дети никогда не будут уметь считать!". Такую же панику мы наблюдаем сейчас с появлением искусственного интеллекта в UX-дизайне (и не только). Спойлер: калькуляторы не погубили математику — они просто освободили нас от долгих вычислений.

Это именно то, что сейчас делает искусственный интеллект в области UX.

Привет, я Макс, руководитель команды UX/BA в Турум-бурум, который последние два года занимался интеграцией инструментов искусственного интеллекта в реальные проекты. И вот что самое интересное: искусственный интеллект не заменяет вашу команду UX-дизайнеров, а позволяет им выполнять более важную работу, такую как стратегическое мышление, понимание пользователей и креативное решение проблем.

Интересно, как это работает на практике и что это значит для бизнеса? Давайте я вам лучше покажу.

Где ИИ действительно помогает (повседневная реальность)

Прежде чем продолжить, давайте развеем миф: большинство того, что делают команды дизайнеров, не являются революционными инновациями в области UX. Это реализация. Необходимая, но повторяющаяся. Если разложить это на составляющие, то примерно вот на что уходит время:

• 40% рутинных задач (разработка макетов, изменение размера элементов, выравнивание пикселей и т.д.);
• 25% работа с данными (анализ тепловых карт, аналитических данных, исследования пользователей, результатов A/B-тестирования);
• 20% настоящая UX-стратегия (решение проблем, построение гипотез, моделирование взаимодействий);
• 15% коммуникация (презентации, объяснение дизайнерских решений, согласование позиций заинтересованных сторон, итерации на основе отзывов).

Инструменты искусственного интеллекта могут помочь с этими первыми 65% подготовительной работы (конечно, под тщательным присмотром UX-специалиста). Смотрите сами:

1. Ускорение рутинной работы

Создаете макеты для сотой посадочной страницы? Генерируете разные варианты кнопок? Меняете размер объектов для разных размеров экрана? Эти задачи необходимы, но вряд ли вдохновляют и к тому же отнимают много времени.

Здесь на помощь приходит искусственный интеллект. Такие инструменты, как Google Stitch (наш выбор), Uizard и Galileo AI, могут создавать макеты и прототипы на основе простых текстовых указаний или зарисовок. То, что раньше занимало часы, теперь занимает минуты. Это означает, что мы можем пропустить рутинную работу и сразу перейти к совершенствованию флоу, тестированию концепций и решению настоящих проблем пользователей.

2. Анализ огромных объемов данных

Пользовательские исследования генерируют тонны данных, включая тепловые карты, сессии пользователей, ответы на опросы, аналитику и результаты A/B-тестирования. Это "вау", которое вам нужно обработать, и сделать это довольно быстро.

Такие инструменты, как Hotjar, Maze, Smartlook и UXPilot, анализируют все эти необработанные данные и быстро выделяют тенденции. ИИ показывает мне, что происходит, и хотя он не дает ответов, он указывает, где мне искать, копать и затем решать, что с этим делать.

3. UX writing и микрокопирайтинг в масштабе

Хороший микрокопирайтинг незаметен, но чрезвычайно важен, поскольку он формирует доверие, способствует кликам и направляет пользователей. Когда мы пишем подсказки, шаги для новых пользователей или призывы к действию, такие инструменты, как Magician для Figma (наш фаворит), Copy.ai или даже ChatGPT помогают быстро создавать черновики. 

Это не заменяет UX-копирайтинг, но значительно ускоряет процесс и повышает эффективность итераций.

4. Дизайн с учетом доступности (без догадок)

Доступность — это не просто галочка в списке, а бизнес-кейс. Такие инструменты, как AccessiBe, Khroma и Colormind, помогают выявить проблемы на ранних стадиях: плохой контраст, неудобная навигация, трудночитаемый текст и т. д. Искусственный интеллект указывает на проблемы, а UX-дизайнеры принимают решения.

Чего не может ИИ (и почему человек все еще необходим)

ИИ может автоматизировать первые 65% рабочих процессов UX (ту часть, которая является повторяющейся, предсказуемой и легко создается по шаблону). А что же с остальными 35%? Это сердце качественного дизайна. Это также та часть, которую ИИ не может выполнить. Именно здесь человек-дизайнер остается незаменимым.

1. Чтение между строк

ИИ может сказать вам, что пользователи не кликают по кнопке. Но он не скажет вам, почему. Неудачный выбор цвета? Неудачное размещение на мобильных устройствах? Текст, который не соответствует намерениям пользователя? ИИ понимает шаблоны, но не людей. Он может угадать, что пользователь может нажать, но не то что он чувствует или почему он пришел к вам.

Чтобы понять это, нужны эмпатия, интуиция, понимание контекста, исследования и интервью с клиентами и просто ощущения. Другими словами, здесь нужен человек.

«ИИ не чувствует нюансов. Он не может сбалансировать потребности пользователей, технологические ограничения и бизнес-цели, не говоря уже о том, чтобы выявить риски или установить правильные приоритеты. Это все еще компетенция человека». — Макс, Турум-бурум

2. Стратегия, а не только исполнение

ИИ помогает в создании. Но именно дизайнер определяет, что стоит делать в первую очередь. Нужна стратегия, чтобы согласовать UX с бизнес-целями, позиционированием продукта и тем, что на самом деле важно для ваших пользователей. ИИ может выявлять тенденции, но не может определять приоритеты, компромиссы или оспаривать требования.

«ИИ — это как калькулятор: он мощный, но не задает правильных вопросов. Это все еще наша задача». — Макс, Турум-бурум

3. Контекст — это все и немного больше

Каждый проект имеет уникальные ограничения: бренд-бук, технические ограничения, бизнес-цели, демографические данные пользователей и культурные особенности. Инструменты искусственного интеллекта работают с общими шаблонами, но опытные UX-дизайнеры понимают, как уравновесить противоречивые приоритеты и найти стратегические компромиссы.

«Конечно, ИИ может предложить красивый макет. Но подойдет ли он вашим 65-летним пользователям? Смогут ли разработчики сделать его за два спринта, или по крайней мере в пределах бюджета? Отражает ли он бренд? Все такие решения основываются на контексте и требуют человеческого суждения». — Макс, Турум-бурум

4. Этика и эмоции требуют человеческого компаса

Что является убедительным, а что манипулятивным? Полезным или навязчивым? Доступным или зрелищным?

ИИ не знает. Эти решения требуют моральных соображений, умения чувствовать культурные нюансы и способности мыслить на перспективу. Качественный UX — это не только об эффективности, это также этика, инклюзивность и эмоциональная интеллигентность. И именно дизайнеры решают, где проходит граница и как оставаться на правильной стороне.

«Интересно, что ИИ создает новую динамику в отношениях с клиентами. Некоторые компании приветствуют процессы дизайна, усиленные ИИ, для ускорения итераций. Другие же наоборот требуют рабочих процессов без ИИ из-за обеспокоенности относительно конфиденциальности. Это создает для нашего дизайнерского агентства возможность предлагать как усиленные ИИ, так и классические рабочие процессы, позиционируя нас как гибких партнеров, а не подрядчиков, предлагающих единый подход для всех». — Макс, Турум-бурум

От списков продуктов до плейлистов: 4 примера применения AI в UX, которые уже работают в реальном мире

До сих пор мы говорили о теории. Но как это выглядит на практике? Перейдем к реальным примерам, где ИИ незаметно улучшает пользовательский опыт. От упрощения покупок до подбора контента — эти ведущие мировые компании используют ИИ не только для технологий, но и для удовлетворения потребностей пользователей.

1. Instacart: продуманные за вас покупки

Помните, когда покупки в магазине означали блуждание между полками, пытаясь вспомнить, что вам нужно? ИИ-функция "Smart Shop" от Instacart оставила это в прошлом. Искусственный интеллект анализирует ваши предыдущие покупки, пищевые предпочтения и привычки, чтобы предложить товары еще до того, как вы поймете, что они вам нужны.

Магия не в технологии, а в сдержанности. Вместо того, чтобы перегружать пользователей предложениями от алгоритмов, Smart Shop тихо создает умные списки за кулисами. Планируете ужин? Он знает, какие ингредиенты вы обычно покупаете. Пополняете запасы необходимых вещей? Он помнит ваши предпочтения в отношении брендов и частоту покупок.

Результат? Более быстрый и актуальный шоппинг, что способствует повышению средней стоимости корзины и удерживает клиентов на сайте.

2. Spotify: плейлисты, которые знают ваше настроение

Spotify разгадал секрет поиска музыки, поняв, что рекомендовать можно на основе не только того, что вам нравится, но и того, что вы чувствуете в конкретный момент. Функции "Discover Weekly" и "AI Playlist" анализируют поведение пользователей, продолжительность прослушивания и даже время суток, чтобы рекомендовать треки, которые соответствуют вашему настроению.

Прорыв произошел, когда они сделали процесс создания плейлистов диалоговым. Вместо бесконечного прокручивания, вы можете просто ввести "веселая поп-музыка для моего летнего отдыха в Европе" и получить подборку, которая действительно чувствуется подобранной лично для вас. Ежедневно на Spotify выполняется почти 2 миллиарда поисков, и большинство пользователей даже не задумываются об искусственном интеллекте, который стоит за этим.

Они просто знают, что их музыкальное приложение понимает их лучше, чем любой DJ-человек.

3. Uber: дизайн, который предсказывает ваш следующий шаг

Uber превратил ожидание в победу, сделав искусственный интеллект невидимым вторым пилотом всего своего пользовательского опыта. Каждый раз, когда вы открываете приложение, машинное обучение (ML, machine learning) уже на три шага впереди: оно предсказывает, куда вы хотите поехать, на основе вашего местоположения, времени суток и прошлых маршрутов. (Ух!)

Магия начинается еще до того, как вы наберете пункт назначения. Едете домой с работы в 18:00? Маршрут уже в очереди. Нужно успеть на самолет? Предложение по аэропорту появляется именно тогда, когда вам это нужно.

Но именно здесь дизайн становится умным: Uber использует ML для принятия критически важных для бизнеса решений, таких как время прибытия, подбор водителя и пассажира, а также ценообразование, но ни одна из этих сложных операций не отображается в интерфейсе. Пользователи видят чистые, простые экраны, в то время как ИИ выполняет сложную работу за кулисами.

Результатом является приложение, которое ощущается как экстрасенсорное — более короткое время ожидания, лучшие ETA и меньше разочарованных пользователей, которые смотрят на свои телефоны, гадая, где же их машина.

4. Amazon: Рекомендации, которые конвертируют

Система рекомендаций Amazon является пионером в сфере UX на базе искусственного интеллекта и до сих пор остается золотым стандартом. Система анализирует поведение пользователей, историю покупок и поисковые запросы, чтобы с поразительной точностью предсказать, что вам понравится в следующий раз.

Но настоящая гениальность заключается в размещении. Рекомендации "Часто покупают вместе" появляются именно тогда, когда вы принимаете соответствующие решения о покупке. Персонализированные целевые страницы демонстрируют товары, соответствующие вашим интересам. Карусели рекомендаций показывают товары, о которых вы даже не знали, что они вам нужны.

В результате случайный просмотр превращается в целенаправленную покупку, а рекомендации на основе искусственного интеллекта приносят значительную часть общего дохода Amazon. Каждое взаимодействие делает систему умнее, создавая цикл, который приносит пользу как клиентам, так и бизнес-показателям.

В чем здесь секрет? Лучший искусственный интеллект в UX не афиширует себя. Он просто улучшает работу всего.

{{block}}

Перспективы: будущее за сотрудничеством

После двух лет создания реальных продуктов с использованием ИИ, вот что я увидел собственными глазами: ИИ здесь не для того, чтобы заменить UX-дизайнеров, а для того, чтобы мы наконец могли выполнять работу, которая приносит результаты для бизнеса.

ИИ освобождает от рутинной работы. Он берет на себя повторяющиеся задачи (создание вайрфреймов, анализ тепловых карт и аналитики, написание UX-текстов и т.д.), чтобы команда UX-дизайнеров могла сосредоточиться на том, что действительно имеет значение: решении проблем, улучшении конверсий и создании опыта, к которому люди хотят возвращаться.

«ИИ — это как калькулятор для дизайна или помощник-стажер. Он не заменяет мышление — он освобождает вас, чтобы вы могли видеть шире и работать над более интересными вопросами». — Макс, Турум-бурум

Будущее UX — это не "машина против человека". Это "машина плюс человек" — совместная работа для создания лучших продуктов быстрее. А команды, которые сегодня учатся этому балансу? Именно они будут лидировать завтра.

Если вы управляете продуктом, командой или компанией, не ждите, пока искусственный интеллект догонит вас. Опережайте его. И используйте технологии, чтобы усилить то, что люди умеют делать лучше всего.