AI UX ↓ классический UX: практическое руководство для дизайнеров
14 августа 2025 г.Короче говоря: ИИ не детерминированный интерфейс. Такая же подсказка может дать разные ответы. Ваш основной вопрос меняется от «Как мы его строим?» «Можем ли мы доставить это надежно и безопасно для пользователей?» Вот практическая пьеса с шагами, примерами и контрольным списком.
Начните с данных (или все разваливается)
Плохие входы → Плохие ИИ. Как дизайнер, вы можете формировать то, как продукт собирает и использует качественные входы.
Проверьте свои данные на 5 оси:
- Точность:валидация, подсказки, контролируемые словесные слова (например, раскрывающиеся в свободном тексту).
- Полнота:Мы собираем достаточно, чтобы решить задачу? (Требуемые поля + «Почему это важно».)
- Последовательность: Унифицированные форматы для дат, валюты, единицы.
- Свежесть: Своевременные обновления? «Обновлено n минут назад».
- Уникальность: dedupe; ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ «Это похоже на дубликат».
Дизайнер движется:
- Макет формы с четкими состояниями ошибки и примерами правильного ввода.
- Микрокопия: зачем поле и как его заполнить.
- «Разрешения/необходимые данные» экраны с самым коротким путем к доступу.
Отрегулируйте процесс проектирования: проектные выходы и «плохие случаи»
В продуктах искусственного интеллекта вы проектируете не только экраны, но и приемлемые ответы и что происходит, когда ответ плохой.
Определите северную звезду:«Помощник проектирует 80% электронного письма в <3S, пользовательский редактирует ≤5%».
Проектируйте выходы:
Укажите формат ответа (тон, длина, структура).
Карта новых состояний:
-Мышление: четкий прогресс для ~ 1–3.
-Низкая уверенность: «Не уверен. Уточнить запрос?» + быстрые действия.
-Пустой/плохой ответ: «Ничего не нашел. Что самое главное?» + Фильтры.
-Отсутствуют данные/разрешения: простой поток адаптации.
Учетная запись для ограничений:
- Задержка: что мы показываем, требуется ли это> 2–3 с?
- Стоимость: где нам нужно «подтвердить перед запуском» (дорогостоящие операции)?
- Конфиденциальность: какие предупреждения/анонимизация мы предоставляем?
Подсказка - это дизайн -актива: храните шаблоны, версии и примеры хороших/плохих входов.
Дизайн для неудачи с первого дня
Начните с создания с реальными данными, а не идеализированными примерами. Полированный макет, который скрывает грязные результаты, только введет вас в заблуждение; Простая таблица, которая показывает реальные ответы и их недостатки, гораздо более ценна. Обратитесь к первому запуска как эксперимент, а не к победным кругам. Поставьте за флаг объекта в небольшую когорту, запустите A/B или темный запуск и заранее согласен с «красными линиями»: если качество падает ниже порога, если задержка p95 превышает вашу цель, или если затраты на затраты, эта функция отключает себя без драмы. Измерить результаты, которые имеют значение, а не только щелчки. Отслеживайте, сколько времени требуется пользователям, чтобы получить полезный результат, сколько они редактируют вывод искусственного интеллекта и как часто они меняют функцию или возвращаются к старому пути. Положите быстрый отзыв прямо там, где появляется ответ - матча вверх/вниз, плюс короткий комментарий - и фактически подключите этот ввод в свой цикл итерации.
Человек в петле: решить, где люди вмешиваются
Та же самая модель может вести себя как тренер или как автопилот; Разница в том, где вы ставите контроль над человеком. Во время настройки определяйте уровни автономии-только по величине, автоматически заполнять с обзором или автоматическим применением-и дайте командам инструменты для формирования поведения с терминными словарями и блоками. Во время использования требуется предварительный просмотр и четкий «применить», когда доверие является низкой, и устанавливают пороговые значения, чтобы пограничные случаи обострялись для рассмотрения, а не проскальзывают. После этого сделайте обратную связь дешевой и видимой, опубликуйте простые отчеты о качестве и дрейфу и установите четкую рутину для обновления подсказок и политик в зависимости от того, что вы видите. Практический способ начать - вспомогательный по умолчанию - пользователи одобряют изменения - а затем расширяйте автоматизацию как измеренное качество и повышение доверия.
Установите доверие явно, а не «в конце концов»
Доверие - это задача дизайна. Покажите старые и новые результаты бок о бок, чтобы люди могли сравнивать тот же вход. Сохраняйте надзор по умолчанию в первые недели и предложите видимый контроль «выключить ИИ», чтобы уменьшить беспокойство. Объясните, что сделала система и почему: цитируйте источники, проявляйте уверенность и дайте краткое обоснование, когда это возможно. Сделайте обратную связь без усилий и продемонстрируйте, что она меняет поведение. Самое главное, что ROI поверхности в самом интерфейсе - в сфере сохранения за задачу, меньше ручных изменений - поэтому пользователи чувствуют выгоду, а не просто слышат об этом.
Ожидайте более медленную кривую усыновления
Функции ИИ занимают больше времени, чтобы придерживаться: клиенты чистые данные, настраивают доступ, регулируют рабочие процессы и «продавать» ценность внутри. Планируйте поставить цели и поддерживать внутренних чемпионов с помощью обучения и шаблонов.
Полезные закономерности
Эта работа:
- Контент над пикселями: сначала заработайте надежные ответы, польский пользовательский интерфейс после. •
- Градиент автономии: предложить → автозаполнение → авто-приплис с уверенностью> x%. •
- Калиброванный риск: в чувствительных потоках, предпочтительнее точности (лучше нет ответа, чем неправильный).
Анти-паттерны:
- «Блестящий макет исправит его». Без реальных данных выводы неверны. •
- Одна подсказка, чтобы править их всеми. Вам нужны шаблоны сценариев и ограждения. •
- Отправить всем сразу. Без флагов регрессии скрываются.
Предварительный релиз мини-проверки
- Норт-звездочная метрика пользовательской ценности (что и сколько)
- Входы проходят 5-балльную проверку данных; свежесть/мониторинг дедупе на месте
- Определенные состояния ошибки: загрузка, низкая достоверность, пустой результат, отсутствующие разрешения.
- Пороговые значения установлены: когда требовать подтверждения против Auto-Apply.
- Флаг функции, темный запуск и журналы аудита включены.
- Базовые показатели: качество ответа, задержка P95, расчетная стоимость за действие.
- Объяснение в пользовательском интерфейсе (источники/почему), индикаторы доверия включены.
- ОТКЛЮЧЕНИЕ/ОТКЛЮЧЕНИЕ Управление и простая обратная связь; SLA для актерского мастерства на обратную связь.
- Шаблоны и примеры быстрого для пользователей.
- Процесс итерации ясно: кто редактирует подсказки/политику и на основе каких сигналов.
Быстрый глоссарий (простой английский)
- Неверно позитив: ИИ говорит «да», реальность «нет».
- Неверный негатив: ИИ говорит «нет», реальность «Да».
- Уверенность: самооценка модели. Используйте пороги для автоматического приложения.
- Задержка P95: 95% ответов быстрее, чем это время (более полезно, чем в среднем).
- Дрифт данных: входные входы меняются с течением времени, деградации качества - Monitor и Retrain/Update.
Итог
Ваша работа состоит в том, чтобы проектировать стабильность, контроль и доверие к вероятностному ядру. Постройте с помощью реальных данных, определите, как выглядят хорошие и плохие ответы, предполагайте, что спланируйте и планируйте, поместите людей в правильные контрольные точки и докажите ценность с числами. Сделайте это полезным и надежным в первую очередь; Польский приходит после.
Оригинал