Come usare l’AI generativa per il design UX: Jan Mráz, Atheros

• Apr 26 2024
• di Jan Mráz

L’intelligenza artificiale (AI) generativa ha un enorme potenziale per trasformare i settori creativi. In vista della International Design Day 2024, Jan Mráz, influencer nel design UX/UI e fondatore di Atheros, un’azienda che sviluppa prodotti di AI per le organizzazioni, condivide i principali casi d’uso, consigli e limiti dell’impiego dell’AI generativa per il design UX. 

Mettiamo prima le basi. User experience (UX) design è una nicchia del design in rapida crescita che punta a rendere il tuo prodotto, servizio, sito web, campagna, ecc. più intuitivo e facile da usare. 

Formalmente, è definito come un processo per offrire esperienze significative agli utenti finali, che coinvolge molteplici aspetti di branding, design, usabilità e funzione. Io però preferisco ridurlo a tre “come” fondamentali: 

• quanto è facile e piacevole l’interazione con il tuo prodotto per i tuoi utenti; 
• quanto è efficiente il processo per completare un’azione che vuoi che completino;
• quanto è user-friendly l’intera esperienza del tuo brand.

Ora, generative AI descrive algoritmi che possono essere utilizzati per creare nuovi contenuti, tra cui testo, audio, video, design, codice, immagini, simulazioni e altro ancora, e ha il potenziale di cambiare radicalmente il modo in cui affrontiamo i processi creativi. 

Presentata a molti per la prima volta sotto forma di ChatGPT, l’AI generativa ha in realtà numerose applicazioni nel design. Strumenti come DALL-E possono aiutare i designer UX a risolvere diversi punti dolenti, in particolare i vincoli di tempo, i compiti ripetitivi e una sequenza infinita di iterazioni. 

Use cases for generative AI in UX design

Vediamo alcuni scenari in cui trovo utile l’AI generativa per il lavoro e gli strumenti con cui mi piace lavorare.

1. Generate UI and web layouts

Sebbene il lavoro dei designer UX consista nel risolvere esigenze e problemi unici, esistono comunque compiti ripetitivi. L’efficienza nella generazione dei layout è il primissimo aspetto del processo di design che vedo come un’opportunità per integrare l’AI. 

Per esempio, gli strumenti di AI accelerano l’ideazione nel user interface (UI) design come il wireframing o la generazione di layout di base. Puoi sempre usare librerie con componenti predefiniti. Oppure puoi provare Creatie.ai, uno strumento che ho scoperto di recente. Genera layout completi in base alla dimensione e alla posizione del frame disegnato dal designer. Ti aiuterà a definire il layout di base il più velocemente possibile e a prepararti per ulteriori design pixel‑perfect. 

Per quanto riguarda la scelta di immagini e illustrazioni per l’UI design, i modelli e gli strumenti di AI come Midjourney, Kittl o Spline AI per la generazione 3D permettono ai designer di creare visual coerenti per qualsiasi interfaccia, come un sito web o un’app. Offrono inoltre funzionalità estese per modifiche rapidissime alle immagini, come rimozione dello sfondo, cambiamento dei colori nell’immagine o il miglioramento della qualità. 

Nel web design, elementi come layout e design system possono risultare anch’essi piuttosto ripetitivi. Strumenti pratici come Framer AI o 10web.io vanno oltre i classici website builder no‑code. Integrano modelli di AI generativa, consentendo di costruire un intero layout web, grafica e testi con un solo prompt, senza necessità di ulteriore implementazione del codice.

L’efficienza nella generazione dei layout può essere cruciale in contesti di business frenetici, soprattutto per le startup. Gli strumenti di AI generativa ti aiutano a buttare giù un layout rapido “grezzo” in un attimo e a concentrare gli sforzi sui problemi non descritti e poco strutturati. Questo è il maggior valore aggiunto dei designer. 

2.  Personalization and early feedback

L’AI generativa ha anche un enorme potenziale per interfacce utente personalizzate, offrendo esperienze su misura che rispondono alle preferenze individuali. Un’ampia selezione di strumenti di AI generativa non specifici per il design e focalizzati sul testo, come ChatGPT o Gemini, può supportare la creazione di contenuti scalabili ma personalizzati, come descrizioni di prodotto, post di blog o testi UX.

Specificamente nel design UX, analizzando il comportamento e le preferenze degli utenti, l’AI generativa può prevedere le azioni future e suggerire in modo proattivo opzioni di interfaccia. Per esempio, una piattaforma di e‑commerce potrebbe prevedere i prodotti che un utente è propenso ad acquistare e metterli in evidenza, snellendo l’esperienza di acquisto. 

Attentioninsight.com o neuronsinc.com sono i miei strumenti preferiti per questa attività. I designer possono inserire link a file Figma o a siti e app live per ottenere ricche informazioni comportamentali e individuare chiaramente le lacune prestazionali. Consente di saltare il processo di raccolta dei dati utente e fornisce un feedback iniziale. 

Ecco come l’ho usata in uno dei miei progetti. Utilizzando un A/B test precoce con heatmap su due prototipi Figma, ho confrontato due layout della pagina di checkout in un progetto e‑commerce. Uno degli aspetti chiave era un banner per la spedizione gratuita più grande, posizionato in modo più evidente accanto al pulsante CTA. Il risultato è che la variante vincente ha ottenuto l’8,4% di conversioni in più sul sito live.

3. Inspiration from data

L’AI è una fonte fondamentale di ispirazione per i designer UX. Può analizzare dataset vastissimi, estrarre trend e generare report per la ricerca iniziale. Per esempio, anche con un solo prompt su ChatGPT o Gemini, un designer junior può trovare dati secondari per la ricerca UX, idee per la definizione delle personas o spiegazioni di vari metodi di design.

L’AI generativa funziona bene anche per curare moodboard, classificando le immagini in base a stile e palette cromatiche. Inoltre, l’AI può fornire statistiche in tempo reale per decisioni data‑driven e potenziare la creatività offrendo insight e analisi, dando forma a esperienze digitali innovative.

Can generative AI replace a UX designer?

È la domanda da un milione di dollari. La sento spesso da aspiranti designer UX che sono preoccupati per il futuro prossimo del lavoro UX/UI. Con una selezione così ampia di strumenti creativi e i crescenti poteri dell’AI, può sembrare che lo spazio per i designer UX umani si stia restringendo giorno dopo giorno. Personalmente, non lo credo – ed ecco perché.

• Basics vs sophistication. I designer UX possono trarre vantaggio dall’AI generativa integrando gli strumenti direttamente nel proprio flusso di lavoro, non sostituendo l’intero processo. Nella maggior parte dei casi, l’AI fornisce fondamenta a livello junior per design intuitivi e fluidi, ma è un designer umano esperto che può creare una UX davvero solida, capace di riflettere gli aspetti unici del brand e il comportamento degli utenti.

• Structure vs navigating chaos. L’AI può risolvere problemi ben strutturati. Tuttavia, la maggior parte delle sfide di design ha contesti non strutturati. Ogni azienda lavora con risorse, settori e problemi degli utenti diversi. È qui che entrano in gioco gli aspetti umani. Per esempio, la risoluzione di user flow come l’onboarding degli utenti dopo la registrazione per prodotti SaaS può beneficiare dell’AI usata per la scansione di documenti, ma serve l’intervento umano per progettare aspetti specifici come sicurezza/processo di pagamento. 

• Standardization vs differentiation. Gli strumenti di AI possono generare design e layout in base ai dati su cui sono stati addestrati. Ciò significa che forniranno un risultato standardizzato che alcuni potrebbero trovare piatto. Un occhio umano capace di cogliere l’appeal emotivo è fondamentale per un design UX davvero distintivo. 

In sintesi, l’AI generativa può essere un vero game changer per i designer UX perché accelera i compiti ripetitivi e le iterazioni, liberando tempo per la creatività e l’apporto unico. Allo stesso tempo, spinge i designer junior ad alzare l’asticella e trovare modi per creare valore aggiunto. 

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Questo articolo è stato tradotto da un’intelligenza artificiale e può contenere imprecisioni. Consulta l’originale in inglese.

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