Как использовать генеративный ИИ в UX-дизайне: Jan Mráz, Atheros

• Апр 26 2024
• автор Jan Mráz

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) обладает огромным потенциалом и способен преобразить творческие сферы. В преддверии Международного дня дизайна 2024 года Jan Mráz, инфлюенсер в UX/UI-дизайне и основатель Atheros – компании, которая разрабатывает ИИ-продукты для организаций, – делится ключевыми сценариями применения, советами и ограничениями использования генеративного ИИ в UX-дизайне. 

Для начала разберёмся с основами. Дизайн пользовательского опыта (UX) – это быстро растущая ниша в дизайне, цель которой – сделать продукт, сервис, сайт, кампанию и т. д. более интуитивным и удобным в использовании. 

Формально его определяют как процесс, призванный создавать значимый опыт для конечных пользователей и охватывающий множество аспектов брендинга, дизайна, удобства использования и функциональности. Однако я предпочитаю свести всё к трём ключевым "как": 

• насколько легко и приятно пользователям взаимодействовать с вашим продуктом; 
• насколько эффективно устроен процесс выполнения действия, которое вы хотите, чтобы они совершили;
• насколько удобен для пользователя весь опыт взаимодействия с вашим брендом.

Теперь генеративный ИИ – это алгоритмы , которые можно использовать для создания нового контента, включая текст, аудио, видео, дизайн, код, изображения, симуляции и многое другое, – и они способны радикально изменить наш подход к творческим процессам. 

Многие впервые познакомились с ним в виде ChatGPT, но на самом деле у генеративного ИИ множество применений в дизайне. Инструменты вроде DALL-E помогают UX-дизайнерам решать сразу несколько типичных проблем – нехватку времени, рутинные задачи и бесконечную череду итераций. 

Сценарии применения генеративного ИИ в UX-дизайне

Давайте разберём несколько ситуаций, в которых я считаю генеративный ИИ полезным в работе, а также инструменты, с которыми мне нравится работать.

1. Генерация UI и веб-макетов

Хотя работа UX-дизайнеров – это решение уникальных задач и потребностей, в ней всё равно хватает повторяющихся действий. Эффективность генерации макетов – первый этап дизайн-процесса, где я вижу хорошие возможности для интеграции ИИ. 

Например, ИИ-инструменты ускоряют генерацию идей в дизайне пользовательского интерфейса (UI) , в том числе при создании вайрфреймов или базовых компоновок. По-прежнему можно использовать библиотеки с заранее заданными компонентами. А можно попробовать Creatie.ai – инструмент, который я недавно открыл для себя. Он генерирует готовые макеты на основе размеров и расположения фрейма, который задаёт дизайнер. Это помогает как можно быстрее накидать базовую компоновку и подготовиться к дальнейшей пиксельно-точной проработке дизайна. 

Когда дело доходит до выбора изображений и иллюстраций для UI-дизайна, ИИ-модели и инструменты вроде Midjourney, Kittl или Spline AI для 3D-генерации позволяют дизайнерам создавать согласованную визуальную стилистику для любого интерфейса – будь то сайт или приложение. Они также дают расширенные возможности: быстрые правки изображений (например, удаление фона), изменение цветов на картинке или улучшение качества. 

В веб-дизайне такие вещи, как компоновка и дизайн-системы, тоже нередко становятся довольно однообразными. Удобные инструменты вроде Framer AI или 10web.io идут дальше классических no-code конструкторов сайтов. В них встроены генеративные ИИ-модели, благодаря чему можно по одному запросу сгенерировать целый веб-макет, графику и тексты без необходимости дальнейшей ручной реализации кода.

Эффективная генерация макетов может быть критически важной в условиях высокого темпа работы, особенно для стартапов. Инструменты генеративного ИИ помогают в считаные минуты набросать быстрый "черновой" макет и сосредоточить усилия на слабо формализованных и плохо структурированных проблемах. Именно в этом и заключается главная добавленная ценность дизайнеров. 

2.  Персонализация и ранняя обратная связь

Генеративный ИИ также обладает колоссальным потенциалом для персонализированных пользовательских интерфейсов, предлагая опыт, "сшитый по мерке" под индивидуальные предпочтения. Более широкий выбор инструментов, не связанных напрямую с дизайном, а ориентированных на текст, – вроде ChatGPT или Gemini – помогает создавать масштабируемый, но при этом адаптированный контент: например, описания товаров, статьи для блогов или UX-тексты.

В частности, в UX-дизайне генеративный ИИ, анализируя поведение и предпочтения пользователей, может прогнозировать будущие действия и заранее предлагать варианты интерфейса. Например, платформа электронной коммерции может предсказать, какие товары пользователь с большой вероятностью купит, и вынести их на видное место, тем самым упростив процесс покупки. 

Attentioninsight.com или neuronsinc.com – мои основные инструменты для такой задачи. Дизайнеры могут вставлять ссылки на файлы Figma или на живые сайты и приложения, чтобы получать богатые поведенческие инсайты и наглядно видеть разрывы в эффективности. Это позволяет пропустить этап сбора пользовательских данных и получить первичную обратную связь уже на ранней стадии. 

Вот как я применил этот подход в одном из своих проектов. С помощью раннего A/B-тестирования по тепловым картам на двух прототипах в Figma я сравнил два варианта оформления страницы оплаты в e-commerce проекте. Один из ключевых факторов – более крупный баннер с бесплатной доставкой, размещённый заметнее рядом с кнопкой CTA. В результате победивший вариант дал на живом сайте на 8,4% больше конверсий.

3. Вдохновение на основе данных

ИИ – важный источник вдохновения для UX-дизайнеров. Он может анализировать огромные наборы данных, выявлять тренды и формировать отчёты для первичного исследования. Например, даже одним запросом в ChatGPT или Gemini начинающий дизайнер может найти вторичные данные для UX-исследования, идеи для определения персон или объяснения различных дизайн-методов.

Генеративный ИИ также хорошо подходит для курирования мудбордов, классифицируя изображения по стилю и цветовым схемам. Кроме того, ИИ может в реальном времени предоставлять статистику для принятия решений на основе данных, а также усиливать креативность, предлагая инсайты и аналитику, которые помогают создавать инновационный цифровой опыт.

Может ли генеративный ИИ заменить UX-дизайнера?

Вот вопрос на миллион долларов. Я часто слышу от начинающих UX-дизайнеров, что их беспокоит ближайшее будущее UX/UI. С таким огромным выбором творческих инструментов и растущими возможностями ИИ может казаться, что пространства для человеческих UX-дизайнеров с каждым днём становится всё меньше. Лично я в это не верю – и вот почему.

• Основы против глубины. UX-дизайнеры могут выигрывать от генеративного ИИ, встраивая инструменты прямо в рабочий процесс, а не заменяя ими весь процесс целиком. В большинстве случаев ИИ даёт базу уровня джуниора для удобных и плавных интерфейсов, но именно опытный дизайнер-человек способен создать по-настоящему сильный UX-дизайн, отражающий уникальные особенности бренда и поведение пользователей.

• Структура против работы в хаосе. ИИ хорошо решает чётко структурированные задачи. Тем не менее большинство дизайнерских вызовов возникают в неструктурированном контексте. Каждый бизнес работает с разными ресурсами, в разных отраслях и с разными пользовательскими проблемами. Именно здесь особенно важны человеческие факторы. Например, при проектировании пользовательских сценариев вроде онбординга после регистрации в SaaS-продуктах ИИ может помочь, например, за счёт обработки документов, но человеческий вклад необходим для проработки таких деталей, как безопасность и процесс оплаты. 

• Стандартизация против дифференциации. ИИ-инструменты могут генерировать дизайн и макеты на основе данных, на которых они обучались. Иными словами, они часто выдают стандартизированный результат, который кому-то может показаться пресным. А "человеческий глаз", улавливающий эмоциональную привлекательность, – ключ к по-настоящему отличающемуся UX-дизайну. 

Подводя итог: генеративный ИИ может стать для UX-дизайнеров настоящим прорывом, потому что ускоряет рутинные задачи и итерации и освобождает время для креативности и уникального вклада. В то же время он бросает вызов начинающим дизайнерам: приходится повышать планку и искать способы создавать дополнительную ценность. 

Давайте вместе формировать будущее UX-дизайна – загляните на мой сайт (с персонализированным доменным именем от it.com Domains!) и свяжитесь со мной, чтобы обсудить конструктивные подходы к использованию ИИ в дизайне.

Нужно вдохновение от ведущих экспертов отрасли? Заходите в блог it.com Domains и подписывайтесь на нас в социальных сетях.

Эта статья была переведена искусственным интеллектом и может содержать неточности. Читайте оригинал на английском языке.

Поделиться записью!