Накратко: AI не е детерминистичен интерфейс. Една и съща покана може да даде различни отговори. Вашият основен въпрос се променя от „как го изграждаме?“ на „Можем ли да доставяме това надеждно и безопасно за потребителите?“ Ето една практична учебница с стъпки, примери и контролен списък. Започнете с данни (или всичко се разпада) Лоши входове → лош AI. Като дизайнер можете да оформите как продуктът събира и използва качествени входове. Проверете данните си на 5 оси: 
 
 
 
 
 
 Точност: валидиране, намеци, контролиран речник (напр. падане над свободен текст). Пълнота: събираме ли достатъчно, за да решим задачата? (необходими полета + „защо е важно?“) Съгласуваност: единни формати за дати, валута, единици. Свежест: актуализации навреме? индикатори „Актуализиран преди N минути“. Уникалност: дедупе; предупреди “това изглежда като дубликат”. Дизайнерът се движи: 
 
 
 
 Формиране на оформления с ясни състояния на грешки и примери за правилно въвеждане. Микрокопие: защо е необходимо поле и как да го попълните. На екрана „Потребени разрешения/данни“ се показва най-краткият път за предоставяне на достъп. Настройване на процеса на проектиране: проектиране на изходи и „лоши случаи“ В продуктите на ИИ проектирате не само екрани, но и приемливи отговори и какво се случва, когато отговорът е лош. Определяне на северна звезда: "Асистентът изготвя 80% от имейла в 3 секунди, потребителят редактира ≤ 5%." Дизайн на изходите: 
 
 
 
 
 Specify answer format (tone, length, structure). 
 
 
 
 
 
 Map new states: —  : a clear progress cue for ~1–3s. Thinking —  : “Not sure. Refine the request?” + quick actions. Low confidence —  : “Found nothing. What’s most important?” + filters. Empty/poor answer —  : a simple onboarding flow. Missing data/permissions Отчитане на ограниченията: 
 
 
 
 Латентност: какво показваме, ако отнеме >2–3 секунди? Цена: къде се нуждаем от „потвърждаване преди стартиране“ (скъпи операции)? Защита на личните данни: какви предупреждения/анонимизация предоставяме? Prompts са дизайн актив: запазване на шаблони, версии и примери за добри / лоши входове. Дизайн за провал от първия ден Започнете, като изграждате с реални данни, а не идеализирани примери. Полиран модел, който крие объркани изходи, само ще ви заблуди; обикновена таблица, която показва реални отговори и техните недостатъци, е много по-ценна. Третирайте първото стартиране като експеримент, а не като кръг на победа. Корабът зад знамето на функцията до малка кохорта, стартирайте A/B или тъмно стартиране и се съгласете предварително за „червени линии“: ако качеството падне под прага, ако латентността на p95 надвишава целта ви, или ако разходите скочат, функцията се изключва без драма. Измервайте резултатите от това значение, а не просто кликнете. Проследете колко време отнема на потребителите да получат Human-in-the-Loop: решава къде хората да се намесят Същият модел може да се държи като треньор или като автопилот; разликата е там, където поставяте човешкия контрол. По време на настройката, дефинирайте нивата на автономия – само предлагайте, автоматично попълвайте с преглед или автоматично прилагайте – и дайте на екипите инструментите за оформяне на поведението с терминни речници и блокови списъци. По време на използването изисквайте предварителна проверка и изрично „прилагайте“, когато доверието е ниско, и задайте прагове, така че граничните случаи да се ескалират за преглед, вместо да се пропускат. В края на краищата, направете обратна връзка евтина и видима, публикувайте прости отчети за качество и дрейф, и създайте ясна рутина за актуализиране на Изграждане на доверие изрично, а не „в крайна сметка“ Доверието е задача на дизайна. Покажете стари и нови резултати рамо до рамо, така че хората да могат да сравняват един и същ вход. Поддържайте надзора по подразбиране през първите седмици и предлагайте видим контрол на "изключване на AI", за да намалите безпокойството. Обяснете какво е направила системата и защо: цитирайте източници, покажете доверие и дайте кратка обосновка, когато е възможно. Направете обратна връзка без усилие и демонстрирайте, че променя поведението. Най-важното е, на повърхността ROI в самия интерфейс — минути, спестени на задача, по-малко ръчни редакции — така че потребителите да почувстват ползата, а не просто да чуят за нея. Очаквайте по-бавна крива на осиновяване АИ функции отнемат повече време, за да се придържат: клиентите почистват данните, създават достъп, коригират работните потоци и „продават“ стойността вътрешно.Планирайте поставени цели и подкрепяйте вътрешните шампиони с обучение и шаблони. Полезни модели That work: 
 
 
 
 Съдържание над пиксели: първо печелете надеждни отговори, след това полирайте потребителския интерфейс. • Градиент на автономност: предлагане → автоматично попълване → автоматично прилагане при увереност > X%. Калибриран риск: в чувствителни потоци, за предпочитане прецизност (по-добре никакъв отговор, отколкото грешен). Антипатогенни съединения: 
 
 
 
 „Блестящ модел ще го поправи.“ Без реални данни заключенията са погрешни. Имате нужда от шаблони и предпазни линии, специфични за сценария. • Кораб към всички наведнъж.Без знамена, регресиите се крият. Предварително освобождаване на мини-чеклист 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Северна звезда метрика на потребителската стойност (какво и с колко) Входовете преминават 5-точковата проверка на данните; мониторинг на свежестта/поглъщането на място Състояния на грешка, определени: зареждане, ниска увереност, празен резултат, липсващи разрешения. Прагове: кога да се изисква потвърждение срещу автоматично прилагане. Функционално знаме, тъмно стартиране и записи за одит са разрешени. Базови показатели: качество на отговора, латентност p95, приблизителни разходи за действие. Обяснение в интерфейса на потребителя (източници/защо), включително показатели за доверие. Изключване / изключване на контрол и проста обратна връзка; SLA за действие по обратна връзка. Подгответе шаблони и примери, готови за потребителите. Процесът на итерация е ясен: кой редактира известия / политики и въз основа на кои сигнали. Бърз глагол (прост английски) 
 
 
 
 
 
 Фалшиви положителни: AI казва „да“, реалността е „не“. Фалшиви отрицателни: AI казва „не“, реалността е „да“. Доверие: самооценка на модела. Използвайте прагове за автоматично кандидатстване. p95 латентност: 95% от отговорите са по-бързи от това време (по-полезни от средното). Дрив на данните: входовете се променят с течение на времето, качеството се влошава - мониторинг и ретрейн / актуализация. Долна линия Вашата задача е да проектирате стабилност, контрол и доверие около вероятностно ядро. Изградете с реални данни, дефинирайте как изглеждат добрите и лошите отговори, приемете провал и планирайте за него, поставете хората в правилните контролни точки и докажете стойността си с числа.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Read My Stories

Това аудио е създадено на оригиналния език на историята!

AI UX ≠ Classic UX: Практическо ръководство за дизайнери

About Author

КОМЕНТАРИ

ЗАКАЧВАЙТЕ ЕТИКЕТИ

ТАЗИ СТАТИЯ Е ПРЕДСТАВЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps