En resum: la IA no és una interfície determinista.El mateix consell pot produir respostes diferents.La seva pregunta bàsica canvia de "com la construïm?" a "podem lliurar això de manera fiable i segura per als usuaris?"Aquí hi ha un llibre pràctic amb passos, exemples i una llista de control. Començar amb les dades (o tot es trenca) Males entrades → mala IA. Com a dissenyador, podeu modelar com el producte recull i utilitza entrades de qualitat. Comprova les teves dades en 5 eixos: 
 
 
 
 
 
 Exactitud: validació, consells, vocabulari controlat (per exemple, descàrregues sobre text lliure). Completesa: recopilem prou per resoldre la tasca? (camps requerits + “per què això importa”). Consistència: formats unificats per a dates, moneda, unitats. Freshness: actualitzacions oportunes? indicadors “Actualitzat fa 10 minuts”. Unicitat: dedupe; advertir “això sembla un duplicat”. Els dissenyadors es mouen: 
 
 
 
 Formular dissenys amb estats d'error clars i exemples d'entrada correcta. Microcòpia: per què és necessari un camp i com omplir-lo. "Permisos / dades necessàries" pantalla amb el camí més curt per concedir l'accés. Ajustar el procés de disseny: sortides de disseny i “casios dolents” En els productes d’IA no dissenyes només pantalles, sinó respostes acceptables i què passa quan la resposta és dolenta. Defineix una estrella del nord: "L'assistent redactarà el 80% d'un correu electrònic en <3s, l'usuari editarà ≤5%". Disseny de les sortides: 
 
 
 
 
 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 Compte de les restriccions: 
 
 
 
 Latença: què mostrem si es necessita >2–3s? Cost: on necessitem “confirmar abans d’executar” (opcions costoses)? Privacitat: quines advertències / anonimització proporcionem? Prompts són un actiu de disseny: mantenir plantilles, versions i exemples de bones / males entrades. Disseny per al fracàs des del primer dia Comenceu construint amb dades reals, no exemples idealitzats. Un mockup polit que amaga sortides confuses només us enganyarà; una taula simple que mostra respostes reals i els seus defectes és molt més valuosa. Tractar el primer llançament com un experiment, no una ronda de victòria. Navegueu darrere d'una bandera de característiques a una petita cohort, executeu un A/B o un llançament fosc, i estigueu d'acord per endavant en "línies vermelles": si la qualitat cau per sota d'un llindar, si la latència de p95 supera el vostre objectiu, o si els costos pugen, la característica es desactiva sense drama. Mesuri els resultats que importen, no només clics. Tractar el temps que els usuar Human-in-the-Loop: decidir on intervenen les persones El mateix model pot comportar-se com un entrenador o com un pilot automàtic; la diferència és on es col·loca el control humà. Durant la configuració, defineix els nivells d'autonomia -suggereix només, omple automàticament amb revisió o aplica automàticament- i dóna a les equips les eines per modelar el comportament amb diccionaris de termes i bloclists. Durant l'ús, requereix una vista prèvia i una "aplicació" explícita quan la confiança és baixa, i estableix llindars perquè els casos de frontera s'escalfiquen per a la revisió en comptes de saltar. Després d'això, feu que els comentaris siguin barats i visibles, publiqueu informes de qualitat i desplaçament simples, i estableixin una rutina clara per actualitzar Construir la confiança explícitament, no “al final” La confiança és una tasca de disseny. Mostra resultats antics i nous al costat perquè les persones puguin comparar la mateixa entrada. Mantenir la supervisió per defecte en les primeres setmanes, i oferir un control visible "desactivar la IA" per reduir l'ansietat. Expliqui què va fer el sistema i per què: citar fonts, mostrar confiança, i donar una breu raó quan sigui possible. Feu un feedback sense esforç i demostri que canvia el comportament. El més important, superfície ROI en la mateixa interfície - minuts estalviats per tasca, menys edicions manuals - de manera que els usuaris sentin el benefici, no només escoltar-ne. Una curva d'adopció més lenta Les característiques de la IA prenen més temps per mantenir-se: els clients netegen les dades, configuren l'accés, ajusten els fluxos de treball i "venen" el valor internament. Patents útils That work: 
 
 
 
 Contingut sobre píxels: obtenir respostes fiables primer, polir la interfície d'usuari després. • Gradient d'autonomia: suggerir → omplir automàticament → aplicar automàticament amb confiança > X%. Risc calibrat: en fluxos sensibles, afavoreix la precisió (millor no tenir resposta que no tenir una resposta correcta). Contra els patrons: 
 
 
 
 "Un mockup brillant ho solucionarà." Sense dades reals, les conclusions són equivocades. Un consell per governar-los a tots. Necessites plantilles específiques d'escenari i guàrdies. • Navega a tothom a la vegada. Sense banderes, les regressions s'amaguen. Pre-lliurament mini-checklist 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Mètrica nord-estrella del valor de l'usuari (per què i per quant) Les entrades passen la verificació de dades de 5 punts; vigilància de frescor / profunditat en lloc Estats d'error definits: càrrega, baixa confiança, resultat buit, permisos perduts. Definició de llindars: quan es requereix confirmació vs. aplicació automàtica. Bandera de característiques, llançament fosc i registres d'auditoria habilitats. Mètriques de base: qualitat de la resposta, latència p95, cost estimat per acció. Explicabilitat en UI (fonts/per què), indicadors de confiança inclosos. Control de desactivació/opt-out i comentaris senzills; SLA per actuar sobre els comentaris. Instal·lació de models i exemples a disposició dels usuaris. El procés d'iteració és clar: qui edita els prompts/polítiques i sobre la base de quins senyals. Glossari ràpid (anglès clar) 
 
 
 
 
 
 Falsos positius: AI diu “sí”, la realitat és “no”. Fals negatiu: AI diu “no”, la realitat és “sí”. Confiança: autoestima del model. Utilitzar els llindars per a l'aplicació automàtica. latència p95: el 95% de les respostes són més ràpides que aquest temps (més útil que la mitjana). Drift de dades: les entrades canvien amb el temps, la qualitat es degrada - monitor i retrain / actualització. Línia inferior La seva tasca és dissenyar l'estabilitat, el control i la confiança al voltant d'un nucli probabilístic. Construeix amb dades reals, defineix què semblen les respostes bones i dolentes, assumeix l'error i el pla per a això, col·loca els humans en els punts de control adequats i demostra el valor amb els nombres.

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

Read My Stories

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

AI UX ≠ Classic UX: una guia pràctica per als dissenyadors

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

Startups of The Year: Meet the Business Industry

Generar líders de qualitat ASAP: HackerNoon's Content-Relevant Niche Ads FTW

Startups of The Year: Meet the Cybersecurity Industry

On Taxes

Startups of The Year: Meet the Business Industry

Generar líders de qualitat ASAP: HackerNoon's Content-Relevant Niche Ads FTW

Startups of The Year: Meet the Cybersecurity Industry

On Taxes

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps