په خلاصه توګه: د AI یو deterministic انټرنیټ نه ده. د ورته پاملرنې کولی شي د مختلفو ځوابونو تولید کړي. ستاسو اصلي پوښتنې له "چې موږ دا جوړوي؟" ته "کیا موږ کولی شو دا د کاروونکو لپاره د باور وړ او خوندي وړاندې کړي؟ دلته د ګامونو، مثالونو او د چیک لست سره یو عملی کتاب دی. د ډاټا سره پیل کړئ (یا هر څه خراب کیږي) Bad Inputs → Bad AI. لکه څنګه چې یو ډیزاینر، تاسو کولی شئ د محصول په څیر د کیفیت د Inputs راټول او کاروي. ستاسو د معلوماتو په 5 اکسونو کې چمتو کړئ: 
 
 
 
 
 
 دقت: د تصدیق، نصیحتونه، کنټرول شوي کلمې (د بیلګې په توګه، په وړیا متن کې dropdowns). بشپړتیا: آیا موږ د کار د حل لپاره ډیری راټول کوو؟ (د اړتیاوو د ځمکې + "چې دا مهم دی.") متوازن: د تاریخونو، ارزښتونو، واحدونو لپاره متوازن شکلونه. Freshness: په وخت کې updates؟ “Updated N minutes ago” شاخصونه. ځانګړتیا: dedupe؛ هشدار "این د دوپلیټ په څیر دی." د ډیزاین کارونه: 
 
 
 
 د واضح غلطی حالت او د درست وارداتو مثالونو سره د جوړولو جوړښتونه.Form layouts with clear error states and examples of correct input. Microcopy: د دې لپاره چې د ځمکې ته اړتيا لري او دا څنګه بشپړ شي. د اجازهونو / ډاټا اړتیاوو پردې سره د لاس رسی لپاره ترټولو مخکښ لاره. د ډیزاین پروسه تنظیم کړئ: د ډیزاین پایلو او "د بد کیسونه" په AI توليداتو کې تاسو نه یوازې پردې ډیزاین کړئ، بلکه د قبول وړ ځوابونه او هغه څه چې کله چې ځواب غلط دی. د شمالي ستاره تعریف کړئ: "د مساعد په 3 ثانیو کې د ایمیل 80٪ رامینځته کوي، د کاروونکي ≤ 5٪ رامینځته کوي." د outputs ډیزاین: 
 
 
 
 
 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 د محدودیتونو حساب: 
 
 
 
 لټینټ: موږ څه ښيي که >2-3s ته اړتیا لري؟ د لګښت: چې موږ ته اړتيا لري "د کارولو مخکې تصدیق" (د لګښتونو)؟ د پرائیویسی: موږ هغه هشدارونه / anonimization وړاندې کوو؟ د پروګرامونه د ډیزاین ارزښت دي: د نمونې، نسخهونو او د ښه / بد انټرنټ مثالونو ذخیره کړئ. د يو ورځ څخه د ناکامۍ لپاره ډیزاین د واقعي ډاټا په کارولو سره پیل کړئ، نه Idealized مثالونه. یو پوښل شوی ماکپ چې د نښلیدو نښلیدو پوښل کوي یوازې تاسو ته راځي؛ یو ساده جدول چې د واقعي ځوابونه او دوی د غلطو ښودل کوي ډیر ارزښت لري. د لومړي پیل په توګه د تجربو، نه د ګټور رنګ په توګه درلود. د ځانګړتیاوو پرچم پیژندل، یو کوچني ټوټه ته راځي، د A / B یا د تاریک پیل چلند، او د "د رنګ رنګونو" په مخ کې راځي: که کیفیت د ګټه کموي، که p95 لټینټ ستاسو د هدف څخه زیات وي، یا که قیمتونه پریکړه وي، د ځانګړتیاوو د خپل ځان غیر فعالوي پرته د ډیمو. د دې انسان-in-the-roop: فیصلہ وکړئ چې هغه څه چې خلکو ته اړتیا لري په ورته ماډل کې کولی شي د کورس یا د اتومات پیلوټ په څیر چلند وکړي؛ فرق دا دی چې تاسو د انسان کنترول ځای کړئ. د نصب کولو په وخت کې، د اتوماتیت کچه تنظیم کړئ - یوازې سپارښتنه کړئ، د انتقالات سره اتومات کړئ، یا اتومات غوښتنلیک کړئ - او ټیمونو ته وسایلو ته ورکړئ چې د اصطلاح کلمې او بلوک کلمې سره د رفتار شکل کولو لپاره. د کارولو په وخت کې، د مخکښ نظر او د اعتماد کم په صورت کې واضح "د غوښتنلیک" ته اړتیا لري، او د ضمیمه کچه تنظیم کړئ ترڅو د انتقالات لپاره د انتقالات په ځای کې راټول شي. په حقیقت کې، د پیژندنې وړ او ښکاره کړئ، ساده کیفیت او ډرایو راپور ورکړئ، او د اعتماد په واضح ډول جوړ کړئ، نه "په پای کې" د اعتماد د ډیزاین ورکشاپ دی. د قدیم او نوي پايلې لخوا لخوا ښودل کیږي نو خلک د ورته وارداتو په پرتله کې کولی شي. په لومړي اونۍ کې د سپارښتنې په لټه کې ونیسئ، او د اندیښنې کمولو لپاره د "AI بندولو" کنټرول وړاندیز کوي. توضیح کړئ چې سیسټم څه کړ او چرا: سرچینو ته اشاره کړئ، اعتماد ښودل کړئ، او په امکان کې یو مختصر دلیل ورکړئ. په آسانه توګه پیژندنه ورکړئ او ښودل کړئ چې دا رفتار بدلون کوي. مهم تر ټولو، د انټرنیټ په ځان کې سطحه ROI - په هر کار کې د دقیقې وختونو کې ذخیره شوي، لږ لارښوونې - نو کاروونکي د ګټې احساس کوي، نه یوازې د دې په اړه پوه شي. د adoption curve په اوږدوالي کې انتظار د AI ځانګړتیاوو لپاره ډیر وخت ته اړتیا لري: مشتریانو ډاټا پاکوي، د لاس رسی تنظیموي، د کار فوریکس تنظیموي، او د ارزښت په داخلي توګه "د خرڅلاو" کوي. په مرحله کې هدفونه پلان کړئ او د کورني چیمپینونو سره د روزنې او نمونې سره مرسته وکړي. د ګټور نمونې That work: 
 
 
 
 د پیکسلونو په پرتله محتوا: لومړی د باور وړ ځوابونه ترلاسه کړئ، وروسته د UI پوښښ کړئ. • د انټرنیټ ګریډینټ: پیشنهاد کړئ → اتومات پرانیستلئ → اتومات پرانیستلئ په اعتماد کې > X٪. • kalibrated خطر: په حساس جریانونو کې، د دقت په لټه کې دي (د غلط جواب څخه ښه نه ځواب). د پالیسۍ: 
 
 
 
 "د یو ښکلي موکپ به دا حل کړي." د واقعي معلوماتو له امله، پایلې غلط دي. • یو د ټولو د حکومت لپاره. تاسو اړتيا لري د سکرینډ ځانګړي Templates او guardrails. • په هر وخت کې د ټولو لپاره د کشتې. د پرچمونو پرته، regressions مخنیوي. د پروګرام لپاره د Mini-checklist 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 د کاروونکي ارزښت د شمال ستوري مټريک (چې او څومره) د انټرنېټونو د 5 نقطې ډاټا چمتو کولو له لارې؛ تازه / پوهه څارنه په ځای کې د خطا حالتونه تعریف شوي دي: لوډ، ټیټ اعتماد، خالی پایلې، د حقونو له لاسه ورکولو. د پړاو تنظیم: کله چې د تصدیق ته اړتيا لري vs. اتومات غوښتنلیک. د ځانګړتیاوو پرچون، تاریک پیل، او د استوګنې روزنې فعال دي. د اصل مټريکونه: د ځواب د کیفیت، p95 لټینټ، د عمل په اړه محاسبه شوي لګښت. د UI توضیح وړتیا (د سرچینې / چرا)، د اعتماد د نمونې شامل دي. د کنترول د نښلیدو / نښلیدو کنترول او ساده پیژندنه؛ د پیژندنې پر عمل کولو لپاره د SLA. د کاروونکو لپاره چمتو Templates and Examples. Iteration پروسه ښکاره: هغه څوک چې د پروپیلن / سيالۍ تعدیل کوي او په اساس چې سیگنالونه. Quick Glossary (د پلوه انګلیسي) 
 
 
 
 
 
 غلط مثبت: د AI وايي "نه" او واقعیت "نه" دی. جعلي منفي: د AI د "نه" وايي، واقعیت د "نه" دی. اعتماد: د ماډل د ځان د ارزښت. د اتومات غوښتنلیک لپاره د ضخامتونو کارول. p95 لټینټ: 95٪ ځوابونه د دې وخت څخه چټک دي (د متوسط څخه ډیر مفید). د معلوماتو ډرایو: د انټرنېټونه په وخت کې بدل کیږي، د کیفیت خرابوي - د نظارت او retrain / update. لاندې لړۍ ستاسو کار دی د ثبات، کنترول، او د احتمالي کور په اړه اعتماد ډیزاین کړي. د واقعي معلوماتو سره جوړ کړئ، مشخص کړئ چې ښه او بد ځوابونه څومره وي، د ناکامۍ فرض کړئ او د دې لپاره پلان کړئ، انسانونه د حق کنترول ټکټونو ته ورسیږي، او د شمېرونو سره ارزښت ثابت کړئ. لومړی دا ګټور او قابل اعتماد کړئ؛ د پوښلو وروسته دي.

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

Read My Stories

دا غږ د کیسې په اصلي ژبه تولید شوی!

AI UX ≠ کلاسیک UX: د ډیزاینر لپاره یو عملی لارښود

About Author

تبصرې

hang tags

دا مقاله په کې وړاندې شوې وه

Related Stories

Thrilled to be Recognized as 'HackerNoon Contributor of the Year - WORK'

The Therapeutical Principles of Psychoanalysis

Goodtalent is the Startup of the Year in Lagos, Nigeria

Autonomous APIs are the Future - Interview with Jean Machuca, Founder, QCObjects

Thrilled to be Recognized as 'HackerNoon Contributor of the Year - WORK'

The Therapeutical Principles of Psychoanalysis

Goodtalent is the Startup of the Year in Lagos, Nigeria

Autonomous APIs are the Future - Interview with Jean Machuca, Founder, QCObjects

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps