Me pak fjalë: AI nuk është një ndërfaqe deterministike. e njëjta këshillë mund të prodhojë përgjigje të ndryshme. pyetja juaj themelore ndryshon nga “si e ndërtojmë atë?” në “a mund ta ofrojmë këtë në mënyrë të besueshme dhe të sigurtë për përdoruesit?” Filloni me të dhënat (ose gjithçka bie poshtë) Si një projektues, ju mund të formësoni se si produkti mbledh dhe përdor inputet e cilësisë. Kontrolloni të dhënat tuaja në 5 akse: 
 
 
 
 
 
 Saktësia: Validimi, sugjerimet, fjalorët e kontrolluar (p.sh., dropdowns mbi tekstin e lirë). Plotësia: a mbledhim mjaftueshëm për të zgjidhur detyrën? (fusha të nevojshme + "pse ka rëndësi?") Konsistenca: formatet e unifikuara për datat, monedhën, njësitë. Freshness: përditësime në kohë? “Updated N minutes ago” treguesit. Unike: dedupe; paralajmëron “Kjo duket si një kopje”. Dizajnerët e lëvizjes: 
 
 
 
 Formuloni layouts me shtete të qarta gabimi dhe shembuj të hyrjes së saktë. Microcopy: pse një fushë është e nevojshme dhe si për të mbushur atë. Ekranet "Përdorimi i lejeve / të dhënave" me rrugën më të shkurtër për të dhënë qasje. Rregulloni procesin e projektimit: prodhimet e projektimit dhe rastet e këqija Në produktet e AI ju nuk projektuani vetëm ekrane, por përgjigje të pranueshme dhe çfarë ndodh kur përgjigja është e keqe. Përcaktimi i një ylli të veriut: Asistentët shkruajnë 80% të email-it në 3 sekonda, ndërsa përdoruesit redaktojnë ≤ 5% Dizajni i produkteve të nxjerra: 
 
 
 
 
 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 Llogaritë për kufizime: 
 
 
 
 Latency: çfarë do të tregojmë nëse do të marrë >2–3s? Kostoja: ku kemi nevojë për “konfirmuar para se të kandidojë” (operacionet e shtrenjta)? Privacy: Çfarë paralajmërime / anonimizim ne ofrojmë? Prompts janë një asetet e projektimit: mbani templates, versionet, dhe shembuj të hyrjeve të mira / të këqija. Dizajni për dështim nga dita e parë Filloni duke ndërtuar me të dhëna të vërteta, jo shembuj të idealizuar. Një mockup i polished që fsheh prodhime të çrregullta do t'ju mashtrojë vetëm; një tabelë e thjeshtë që tregon përgjigjet aktuale dhe mangësitë e tyre është shumë më e vlefshme. Trajtojeni nisjen e parë si një eksperiment, jo një raund fitimi. Anija prapa një flamuri të karakteristikave në një kohortë të vogël, ekzekutoni një A/B ose një nisje të errët, dhe pajtohuni paraprakisht në "linjat e kuqe": nëse cilësia bie nën një kufi, nëse vonesa p95 kalon mbi objektivin tuaj, ose nëse kostot rriten, karakteristika e çaktivizon veten pa dramë. Matni rezultatet që kanë rëndësi, jo Human-in-the-Loop: të vendosë se ku njerëzit ndërhyjnë I njëjti model mund të sillet si një trajner ose si një autopilot; dallimi është ku vendosni kontrollin njerëzor. Gjatë konfigurimit, përcaktoni nivelet e autonomisë – sugjeroni vetëm, plotësoni automatikisht me rishikim, ose aplikoni automatikisht – dhe jepni ekipeve mjetet për të formuar sjelljen me fjalorët e termave dhe listat e blloqeve. Gjatë përdorimit, kërkoni një paraqitje dhe një "apliko" eksplicite kur besimi është i ulët, dhe vendosni kufi në mënyrë që rastet e kufirit të shkallëzohen për rishikim në vend që të kalojnë. Pas faktit, bëni reagime të lira dhe të dukshme, publikoni raporte të thjeshta të cilësisë dhe rrëshqitje, dhe vendosni Krijoni besim në mënyrë eksplicite, jo “në fund” Besimi është një detyrë e projektimit. Trego rezultate të vjetra dhe të reja krah për krah në mënyrë që njerëzit të mund të krahasojnë në të njëjtin hyrje. Mbani mbikëqyrjen e parazgjedhur në javët e para, dhe ofroni një kontroll të dukshëm "kthejeni AI-në" për të zvogëluar ankthin. Shpjegoni se çfarë bëri sistemi dhe pse: cituani burimet, tregoni besim dhe jepni një arsyetim të shkurtër kur është e mundur. Bëni reagime pa përpjekje dhe tregoni se ndryshon sjelljen. Më e rëndësishmja, sipërfaqja ROI në vetë ndërfaqen - minuta të kursyera për detyrë, më pak modifikime manuale - kështu që përdoruesit ndjejnë përfitimin, jo vetëm dëgjojnë për të. Parashikohet një kthesë më e ngadaltë e adoptimit Karakteristikat e AI marrin më shumë kohë për t'u mbajtur: klientët pastrojnë të dhënat, konfigurojnë qasjen, rregullojnë rrjedhën e punës dhe "shesin" vlerën në mënyrë të brendshme. Modele të dobishme That work: 
 
 
 
 Përmbajtja mbi pikselet: Merrni përgjigje të besueshme së pari, polish UI pas. • Gradienti i autonomisë: sugjeroni → mbushni automatikisht → aplikoni automatikisht me besim > X%. Rreziku i kalibruar: në rrjedhat e ndjeshme, favorizoni saktësinë (më mirë asnjë përgjigje se një e gabuar). Antikorrupsionistët : 
 
 
 
 “Një mockup i shndritshëm do ta rregullojë atë.” pa të dhëna reale, konkluzionet janë të gabuara. Një thirrje për t'i rregulluar të gjitha ato. Ju duhet skedarë të veçantë dhe shigjeta. • Anija për të gjithë në të njëjtën kohë. pa flamuj, regresionet fshehin. Fjalë kyçe mini-checklist 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 North-star metrikë e vlerës së përdoruesit (çfarë dhe me sa) Hyrjet kalojnë kontrollin e të dhënave 5 pikë; freskinë / monitorimin e depërtimit në vend Shtetet e gabimit të përcaktuara: ngarkimi, besimi i ulët, rezultati bosh, lejet e humbura. Kufijtë e vendosur: kur duhet të kërkohet konfirmimi vs. aplikimi automatik. Flamuri i karakteristikave, nisja e errët dhe regjistrimet e auditimit janë të aktivizuara. Metrika bazë: cilësia e përgjigjes, vonesa p95, kostoja e vlerësuar për veprim. Shpjegueshmëria në UI (burimet / pse), duke përfshirë treguesit e besimit. Off/opt-out kontroll dhe feedback të thjeshtë; SLA për të vepruar në lidhje me feedback. Modele dhe shembuj të gatshëm për përdoruesit. Procesi i iterimit është i qartë: kush editon thirrjet / politikat dhe bazuar në cilat sinjale. Glosari i shpejtë (Anglisht i thjeshtë) 
 
 
 
 
 
 False positive: AI thotë “po”, realiteti është “jo”. False negative: AI thotë “jo”, realiteti është “po”. Besimi: Vetëvlerësimi i modelit. Përdorni kufijtë për aplikimin automatik. Latenca p95: 95% e përgjigjeve janë më të shpejta se kjo kohë (më e dobishme se mesatarja). Drift i të dhënave: hyrjet ndryshojnë me kalimin e kohës, cilësia zvogëlohet - monitorimi dhe retreni / përditësimi. Linja e poshtme Detyra juaj është për të projektuar stabilitetin, kontrollin dhe besimin rreth një bërthamë probabilistike. Ndërtoni me të dhëna reale, përcaktojeni se çfarë përgjigjet e mira dhe të këqija duken si, supozoni dështimet dhe planifikoni për të, vendosni njerëzit në pikat e duhura të kontrollit, dhe provoni vlerën me numra.

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

Read My Stories

Kjo audio është prodhuar në gjuhën origjinale të tregimit!

AI UX ≠ Classic UX: Një Udhëzues Praktik për Dizajnerët

About Author

KOMENTE

VARUR TAGS

KY ARTIKU U PARAQIT NË

Related Stories

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps