الذكاء الاصطناعي (AI) في صناعة تصميم الويب

"النهاية قريبة" - يقول الخبراء في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي. بالطبع ، هذه ليست نهاية العالم ، كما يعرفها البعض منا ، لكنها بالتأكيد نهاية بعض الوظائف: الروبوتات ستتولى بعض الوظائف التي يقوم بها الناس اليوم.

على سبيل المثال ، في خطابه في TED ، توقع Thomas Frey (عالم المستقبل) اختفاء 2 مليار مهنة بحلول عام 2030. هذا هو نصف جميع المهن الموجودة في العالم اليوم. نعم! كل هذا بسبب الروبوتات!

سيارات Uber ATG ذاتية القيادة ، وطائرات أمازون بدون طيار ، والروبوتات المسؤولة عن خدمة العملاء ، وما إلى ذلك - بدأت ثورة الروبوتات للتو.

إذن ماذا عن المصممين؟ هل نحن في ورطة ايضا؟ كيف ستؤثر الروبوتات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على عملنا على المدى الطويل؟

لن تحل الروبوتات محل المصممين. حسنًا ، على الأقل ليس في المستقبل القريب.

قد تتذكر تلك الضجة منذ بضع سنوات ، المتعلقة بإصدار الشبكة. The Grid هو نظام لتطوير وتصميم الويب (AKA Squarespace) ، يعتمد على الذكاء الاصطناعي. كانت النقطة هي أن مكونات الموقع وأنماط التفاعل الأخرى تم إنشاؤها من تلقاء نفسها ، دون أي تدخل من المصمم.

بعد بضعة أشهر ، شهد العالم أول مواقع الويب التي تم إنشاؤها في الشبكة ... وكانت كارثة.

"المصممون ، أعتقد أن وظائفك آمنة" - كان هذا هو التعليق الذي تركه أحد مستخدمي Reddit عندما رأى نتائج فشل الشبكة.

معظم المهن التي سوف تدخل في أيدي الروبوتات (على الأقل في السنوات العشر القادمة) هي وظائف أصحاب الياقات الزرقاء. السائقون ، والسكرتيرات ، والعاملون - هؤلاء وغيرهم الذين يشتملون على أداء ميكانيكي سيتم تشغيلهم آليًا.

كل شيء أكثر تعقيدًا عندما يتعلق الأمر بتصميم الويب. يتمتع البشر بهذه القدرة الفريدة على تحديد السياق في التصميم وخلق التعاطف. عرض القائمة أو إخفائها تحت زر الهامبرغر؟ لا يتعلق الأمر فقط بعدد خيارات القائمة.

هل يجب عليك استخدام شبكة مكونة من عمودين أو ثلاثة أعمدة على موقع ويب؟ لا يعتمد فقط على حجم وعدد الصور.

يختار معظم المصممين الذين أعرفهم ألوان الخطوط لمجرد نزوة ، ولا يسترشدون بالعديد من "أناجيل علم نفس الألوان". الحقيقة هي أنه على الأرجح سيعمل المصممون والروبوتات جنبًا إلى جنب. الروبوتات ليست مشكلة بل فرص جديدة. دعنا نتحدث عنها.

تكليف الذكاء الاصطناعي بالعمل الروتيني

يمكن للمصممين التعامل مع الكثير من الإجراءات الروتينية. يتم إنفاق 20٪ من وقت عمل فريقي في حل المشكلات التي يمكن تخصيصها بسهولة للإنسان الآلي.

الترميز وتغيير الحجم وتصحيح الألوان - لا يمكن أتمتة بعض المهام فقط من خلال وظيفة الإجراء في Photoshop - فأنت بحاجة إلى عين بشرية والقدرة على اتخاذ قرارات سريعة. ولكن ماذا لو علمنا الذكاء الاصطناعي أن يفعل ذلك لنا؟

على سبيل المثال ، هناك مترجم Netflix التلقائي ، والذي يسرع بشكل كبير عملية توطين المحتوى. عندما تحتاج إلى إنشاء عدة لافتات عرض مختلفة بلغات مختلفة ، فإنه يتصفح فقط مئات التخطيطات التي تم إنشاؤها تلقائيًا ويختار منها مناسبة.

في الآونة الأخيرة ، أعلنت Airbnb (عقار سكني يستضيف الإيجار على أساس قصير الأجل للمسافرين) عن تقنية تتعرف على الرسومات التخطيطية الورقية للمصممين وتحولها إلى رمز عمليًا في الوقت الفعلي.

"يجب تقليل وقت اختبار الفكرة إلى الصفر. نحن على ثقة من أنه في السنوات القليلة المقبلة ، ستسمح لنا التقنيات الجديدة بتصميم منتجات جديدة بشكل أسرع حقًا وفعالية من حيث التكلفة مع إزالة مئات العقبات من عملية التطوير "، بنجامين ويلكنز ، Airbnb.

يحول Airbnb AI الرسومات إلى رمز في ثوانٍ! مع هذه التحسينات الصغيرة ، سيكون لدى المصممين مزيد من الوقت لإنشاء حلول تصميم المنتجات الاستراتيجية ، وهو أمر لا يزال يتعين على أجهزة الكمبيوتر تعلم القيام به.

أنظمة تصميم معيارية أكثر ذكاءً

يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في إنشاء نظام تصميم أكثر فاعلية. نظام التصميم (إذا لم تكن معتادًا على هذا المصطلح) هو سلسلة من الأنماط والوحدات والعناصر التي تُنشئ معًا لغة تصميم لمنتج أو علامة تجارية معينة.

المزيد والمزيد من الشركات ، من الشركات إلى الشركات الناشئة ، تستخدم أنظمة التصميم لإنشاء صورة أكثر اتساقًا لمنتجها للمستخدمين. تعد فرق Salesforce و GE و Airbnb و WeWork و Google و Atlassian و IBM أمثلة رائعة تضع قواعد جديدة تمامًا للعمل معًا على أنظمة التصميم.

والآن تخيل أن الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا من نظام التصميم ، مما يسمح لك بتحليل مؤشرات تفاعل المستخدم مع عناصر النظام و "فهم" على الفور ما هو الأفضل لكل وظيفة. كلما زادت المعلومات التي يتعلمها الذكاء الاصطناعي حول ما ينجح وما لا ينجح ، كان من الأفضل تحسين كل وحدة للحصول على أفضل النتائج. يتمتع الذكاء الاصطناعي أيضًا بالقدرة على تدريب أشخاص آخرين مثل الدورات التدريبية التي ينشئها الأشخاص باستخدام منصات الدورات التدريبية عبر الإنترنت.

بدأ بناة مواقع الويب مثل Wix و Squarespace في استخدام بعض هذه التقنيات لمساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات صغيرة في التصميم. لقد سارت هذه الشركات بطريقة مختلفة عن الشبكة الطموحة - لقد قامت بتكتم بتضمين الذكاء الاصطناعي في سير العمل لتحرير المصممين من حلول التصميم الثانوية وغير ذات الصلة.

في المستقبل القريب ، لن تبدأ المواقع بالطبع في بناء نفسها ، لكن تقنيات الذكاء الاصطناعي ستحرر بالتأكيد فرق تكنولوجيا المعلومات والتصميم من عدد من المهام المتعلقة بالصيانة والتحسين.

إنشاء الأنماط المرئية التوليدية

ربما تكون قد شاهدت أدوات مثل Artisto أو Prisma التي تقوم ، بناءً على تقنية التعرف على الصور ، بتطبيق المرشحات الذكية على الصور ومقاطع الفيديو. تكتشف التقنية ما هو موصوف في الصورة (على سبيل المثال ، ز ، وجه أو فطيرة ليمون) ثم تطبق تأثيرًا مرئيًا مناسبًا.

مثال آخر على التأثيرات المرئية ، التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، هو الرسم التلقائي ، وهو أحد تجارب الذكاء الاصطناعي من Google. النقطة المهمة هي أن البرنامج يقوم تلقائيًا بالتحرير وجعل الرسومات التخطيطية أكثر دقة. كان هذا ممكنًا فقط بفضل التعلم الآلي - فكلما زاد عدد الأشخاص الذين يرسمون رسوماتهم في التطبيق ، زادت دقة تخمين الذكاء الاصطناعي لما تحاول رسمه.

بفضل هذه التقنيات ، يصبح التصميم أكثر سهولة. يمكن للمصممين (وغير المصممين) إنشاء أشياء أفضل وتحسين التفاصيل بشكل أكثر شمولاً دون بذل الكثير من الجهد. هذا دليل آخر على أن الذكاء الاصطناعي يساعدنا بدلاً من تولي وظائفنا.

وفقًا لـ Develux ، هناك جيل كامل من هذه التطبيقات ، يعتمد على تقنية إنشاء أنماط مرئية ديناميكية ومولدة. كل منهم يوسع حدود المصممين. تريد مثالا آخر؟ تمثل الشعارات الديناميكية اتجاهًا رئيسيًا جديدًا في واجهة العلامة التجارية والذكاء الاصطناعي.

تخصيص تجربة المستخدم

أصبحت مواقع الويب أكثر ذكاءً ويمكن أن تعمل مع الكثير من بيانات المستخدم لإنشاء تجربة تفاعل أكثر تخصيصًا - هل هي ليلاً أو نهارًا ، وموقع المستخدم ، والجهاز ، ويوم الأسبوع ، ومليون بيانات وإشارات أخرى لا يستطيع المستخدمون استخدامها حتى تخيل. يمكن أن تقودك هذه البيانات إلى أفكار مثيرة للاهتمام حول ما يريد المستخدمون العثور عليه على موقعك.

في السابق ، كان يتولى تحليل البيانات فريق من الاستراتيجيين والمصممين والتقنيين. قاموا بتحليل جميع تطبيقات المنتج الممكنة وتوصلوا إلى استنتاجاتهم. عندما تتولى الآلات جزء من العملية ، ستتاح للعديد من الشركات الفرصة لتوسيع نطاق سيناريوهات استخدام المنتج وجعلها مخصصة قدر الإمكان. عادة ، في مجال تجربة المستخدم ، كلما كانت التجربة أكثر تخصيصًا ، كلما كانت تلبي احتياجات المستخدم. وبالتالي ، يمكنك توقع المزيد من التحويل.

كميات ضخمة من تحليل البيانات

تظهر المزيد والمزيد من الأنظمة كل يوم: المواقع والتطبيقات والخدمات الرقمية وما إلى ذلك. هناك أيضًا المزيد والمزيد من المستخدمين ، وفي كل مرة يتفاعل المستخدم مع أحد الأنظمة ، يتم إنشاء البيانات. الكثير منه. بدأ نمو تحليلات الأعمال للتو ، وأصبحت عمليات تحليل البيانات أكثر تعقيدًا ، وأصبح نظام الإحالة المرجعية أكثر تنظيماً.

يتم إنشاء المزيد والمزيد من البيانات القيمة لمساعدة المصممين ومالكي المنتجات على اتخاذ قرارات أفضل. أيضًا ، غالبًا ما تكون البيانات ضعيفة للغاية ويمكن أن تتعرض للحذف أو السرقة غير المخطط له. لحل مثل هذه المشكلات ، تستخدم العديد من الشركات المعروفة خدمات استعادة البيانات أو أداة استرداد الملفات

في المستقبل القريب ، سيجري الذكاء الاصطناعي العديد من عمليات جمع البيانات وتحليلها. هذا لا يعني أننا لن نحتاج إلى محللين ولكن نفس المتخصصين سيكونون قادرين على إجراء تحليل أكثر دقة وتعمق لتفاعلات المستخدم مع منتج أو خدمة معينة.

سيتم إجراء طرق مثل اختبار A / B تلقائيًا ، دون تدخل بشري. ستكون الآلات قادرة على:

• تحديد المجالات المحتملة لتحسين المنتج ؛
• فهم أساليب تحسين التصميم (تغيير كلمة أو لون زر معين) ؛
• تطبيق التغييرات وإجراء اختبار A / B ؛
• تحليل النتائج وتحديد الخيار الأفضل ؛
• قم بتحديث تصميم المنتج وابدأ الدورة مرة أخرى.

سنسمع المزيد والمزيد عن "المواقع التي تعمل على تحسين نفسها". ستقوم الآلات بمعظم العمل ، وسيصبح المصممون مستشارين استراتيجيين في مختلف عمليات التحسين.

تجربة مستخدم متعمقة

هذا هو أكثر الموضوعات الواعدة ، وفي الوقت نفسه ، أكثر الموضوعات غير المستكشفة. بدأت التفاعلات القائمة على الذكاء الاصطناعي في الظهور فقط ، ولكن سرعان ما ستصبح مثل هذه التفاعلات الذكية هي القاعدة. وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك:

يستخدم Facebook AI للتعرف على محتوى الصور التي تم تحميلها. هناك فائدتان عمليتان: أولاً ، يمكن لـ Facebook "صوت" محتوى الصور للمستخدمين المعاقين بصريًا إذا كان لديهم متصفح به قارئ شاشة. ثانيًا ، بمعرفة ما هو موضح بالضبط في كل صورة ، يمكن لـ Facebook أن يعرض لنا إعلانات أكثر صلة (وبالطبع ، يتقاضى المزيد من الأموال من المعلنين).

تُستخدم تقنية مماثلة متعلقة بالصوت أيضًا في Clipchamp لتحويل النص إلى كلام. تستخدم Google عناصر الذكاء الاصطناعي لتحليل الجمل وترجمتها. ثم هناك أيضًا Google Lens ، وهي تقنية بحث بصري ، والتي تستخدم أيضًا الذكاء الاصطناعي للتعرف على كائن ما ، وتوجيهها بواسطة الكاميرا ، وعرض المحتوى ذي الصلة على هذا الكائن.

ناهيك عن غرف الدردشة المختلفة والمساعدين الافتراضيين ، الذين يصبحون أكثر ذكاءً ويتعلمون التواصل مع المستخدمين بطريقة طبيعية إلى حد ما. يجب أن تعني التطورات الجديدة للذكاء الاصطناعي شيئًا واحدًا لك ، أي المصمم - قريبًا ، عند تطوير سيناريوهات التفاعل بين المستخدمين والآلات ، سيكون لديك الكثير من الحلول الجاهزة تحت تصرفك.

ربما لاحظت أن أياً من الأمثلة لا يشير إلى أن الروبوتات سوف "تسرق" وظائف المصممين. يمكن أن تساعدنا التكنولوجيا في أتمتة المهام المتكررة وإتاحة الوقت للعمل على جوانب التصميم الاستراتيجي - لجعل تجربة التفاعل أكثر تخصيصًا وملاءمة وذكاءً وفعالية للمستخدمين.

حان الوقت للنظر في الفرص الجديدة وإيجاد طرق لاستخدام هذه التقنيات بأكثر الطرق فائدة ، بدلاً من تجنبها.