Искусственный интеллект (ИИ) в индустрии веб-дизайна

«Конец близок» , — говорят специалисты в области робототехники и искусственного интеллекта. Конечно, это не конец света, как это известно некоторым из нас, но определенно конец некоторых профессий: роботы возьмут на себя часть работы, которую люди выполняют сегодня.

Например, в своем выступлении на TED Томас Фрей (футуролог) предсказал исчезновение 2 миллиардов профессий к 2030 году. Это половина всех профессий, существующих сегодня в мире. Ага! Это все из-за роботов!

Самоуправляемые автомобили Uber ATG, дроны Amazon, боты, отвечающие за обслуживание клиентов, и т. д. — революция роботов только началась.

Так что насчет дизайнеров? У нас тоже беда? Как роботы, ИИ и машинное обучение повлияют на нашу работу в долгосрочной перспективе?

Роботы не заменят дизайнеров. Ну, по крайней мере, не в ближайшем будущем.

Возможно, вы помните шумиху несколько лет назад, связанную с выпуском Grid. The Grid — это система веб-разработки и дизайна (также известная как Squarespace), основанная на искусственном интеллекте. Дело в том, что компоненты сайта и другие схемы взаимодействия создавались сами собой, без участия дизайнера.

Через несколько месяцев мир увидел первые сайты, созданные в Grid… И это была катастрофа.

«Дизайнеры, я считаю, что ваши рабочие места в безопасности», — такой комментарий оставил один из пользователей Reddit, увидев результаты сбоя Grid.

Большинство профессий, которые попадут в руки роботов (по крайней мере, в ближайшие 10 лет), — рабочие. Водители, секретари, дворники — эти и другие, связанные с механическим исполнением, будут автоматизированы.

Все немного сложнее, когда дело доходит до веб-дизайна. У людей есть уникальная способность определять контекст в дизайне и вызывать сопереживание. Показать меню или скрыть его под кнопкой гамбургера? Дело не только в количестве пунктов меню.

Должны ли вы использовать сетку из двух или трех столбцов на веб-сайте? Это зависит не только от размера и количества изображений.

Большинство дизайнеров, которых я знаю, выбирают цвета шрифтов по прихоти, не руководствуясь многочисленными «библиями психологии цвета». Правда в том, что, скорее всего, дизайнеры и роботы скоро будут работать рука об руку. Роботы — это не проблема, а новые возможности. Давайте поговорим о них.

Доверив рутинную работу ИИ

Дизайнеры могут справиться со многими рутинными задачами. 20% рабочего времени моей команды уходит на решение задач, которые можно легко поручить роботу.

Кодирование, изменение размера, цветокоррекция — некоторые задачи нельзя просто автоматизировать с помощью функции «Действие» в Photoshop — нужен человеческий глаз и способность быстро принимать решения. Но что, если мы научим ИИ делать это за нас?

Например, есть автоматический переводчик Netflix, который значительно ускоряет процесс локализации контента. Когда вам нужно создать несколько разных шоу-баннеров на разных языках, он просто просматривает сотни автоматически сгенерированных макетов и выбирает подходящие.

Недавно Airbnb (жилая недвижимость, сдающая жилье путешественникам на краткосрочной основе) анонсировала технологию, которая распознает бумажные наброски дизайнеров и преобразует их в код практически в режиме реального времени.

«Время проверки идеи должно быть сведено к нулю. Мы уверены, что в ближайшие несколько лет новые технологии позволят нам разрабатывать новые продукты действительно быстрее и экономичнее, убирая при этом сотни препятствий в процессе разработки», — Бенджамин Уилкинс, Airbnb.

Airbnb AI превращает эскизы в код за считанные секунды! С этими небольшими оптимизациями у дизайнеров будет больше времени для принятия стратегических решений по дизайну продукта, что компьютеры еще должны научиться делать.

Более интеллектуальные модульные системы проектирования

ИИ может помочь вам создать более функциональную систему дизайна. Дизайн-система (если вы не знакомы с этим термином) — это набор паттернов, модулей и элементов, которые вместе создают язык дизайна определенного продукта или бренда.

Все больше и больше компаний, от корпораций до стартапов, используют дизайн-системы для создания более последовательного образа своего продукта для пользователей. Команды Salesforce, GE, Airbnb, WeWork, Google, Atlassian и IBM — отличные примеры, устанавливающие совершенно новые правила совместной работы над системами проектирования.

А теперь представьте, что ИИ становится частью дизайн-системы, позволяя анализировать показатели взаимодействия пользователя с элементами системы и моментально «понимать», что лучше всего работает для каждой функции. Чем больше информации ИИ узнает о том, что работает, а что нет, тем лучше он сможет оптимизировать каждый модуль для получения наилучших результатов. ИИ также может обучать других людей, например, курсы, которые люди создают на онлайн-платформах курсов.

Создатели веб-сайтов, такие как Wix и Squarespace, начали использовать некоторые из этих технологий, чтобы помочь пользователям принимать микрорешения в дизайне. Эти компании пошли другим путем, чем амбициозная Grid — они незаметно встроили ИИ в рабочий процесс, чтобы освободить дизайнеров от второстепенных и неуместных дизайнерских решений.

В ближайшее время сайты, конечно, не начнут строить сами, но технологии ИИ точно освободят ИТ-команды и дизайнеров от ряда задач по обслуживанию и оптимизации.

Создание генеративных визуальных стилей

Вы, наверное, видели такие инструменты, как Artisto или Prisma, которые на основе технологии распознавания изображений применяют интеллектуальные фильтры к фотографиям и видео. Технология определяет, что изображено на фотографии (например, лицо или лимонный пирог), а затем применяет соответствующий визуальный эффект.

Еще одним примером визуальных эффектов, созданных искусственным интеллектом, является Auto Draw, один из экспериментов Google с искусственным интеллектом. Дело в том, что программа автоматически редактирует и делает ваши эскизы более точными. Это стало возможным только благодаря машинному обучению — чем больше людей рисуют свои скетчи в приложении, тем точнее ИИ угадывает, что вы пытаетесь нарисовать.

Благодаря этим технологиям дизайн становится более доступным. Дизайнеры (и не дизайнеры) могут создавать лучшие вещи и более тщательно прорабатывать детали без особых усилий. Это еще одно доказательство того, что ИИ помогает нам, а не лишает нас работы.

По словам Develux, существует целое поколение таких приложений, основанных на технологии создания динамических и генеративных визуальных стилей. Все они расширяют границы дизайнеров. Хотите еще пример? Динамические логотипы — новая важная тенденция на стыке брендинга и искусственного интеллекта.

Настройка взаимодействия с пользователем

Веб-сайты становятся все умнее и могут работать с большим количеством пользовательских данных для создания более персонализированного взаимодействия — будь то ночь или день, местоположение пользователя, устройство, день недели и миллион других данных и сигналов, которые пользователи не могут даже представить. Эти данные могут натолкнуть вас на интересные мысли о том, что пользователи хотят найти на вашем сайте.

Раньше анализом данных занималась команда стратегов, дизайнеров и технологов. Они проанализировали все возможные области применения продукта и сделали свои выводы. Когда машины возьмут на себя часть процесса, у многих компаний появится возможность масштабировать сценарии использования продукта и делать их максимально кастомизированными. Обычно в сфере UX чем персонализированнее опыт, тем больше он отвечает потребностям пользователя. Таким образом, вы можете ожидать большей конверсии.

Огромные объемы анализа данных

С каждым днем ​​появляется все больше и больше систем: сайтов, приложений, цифровых сервисов и т. д. Пользователей тоже становится все больше, и каждый раз, когда пользователь взаимодействует с одной из систем, генерируются данные. Много всего. Рост бизнес-аналитики только начался, процессы анализа данных усложняются, а система перекрестных ссылок становится все более структурированной.

Создается все больше и больше ценных данных, которые помогают дизайнерам и владельцам продуктов принимать более обоснованные решения. Кроме того, данные часто очень уязвимы и могут быть подвержены незапланированному удалению или краже. Для решения таких проблем многие известные компании используют сервисы восстановления данных или инструмент для восстановления файлов.

В ближайшем будущем ИИ будет выполнять множество процессов сбора и анализа данных. Это не означает, что нам не понадобятся аналитики, но те же специалисты смогут провести более точный, глубокий анализ взаимодействия пользователей с определенным продуктом или услугой.

Такие методы, как A/B-тестирование, будут выполняться автоматически, без участия человека. Машины смогут:

• Выявить потенциальные области оптимизации продукта;
• Понимание тактики оптимизации дизайна (изменение определенного слова или цвета кнопки);
• Примените изменения и проведите A/B тест;
• Проанализируйте результаты и решите, какой вариант работает лучше всего;
• Обновите дизайн изделия и снова запустите цикл.

Мы будем все больше и больше слышать о «самооптимизирующих сайтах». Машины будут выполнять большую часть работы, а дизайнеры станут стратегическими консультантами в различных процессах оптимизации.

Углубленный пользовательский опыт

Это самая перспективная и в то же время самая неизученная тема. Взаимодействия на основе ИИ только начинают появляться, но вскоре такие интеллектуальные взаимодействия станут нормой. Вот несколько примеров:

Facebook использует искусственный интеллект для распознавания содержимого загруженных фотографий. Есть два практических преимущества: во-первых, Facebook может «озвучивать» фотоконтент для слабовидящих пользователей, если у них есть браузер с программой чтения с экрана. Во-вторых, точно зная, что изображено на каждой фотографии, Facebook может показывать нам более релевантную рекламу (и, конечно же, брать больше денег с рекламодателей).

Аналогичная технология, связанная с голосом, также используется в Clipchamp для преобразования текста в речь. Google использует элементы искусственного интеллекта для анализа и перевода предложений. Кроме того, есть Google Lens, технология визуального поиска, которая также использует ИИ для распознавания объекта, на который указывает камера, и отображения соответствующего контента на этом объекте.

Не говоря уже о различных чатах и ​​виртуальных помощниках, которые умнеют и учатся общаться с пользователями в достаточно естественной манере. Новые разработки ИИ должны означать для вас, дизайнера, одно — вскоре при разработке сценариев взаимодействия пользователей и машин в вашем распоряжении будет множество готовых решений.

Вы могли заметить, что ни один из примеров не предполагает, что роботы собираются «украсть» рабочие места дизайнеров. Технологии могут помочь нам автоматизировать повторяющиеся задачи и высвободить время для работы над стратегическими аспектами дизайна, чтобы сделать взаимодействие более персонализированным, актуальным, интеллектуальным и эффективным для пользователей.

Пришло время рассмотреть новые возможности и найти способы использовать эти технологии наиболее выгодным образом, а не избегать их.