Web Tasarım Endüstrisinde Yapay Zeka (AI)

Robotik ve yapay zeka alanındaki uzmanlar “son yakın” diyor. Elbette, bazılarımızın bildiği gibi dünyanın sonu değil, ama kesinlikle bazı işlerin sonu: robotlar, bugün insanların yaptığı bazı işleri devralacak.

Örneğin, Thomas Frey (fütürolog) TED'deki konuşmasında 2030 yılına kadar 2 milyar mesleğin ortadan kalkacağını öngördü. Bu, bugün dünyada var olan tüm mesleklerin yarısıdır. Evet! Hepsi robotlar yüzünden!

Uber ATG sürücüsüz arabalar, Amazon insansız hava araçları, müşteri hizmetlerinden sorumlu botlar vb. – robot devrimi daha yeni başladı.

Peki ya tasarımcılar? Bizim de başımız belada mı? Robotlar, yapay zeka ve makine öğrenimi uzun vadede çalışmalarımızı nasıl etkileyecek?

Robotlar tasarımcıların yerini almayacak. Eh, en azından yakın gelecekte değil.

Birkaç yıl önce Grid sürümüyle ilgili bu yutturmacayı hatırlayabilirsiniz. Grid, yapay zekaya dayalı bir web geliştirme ve tasarım sistemidir (AKA Squarespace). Buradaki nokta, site bileşenlerinin ve diğer etkileşim kalıplarının, herhangi bir tasarımcı katılımı olmaksızın kendi başlarına yaratılmış olmalarıydı.

Birkaç ay sonra dünya, Grid'de oluşturulan ilk web sitelerini gördü… Ve bu bir felaketti.

“Tasarımcılar, işlerinizin güvende olduğuna inanıyorum” – Reddit kullanıcılarından birinin Grid'in başarısızlığının sonuçlarını gördüğünde yaptığı yorum buydu.

Robotların eline geçecek mesleklerin çoğu (en azından önümüzdeki 10 yıl içinde) mavi yakalı işler. Sürücüler, sekreterler, kapıcılar - bunlar ve mekanik performansı içeren diğerleri otomatikleştirilecektir.

Web Tasarım söz konusu olduğunda her şey biraz daha karmaşıktır. İnsanlar, tasarımda bağlamı tanımlama ve empati yaratma konusunda bu eşsiz yeteneğe sahiptir. Menüyü görüntülemek veya bir hamburger düğmesinin altına gizlemek mi? Bu sadece menü seçeneklerinin sayısı ile ilgili değil.

Bir web sitesinde iki veya üç sütunlu bir ızgara mı kullanmalısınız? Sadece görüntülerin boyutuna ve sayısına bağlı değildir.

Tanıdığım çoğu tasarımcı, yazı tipi renklerini çok sayıda “renk psikolojisi incili” tarafından yönlendirilmeyen bir hevesle seçiyor. Gerçek şu ki, büyük olasılıkla tasarımcılar ve robotlar yakında el ele çalışacaklar. Robotlar bir sorun değil, yeni fırsatlardır. Onlar hakkında konuşalım.

Rutin İşi Yapay Zeka'ya emanet etme

Tasarımcılar birçok rutinle başa çıkabilir. Ekibimin çalışma süresinin %20'si, bir robota kolayca atanabilecek sorunları çözmek için harcanıyor.

Kodlama, yeniden boyutlandırma, renk düzeltme – bazı görevler Photoshop'taki Eylem işleviyle otomatikleştirilemez – bir insan gözüne ve hızlı karar verme yeteneğine ihtiyacınız vardır. Peki ya yapay zekaya bunu bizim için yapmasını öğretirsek?

Örneğin, içerik yerelleştirme sürecini önemli ölçüde hızlandıran otomatik Netflix çevirmeni var. Farklı dillerde birkaç farklı gösteri başlığı oluşturmanız gerektiğinde, otomatik olarak oluşturulmuş yüzlerce düzene göz atar ve uygun olanları seçer.

Son zamanlarda, Airbnb (gezginlere kısa vadeli olarak kiraya ev sahipliği yapan bir konut mülkü), tasarımcıların kağıt eskizlerini tanıyan ve bunları pratik olarak gerçek zamanlı olarak koda dönüştüren bir teknoloji duyurdu.

“Fikir testi süresinin sıfıra indirilmesi gerekiyor. Önümüzdeki birkaç yıl içinde yeni teknolojilerin, geliştirme sürecindeki yüzlerce engeli ortadan kaldırırken yeni ürünleri gerçekten daha hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde tasarlamamıza olanak sağlayacağından eminiz” – Benjamin Wilkins, Airbnb.

Airbnb AI, eskizleri saniyeler içinde koda dönüştürüyor! Bu küçük optimizasyonlarla, tasarımcıların stratejik ürün tasarım çözümleri yapmak için daha fazla zamanı olacak ve bu, bilgisayarların hala öğrenmesi gereken bir şey.

Daha Akıllı Modüler Tasarım Sistemleri

AI, daha işlevsel bir tasarım sistemi oluşturmanıza yardımcı olabilir. Bir tasarım sistemi (bu terime aşina değilseniz), birlikte belirli bir ürün veya markanın tasarım dilini oluşturan bir dizi model, modül ve öğedir.

Şirketlerden yeni şirketlere kadar giderek daha fazla şirket, ürünlerinin kullanıcılar için daha tutarlı bir imajını oluşturmak için tasarım sistemlerini kullanıyor. Salesforce, GE, Airbnb, WeWork, Google, Atlassian ve IBM ekipleri, tasarım sistemlerinde birlikte çalışmak için tamamen yeni kurallar belirleyen harika örneklerdir.

Şimdi yapay zekanın tasarım sisteminin bir parçası haline geldiğini ve sistem öğeleriyle kullanıcı etkileşiminin göstergelerini analiz etmenize ve her bir işlev için neyin en iyi olduğunu anında "anlamanıza" olanak tanıdığını hayal edin. Yapay zeka neyin işe yarayıp neyin yaramadığı hakkında ne kadar çok bilgi öğrenirse, en iyi sonuçları elde etmek için her bir modülü o kadar iyi optimize edebilir. AI ayrıca, insanların çevrimiçi kurs platformlarıyla oluşturduğu kurslar gibi diğer insanları da eğitme yeteneğine sahiptir.

Wix ve Squarespace gibi web sitesi kurucuları, kullanıcıların tasarımda mikro kararlar vermelerine yardımcı olmak için bu teknolojilerden bazılarını kullanmaya başladı. Bu şirketler iddialı Grid'den farklı bir yol izlediler - tasarımcıları ikincil ve alakasız tasarım çözümlerinden kurtarmak için yapay zekayı iş akışına gizlice yerleştirdiler.

Yakın gelecekte, siteler elbette kendilerini inşa etmeye başlamayacaklar, ancak AI teknolojileri, BT ve tasarım ekiplerini bakım ve optimizasyonla ilgili bir dizi görevden kesinlikle kurtaracak.

Üretken Görsel Stiller Oluşturma

Resim tanıma teknolojisine dayalı, fotoğraflara ve videolara akıllı filtreler uygulayan Artisto veya Prisma gibi araçlar görmüşsünüzdür. Teknoloji, fotoğrafta neyin tasvir edildiğini (örneğin bir yüz veya limonlu turta) bulur ve ardından uygun bir görsel efekt uygular.

Yapay zeka tarafından oluşturulan bir başka görsel efekt örneği, Google'ın AI deneylerinden biri olan Auto Draw'dur. Mesele şu ki, program otomatik olarak düzenler ve eskizlerinizi daha doğru hale getirir. Bu, yalnızca makine öğrenimi sayesinde mümkün oldu - uygulamada ne kadar çok kişi çizimlerini çizerse, AI ne çizmeye çalıştığınızı o kadar doğru tahmin eder.

Bu teknolojiler sayesinde tasarım daha erişilebilir hale geliyor. Tasarımcılar (ve tasarımcı olmayanlar) çok fazla çaba harcamadan daha iyi şeyler yaratabilir ve ayrıntıları daha kapsamlı bir şekilde iyileştirebilir. Bu, AI'nın işimizi almak yerine bize yardım ettiğinin bir başka kanıtı.

Develux'e göre, dinamik ve üretken görsel stiller yaratma teknolojisine dayanan bu tür uygulamalardan oluşan bir nesil var. Hepsi tasarımcıların sınırlarını genişletiyor. Başka bir örnek ister misiniz? Dinamik logolar, marka bilinci oluşturma ve yapay zeka arayüzünde yeni bir ana trend.

Kullanıcı Deneyimi Özelleştirme

Web siteleri giderek daha akıllı hale geliyor ve daha kişiselleştirilmiş bir etkileşim deneyimi oluşturmak için çok sayıda kullanıcı verisiyle çalışabilir – gece mi gündüz mü, kullanıcı konumu, cihaz, haftanın günü ve kullanıcıların yapamayacağı milyonlarca daha fazla veri ve sinyal mi? hatta hayal edin. Bu veriler, kullanıcıların sitenizde ne bulmak istedikleri hakkında sizi ilginç düşüncelere yönlendirebilir.

Daha önce, veri analizi stratejistler, tasarımcılar ve teknoloji uzmanlarından oluşan bir ekip tarafından gerçekleştiriliyordu. Olası tüm ürün uygulamalarını analiz ettiler ve sonuçlarını çıkardılar. Makineler sürecin bir bölümünü devraldığında, birçok şirket ürünü kullanma senaryolarını ölçeklendirme ve bunları mümkün olduğunca özelleştirilmiş hale getirme fırsatına sahip olacak. Genellikle, UX alanında, deneyim ne kadar kişiselleştirilirse, kullanıcının ihtiyaçlarını o kadar fazla karşılar. Böylece daha fazla dönüşüm bekleyebilirsiniz.

Büyük Miktarda Veri Analizi

Her gün daha fazla sistem ortaya çıkıyor: siteler, uygulamalar, dijital hizmetler, vb. Ayrıca giderek daha fazla kullanıcı var ve bir kullanıcı sistemlerden biriyle her etkileşim kurduğunda veri oluşturulur. Bol. İş analitiğinin büyümesi yeni başladı, veri analizi süreçleri daha karmaşık hale geliyor ve çapraz referans sistemi daha yapılandırılmış hale geliyor.

Tasarımcıların ve ürün sahiplerinin daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için giderek daha fazla değerli veri üretiliyor. Ayrıca, veriler genellikle çok savunmasızdır ve planlanmamış silme veya hırsızlığa maruz kalabilir. Bu tür sorunları çözmek için birçok tanınmış şirket veri kurtarma hizmetlerini veya dosya kurtarma aracını kullanır.

Yakın gelecekte yapay zeka birçok veri toplama ve analiz sürecini gerçekleştirecek. Bu, analistlere ihtiyacımız olmayacağı anlamına gelmez, ancak aynı uzmanların belirli bir ürün veya hizmetle kullanıcı etkileşimlerinin daha doğru ve derinlemesine analizini yapabilecekleri anlamına gelir.

A/B testi gibi yöntemler, insan müdahalesi olmadan otomatik olarak yapılacaktır. Makineler şunları yapabilecektir:

• Ürün için potansiyel optimizasyon alanlarını belirleyin;
• Tasarım optimizasyon taktiklerini anlayın (belirli bir kelimeyi veya düğme rengini değiştirin);
• Değişiklikleri uygulayın ve A/B testi yapın;
• Sonuçları analiz edin ve hangi seçeneğin en iyi sonuç verdiğine karar verin;
• Ürün tasarımını güncelleyin ve döngüyü yeniden başlatın.

“Kendilerini optimize eden siteler” hakkında giderek daha fazla şey duyacağız. İşin çoğunu makineler yapacak ve tasarımcılar çeşitli optimizasyon süreçlerinde stratejik danışmanlar olacaklar.

Derinlemesine Kullanıcı Deneyimi

Bu en umut verici ve aynı zamanda en keşfedilmemiş konudur. Yapay zeka tabanlı etkileşimler yeni yeni ortaya çıkmaya başlıyor, ancak yakında bu tür akıllı etkileşimler norm haline gelecek. İşte birkaç örnek:

Facebook, yüklenen fotoğrafların içeriğini tanımak için AI kullanır. İki pratik faydası vardır: Birincisi, Facebook, ekran okuyuculu bir tarayıcıları varsa, görme engelli kullanıcılara fotoğraf içeriğini “seslendirebilir”. İkinci olarak, her fotoğrafta tam olarak neyin tasvir edildiğini bilen Facebook bize daha alakalı reklamlar gösterebilir (ve elbette, reklamverenlerden daha fazla para talep edebilir).

Benzer sesle ilgili teknoloji, Clipchamp'ta metni konuşmaya dönüştürmek için de kullanılır. Google, cümleleri analiz etmek ve tercüme etmek için AI öğelerini kullanır. Ayrıca, kamera tarafından işaret edilen bir nesneyi tanımak ve o nesnede ilgili içeriği görüntülemek için AI kullanan görsel bir arama teknolojisi olan Google Lens de var.

Daha akıllı hale gelen ve kullanıcılarla oldukça doğal bir şekilde iletişim kurmayı öğrenen çeşitli sohbet odaları ve sanal asistanlardan bahsetmiyorum bile. Tasarımcılar için yeni yapay zeka geliştirmelerinin bir anlamı olmalı - yakında, kullanıcılar ve makineler arasındaki etkileşim için senaryolar geliştirirken, emrinizde birçok hazır çözüm olacak.

Örneklerden hiçbirinin robotların tasarımcı işlerini "çalacağını" göstermediğini fark etmiş olabilirsiniz. Teknoloji, etkileşim deneyimini kullanıcılar için daha kişiselleştirilmiş, alakalı, akıllı ve etkili hale getirmek için tekrarlayan görevleri otomatikleştirmemize ve stratejik tasarım yönleri üzerinde çalışmak için zaman kazanmamıza yardımcı olabilir.

Yeni fırsatları değerlendirmenin ve bu teknolojileri onlardan kaçınmak yerine en faydalı şekilde kullanmanın yollarını bulmanın zamanı geldi.