人工智能时代的设计挑战，以及如何克服这些挑战

 
设计是一个不断发展的领域。如此之多，以至于很难跟踪设计职位。最初，产品设计师设计工业产品，而平面设计师则专注于印刷作为媒介。
作为一个创意领域，设计发现了与建筑的类比。它必须具有功能性，可用性和可预测性，同时还必须具有美观，情感和新颖性。设计师考虑了业务优先级，用户需求和材料限制等因素，并设计了解决方案。这些因素(或要求)保持不变，而设计师将他们的创造力用于针对目标市场的创新和完美解决方案。
在数字世界中，Design借鉴了前一个时代的宗旨，但有一个根本区别：解决方案已成为一个有生命的实体。当今的数字“产品”不断了解用户对自身的了解，并随着学习而发展。需求成批出现，并在现有解决方案的基础上不断发展。
产品中的标记可以定量评估用户的行为;我们会跟踪指标，例如会话数，会话频率，会话发生的时间，通过通知vs常规进行激活，会话持续时间，最常用的按钮(或功能)，每个屏幕的点击顺序，每个屏幕所花费的时间，每次滚动屏幕，每个屏幕消耗的列表项数等。对每个指标的度量突出了用户的高级模式和偏好。我个人更喜欢百分位数(第80位)，以消除异常值。例如：这里的“点击流”可视化显示了会话中用户点击的模式，我们也使用了类似的“时间流”可视化，显示了会话中花费的时间模式。
现在，在数据灵通的环境中，这些数字将驱动产品和设计决策以及实验。这些数字影响产品，产品影响用户行为，用户行为影响数字，因此产品演进始终是一项持续的工作。
由于我们通过这些指标确定了高级模式，因此我们实际上是为Personas设计的。例如，如果许多用户定期在晚上10点以后上线，我们将注意到该行为可能包括夜间模式功能。这些用户很可能是青少年(假设)，因此在这种情况下，我们正在为青少年角色设计。
同样，即使在开始设计产品之前，我们的人种学研究也着重于以角色装扮用户。因此，我们当天的定性和定量指标都有助于我们设计这些角色。
未来：为个人创造
您一定对产品有一些神奇的经验。某些功能，某些文本或某些图形确实使您感到该产品确实吸引了您。我记得Google周年纪念日评选出了我所在地区的前10家餐厅。而Cleartrip在预订上述日期的航班时为我突出显示了一个当地假期。
如果魔术经历是常态怎么办?
如今，内容的个性化无处不在。 Netflix，TikTok，Instagram(发现)，Youtube，Facebook，LinkedIn和所有怪异的互联网广告都是基于个性化兴趣的内容示例。但是现在，我们正处于将其提升到产品本身的边缘。例如，就视觉设计而言，这是一台AI，可产生多达4亿个视觉设计排列。
设计的目标始终是为用户设计，也就是以用户为中心的设计。人种学研究，客户旅程地图，验证练习，调查，产品指标等技术都是可以更好地了解用户的措施。但是，定性方法不能缩放，定量方法可以使模式处于平均(或百分位数)水平，而不是个人。
将AI喻为儿时的朋友，一个了解您并与您长大的朋友。
在人工智能驱动的世界中，我们可以扩大共情。我们可以了解数据中的个人，并真正设计以用户为中心的解决方案。
人工智能如何改变事物：
大规模了解个人：人工智能使数据分析师拥有更好，更深入的见解。我们能够从更微观的层面理解更复杂的数据。我们可以根据演示的行为更准确地描述用户。我们可以可靠地分析整个产品上的重叠旅程(点击流)，而不必将注意力集中在作为指标(或渠道)百分比的用户上。
识别机会：人工智能还将领域从增强工具(即回答所要提出的问题)转变为生成性(即突出显示模式和像差本身)。将其视为进行人种学研究而不是进行反馈调查，前者更倾向于识别新思想并开辟新的可能性。
预测和个性化功能：随着我们更好地理解和匹配大规模用户旅程，我们可以预测用户行为并因此对功能进行优先级排序。这类似于我们个性化Netflix等内容供稿的方式。例如，预计进行交易的用户可能会将购物车视为产品的主要功能，而预计进行交易的用户可能会将内容/社区视为优先功能。
优化排列：对于提供给用户的功能，流程的实验将自动进行。例如，如果我们有一个结帐流程，则说我们可以选择使用单屏幕长格式流程，分步全屏流程或底页流程;对选项进行实验并将其与用户个人资料进行匹配将更加容易。
新界面：AI将启用更新的方式与用户进行交互。目前，最好的例子是语音助手和聊天机器人等对话界面。
设计师如何适应：
在系统级思考：只有数据无法完成这项工作，在用户环境的背景下对其进行解释使其与用户相关。在系统级别进行思考并确定核心问题。最近的设计标题(例如系统设计师和客户体验设计师)已经反映了这一变化。
设计架构：假设每个用户都有自己的产品版本，但其核心仍然是同一产品。例如，产品的“故事”在架构上与WhatsApp，Facebook，Snapchat和Insta相同。尽管在不同的平台上会有所不同，但与其他内容实体(如帖子，消息或电影)不同。专注于设计适合产品灵活性的体系结构将是设计师成功的关键。
具有流程的设计语言系统：我们已经从视觉样式指南演变为设计语言系统。前者着重于为视觉制品创建选项，而后者着重于创建UX组件(以及对其进行编码)。在未来的时代，我们还应该在设计系统中进一步包括端到端流程的选项。例如，搜索流程可以从键入一个选项开始，然后列出另一个选项。 AI可以帮助我们根据用户个人资料选择一个选项，并使其适应之前定义的架构。
令人愉悦的设计：我们越了解用户资料，就越容易将令人愉悦的功能与用户相匹配。在构想阶段，最好深入了解用户角色和旅程图，然后提出近视但令人愉快的解决方案。人工智能可以帮助我们按比例缩放，因为我们通过功能变得更加个性化。
与技术的集成：要充分利用技术功能并正确分析产品的无限实时排列，需要对技术和产品分析有更深入的了解。设计师将通过掌握编码和测试技巧而受益。
设定道德：将AI视为一个人，它可以是好人或坏人。当前，当今有足够多的黑暗UX实例，没有比“隐私-扎克林”更臭名昭著了。人工智能比其他任何技术都更容易受到剥削。我们需要为系统设置个性和道德规范。数字信任将是留住新用户的主要动力，特别是在新兴市场中。作为经验的所有者，我们有责任保持经验尽可能透明，诚实和可预测。信任一旦破裂，就无法恢复。为长期关系而设计，而不是为短期利益而设计。
数据将始终是被动的，(民族志)研究将始终是主动的。利用研究创新和扩大数据。
AI可以代替设计师吗? 我相信，只要人类是用户，我们在创作方面也将需要人类。 如开始时所提到的，设计是一个不断发展的领域，并且在提出创造性的方法来保持自身相关性方面非常固执。 也许我们可以很快期待一个新标题：AIXD!