Ποιες είναι οι πιο επιδραστικές τάσεις που διαμορφώνουν τη βιομηχανία του UX αυτήν τη στιγμή; Ανακαλύψτε τις κορυφαίες τάσεις UX για το 2024 – και τι σημαίνουν για τους σχεδιαστές.

Καθώς η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης προχωρά, οι ευκαιρίες για τους σχεδιαστές εμπειρίας χρήστη φαίνεται να είναι ατελείωτες. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να απλοποιήσει πολλά κομμάτια της διαδικασίας σχεδιασμού εμπειρίας χρήστη και επιτρέπει στους σχεδιαστές να δημιουργήσουν προϊόντα και εμπειρίες που είναι πιο εξατομικευμένα και εστιασμένα στον χρήστη από ποτέ. Ωστόσο, για κάθε ευκαιρία που φέρνει η τεχνητή νοημοσύνη, παρουσιάζει επίσης ένα ολόκληρο νέο σύνολο προκλήσεων. Είναι τόσο μια συναρπαστική όσο και μια δοκιμαστική περίοδος για τον κλάδο της εμπειρίας χρήστη, και η πλοήγηση σε αυτό το επόμενο κύμα των τάσεων θα αποδειχθεί κρίσιμη.

Η τάση όλων των τάσεων, η τεχνητή νοημοσύνη, μετασχηματίζει τον κόσμο – και την εμπειρία χρήστη – όπως την γνωρίζουμε. Μέχρι το 2025, εκτιμάται ότι η τεχνητή νοημοσύνη και το μηχανικό μάθημα θα οδηγήσουν σε πάνω από 4 τρισεκατομμύρια δολάρια αξίας επιχειρήσεων. Όπως έχει η κατάσταση τώρα, πάνω από 80% των επιχειρήσεων έχουν υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη με έναν τρόπο ή έναν άλλο. Για τον κλάδο της εμπειρίας χρήστης ειδικότερα, η επίδραση της τεχνητής νοημοσύνης είναι τεράστια – και βρισκόμαστε μόλις στην αρχή. Το 53% των εταιρειών χρησιμοποιούν αυτήν την περίοδο τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης για να καινοτομήσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους· ένας αριθμός που θα αυξηθεί σημαντικά μέχρι το 2024 και μετά. Πράγματι, το ενδιαφέρον και η ζήτηση για εργαλεία σχεδιασμού με τεχνητή νοημοσύνη είναι υψηλά και αυξάνονται. Σύμφωνα με το Google Trends, ο όγκος αναζητήσεων για εργαλεία και λογισμικά σχετικά με τον σχεδιασμό τεχνητής νοημοσύνης έχει αυξηθεί κατά 1700% από το 2022 έως το 2023 μόνο. Επίσης, οι αναζητήσεις για τον όρο “γεννητική νοημοσύνη” έχουν αυξηθεί κατά 8.500% τα τελευταία χρόνια.

Η εξατομίκευση είναι εδώ και καιρό ένα θέμα που έχει συζητηθεί στον κλάδο της εμπειρίας χρήστη (UX) και του σχεδιασμού διεπαφής χρήστη (UI), και δεν είναι κάτι καινούργιο. Τέτοιες εταιρείες όπως το Netflix και το Spotify χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης εδώ και σχεδόν είκοσι χρόνια για να παρέχουν υψηλά εξατομικευμένες εμπειρίες. Ωστόσο, με τις προηγμένες εξελίξεις στην τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης, η εξατομίκευση φτάνει τώρα σε πρωτοφανή επίπεδα πολυπλοκότητας και εκλεπτυσμένου σχεδιασμού. Είναι η εποχή της υπερ-εξατομίκευσης.

Πάρε για παράδειγμα το Spotify. Όταν το Spotify κυκλοφόρησε για πρώτη φορά, οι δυνατότητες εξατομίκευσής του ήταν σχετικά βασικές. Βασιζόταν σε απλούς αλγόριθμους που λάμβαναν υπόψη παράγοντες όπως η ιστορία ακρόασης του χρήστη, οι αγαπημένοι καλλιτέχνες και χειροκίνητα συνταγογραφημένες λίστες αναπαραγωγής για να δημιουργήσουν προτάσεις.

Τώρα, καθώς η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης έχει προχωρήσει, το Spotify μπορεί να αναλύει πολύ μεγαλύτερους όγκους δεδομένων που υπερβαίνουν την ιστορία ακρόασης του χρήστη. Μπορεί επίσης να αξιολογήσει παράγοντες περιβαλλοντικού πλαισίου, όπως η ώρα της ημέρας, η τοποθεσία, το ποια συσκευή χρησιμοποιείται, και ακόμη και η διάθεση του χρήστη.

Ο Gemini της Google αποτελεί επίσης ένα παράδειγμα της αύξησης των προσαρμοσμένων διεπαφών χρήστη που προσαρμόζονται και ανταποκρίνονται βάσει της πρόθεσης του χρήστη. Κυκλοφόρησε στο τέλος του 2023 και θεωρείται ως το πιο ικανό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης της Google μέχρι σήμερα. Έχει σχεδιαστεί για να είναι “φυσικά πολυτροπικό”, πράγμα που σημαίνει ότι μπορεί να κατανοήσει, να λειτουργήσει και να συνδυάσει διαφορετικούς τύπους πληροφοριών – συμπεριλαμβανομένου κειμένου, κώδικα, ήχου, εικόνας και βίντεο. Με βάση τις πληροφορίες και το πλαίσιο που παρέχει ο χρήστης, το Gemini θα δημιουργήσει μια εξατομικευμένη διεπαφή για να παρέχει στο χρήστη τις πληροφορίες που επιθυμεί, στην πιο αξιόλογη μορφή – είτε πρόκειται για μια λίστα, μια επιλογή εικόνων, έναν οδηγό βήμα προς βήμα ή κάτι εντελώς διαφορετικό. Συνιστούμε να παρακολουθήσετε την παρουσίαση προϊόντος του Gemini για να δείτε αυτόν τον νέο ερχομό της τεχνητής νοημοσύνης σε δράση.

Οι σχεδιαστές UX δεν ασχολούνται μόνο με τη σχεδίαση με την τεχνητή νοημοσύνη. Τους ανατίθεται επίσης ολοένα και περισσότερο η νέα πρόκληση της σχεδίασης για την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό σημαίνει την ολοκλήρωση της τεχνητής νοημοσύνης σε υπάρχοντα προϊόντα ή τη σχεδίαση εμπειριών που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη από την αρχή. Ως αποτέλεσμα, βλέπουμε τα πρώτα σημάδια μιας νέας τάσης: την εμφάνιση διακριτών μοτίβων αλληλεπίδρασης και αρχών για τη σχεδίαση εμπειριών που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη. Ο Luke Wroblewski, ένας διεθνώς αναγνωρισμένος ηγέτης στον τομέα των ψηφιακών προϊόντων, παρουσιάζει τρία υψηλού επιπέδου πρότυπα αλληλεπίδρασης που παρατηρεί.

Το πρώτο πρότυπο διευκολύνει την άμεση αλληλεπίδραση μεταξύ του χρήστη και της τεχνητής νοημοσύνης. Ως τέτοιο, η τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να ενσωματωθεί με τρόπο που επιτρέπει στον χρήστη να παρέχει εντολές ή οδηγίες για τη δημιουργία ενός συγκεκριμένου αποτελέσματος. Εδώ η πρόκληση είναι να εξασφαλιστεί ότι το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να ερμηνεύσει διαφορετικές εισόδους με ακρίβεια.

Το δεύτερο πρότυπο επικεντρώνεται στον σχεδιασμό εμπειριών όπου η τεχνητή νοημοσύνη λειτουργεί στο παρασκήνιο. Αυτό σημαίνει ότι ο χρήστης δεν αλληλεπιδρά απευθείας με την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά καθώς αλληλεπιδρά με το προϊόν, η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει για τις συμπεριφορές και τις προτιμήσεις του. Για παράδειγμα, αν παρακολουθείτε βίντεο στο YouTube, δεν ζητάτε ρητά από την τεχνητή νοημοσύνη να παρέχει συστάσεις – αλλά θα το κάνει βασισμένη στα προηγούμενα που έχετε παρακολουθήσει.

Η τρίτη προσέγγιση αφορά την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης δίπλα στα συνήθη κουμπιά και μενού που αλληλεπιδρά ο χρήστης. Σε αυτήν την περίπτωση, ο στόχος είναι η τεχνητή νοημοσύνη να βοηθήσει τον χρήστη στα καθήκοντά του – για παράδειγμα, παρέχοντας προτάσεις ή συμπληρώνοντας προτάσεις καθώς πληκτρολογείτε. Βασικά, αυτά τα πρότυπα προσφέρουν διαφορετικούς τρόπους για τους χρήστες να αλληλεπιδρούν με την τεχνητή νοημοσύνη – κυμαίνονται από τον άμεσο έλεγχο έως τη βοήθεια στο παρασκήνιο.

Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει μαζί της πολλές ευκαιρίες – αλλά και πολλές προκλήσεις. Το 2024 και μετέπειτα, οι σχεδιαστές και οι ερευνητές UX θα πλοηγούνται σε άγνωστα εδάφη σε μορφή νέων ηθικών διλημμάτων. Τα ηθικά διλήμματα και οι προκλήσεις που θέτει η τεχνητή νοημοσύνη είναι πολλαπλά, κυμαίνονται από την ασφάλεια των δεδομένων και την ιδιωτικότητα μέχρι τις ανησυχίες για προκατάληψη, διαφάνεια, εμπιστοσύνη των καταναλωτών, διεφθαρμένες πρακτικές σχεδιασμού και απρόσμενα αποτελέσματα. Η προκατάληψη στους αλγόριθμους της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να διαιωνίζει συστημικές ανισότητες και να δυσκολεύει τις προσπάθειες για τη δημιουργία συμπεριληπτικών και ισότιμων εμπειριών χρήστη. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματώνεται ολοένα και περισσότερο στη διαδικασία σχεδιασμού, οι σχεδιαστές UX πρέπει να είναι ενεργητικοί στον εντοπισμό και τη μείωση των προκαταλήψεων στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό θα είναι μια τεράστια πρόκληση – και μέχρι στιγμής, δεν υπάρχουν καθορισμένες κατευθυντήριες γραμμές ή διαδικασίες για να το αντιμετωπίσουν. Η διαφάνεια και η εμπιστοσύνη είναι ένα άλλο σημαντικό ζήτημα, με πάνω από το 75% των καταναλωτών να έχουν εκφράσει ανησυχίες για την παραπληροφόρηση που προκαλείται από την τεχνητή νοημοσύνη. Στα επόμενα χρόνια, οι σχεδιαστές UX θα πρέπει να εργαστούν πιο σκληρά για να κερδίσουν την εμπιστοσύνη των χρηστών. Αυτό θα σημαίνει σχεδίαση με διαφάνεια, εύρεση τρόπων επικοινωνίας του πώς η τεχνητή νοημοσύνη διαμορφώνει την εμπειρία του χρήστη και, τελικά, βεβαιωθείτε ότι ο χρήστης αισθάνεται ενημερωμένος και υπό έλεγχο. Υπάρχει επίσης το ζήτημα των διεφθαρμένων πρακτικών σχεδιασμού. Η υπερ-προσωποποίηση μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την εμπειρία χρήστη – αλλά, από την άλλη πλευρά, τα συστήματα που τροφοδοτούνται από τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επηρεασμό της συμπεριφοράς των χρηστών. Αυτό προκαλεί ανησυχίες σχετικά με εθιστικά μοτίβα σχεδιασμού, πειθαρχική τεχνολογία και την εκμετάλλευση των γνωστικών προκαταλήψεων. Οι σχεδιαστές πρέπει να είναι προσεκτικοί για τις ηθικές επιπτώσεις της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην επηρεασμό της λήψης αποφάσεων των χρηστών και να εξασφαλίσουν ότι δεν υπονομεύουν το καλό των χρηστών και την αυτονομία τους.

Καθώς η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης προχωρά και το πεδίο του UX ωριμάζει, οι στόχοι για το τι αποτελεί μια εξαιρετική εμπειρία χρήστη μετακινούνται. Πέρασαν αυτές οι μέρες που αρκούσε να σχεδιάζονται προϊόντα που είναι λειτουργικά και αισθητικά ευχάριστα. Τώρα, περισσότερο από ποτέ, ο σχεδιασμός με συναισθηματική προσέγγιση είναι αυτό που θα ξεχωρίσει τα εξαιρετικά προϊόντα. Ο σχεδιασμός με συναισθηματική προσέγγιση είναι η πρακτική του σχεδιασμού προϊόντων και εμπειριών που συνδέονται με τον χρήστη σε συναισθηματικό επίπεδο. Πρόκειται για το να προκαλείται συγκεκριμένες συναισθηματικές αντιδράσεις στον χρήστη – και να αναγνωρίζεται ότι η ανθρώπινη συμπεριφορά οδηγείται όχι μόνο από τη λογική λήψη αποφάσεων, αλλά και από συναισθήματα, αισθήματα και υποσυνείδητες επιθυμίες. Αυτή η τάση τονίζει το ρόλο της ανθρώπινης ψυχολογίας στον σχεδιασμό. Ωστόσο, αναπόφευκτα, η τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης έναν ρόλο να διαδραματίσει εδώ. Η προσαρμοσμένη στον χρήστη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, για παράδειγμα, θα επιτρέψει στους σχεδιαστές να δημιουργήσουν εμπειρίες που δεν είναι μόνο προσαρμοσμένες στις λειτουργικές ανάγκες των χρηστών αλλά και συμφωνούν με τις συναισθηματικές τους προτιμήσεις. Με ανάλυση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων για τη συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των χρηστών, οι αλγόριθμοι της τεχνητής νοημοσύνης θα είναι σε θέση να αναγνωρίσουν πρότυπα και τάσεις που και διακρίνουν – και προβλέπουν – τις συναισθηματικές καταστάσεις και τις κινητροδοτήσεις των χρηστών. Με αυτόν τον τρόπο, η τεχνητή νοημοσύνη θα λειτουργήσει ως ένα εργαλείο που βοηθά στην ικανοποίηση των συναισθηματικών αναγκών των χρηστών – αλλά η συναισθηματική νοημοσύνη και η ανθρώπινη συμπάθεια θα συνεχίσουν να κυριαρχούν.

Ενώ είναι ανερεαλιστικό να φανταζόμαστε ότι οι μηχανές θα μπορούσαν να εξαλείψουν την ανάγκη για ανθρώπινους σχεδιαστές – το UX είναι κυρίως για την εμπάθεια, εξάλλου – δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξει τη φύση της εργασίας του σχεδιαστή UX. Τα επόμενα χρόνια, η έρευνα και η στρατηγική θα έχουν έναν όλο και πιο σημαντικό ρόλο. Η πραγματική αξία των σχεδιαστών UX θα βρίσκεται όχι μόνο στη δυνατότητά τους να δημιουργούν εξαιρετικές εμπειρίες χρήστη, αλλά κυρίως στη δυνατότητά τους να λύνουν προβλήματα, να δρουν στρατηγικά και να ασκούν “οραματική σκέψη” – δηλαδή, να έχουν μια ολιστική προοπτική και να λαμβάνουν υπόψη το μεγαλύτερο πλαίσιο.

Με όλες αυτές τις μεταστροφές στη βιομηχανία, δεν είναι έκπληξη ότι ο αγορά εργασίας στον τομέα του UX μετακινείται επίσης. Ενώ ο παραδοσιακός τομέας της τεχνολογίας ήταν εδώ και καιρό η προεπιλεγμένη αγορά για θέσεις εργασίας στον τομέα του UX, αυτό αλλάζει το 2024.

Υπάρχουν δύο μεγάλοι κινητήρες πίσω από αυτήν την τάση. Πρώτον, βρισκόμαστε στον μέσο της ύφεσης στον παραδοσιακό τομέα της τεχνολογίας. Σε λίγα λόγια, πολλές τεχνολογικές εταιρείες επιτάχυναν την πρόσληψή τους κατά την πανδημία – μόνο για να διαπιστώσουν ότι αυτό δεν ήταν βιώσιμο. Τώρα, μετά την πανδημία, οι ρυθμοί πρόσληψης έχουν επιβραδυνθεί για να επιστρέψουν σε πιο φυσιολογικά επίπεδα προσωπικού. Ως εκ τούτου, οι θέσεις εργασίας στον τομέα του UX δεν είναι τόσο εύκολες να βρεθούν στον τομέα της τεχνολογίας. Ταυτόχρονα, βιομηχανίες που δεν έχουν προτεραιότητα στον τομέα του UX επενδύουν τώρα έντονα στην ψηφιοποίηση και τη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη – με αποτέλεσμα την υψηλή ζήτηση για σχεδιαστές UX. Οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, ο δημόσιος τομέας και ο τομέας της ιατρικής τεχνολογίας είναι μερικοί από τους τομείς όπου οι ευκαιρίες UX είναι σε αυξανόμενη ανακατανομή. Μια άλλη τάση που διαμορφώνει την αγορά εργασίας αυτή τη στιγμή είναι ο αυξανόμενος αριθμός νέων υποψηφίων UX. Όταν η αγορά bootcamp του UX ξεπήδησε πριν από λίγα χρόνια, παρατηρήθηκε μια έκρηξη σε προγράμματα δωρεάν και χαμηλού κόστους που υπόσχονται γρήγορη κατάρτιση στο UX. Αλλά, αντίθετα με τα πιστοποιημένα από τη βιομηχανία και τα πανεπιστημιακά προγράμματα, η ποιότητα αυτών των bootcamps δεν είναι κατά κύριο λόγο ρυθμισμένη. Ως εκ τούτου, η βιομηχανία είναι τώρα κατακλυσμένη με νέους υποψηφίους που διαθέτουν προσόντα UX στο χαρτί αλλά δεν είναι απαραίτητα εξοπλισμένοι για τις πρακτικές του επαγγέλματος. Μπορεί να υπάρξει αύξηση στον αριθμό των αρχάριων UXers που αναζητούν εργασία, αλλά οι διευθυντές πρόσληψης εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν προβλήματα στην εύρεση κατάλληλων υποψηφίων που μπορούν πραγματικά να κάνουν τη δουλειά. Η ανάγκη για έμπειρους, έτοιμους για την αγορά εργαζόμενους σχεδιαστές UX είναι μεγαλύτερη από ποτέ. Εκείνοι που μπορούν να επιδείξουν πρακτική επάρκεια, ενημερωμένες γνώσεις του κλάδου και μια νοοτροπία σχεδιασμού θα είναι οι καλύτερα τοποθετημένοι για την πρόσληψη.