인간중심의 AI를 향한 UX 및 디자인 전략

인간 중심의 AI를 향한 : UX 및 디자인 전략

인지 기술의 발전으로 인해 우리는 기계로 강화된 사용자 상호 작용을 기반으로 역동적인 모델로 구축한 모든 경험을 재고하고 재구성해야 합니다. 머신 러닝의 성공은 사용자 참여에 크게 좌우되며, 이는 사용자 목표를 달성하는 완벽한 인지 기능 보강에 의존합니다. 디자인 및 개발 단계에서 이 프로세스의 양쪽 측면을 모두 이해하면 인간의 요구에 기반한 AI가 있는 제품으로 귀결되고 머신 러닝을 통해 고유한 방식으로 제품을 해결할 수 있습니다.

AI 최초의 제품 및 디지털 혁신

AI 우선 제품은 머신 러닝을 활용하여 사용자의 인지 프로세스를 향상시킬 수 있는 앱 및 소프트웨어 서비스입니다. "더 많은 데이터 >> 더 나은 AI >> 더 많은 대량 채택, 반복"으로 알려진 포지티브 피드백 루프를 설정하고 유지하도록 고안되었습니다. 민첩성과 디자인 스프린트는 디지털 루프의 긍정적인 영향을 더욱 확대하여 사용자의 요구에 맞제 조정할 수 있습니다.

AI로 개인화 된 UX

웹 사이트는 점점 더 똑똑해지고 있으며 사용자 데이터 포인트의 여러 별자리를 고려하여 방문자에게 보다 개인화 된 경험을 제공합니다. 사용자 연구에서 추출한 여러 데이터 포인트는 사용자가 무엇을 원하는지에 대한 창의적인 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 머신이 사용자 리서치 프로세스의 일부를 차지 팜에 따라, 더 많은 회사에서 사용 사례를 확장하고 하이퍼 개인화 할 수 있는 기능이 더욱 실용적이고 쉽게 접근 가능할 수 있게 됩니다.

AI 챗봇은 산업 전반에서 UX 개인화를 주도하고 있습니다. AI의 도움으로 챗봇이나 지능형 에이전트는 복잡한 작업을 처리하는 데 진화하고 더욱 지능적으로 발전하고 있습니다. 지능형 상담원은 스크립트 대화를 사용하여 사용자에게 응답하는 대신 실시간으로 사용자의 검색어에 답변 할 수 있습니다.

AI UX와 연계는 더 깊은 영향력을 가지고 있으며, 반복적인 프로세스를 포함하는 “고객 경험”의 모든 측면을 포함하고 집중함으로써 최대한의 고객 만족을 목표로 합니다.

• 사용 상황 이해
• 사용자 요구 사항 지정
• 디자인 솔루션 제공
• 요구 사항에 대한 평가

AI-first 제품의 경우 디자이너, 개발자 및 데이터 과학자 간의 긴밀한 협업이 필수적입니다. 엔지니어는 교육 데이터가 필요하며 UX 팀은 이를 확보하고 AI 주관적인 결과에 대한 성가신 문제를 포함하여 예상되는 고객의 결과를 정의하는 데 도움이 됩니다.

UX 팀은 인간의 이해를 통해 이러한 기준을 정의하는 것을 목표로합니다. 엔지니어는 머신 러닝 알고리즘에 입력하는 다양한 입력에 대해 교육 데이터와 잘 정의 된 결과를 활용합니다. 초기 데이터 세트를 수집 한 후 엔지니어는 알고리즘을 훈련시킬 수 있으며, UX 팀은 초기 프로토타입으로 실제 사람과 함께 최초의 훈련된 모델을 검증하는 사용자 테스트를 시작할 수 있습니다.

마무리

AI 기반 UX는 널리 보급 된 인간 및 비즈니스 기능이되고 있습니다. 어려운 사람의 문제를 해결하는 경험을 만드는 법을 배우는 것은 점점 더 지능적인 모델링에 의존하여 이러한 프로세스를 추진할 것입니다.몇 년 후, 사람들은 디지털 경험을 통해 더 많은 기능 보강과 자동화를 기대하고 있습니다. 우리의 관심이 극대화되면서, 우리는 우리를 위해 노력하고 최선의 결정을 내리는 데 도움이되는 즐겁고 간단한 디지털 경험에 의존하고 있습니다. 따라서 UX 디자이너의 새로운 책임은 데이터 과학 기술을 활용하여 차세대 유쾌한 인간 경험을 만들어내는 것입니다.