29 января 2018

Как искусственный интеллект начал менять работу дизайнера

Сейчас много говорят о том, что искусственный интеллект, машинное обучение и алгоритмы будут определять будущее Дизайна и профессии дизайнера. Но как изменится наш подход к работе в ближайшее время?

«Конец близко», — говорят специалисты в области робототехники и искусственного интеллекта. Конечно, не конец света, но конец некоторых профессий: роботы возьмут на себя часть работ, которые сегодня выполняют люди.

К примеру, футуролог Томас Фрей в своем выступлении на TED спрогнозировал исчезновение 2 миллиардов рабочих мест к 2030. Для сравнения, это половина всех существующих рабочих мест в мире сегодня.

Да. Все из-за роботов.

Самоуправляемые машины Uber, дроны-доставщики Amazon, боты, ответственные за клиентский сервис — революция роботов только начинается.

А что насчет дизайнеров? У нас тоже проблемы? Как роботы, искусственный интеллект и машинное обучение повлияют на нашу дизайнерскую работу в долгосрочной перспективе?

Роботы не заменят дизайнеров

Ну, как минимум, не в ближайшее время.

Вы, может быть, помните, какая шумиха была несколько лет назад по поводу выхода The Grid: системы разработки и дизайна веб-сайтов (а-ля Squarespace) на основе искусственного интеллекта. Суть была в том, что модули сайта и другие шаблоны взаимодействия создавались сами, без участия дизайнера.

Несколько месяцев спустя мир увидел первые сайты, созданные в Grid.

Катастрофа.

«Дизайнеры, я думаю, ваша работа в безопасности», — такой комментарий оставил один из пользователей reddit, увидев провальные результаты работы Grid.

Большинство профессий, которые перейдут в руки роботов (по крайней мере в следующие 10 лет) — это профессии «синих воротничков». Водитель, секретарь, уборщик — эти и другие работы, которые подразумевают механическое выполнение, будут автоматизированы.

В Дизайне все чуть сложнее. У людей есть уникальная способность определять контекст в дизайне и создавать эмпатию.

  • Показать меню или скрыть под кнопкой-гамбургером? Решение не сводится лишь к количеству пунктов меню.
  • Использовать двух- или трехколоночную сетку на сайте? Это зависит не только от размера и количества изображений.
  • Большинство моих знакомых дизайнеров выбирают цвет шрифта по наитию, 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, это новые возможности.

Давайте о них поговорим.

1. Поручить искусственному интеллекту рутинную работу

Да, в работе дизайнера бывает полно рутины. Я сужу по своей команде: 20% их рабочего времени уходит на решение проблем, которые спокойно можно было бы поручить роботу.

Кадрирование, изменение размеров, цветокоррекция — некоторые задачи не получится просто автоматизировать через функцию Action в Photoshop: тут нужен взгляд человека и его способность быстро принимать решения.

Но что, если мы научим ИИ выполнять эту работу за нас?

Adobe недавно анонсировал Sensei — искусственный интеллект, который помогает дизайнерам эффективнее выполнять свою работу.

К примеру, Adobe Scene Stitch распознает паттерны в изображении и помогает дизайнеру создавать заплатки, редактировать или даже полностью переделывать некоторые части изображения.

Или кадрирование с учетом содержимого (Context-Aware Crop) — благодаря этой функции вы не вырежете по ошибке часть фото.

Или автоматический перевод Netflix, который существенно ускоряет процесс локализации контента. Когда нужно создать несколько разных баннеров шоу на разных языках, они просто просматривают сотни автоматически сгенерированных лейаутов и выбирают подходящие.

Недавно Airbnb анонсировали технологию, которая распознает бумажные скетчи дизайнеров и преобразует их в код практически в реальном времени.

«Время тестирования идеи необходимо свести к нулю. Мы уверены, что в ближайшие несколько лет новые технологии позволят нам быстро и дешево проектировать новые продукты, одновременно убирая сотни препятствий из процесса разработки»,

— Берджами Уилкинс, Airbnb.

ИИ Airbnb за секунды превращает скетчи в код

Благодаря этим небольшим оптимизациям у дизайнеров появится дополнительное время на принятие стратегических решений по дизайну продукта — этому компьютерам еще предстоит учиться и учиться.

2. Создавать более умные, модульные дизайн-системы

Искусственный интеллект может помочь вам создать более функциональную дизайн-систему. Дизайн-система (если вам не знаком этот термин) — это серия паттернов, модулей и элементов, которые в совокупности составляют дизайнерский язык определенного продукта или бренда.

Все больше компаний — от корпораций до стартапов — используют дизайн-системы, чтобы создать для пользователей более согласованный образ своего продукта. В качестве примера можно привести команды Salesforce, GE, AirBnb, WeWork, Google, Atlassian и IBM — они устанавливают совершенно новые правила совместной работы над дизайн-системами.

А теперь представьте, что частью дизайн-системы становится искусственный интеллект, который позволяет анализировать показатели взаимодействия пользователей с элементами системы и мгновенно «понимать», что работает лучше для каждой функции. Чем больше информации ИИ узнает о том, что работает, а что нет, тем лучше он сможет оптимизировать каждый модуль, чтобы добиться максимального результата.

Конструкторы сайтов, вроде Wix и Squarespace, начали применять некоторые из этих технологий, чтобы помочь пользователям принимать микро-решения в дизайне. Эти компании пошли по другому пути, нежели амбициозный Grid: они незаметно встроили ИИ в рабочий процесс, чтобы освободить дизайнеров от вторичных и неважных решений в дизайне.

В ближайшее время сайты не начнут проектировать сами себя, но ИИ определенно освободит людей от ряда задач по обслуживанию и оптимизации сайта.

3. Создавать генеративные визуальные стили

Вы, наверное, видели инструменты вроде Artisto или Prisma, которые применяют умные фильтры к фотографиям и видео на основе технологии распознавания картинки. К примеру, технология узнает, что на фотографии: лицо или лимонный пирог и применяет соответствующий визуальный эффект.

И есть целое поколение таких приложений, в основе которых лежит технология создания динамических и генеративных визуальных стилей.

Еще один пример визуальных эффектов, сгенерированных искусственным интеллектом — это Auto Draw, один из экспериментов Google в области ИИ. Суть в том, что программа автоматически дорисовывает и делает более аккуратными ваши скетчи, которые вы по-быстрому накидали мышкой. Это стало возможным только благодаря машинному обучению: чем больше людей рисуют свои скетчи в приложении, тем точнее искусственный интеллект начинает угадывать, что вы пытаетесь нарисовать.

Благодаря таким технологиям дизайн становится доступнее. Дизайнеры (и недизайнеры) могут создавать более качественные вещи и тщательнее оттачивать детали, не прикладывая существенных усилий — и это еще один пример того, что ИИ помогает нам, а не пытается украсть нашу работу.

Есть целое поколение таких приложений, в основе которых лежит технология создания динамических и генеративных визуальных стилей, и они расширяют границы возможностей дизайнера.

Хотите еще один пример? Динамические логотипы — новый крупный тренд на стыке брендинга и ИИ. На примере ниже — динамический логотип бразильского сотового оператора Oi.

4. Персонализировать пользовательский опыт

Сайты становятся все умнее и могут оперировать множеством пользовательских данных для создания более персонализированного опыта взаимодействия: ночь сейчас или день, из какой точки мира зашел пользователь, с какого устройства, какой сейчас день недели — и еще миллион данных и сигналов, о которых пользователи даже не догадываются. Эти данные могут натолкнуть вас на интересные мысли по поводу того, что пользователи хотят найти на вашем сайте.

Раньше анализом данных занималась команда стратегов, дизайнеров и технологов. Они обдумывали все возможные варианты использования продукта и делали выводы.

Когда машины возьмут на себя эту часть процесса, у многих компаний появится возможность масштабировать сценарии использования продукта и делать их максимально персонализированными.

Обычно в области UX чем более персонализирован опыт, тем больше он отвечает потребностям пользователя — так что можно ожидать рост конверсии.

5. Анализировать огромные объемы данных

С каждым днем появляется все больше и больше систем: сайты, приложения, цифровые услуги. Пользователей тоже становится все больше. Каждый раз, когда пользователь взаимодействует с одной из систем, генерируются данные. Горы данных. Рост бизнес аналитики только начинается; процессы анализа данных становятся все сложнее, система перекрестных ссылок — все более структурированной. Появляется все больше ценных данных, которые помогают дизайнерам и владельцам продуктов принимать более качественные решения.

В ближайшем будущем искусственный интеллект будет выполнять множество процессов по сбору и анализу данных. Это не означает, что аналитики будут нам не нужны, просто те же специалисты смогут проводить более точный и глубокий анализ пользовательских взаимодействий с продуктом или услугой.

Бонус: такие методы, как A/B-тестирование могут проводиться автоматически, без руководства человека. Машины смогут:

  • Выявить в продукте потенциальные области оптимизации;
  • Понять, каким образом можно оптимизировать дизайн (заменить слово? поменять цвет кнопки? реорганизовать модули на странице?);
  • Применить изменение и провести A/B-тест;
  • Проанализировать результаты и решить, какой вариант работает лучше;
  • Обновить дизайн продукта и запустить цикл по новой.

Мы будем все чаще слышать о том, что «сайты оптимизируют сами себя». Машины будут делать большую часть работы, а дизайнер превратится в стратега, который дирижирует процессами оптимизации.

6. Использовать ИИ, чтобы сделать пользовательский опыт более глубоким

Это самая многообещающая и в то же время самая неисследованная тема. Элементы взаимодействия, основанные на ИИ, только начинают появляться, но уже скоро подобные умные взаимодействия станут нормой.

Вот несколько примеров:

Facebook использует ИИ, чтобы распознавать содержимое загружаемых фотографий. Здесь две практических пользы: 1. Facebook может «озвучить» содержимое фотографии пользователям со слабым зрением, если у них браузер с приложением для чтения экрана; и 2. зная, что на каждой фотографии, Facebook сможет показывать нам более релевантную рекламу (и, конечно, брать больше денег с рекламодателей).

Google недавно обновил свой переводчик: теперь сервис использует элементы ИИ для анализа и перевода предложений.

Google’s smarter, A.I.-powered translation system expands to more languages

Недавно Google объявил о своей технологии визуального поиска Google Lens, которая также использует ИИ для распознавания объекта, на который указывает камера, и отображения релевантного контента по этому объекту.

Не говоря уже о чатботах и виртуальных ассистентах, которые становятся все умнее и могут общаться с пользователями в достаточно естественной манере. Новые достижения в области ИИ означают для тебя, дизайнер, только одно: скоро при разработке сценариев взаимодействия между пользователями и машинами у тебя в распоряжении будет много готовых решений.

 

Вы, наверное, заметили, что ни один из примеров не говорит о том, что роботы «украдут» работу дизайнеров. Технологии могут помочь нам автоматизировать повторяющиеся задачи и высвободить время для работы над стратегическими сторонами дизайна — чтобы сделать опыт взаимодействия более персонализированным, релевантным, умным и эффективным для людей.

Пора нам учитывать эти новые возможности, чтобы работать совместно с технологиями, а не против них — и уж, конечно, не бояться их.

 

Источники:

15 examples of artificial intelligence in marketing

How brands are using AI for CX

Algorithm-driven design

Adobe is building an AI to automate Design

The Grid doesn’t check enough boxes

Дальше — большe

Идеи, которые нас вдохновляют, видео-интервью и переводы исследований, которые были нам полезны в процессе работы.

31 июля 2018

Как использовать бенчмаркинг для передачи знаний

20 июня 2018

Ад и рай дизайнера-интроверта. Как жить в мире экстравертов

6 октября 2016

10 приемов в Скетч, о которых Боярский сказал бы «Тыща чертей, канальи!»

6 февраля 2018

Испытайте собственный UX или как сделать UX-ревью самостоятельно

aic

21 июня 2016

Бихевиористский подход к дизайну

24 августа 2018

Как проводить юзабилити-тестирования

aic