Использование искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта

Одним из ключевых факторов развития искусственного интеллекта (ИИ) является программирование с открытым исходным кодом. При помощи таких языков, как Python и TensorFlow, любой пользователь может создавать сложные модели.

Однако это не означает, что созданные приложения будут полезны. В конечном итоге они могут принести больше вреда, чем пользы. Клиентский опыт также регулярно игнорируется. Реальность заключается в том, что приложения, как правило, создают исследователи, которые могут не обладать навыками создания интуитивных интерфейсов. Все чаще в этом процессе участвуют не те специалисты, которые, по идее, должны использовать инновации для достижения стратегических бизнес-целей.

О пользовательском опыте

Пользовательский опыт (UX) — это то, что чувствует пользователь, когда он подключается, например, к сайту, программе, приложению или гаджету. Это время, когда клиент вовлечен, поэтому прогрессивные организации сосредотачиваются на том, чтобы больше узнать о потребностях и интересах своей аудитории с целью предложить лучшее решение и удовлетворение этих потребностей.

Согласно исследованию компании Imaginovation, практически 80% людей покинут устаревший сайт, ссылаясь на UX как на чрезвычайно важный показатель, который многие недооценивают. Пользовательский опыт связан с созданием конструктивного контакта с людьми, чтобы они оставались верными бренду. Этой стратегией уже давно пользуются для проведения исследований и экспертиз.

Ввиду быстрого развития ИИ и инноваций в этой области у организаций появляются новые методы для разработки превосходного UX.

Основные функции сочетания ИИ и UX

Сочетание ИИ и UX дает уникальную «смесь» для разработчиков и клиентов. С его помощью можно выполнять такие рутинные задачи, как изменение размера изображений, наложение теней, и даже написание кода может быть выполнено с хорошо подготовленной программой. А это значит, что и сами архитекторы могут получить больше для развития инновационных процессов.

Интеллектуальное программирование, созданное при помощи симулятора, позволяет увидеть, как клиент взаимодействует с конкретной программой, и построить гипотезу о том, какие возможности эффективны, какой способ действия наиболее широко применяется и какие основные моменты нужно пересмотреть.

Персонализация — это путь к сердцу клиента. Искусственный интеллект может собирать информацию о клиенте повсюду в Интернете, анализировать ее и предоставлять именно те решения, которые искал клиент.

Сценарии дизайна

Имитация интеллекта и машинное обучение (ML) предоставляют невероятные возможности разработчикам, но в то же время небезупречны. Человеческое поведение действительно непредсказуемо, его сложно прогнозировать. Специалисты по компьютерному интеллекту, такие как Amazon Alexa, делают успехи в понимании языка. Однако если вы пользовались этим сервисом, то согласитесь, что он все равно испытывает серьезные трудности в понимании бытовой речи.

Планировщики должны знать об этих ограничениях и дать клиентам альтернативу — возможность избегать решений, принимаемых машинами. Существует множество идей касательно того, как мы используем наши гаджеты, и компьютеры неизбежно разберутся в этом.

Разбирать музыкальные предпочтения клиента, чтобы предложить новую музыку — это еще одна модель. Если вы включаете песни в каком-то конкретном случае, это поможет провести расчеты, чтобы выяснить, какую музыку вам «прописать». Может, вы и не хотите, но все же получите эти предложения.

Исследование эмоций с помощью ИИ

Несмотря на то что ИИ-роботы не могут ощущать что-либо как люди, они могут получать от людей данные и в ответ воздействовать на них.

К примеру, эта инновация включает в себя:

• информационную экспертизу,
• расчеты,
• распознавание лица.

В совокупности эти элементы могут быть системой анализа реакции на различные компоненты сайта бренда, элементы и продвижение контента. ИИ классифицирует результаты по подгруппам — например, радостный, разъяренный или мрачный.

Чатботы как источник сведений

Чатботы, по-видимому, являются наиболее распространенным способом, с помощью которого бизнес может улучшить вовлечение клиентов в развитие ИИ. Эти помощники в настоящее время осуществляют более высокий уровень обслуживания клиентов благодаря тщательной языковой подготовке.

Этот подраздел использует информацию об ИИ для изучения взаимодействий с клиентом и получает всю важную информацию о контенте или дискурсе. Неожиданно, но несмотря на потерю человеческого контакта организации, использующие чатботы, отмечают рост эффективности помощи, оказанной клиентам. По данным Capgemini, 75% организаций, использующих чатботов, сообщают о повышении лояльности потребителей на 10%.

Об автоматизации функций

За последнее десятилетие компьютеризация стала неотъемлемой частью рекламного бизнеса, и эта тенденция продолжает проявляться практически во всех отраслях. Это помогает экономить время, деньги и усилия — людям и организациям, которым необходимо перераспределять задачи.

Когда в 2018 году Tesla тестировала свой первый автономный автомобиль, несчастный случай нанес серьезный удар репутации и закрепил дурную славу за компанией. Увы, во время разработки любого проекта возможны инциденты. Однако даже эта катастрофа не подрывает возможности компьютеризации в плане улучшения пользовательского опыта.

Выводы

Разумеется, инновации не начнут вытеснять людей. Вместо этого они могут помочь нам с автоматизацией скучных рутинных заданий и предоставить больше возможностей подумать об изобретениях и сосредоточиться на важных деталях планирования.

Компьютерный интеллект и машинное обучение, безусловно, интересны для конфигурации UX, и разные предприятия над этим работают. Усовершенствование сделает работу планировщиков гораздо более квалифицированной, и опыт работы с клиентами станет индивидуальным. Глядя даже на малую часть преимуществ, которые дают ИИ и машинное обучение, можно смело утверждать, что они уже начинают менять установленный порядок в UX.

Об авторе:

Нейтан МакКинли (Nathan McKinley) — директор по развитию бизнеса в Cerdonis Technologies LLC, разработчике мобильных приложений из Чикаго. Он следует инновационным методам проектирования и разработки приложений для различных отраслей промышленности. У Нейтана более 4 лет опыта работы в качестве бизнес-разработчика в различных областях, где он накопил знания об уязвимостях технологий, которыми теперь делится. Нейтан охотно рассказывает о таких технологиях, как искусственный интеллект, UI/UX-дизайн, машинное обучение, большие данные, блокчейн и Интернет вещей.