Trzy spojrzenia na UX i AI w praktyce

Jak każda technologia, narzędzia oparte na AI mogą albo znacząco ułatwić codzienną pracę, albo – przeciwnie – frustrować użytkowników i spowalniać procesy, co ostatecznie utrudnia ich wdrożenie. Jak więc tworzyć rozwiązania AI, które zapewniają doskonałe doświadczenie użytkownika?

Aby pokazać, jak UX i AI mogą współdziałać w praktyce, często korzystam z prostego modelu: UX dla AI, UX dzięki AI i UX z AI.

Tradycyjnie projektowanie UX w tworzeniu oprogramowania koncentrowało się na interfejsach i przewidywaniu płynnych ścieżek użytkownika. Kontrolował system bezpośrednio, np. poprzez interfejs HMI. Sukces mierzyło się głównie użytecznością oprogramowania i efektywnością jego obsługi.

Systemy AI zmieniają tę dynamikę: działają na podstawie prawdopodobieństw, co oznacza, że ich sugestie mogą się różnić nawet przy tym samym wejściu. To przesuwa akcent projektowania UX na sposób, w jaki użytkownik interpretuje wyniki generowane przez AI.

Pozytywne doświadczenie użytkownika w AI zapewnia przejrzystość działania modelu, czyniąc go zrozumiałym i jasnym. Kluczowy jest też racjonalny podział ról: AI wspiera, doradza i rekomenduje – ale decyzje pozostają w rękach człowieka. Sukces mierzy się inaczej: liczy się dokładność i wytłumaczalność wyników generowanych przez AI, a także poziom zaufania i adopcji wśród użytkowników.

.

Druga perspektywa to poprawa doświadczenia użytkownika maszyn i systemów poprzez dodanie funkcjonalności opartych na AI. W środowiskach OT/IT adaptacyjne pulpity wykorzystujące dane w czasie rzeczywistym, asystenci AI operatora czy preskryptywne alerty, oparte na trendach mogą wspierać operatorów w kluczowych momentach. Z kolei Edge AI – łączące obliczenia brzegowe z AI – może uzupełniać te rozwiązania, uruchamiając wnioskowanie lokalnie na urządzeniu. Minimalizuje to opóźnienia i zależność od łączności sieciowej, co jest kluczowe w operacjach krytycznych dla bezpieczeństwa i czasu.

Doświadczenie użytkownika poprawia się, gdy informacje pojawiają się we właściwym czasie i formacie. Użytkownik podejmuje decyzje szybciej i łatwiej unika błędów, a jego obciążenie poznawcze maleje. Funkcje AI nie tylko upraszczają pojedyncze zadania, ale też usprawniają cały proces produkcyjny. Sukces mierzy się czasem realizacji zadań, liczbą błędów i satysfakcją użytkowników.

AI wspiera nie tylko użytkowników końcowych, ale też projektantów rozwiązań cyfrowych. Generatywna AI jest szczególnie przydatna w fazie generowania rozwiązań, analizie dużych zbiorów danych, sugerowaniu alternatyw projektowych i poprawie jakości dokumentacji – również w Etteplan. Dotyczy to także innych obszarów projektowania: AI może poprawiać jakość specyfikacji, identyfikując braki i sprzeczności. Jednocześnie redukuje błędy i skraca czas przygotowania specyfikacji, pozwalając projektantom skupić się na zadaniach o większej wartości.

Sukces rozwiązań AI mierzy się czasem dostarczenia wartości (TTV), ilością poprawek i satysfakcją użytkowników. Dobre wyniki w tych obszarach oznaczają szybsze cykle rozwoju, mniejsze ryzyko projektowe i lepsze doświadczenie klienta.

Gdy spojrzymy na te trzy perspektywy razem, rozwiązania oparte na AI stają się zarówno godne zaufania, jak i naprawdę pomocne w codziennej pracy. Jednocześnie projektowanie i rozwój stają się bardziej efektywne, a rozwiązania szybciej dostarczają wartość biznesową. To nie tylko dobry design – to budowanie przewagi konkurencyjnej.

Która z tych trzech perspektyw jest dziś najważniejsza dla Twojej organizacji – budowanie zaufania do AI, usprawnienie obsługi maszyn czy poprawa efektywności projektowania i inżynierii? Porozmawiaj z naszymi ekspertami AI i sprawdź, jak możemy wesprzeć Twoją transformację.