Как AI меняет наш подход к дизайну: актуальные тенденции

Давайте вместе исследуем, как искусственный интеллект меняет процесс онбординга, ожидания пользователей и опыт взаимодействия.

Люди становятся все более нетерпеливыми.

Исследование Калифорнийского университета показало, что среднее время концентрации внимания на одном экране сократилось с 2,5 минут в 2003 году до всего 47 секунд в 2020 году. Это означает, что у нас, создателей цифровых продуктов, есть меньше минуты, чтобы заинтересовать пользователя, прежде чем он переключится на что-то другое.

С развитием искусственного интеллекта ситуация становится только хуже.

Раньше мы покупали книги, чтобы научиться пользоваться Photoshop. Мы следовали чек-листам, подсказкам и интерактивным турам, чтобы разобраться в функционале SaaS-сервисов. Однако AI меняет ожидания клиентов: с «дайте мне инструмент, с помощью которого я могу учиться и создавать» на «сделайте работу за меня».

Например, сегодня многие люди предпочитают самостоятельному выполнению задач в Google Docs, Visual Studio Code или Figma AI-инструменты, способные сделать все за них, например, Bolt, V0, MidJourney, Cursor, Flora и т.д.

Последние 3 месяца я активно тестировал более 50 приложений на основе искусственного интеллекта. Сегодня я расскажу вам о тех паттернах, которые я обнаружил: вы узнаете, что работает, что нет и какие тенденции существуют в этой области.

1. Разговорный онбординг повсюду

Если вы достаточно взрослый, то наверняка помните чат-ботов, которые несколько лет назад захватили Facebook* Messenger. В то время многие рестораны и магазины с фан-страницами в Facebook* использовали их для обработки запросов клиентов.

В конечном итоге Facebook* пришлось закрыть сервис по трем основным причинам: низкое качество и производительность AI, некорректные сценарии использования и отсутствие доверия со стороны аудитории.

Однако с развитием LLM (больших языковых моделей) и таких продуктов, как ChatGPT, Claude и Perplexity, разговорные или диалоговые интерфейсы снова стали популярными — не только для взаимодействия с искусственным интеллектом, но и для онбординга.

Например, генератор сайтов Wegic и генератор презентаций Gamma внедрили разговорный онбординг, чтобы шаг за шагом проводить пользователей через регистрацию и создание их первого идеального веб-сайта или презентации. 

Эти AI-помощники могут уточнить потребности клиентов, определить подходящий стиль и тон коммуникации, придать дизайну индивидуальность, справиться с более сложными сценариями и четко подсказать, как двигаться дальше и выполнить поставленные задачи, все это время поддерживая вовлеченность пользователей.

Почему этот тренд становится популярным?

Есть две фундаментальные психологические причины, по которым пользователи предпочитают такой тип взаимодействия:

• Предвзятость подтверждения: Когда люди ищут инструменты для выполнения своих задач, они на самом деле хотят получить подтверждение собственных мыслей и идей. AI может предоставлять персонализированный контент или рекомендации, которые соответствуют убеждениям или предпочтениям пользователей, укрепляя их позитивное восприятие и побуждая их продолжать онбординг.

• Снижение когнитивной нагрузки: Традиционный процесс онбординга часто включает всплывающие подсказки, чек-листы или просьбы выбрать один шаблон из 100+. Пользователи с большей вероятностью совершат целевое действие, если оно не потребует от них больших усилий. Искусственный интеллект может упростить сложные этапы онбординга, разбив их на простые, выполнимые шаги, а также помочь пользователям быстрее справляться с различными задачами.

2. Возвращение голосовых ботов

Несколько лет назад Siri была ведущим голосовым помощником, но все мы знаем, что всякому терпению приходит конец. Люди устали слышать в ответ «Извините, я не могу вам с этим помочь», они ощущали лишь разочарование и недоверие. В итоге доля Siri на американском рынке значительно сократилась — с 16,9% в 2020 году до всего лишь 3,8% в 2024 году.

К счастью, благодаря последним достижениям в области искусственного интеллекта голосовые помощники стали гораздо более продвинутыми и теперь способны эффективно помогать пользователям в выполнении задач и отвечать им на естественном, разговорном языке.

Исследования, проведенные в Стэнфорде, также показывают, что люди могут говорить в три раза быстрее, чем печатать, что позволяет быстрее генерировать идеи и принимать решения. Именно поэтому такие инструменты, как ChatGPT, Perplexity, Gemini, внедрили голосовые режимы, позволяющие пользователям взаимодействовать с AI при помощи голоса.

Почему этот тренд становится популярным?

• Предвзятость персонификации: Люди склонны воспринимать голосовых помощников как живых собеседников, особенно когда они говорят максимально естественно. Это активирует наши системы социального познания, благодаря чему взаимодействие кажется более комфортным и искренним.

• Повышение уровня доверия: Исследования показывают, что сгенерированные AI голоса, похожие на голос пользователя, значительно повышают доверие и симпатию, а также увеличивают коэффициент удержания.

3. Персонализация становится стандартом

Никто не станет спорить с тем, что персонализация способна повысить конверсию. Однако раньше она занимала годы, а обучение алгоритма требовало больших затрат. Netflix, например, поделился, что они потратили на обучение своей системы рекомендаций более миллиарда долларов.

Теперь, с появлением AI, эти барьеры значительно снизились, и базовая персонализация перестала быть роскошью. Например, платформа для создания сайтов Wix начала использовать такую информацию, как название компании, должность и релевантные сценарии, чтобы отправлять пользователям персонализированные электронные письма и рекомендации, что позволило увеличить процент открытых писем и коэффициент кликов на 13%.

Почему этот тренд становится популярным?

Мы научились отфильтровывать лишнее и фокусироваться на том, что для нас важно. Например, мы можем услышать свое имя в переполненной комнате. Применительно к продукту это означает, что когда пользователи видят релевантный контент или электронные письма, это повышает вероятность того, что они предпримут какие-либо действия. Это также одна из причин, почему люди чаще открывают е-мейлы с фотографией человека на аватарке или именем CEO в заголовке.

С помощью искусственного интеллекта вы можете настроить интерфейс и рассылку под каждого пользователя, чтобы они получали максимально персонализированный опыт, что в конечном итоге повысит их вовлеченность, удовлетворенность и коэффициент конверсии.

4. Помощь в создании первых набросков

Несколько лет назад одной из самых больших сложностей, с которой сталкивались компании, была проблема «чистого холста» — ситуация, когда новые пользователи регистрируются в продукте, но не имеют ни малейшего представления о том, как начать, поскольку там нет абсолютно никаких данных или примеров. Это особенно актуально для сложных приложений, требующих длительного обучения, таких как Airtable, Figma или даже Spotify.

На протяжении многих лет компании тестировали разные варианты дизайна, пытаясь помочь пользователям преодолеть проблему «чистого холста» — предоставляли шаблоны, демоверсии и интерактивные туры. 

Но сегодня, благодаря искусственному интеллекту, они все чаще предлагают людям напечатать свой запрос в свободной форме, чтобы продукт сгенерировал именно то, что они хотели, в виде первого наброска. Такой подход помогает пользователям быстрее ощутить ценность опыта и сводит к минимуму негативные эмоции.

Хороший пример — Airtable, сервис, который прошел путь от чек-листов и стандартного онбординга до разговорных запросов: пользователи просто описывают, что им нужно, и искусственный интеллект создает приложение под их потребности.

Другие удачные примеры — Bolt, Replit и Glide. Эти инструменты предлагают пользователям описать, что им нужно, и генерируют первую версию с помощью искусственного интеллекта. После этого люди могут настраивать и дорабатывать ее до получения окончательного результата.

Почему этот тренд становится популярным?

С точки зрения психологии, люди более мотивированы развивать или доводить до конца то, что уже кажется им «своим». Даже если сгенерированная AI версия не идеальна, сам факт ее существования дает им ощущение сопричастности и мотивирует их продолжать использовать продукт для ее доработки.

5. Цель онбординга — научить пользователей составлять эффективные запросы

Поскольку задача AI-инструментов — помочь пользователям создать релевантный первый набросок, многие из них пытаются научить людей составлять эффективные запросы. Вот несколько шаблонов, которые я обнаружил:

• Функция уточнения запросов

Написать хороший запрос не так просто, поэтому такие инструменты, как V0, добавляют рядом с окном ввода маленькую кнопку, которая позволяет перефразировать подсказку, добавить больше контекста и получить более успешный результат.

Такие инструменты, как V0, помогают пользователям перефразировать подсказки, чтобы повысить качество работы AI

• Дополнительные вопросы

Такие инструменты, как Google Studio или ChatGPT, задают пользователям дополнительные уточняющие вопросы, побуждающие их добавить больше контекста, чтобы AI мог выдать более релевантный результат.

• Запрос контекста

Такие инструменты, как Gamma или DataButton, просят пользователей предоставить дополнительные данные или файлы, например, тон голоса, стили или техническое задание, чтобы AI мог «увидеть» полную картину и выдать что-то осмысленное.

Почему этот тренд становится популярным?

Разрабатывая продукты, мы всегда хотим, чтобы наши пользователи как можно скорее ощутили восторг и удовлетворение. Помогая им с самого начала составлять эффективные запросы, мы повышаем вероятность того, что они получат хороший результат после первых же попыток.

6. Поддержка по требованию (спросите AI о чем угодно)

Еще один паттерн, который набирает популярность, — добавление в продукт функции «Спросите AI о чем угодно».

Мы вступили в эпоху, когда пользователи все чаще предпочитают пропустить традиционный онбординг и сразу приступить к взаимодействию. Но это не значит, что им вовсе не требуется помощь, это лишь означает, что они хотят получить поддержку именно тогда, когда она им нужна.

Несмотря на развитие AI, многие SaaS-сервисы по-прежнему сочетают в себе автоматизацию и ручное управление, и пользователям бывает сложно найти конкретную функцию или вспомнить, где находятся те или иные настройки. Именно здесь пригодится шаблон «Спросите AI о чем угодно». Вот чем он может быть полезен:

• обнаружение функций, о существовании которых люди даже не подозревали
• автоматизация шагов, которые в противном случае потребовали бы многочисленных кликов
• понимание того, как достичь цели, не копаясь в документации

Пример — AI-ассистенты в таких инструментах, как Notion, Microsoft Copilot или Gemini. Пользователи могут обратиться к ним в любое время, чтобы организовать документ, отформатировать таблицу, найти скрытое меню или получить помощь по любому другому вопросу.

Почему этот тренд становится популярным?

• Теория когнитивной нагрузки: Традиционный онбординг нередко перегружает пользователей информацией, сбивает их с толку и увеличивает когнитивную нагрузку. AI снижает ее, предлагая помощь именно тогда, когда она нужна.

• Предвзятость оптимизма: Понимание того, что под рукой всегда есть доступный виртуальный помощник, придает пользователям больше уверенности, побуждая их изучать новые функции и тестировать незнакомые рабочие процессы. Результат — повышение вовлеченности.

7. Деньги вперед 💵

И наконец, печальное наблюдение. Тестируя все эти популярные AI-приложения, я заметил явный сдвиг в сторону моделей предварительной оплаты — когда пользователей просят оформить подписку еще до того, как они смогут попробовать продукт.

Хотя этот сдвиг в основном связан с затратами на инфраструктуру (AI API стоят дорого), это лишает людей возможности испытать продукт и снижает шансы привлечь дополнительную аудиторию.

Такой подход сопряжен с рядом психологических рисков:

• Реактивное сопротивление: Если пользователи чувствуют, что их свободу ограничивают (например, «Я не могу даже попробовать до оплаты?»), они с большей вероятностью откажутся от взаимодействия.

• Несоответствие ожиданиям: Пользователи, привыкшие к модели freemium (когда базовая версия продукта предлагается бесплатно, а расширенная за дополнительную плату), могут быть неприятно удивлены и разочарованы, наткнувшись на пейволл.

Чтобы минимизировать эти риски, важно с самого начала четко донести до аудитории свое ценностное предложение с помощью демоверсии, отзывов клиентов или гарантии возврата средств. Даже небольшой шаг за кулисы поможет снизить неопределенность, укрепить доверие и повысить вероятность того, что пользователи дадут новому продукту шанс.

Заключение

Мы вступаем в новую эру, когда пользователи ожидают от цифровых продуктов, что они не только будут их помощниками, но и смогут выполнять работу за них и мгновенно приносить пользу. Хотя такие стремительные изменения кажутся пугающими, нам следует меньше фокусироваться на долгосрочных прогнозах и больше на понимании того, как искусственный интеллект меняет ожидания наших клиентов уже сегодня.

Однако как бы ни развивался AI, базовые принципы создания продуктов остаются неизменными — прислушиваться к пользователям, выявлять их болевые точки и ожидания и предлагать то, что действительно отвечает их потребностям.

* Meta признана в РФ экстремистской организацией