Проектируем AI-функции и продукты: 8 лучших практик

Не добавляйте AI ради AI. Отдавайте приоритет потребностям пользователей, а не технологиям.

Давайте посмотрим, как Miro, Figma, Copy.AI, Grammarly, Notion, Taskade, Gamma и многие другие используют искусственный интеллект

Если вы последние два года работали в сфере технологий, в центре вашего внимания, скорее всего, была одна тема: AI. 🤖

Сегодня искусственный интеллект стал главным предметом обсуждения не только на заседаниях руководителей и совещаниях команд, но и на семейных ужинах, первых полосах крупных газет и в правительственных кабинетах.

Количество стартапов в этой области увеличилось с 4000 в 2018 году до 70000 в 2024 году. И поэтому сейчас как никогда важно проектировать AI-функции и продукты с отличным UX. Однако всё не так просто. Перед нами неизведанная территория, которую еще только предстоит изучить.

За последние месяцы я спроектировал несколько AI-приложений и проанализировал более 30. Я выявил несколько общих UI-паттернов и понял, как можно улучшить опыт пользователей. Давайте же разберем основные ошибки и узнаем секрет успешного и эффективного AI-продукта.

Основные UI-паттерны и проблемы

Обычно искусственный интеллект, который мы используем для решения повседневных задач, попадает в одну из трех категорий: 

  • Freeform AI (произвольный) — люди взаимодействуют с ним напрямую, набирая текст и совершая разные действия, 
  • Task-Driven AI (ориентированный на задачи) — помогает выполнить конкретную задачу,
  • Invisible AI (невидимый) — работает в фоновом режиме, повышая производительность.

Давайте рассмотрим эти категории более подробно.

1. Freeform AI

Freeform AI — наиболее распространенный способ внедрения AI в продукт. Чаще всего интерфейс имеет вид боковой панели или встроенного всплывающего окна, что обеспечивает беспрепятственный доступ к нему в любой момент.

Примеры: Microsoft Co-pilot, Notion Q&A, Taskade AI.

Microsoft Co-pilot — пример Freeform AI 

Преимущество Freeform AI заключается в том, что пользователи могут обращаться к нему, когда захотят, и выполнять любые задачи, однако такая свобода имеет и отрицательные стороны:

Неясно, на что способен AI: Поскольку он имеет произвольную форму, его эффективность во многом зависит от знаний пользователя. Инструкции о том, как начать работу, могут помочь, но очень часто вам придется направлять людей дополнительно, например, публиковать туториалы, примеры из сообщества и т.д., чтобы облегчить новым пользователям знакомство с продуктом.

Низкая предсказуемость результатов: Freeform AI может выдавать множество непредвиденных результатов, с которыми трудно разобраться в процессе работы. 

Например, время отклика AI сильно зависит от запроса пользователя. Если оставить эти аспекты без внимания, пользователи могут испытать разочарование.

Notion AI Q&A — еще один пример Freeform AI. Пользователь ввел запрос: «Купи мне билет на концерт Тейлор Свифт», чем сбил бота с толку

2. Task-Driven AI

Task-Driven AI помогает пользователям в выполнении конкретных задач, таких как краткое изложение контента, перевод текста и т.д. AI этого типа зачастую активируется одной кнопкой — людям не нужно вводить какие-либо данные или совершать другие дополнительные действия.

Примеры: функция группировки заметок Miro AI, функция автоматической организации вкладок Arc, функция исправления ошибок Grammarly.

Распространенные проблемы:

Отсутствие контекста: Чтобы AI выдавал точные результаты, необходимо обеспечить достаточный контекст. Однако продукты этого типа часто не имеют интерфейса для ввода уточняющих данных, что не позволяет некоторым пользователям достичь желаемых результатов. 

Отсутствие обратной связи: Исследования показали, что люди пока не доверяют искусственному интеллекту настолько, чтобы позволить ему решать задачи полностью автономно. Вместо этого они предпочитают контролировать и дорабатывать результаты работы AI. Однако природа Task-Driven AI такова, что у пользователей нет возможности давать обратную связь относительно полученных результатов. Это может привести к разрыву между ожиданиями пользователей и автономными действиями AI.

Miro AI позволяет пользователям группировать заметки по ключевым словам или тональности одним щелчком мыши.
Arc AI позволяет пользователям упорядочивать вкладки одним щелчком мыши

3. Invisible AI 

Третий тип AI — функции, которые работают в фоновом режиме и невидимы для пользователя. Их задача — обеспечить наилучший опыт взаимодействия.

Примеры: рекомендации Netflix или Facebook* на основе ваших привычек и предыдущего поведения.

Распространенные проблемы:

Проблемы конфиденциальности: Хотя Invisible AI в большинстве случаев действительно улучшает опыт пользователей, они часто остаются в неведении относительно того, какие данные он собирает, обрабатывает и хранит. Например, Netflix, который отслеживает привычки зрителей для составления рекомендаций, и Goodnotes, который может анализировать рукописные заметки, вызывают у некоторых людей вполне оправданные опасения.

Отсутствие прозрачности: Скрытая работа AI иногда становится причиной разочарования, особенно когда результаты не соответствуют ожиданиям пользователей или когда они не понимают, как принимаются решения. Например, хотя система рекомендаций Facebook* призвана помочь людям найти интересный контент, они могут быть озадачены неточностями или неожиданными интерпретациями, но при этом никак не смогут повлиять на результат.

8 советов по проектированию AI-функций

🚀 Совет #1: Предоставляйте инструкции

Всегда публикуйте полезные ресурсы, примеры или туториалы, чтобы помочь людям понять, как использовать продукт. Предоставьте примеры запросов или результатов, полученных другими участниками сообщества, чтобы вдохновить пользователей и сформировать у них правильные ожидания.

В книге «Проектирование ботов» автор подчеркивает, как важно, чтобы бот четко обозначил свою цель во время первого взаимодействия с пользователем. С самого начала предлагая понятные инструкции и практические примеры, вы помогаете им понять все возможности AI. Этот основополагающий шаг важен для дальнейшей эффективной работы.

Примеры из Copy.AI, Framer и Galileo
🚀 Совет #2: Обеспечьте обратную связь

Одна из самых больших сложностей при проектировании AI-функций — непредсказуемость результатов. Да, иногда вы будете разрабатывать продукты для решения конкретных простых задач — в этом случае предсказуемость относительно высока. Однако чаще всего спрогнозировать, как именно пользователи будут взаимодействовать с искусственным интеллектом, практически невозможно.

Одно из самых эффективных решений в таких ситуациях — обеспечить обратную связь после выполнения пользователем того или иного действия. Вот несколько примеров:

  • Индикаторы набора текста: Исследования показали, что индикаторы набора текста помогают поддерживать вовлеченность, создавая ощущение общения в реальном времени и удерживая внимание пользователей. Люди с большей вероятностью останутся в вашем приложении, ожидая ответа от AI.
  • Обновления статуса: Если ваш AI предназначен для выполнения более сложных задач, таких как поиск контента или генерация видео, обязательно показывайте пользователям, на каком этапе находится работа. Это может быть текстовая строка, прогресс-бар или счетчик времени. Так люди будут уверенны в том, что их запрос активно обрабатывается.
Perplexity показывает, какая именно задача выполняется, пока пользователь ждет
Butter показывает симпатичную анимацию загрузки во время генерации результатов
Veed показывает процент выполнения во время генерации видео
🚀 Совет № 3: Убедитесь, что вы учли распространенные ошибки

Вот некоторые распространенные ошибки, на которые важно обратить внимание:

  • Люди используют AI неправильно: Если такое произошло, предоставьте обратную связь, чтобы скорректировать их подход и улучшить опыт.
  • Доступность сервиса: Если вы используете какие-либо API от OpenAI, Claude или другой третьей стороны, имейте в виду, что эти платформы не всегда функционируют стабильно. Например, был зафиксирован случай, когда 23% конечных точек API OpenAI работали со сбоями в течение 90 дней. В подобной ситуации вы должны сообщить пользователям о том, что AI требуется больше времени для ответа, и предложить варианты дальнейших действий.
Примеры из Zapier и Figjam
🚀 Совет № 4: Позвольте задавать контекст по умолчанию

Если это возможно, добавьте в свой продукт функцию, которая позволит пользователям задавать дефолтный контекст для дальнейшего взаимодействия. Это избавит их от необходимости постоянно описывать одни и те же вводные для решения схожих задач.

Примеры контекста: предпочтительный язык для переводов, руководство по фирменному стилю для создания контента, интересующие темы для поиска информации, любимые жанры для получения рекомендаций и т.д. Задав контекст по умолчанию, пользователи смогут персонализировать работу AI, сделав ее более эффективной и отвечающей их потребностям.

Примеры из ChatGPT и Copy.ai
🚀 Совет № 5: AI — второй пилот, а не автопилот

Люди ленивы. Мы не любим печатать. Именно поэтому AI обладает огромным потенциалом и значительно помогает нам сократить объем ручной работы. С другой стороны, исследования показали, что люди пока не доверяют искусственному интеллекту настолько, чтобы позволить ему действовать полностью автономно.

Поэтому убедитесь, что пользователь сохраняет определенный контроль над результатами, генерируемыми AI — будь то возможность просматривать и редактировать контент, выбирать варианты дальнейших действий или менять настройки в соответствии со своими предпочтениями.

Примеры того, как Butter, Gamma и Taskade позволяют своим пользователям просматривать и редактировать контент, созданный AI
🚀 Совет № 6: Собирайте обратную связь

Поскольку ответы AI непредсказуемы, предусмотрите механизм, который позволит вам собирать обратную связь. Популярный паттерн — кнопки «большой палец вверх» и «большой палец вниз», которые появляются рядом с результатом. Другой способ — простой опрос для оценки удовлетворенности пользователей.

Обратная связь поможет вам скорректировать работу продукта, чтобы она соответствовала ожиданиям аудитории, и выявить основные закономерности взаимодействия пользователей с AI, чтобы сделать их опыт более эффективным.

Примеры из Zapier, Grammarly и Miro
🚀 Совет № 7: По возможности наделите AI индивидуальностью

Если вам посчастливилось работать над чат-ботом или голосовым AI-ассистентом, таким как GPT, Alexa или Siri, привнесите в него немного индивидуальности. Это может быть аватар, имя или определенный тон голоса.

Исследование Стэнфордского университета показало, что пользователи более склонны следовать советам и инструкциям AI-помощников с персонализированными именами и голосами. Такая персонализация усиливает ощущение социального присутствия и взаимопонимания, делая людей более восприимчивыми.

Личностные характеристики голосового ассистента Alexa: отзывчивость, эффективность, благонадежность, естественность
🚀 Совет № 8: Будьте прозрачны в вопросах конфиденциальности и обработки данных

Если вы работаете в B2B-компании или проектируете AI, который может в дальнейшем использоваться крупным бизнесом, вы часто будете сталкиваться с проблемой конфиденциальности данных — какие данные собираются, как они будут храниться, как вы будете их использовать.

Главное в этом вопросе — прозрачность.

Исследования показали, что люди с большей вероятностью готовы взаимодействовать с продуктами, которые открыто рассказывают о своих методах работы с данными. Прозрачность не только убережет вас от юридических проблем, но и поможет завоевать доверие пользователей и улучшить их опыт.

Политика конфиденциальности Dovetail: AI-функции интегрированы в инфраструктуру нашего продукта и работают исключительно внутри нее. Это означает, что ваши данные никогда не будут переданы третьим лицам и не будут использоваться для обучения каких-либо языковых моделей

В эпоху TikTok у вас может не быть второго шанса

В эпоху TikTok и шортсов люди становятся все более нетерпеливыми. Поэтому если вы недостаточно хорошо продумаете свой AI-продукт, вы можете быстро потерять аудиторию.

Исследование Sequoia показало, что средний уровень вовлеченности у AI-продуктов гораздо ниже, чем у других цифровых продуктов. Если для ведущих потребительских приложений средний уровень активных пользователей в день составляет 63%, а средний коэффициент удержания в месяц 51%, то для AI-продуктов эти показатели составляют всего 14% и 42% соответственно.

Несмотря на весь ажиотаж, большинству людей, которые начинают использовать приложения с генеративным AI, не удается превратить эти действия в привычку. Исследователи полагают, что главным источником трудностей для разработчиков искусственного интеллекта на данный момент является не столько его применение, сколько удержание аудитории.

Потратьте время на создание комфортного UX, чтобы ваши AI-продукты стали неотъемлемой частью жизни пользователей.

Средний коэффициент удержания пользователей в ведущих потребительских приложениях и приложениях на основе искусственного интеллекта Источник

Заключение

Итак, если вы проектируете AI, независимо от того, функция это или продукт, учитывайте следующее:

  • Четко определите тип AI — Freeform, Task-driven или Invisible.
  • Не оставляйте пользователей в подвешенном состоянии — всегда предоставляйте обратную связь и старайтесь сформировать правильные ожидания.
  • Учитывайте разрыв между ожиданиями пользователей и реальными возможностями AI.
  • Если вы проектируете чат-бот или голосового помощника, добавьте ему немного индивидуальности. Она сделает опыт более человечным, а также повысит лояльность и доверие аудитории.
  • Помните, что пользователям нужен второй пилот, а не автопилот. Постарайтесь найти идеальный баланс между полной автономностью и контролем, чтобы создать комфортный опыт.

Следуйте этим рекомендациям, и ваши AI-продукты будут не только функциональными, но и удобными, что повысит общий уровень удовлетворенности пользователей.

* Meta признана в РФ экстремистской организацией

Источник:
Medium
arrow