Информационная архитектура по своей сути представляет собой структурный дизайн информации или контента, организованный таким образом, чтобы пользователю было легко ориентироваться, перемещаться и находить информацию. IA проводит триангуляцию между потребностями пользователя, контентом и организационным контекстом, потому что в центре пересечения лежит хорошо структурированный путь к выполнению задачи. Эффективная ИА создается путем объединения значения элементов продукта (онтология), расположения его частей (таксономия) и взаимодействия между его частями (хореография), которые принимают решения относительно организации, маркировки, поиска и навигации.

Эта часть процесса проектирования четко не определяется задачами, и результаты будут варьироваться в зависимости от проблемы, над которой вы работаете, с кем вы общаетесь, и сообщения, которое вы пытаетесь передать. Некоторыми из основных результатов являются таксономии (визуальная передача иерархии и взаимосвязей контекста), инвентаризация контента (каталогизация организации контента продукта) и карты сайта (высокоуровневая визуализация контента внутри продукта). Все результаты, которые определяют стратегию.

С современными технологиями IA представляет собой ручной совместный процесс между дизайнером, писателем и менеджером по продукту, которые работают вместе, чтобы обеспечить эффективность структурного проектирования. Но что, если машинное обучение начнет предсказывать структуру информации или контента в продукте? Или, скорее, я должен спросить, что происходит, когда машинное обучение предсказывает IA? По мере того, как компьютерные системы анализируют шаблоны и действия, которые пользователи предпринимают с текущим продуктом, они получают возможность учиться на данных и улучшать опыт без программирования. Машинное обучение позволяет этим системам распознавать, какие фрагменты контента, информации или размещения являются неэффективными на основе статистических методов, и может существенно реструктурировать дизайн, чтобы помочь пользователю лучше находить информацию и выполнять задачи.

Категоризация и маркировка элементов основываются на усмотрении дизайнера и команды, а также на тщательном исследовании и анализе. Конечно, классификации могут быть хорошо продуманными и казаться правильными, но значения различаются в разных странах и культурах. Машинное обучение может распознавать эту разницу в понимании и местоположении и вносить изменения в категоризацию и маркировку, чтобы эффективно улучшить опыт для этого конкретного пользователя. В конце концов, система упростит рабочий процесс для пользователя, чтобы он выполнил призыв к действию.

По мере того, как в продукт вносятся обновления, включая новый контент и информацию, машинное обучение также может быстро прогнозировать эффективность дизайна. Обычно это делается с помощью набора предопределенных эвристик или набора принципов, чтобы определить, насколько хороша IA.

Сегодняшняя ИА является стратегической и со временем становится более определенной, но завтрашняя ИА, находящаяся под влиянием технологий, имеет бесконечные возможности для улучшения опыта и экономии времени. Конечно, технология — это всего лишь машина, и она никогда не будет полностью воплощать человеческие чувства, поэтому необходимость в создании ИИ для дизайнеров определенно необходима, но оптимизация процесса может значительно повысить производительность и время всего процесса проектирования.