Вопреки распространенному мнению, искусственный интеллект (ИИ) — это не злодей-антиутопия, которого вы видите в фильме «Терминатор». На самом деле ИИ произвел революцию в технологиях, имитируя человеческое поведение, чтобы лучше справляться с управлением данными и добычей данных, а также получать результаты, которые люди обычно упускали из виду. ИИ — это не просто простые алгоритмы, а сочетание множества зарождающихся технологий, включая глубокое обучение, машинное обучение, дополненную реальность, роботов, чат-ботов, виртуальную реальность и т. д. Некоторые примеры успешного внедрения и развития ИИ, используемые массами, включают Siri от Apple, Cortana от Windows, Google Assistant от Google и Echo от Amazon. В то время как некоторые из них представляют собой контекстно-зависимые чат-боты с искусственным интеллектом, которые предоставляют своевременные рекомендации и напоминания, некоторые обеспечивают навигационную информацию для вождения, а третьи помогают с обработкой информации с помощью искусственного интеллекта, который может изучать поведение и модели поведения человека в различных потоках.

Сочетание ИИ и UX для более удобного поиска:

ИИ быстро развиваются благодаря анализу данных, формированию шаблонов и выбору результатов, которые помогают решать проблемы и принимать решения. В то время как люди могут анализировать структурированные данные только в одном спектре, ИИ имеет возможность компилировать и совместно использовать данные из различных источников, независимо от структурированных или неструктурированных платформ данных, с помощью своих закодированных алгоритмов и начать адаптировать более совершенные модели для представления данных, которые в гораздо большей степени быстрее, чем люди. Полоса пропускания данных, которую может обрабатывать ИИ, выше, поскольку коды базовой системы рассчитаны на быструю адаптацию. Это позволяет любой форме бизнеса сосредоточиться на конкретных данных, не теряя времени, решить проблему, нацелиться на нужного клиента и обслуживать своих пользователей с большей скоростью, чем те, которые полагаются исключительно на людей для изучения поведения пользователей.

Например, несколько пользователей, использующих поисковую систему, будут нажимать на разные результаты в зависимости от своих конкретных потребностей, а некоторые из них даже склонны отклоняться от своего пути, переходя к другим связанным или не связанным сценариям. Чтобы пользователь мог получить необходимые ему данные, ИИ сможет изучить его историю просмотров и формулировку ключевого слова, чтобы гарантировать, что пользователь получит только наиболее релевантные результаты для своего поиска. Таким образом, пользовательский опыт направляется на более четкий путь, и пользователю не нужно выполнять несколько поисков или использовать ручные фильтры, просматривая каждый результат, показанный без интеграции ИИ.

ИИ адаптирует свое обучение к отраслевой специфике и обеспечивает совместную работу, при которой его алгоритмы периодически развиваются в соответствии с потребностями каждого отдельного пользователя. Получение оптимальных результатов всегда улучшает взаимодействие с пользователем, а не застревает в колее, когда нужно прочесывать множество данных вручную.

Обучение ИИ:

ИИ построены с использованием базовой системы кода, которая позволяет проводить анализ данных, анализ данных, эффективность решения, генерацию результатов и т. д. Но реальная подготовка ИИ для получения лучших результатов зависит от его постоянного использования. Когда ИИ задается серией запросов, он выдает результат, специфичный для этих запросов. Когда поступает больше запросов, ИИ развивается на один шаг дальше, сопоставляя второй набор запросов с первым, а затем предоставляя вывод, который включает в себя лучший ответ. С течением времени ИИ начнет приобретать черты, как маленький ребенок, которого обучают, и продолжать совершенствовать свои результаты, создавая свои собственные модули запросов для лучшего анализа и на шаг впереди предыдущего. Присущая ему способность находить связи между тенденциями, аналитикой и т. д. обеспечивает лучшее решение, тем самым предоставляя конечному пользователю возможность получать оптимальные ответы.

Интеграция информационной архитектуры и искусственного интеллекта для UX

Успешное развитие ИИ также зависит от разработки лучшей и соответствующей информационной архитектуры (ИА). В то время как ИА имеет решающее значение для правильной маркировки контента на основе релевантности для пользователя, ИИ может генерировать взаимосвязь между данными путем выявления тенденций, существующей группировки и т. д., изучая историю поведения пользователя. Эта перекрестная связь данных становится плавной функцией, когда ИИ интегрируется в существующие платформы IA. Это поможет предприятиям сосредоточиться на потребностях конечного пользователя и, таким образом, добиться оптимальных результатов за счет упрощения интерфейса для навигации по большим блокам данных. Благодаря этому у пользователя также есть преимущество в том, что он получает больше информации из подсказок о соответствующем контенте, вместо того, чтобы вручную запускать поиск каждой ссылки, которую он придумал.

Сегодня UX зависит от ИИ, поскольку с помощью этой автоматизированной технологии успешно преодолен разрыв между различными уровнями данных. В то время как технологии искусственного интеллекта набирают обороты в реальном мире, постепенный рост прокладывает путь для того, чтобы искусственный интеллект и UX стали синонимами технологии будущего, которая повысит доступность и возможность поиска контента. Лучшим началом для этой практики было бы начать со сбора данных и перейти к технической интеграции ИИ в ваши бизнес-системы для будущего роста.