Sử dụng các công cụ AI tổng quát để hỗ trợ và nâng cao kỹ năng UX của bạn – không phải để thay thế chúng. Bắt đầu với các nhiệm vụ UX nhỏ và đề phòng ảo giác và lời khuyên tồi.
(Ảnh) AI là tấm gương nhìn lại chuyên gia UX: bạn càng có nhiều kỹ năng về UX thì bạn càng nhận được kết quả tốt hơn với AI –- đặc biệt là khi xác định điểm yếu của AI và áp dụng phán đoán UX để thu hút các ý tưởng của AI vào thiết kế sản phẩm có thể sử dụng được. (Hình ảnh của Midjourney.)
Jakob gần đây đã viết rằng lĩnh vực UX cần khẩn trương tham gia vào AI. Điều này một phần là do những cải tiến về khả năng sử dụng là vô cùng cần thiết đối với các công cụ AI hiện tại nhưng cũng nhiều như vậy bởi vì Công việc UX có thể được cải thiện đáng kể thông qua việc sử dụng AI thích hợp.
May mắn thay, nhiều thành viên của cộng đồng UX đồng ý và hỏi chúng tôi cách sử dụng AI trong công việc UX. Kate lật lại câu hỏi và hỏi những người theo dõi LinkedIn của cô rằng họ sẽ đề xuất điều gì cho những UXer chưa sử dụng AI trong công việc của họ cho đến nay. Bài đăng đã nhận được hơn 40 phản hồi với lời khuyên hữu ích và bài viết này dựa trên sự hiểu biết từ cộng đồng kết hợp với kinh nghiệm của chính chúng tôi. Cảm ơn tất cả những người đã đóng góp vào cuộc trò chuyện tuyệt vời trong chủ đề đó.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm
Bài viết này trình bày lời khuyên hiện tại của chúng tôi. Những điểm chung nhất có thể sẽ vẫn đúng trong nhiều năm, nhưng những điểm cụ thể sẽ thay đổi khi các công cụ AI thay đổi. Chúng tôi đề xuất một số tài nguyên trong bài viết này, nhưng những đề xuất đó không nên được coi là sự chứng thực. Chúng tôi không đồng ý với mọi thứ trong những tài nguyên này và chúng tôi cũng không kỳ vọng chúng nhất thiết vẫn là tài nguyên tốt nhất trong tương lai.
Ngoài ra, hãy lưu ý rằng hình ảnh trong bài viết này trông khá khác so với phong cách thiết kế điển hình của NN/g — đó là vì chúng tôi đã sử dụng trình tạo hình ảnh AI để tạo ra tất cả các hình minh họa trong bài viết này.
Tại sao nên sử dụng AI trong công việc UX?
Bạn có thể sử dụng AI để:
- Tăng của bạn năng suất
- Cải thiện chất lượng công việc của bạn
- Nâng cao hiện tại của bạn bộ kỹ năng
Tăng năng suất và cải thiện chất lượng
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các chuyên gia kinh doanh tạo ra sản phẩm nhanh hơn bằng cách sử dụng AI. Ví dụ: các chuyên gia tư vấn tại một công ty tư vấn ưu tú đã tăng năng suất lên 33% và chất lượng sản phẩm được đánh giá của họ lên 40% khi sử dụng AI.
Nâng cao kỹ năng của bạn
Doris Lin đã cho chúng ta phép ẩn dụ tuyệt vời về AI đóng vai trò hỗ trợ cho các chuyên gia UX. Nó tăng tốc quá trình và củng cố kết quả của chúng tôi, cho phép chúng tôi hoàn thành nhiều công việc UX hơn, nhưng nó không thay thế nhu cầu phán đoán của con người. Sự cộng sinh giữa con người và AI mang lại chất lượng cao hơn mức mà mỗi bên có thể đạt được một mình. Do đó, AI có khả năng nâng cao kỹ năng của con người.
Lý do cuối cùng để bất kỳ cá nhân chuyên gia UX nào học AI là định luật AI thứ hai của Jakob, trong đó có nội dung: Bạn sẽ không mất việc vào tay AI mà vào tay người sử dụng AI tốt hơn bạn. Với mức tăng hiệu suất đáng kể nhờ AI, bạn sẽ không có cơ hội nếu không có nó. Điều này sẽ càng đúng hơn trong tương lai khi các công cụ AI được cải thiện.
AI là an toàn nhất cho các chuyên gia UX có kinh nghiệm
Tất cả các chuyên gia UX nên sử dụng AI: nó hữu ích ở mọi cấp độ thâm niên và cho nhiều nhiệm vụ trong vòng đời UX (bao gồm nghiên cứu, thiết kế và viết). (Và nghiên cứu của chúng tôi cho thấy phần lớn các chuyên gia UX đã sử dụng nó.)
Một yếu tố thiết yếu để nhận được giá trị đầy đủ từ AI là đưa phần lớn sự phán xét của con người vào quy trình làm việc vì ba lý do.
Con người phải chọn lọc những ý tưởng do AI gợi ý
Khả năng tạo ra ý tưởng hầu như miễn phí của AI là vô giá: AI tạo ra bao nhiêu ý tưởng tùy thích trong thời gian ngắn. Ngược lại, ý tưởng của con người đòi hỏi nỗ lực rất lớn để tạo ra.
Mặt trái của ý tưởng vô hạn là nhu cầu quản lý ngày càng tăng. Không phải tất cả ý tưởng do AI tạo ra đều hữu ích. Con người cần sàng lọc phần lớn trong số này xuống còn một số ít có khả năng khám phá và triển khai thêm. Việc chọn ra người chiến thắng từ một loạt ý tưởng đòi hỏi sự phán đoán và kiến thức. Kết quả là, nó được thực hiện tốt nhất bởi các chuyên gia UX cấp cao, những người đã tích lũy kinh nghiệm theo cách cổ điển.
Ảo giác có thể thuyết phục
Lý do thứ hai cho sự phán xét của con người là để bắt “ảo giác” nơi AI đưa ra những khẳng định sai lầm với độ tin cậy cao. Miễn là đầu ra của AI được con người xem xét, ảo giác sẽ không làm hỏng kết quả của bạn, nhưng bạn phải cẩn thận đề phòng chúng. Mặc dù điều tuyệt vời là AI là một nhà viết quảng cáo tài năng tạo ra văn bản được viết tốt và thuyết phục, nhưng khả năng viết tốt của nó sẽ đánh lừa những người dùng thiếu kinh nghiệm tin rằng chuyên môn của nó có thể khái quát hóa mọi thứ khác. Lời khuyên tồi dường như là sản phẩm của quá trình phân tích được cân nhắc kỹ lưỡng, trái ngược với ảo giác xuất hiện từ làn khói thuốc phiện.
Sự thiên vị ẩn giấu trong dữ liệu đào tạo
Hiện hành AI cũng thể hiện một số Thiên kiến bởi vì nó phản ánh dữ liệu đào tạo của nó, chủ yếu đến từ internet. Mặc dù Internet chứa rất nhiều thông tin hữu ích nhưng nó cũng có những thông tin khó chịu, không chính xác và hoàn toàn sai sự thật. Điều này đúng với lĩnh vực UX cũng như bất kỳ lĩnh vực nào khác – không phải tất cả lời khuyên về UX có sẵn trực tuyến đều là lời khuyên tốt.
Ngoài ra, ngay cả những nguồn tốt cũng chủ yếu phản ánh các nước phương Tây, đặc biệt là các nền văn hóa nói tiếng Anh. Lăng kính phương Tây này đưa ra những thách thức, đặc biệt đối với các nhóm sản phẩm phục vụ thị trường quốc tế. Lấy Wikipedia làm proxy đơn giản cho mạng internet rộng hơn, đây là số từ mà nó chứa trong một số ngôn ngữ:
- Tiếng Anh: 4,3 tỷ từ trên 6,7 triệu bài báo
- Tiếng Đức: 1,5 tỷ từ trên 2,8 triệu bài báo
- Tiếng Đan Mạch: 91 triệu từ trên 294 nghìn bài viết
- Tiếng Hindi: 55 triệu từ trên 159 nghìn bài báo
- Tiếng Swahili: 12 triệu từ trên 79 nghìn bài báo
Lời khuyên dành cho người dùng UX mới bắt đầu với AI
Bạn nên thử nghiệm sử dụng AI trong công việc của mình ngay cả khi bạn mới làm quen với UX. Tuy nhiên, bạn phải đặc biệt cẩn thận trong việc đánh giá đầu ra của nó. Hãy nhớ rằng AI sáng tạo đặc biệt giỏi trong việc tạo ra các phản hồi nghe có vẻ hợp lý và đúng sự thật, ngay cả khi thực tế không phải như vậy.
Hãy làm theo những lời khuyên sau để tránh mắc lỗi khi sử dụng AI cho công việc UX:
- Hãy coi các công cụ AI là điểm khởi đầu. Ví dụ: UX là một lĩnh vực nổi tiếng với nhiều thuật ngữ. Các bot Generative-AI như ChatGPT có thể dạy bạn về các thuật ngữ, kỹ thuật hoặc công cụ UX khác nhau.
- Yêu cầu nguồn và liên kết. Hiện tại, hầu hết các bot AI tổng quát không tự động trích dẫn nguồn của chúng, nhưng bạn có thể yêu cầu chúng. Yêu cầu liên kết đến các nguồn đó và kiểm tra kỹ thông tin được cung cấp. (Hãy cẩn thận, anh ấy đưa ra các nguồn có thể không chính xác hoặc không tồn tại – ChatGPT đã từng trích dẫn một nhân viên NN/g không tồn tại khi chúng tôi yêu cầu nguồn của họ.)
Công cụ AI được đề xuất
Có rất nhiều công cụ AI, thậm chí còn nhiều hơn nữa được tung ra thị trường hàng tuần. Nhưng lúc đầu, hãy đơn giản hóa – ChatGPT và Midjourney là những điểm khởi đầu tốt.
Trò chuyệnGPT
Trước tiên hãy bắt đầu với phiên bản miễn phí của ChatGPT. Tuy nhiên, khi bạn bắt đầu sử dụng AI thường xuyên hơn, chúng tôi thực sự khuyên bạn nên đăng ký trả phí để tải phiên bản mới nhất (hiện tại là v.4), phiên bản này tốt hơn nhiều so với phiên bản cũ hơn, miễn phí (v. 3.5). Đăng ký ChatGPT bao gồm cả chatbot (hiện là công cụ AI tạo văn bản tốt nhất) và công cụ tạo hình ảnh DALL-E 3, rất tốt, mặc dù không tốt bằng Midjourney.
Giữa hành trình
Nếu công việc của bạn liên quan đến thiết kế hình ảnh, chúng tôi cũng khuyên bạn nên đăng ký Midjourney, ứng dụng có nhiều tính năng hướng đến hình ảnh hữu ích và, trong số tất cả các trình tạo hình ảnh AI có sẵn, tạo ra tác phẩm nghệ thuật đẹp nhất. Thật không may, phiên bản hiện tại của Midjourney có khả năng sử dụng rất tệ, khiến nó khó học một cách không cần thiết, mặc dù có tin đồn rằng một phiên bản tốt hơn đang được triển khai.
Cách sử dụng AI
Cách chính để bạn tương tác với các công cụ AI như ChatGPT và Midjourney là thông qua lời nhắc — các câu hỏi hoặc lệnh bằng văn bản giúp công cụ hiểu được điều bạn muốn. Việc tạo ra những lời nhắc này có thể khó khăn, đặc biệt là khi bạn mới bắt đầu. Để có được kết quả tốt nhất có thể:
- Cung cấp ngữ cảnh phong phú trong lời nhắc của bạn
- Yêu cầu nhiều lựa chọn
- Lặp lại trên đầu ra
- Xây dựng thư viện nhắc nhở
Cung cấp bối cảnh context phong phú
Người UX nổi tiếng với việc trả lời bất kỳ câu hỏi nào bằng câu “Còn tùy!” Lý do là giải pháp tốt nhất phụ thuộc nhiều vào bối cảnh. Đặc biệt, câu trả lời luôn phụ thuộc vào người dùng là ai và họ thực hiện nhiệm vụ gì.
Vinay Maurya khuyên rằng hầu hết khi bạn yêu cầu AI điều gì đó, bạn nên thêm ngữ cảnh vào lời nhắc. Ví dụ: nếu bạn muốn ChatGPT giúp bạn lập kế hoạch nghiên cứu, bạn sẽ cần cung cấp cho kế hoạch đó nhiều chi tiết – loại nghiên cứu, đối tượng mục tiêu, ngân sách nghiên cứu, dòng thời gian, v.v.
Arnav Dhanuka khuyến nghị rằng lời nhắc nên bao gồm tính cách, nhiệm vụ và thông tin cơ bản có liên quan. Để làm ví dụ cho ý tưởng này, Florian Bölter đã viết:
Bất cứ khi nào tôi yêu cầu bản sao vi mô, tôi đều mô tả hoàn cảnh nơi bản sao này xuất hiện và những gì nó cần truyền tải về cơ bản để AI biết mọi hạn chế.
Những chi tiết này có thể được cung cấp ở một vài nơi khác nhau:
- Trong một lời nhắc ban đầu rất cụ thể và dài
- Trong một chuỗi nhiều lời nhắc
- Trong hướng dẫn tùy chỉnh của ChatGPT
Tính năng hướng dẫn tùy chỉnh của ChatGPT cho phép bạn chỉ định thông tin mà bạn luôn muốn nó xem xét. Bạn có thể sử dụng hướng dẫn tùy chỉnh để tránh đưa các yếu tố chung hơn về ngữ cảnh vào mỗi lời nhắc nếu bạn làm việc nhất quán trong một miền nhất định với cùng loại người dùng.
Bạn cũng có thể hướng dẫn ChatGPT hỏi bạn những câu hỏi tiếp theo để biết bất kỳ chi tiết còn thiếu nào có thể giúp nó tạo ra kết quả mong muốn của bạn.
Trong hầu hết các trường hợp, bạn nên sử dụng những lời nhắc rất cụ thể để có kết quả UX tốt nhất. Nhưng để tạo ra ý tưởng, có giá trị trong việc sử dụng lời nhắc ngắn gọn, thậm chí bằng một từ điều đó để ngỏ phần lớn cách giải thích cho những ý tưởng bất chợt của AI. Chiến lược này rất hữu ích trong quá trình hình thành ý tưởng ban đầu, khi bạn muốn có những ý tưởng táo bạo (mà bạn có thể sàng lọc dựa trên phán đoán của con người). Nếu bạn cho AI ăn một từ, bạn sẽ thường thấy rằng nó mang lại những kết quả mà bạn chưa bao giờ nghĩ tới. Điều này đặc biệt hữu ích cho thiết kế trực quan. Vâng, hầu hết những ý tưởng này sẽ rất khủng khiếp, nhưng có một số cốm vàng trên những ngọn đồi chỉ một từ đó.
Yêu cầu nhiều lựa chọn
Bất cứ khi nào bạn phải viết một tài liệu hoặc phác thảo một thiết kế, màn hình trống đó thật đáng sợ. Raghuvamsi Ayapilla, Chris Callaghan và Ayushi Choudhary đều khuyên bạn nên sử dụng AI cho bản thảo đầu tiên của tài liệu — chỉ trong vài giây, bạn sẽ có bản hoàn thiện gần như hoàn chỉnh.
Đừng gửi bản thảo đầu tiên này cho khách hàng hoặc các bên liên quan của bạn. Hãy coi kết quả đầu ra của AI là điểm bắt đầu để bạn chỉnh sửa.Việc chỉnh sửa dễ dàng hơn nhiều so với việc tạo từ đầu, vì vậy quy trình đơn giản này là một trong những cách chính mà AI nâng cao năng suất trong công việc UX.
Đừng yêu cầu AI chỉ tạo ra một tài liệu hoặc một thiết kế. Thay vì, yêu cầu nó cung cấp cho bạn ba hoặc năm phiên bản. Sử dụng ngôn ngữ nhắc nhở như Hãy cho tôi 5 phiên bản XXX cực kỳ khác nhau. Việc lên ý tưởng là miễn phí với AI, vì vậy bạn có thể sử dụng nó cho nhiều bước hơn trong quy trình làm việc UX hơn là tiết kiệm nếu bạn phải đưa một nhóm đồng nghiệp UX vào phòng để thảo luận.
Lặp lại trên đầu ra
Nhiều người đóng góp nhấn mạnh sự cần thiết của việc sàng lọc liên tục khi làm việc với AI. Quá trình sử dụng AI (đặc biệt là tạo nhắc nhở) lặp đi lặp lại và yêu cầu điều chỉnh để điều chỉnh kết quả. Đừng hài lòng với kết quả của lời nhắc đầu tiên. Các kỹ thuật như chỉnh sửa đàn accordion và hái táo có thể được sử dụng để điều chỉnh đầu ra AI để có kết quả tốt hơn:
- Chỉnh sửa đàn accordion: Người dùng lặp đi lặp lại điều chỉnh độ dài của văn bản do AI tạo bằng cách mở rộng và nén đầu ra của AI.
- Hái táo: Người dùng tham khảo các phần tử trong phản hồi AI trước đó để sửa đổi lời nhắc sau.
Ít hệ thống hơn, hãy thử nghiệm và yêu cầu AI thay đổi. Khi tích lũy được kinh nghiệm, bạn sẽ hiểu rõ hơn cách đạt được kết quả tốt nhất cho loại sản phẩm công việc của mình.
Xây dựng thư viện nhắc nhở
Arnav Dhanuka đã khuyên bạn nên xây dựng thư viện lời nhắc với cách diễn đạt chính xác của lời nhắc phù hợp với tình huống của bạn. Thư viện này sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thao tác gõ, đặc biệt là khi chỉ định các ngữ cảnh UX phổ biến. Nhưng nó cũng sẽ nhắc nhở bạn về những lựa chọn thay thế hiệu quả nếu nỗ lực thúc đẩy đầu tiên của bạn không đạt được kết quả mong muốn.
Ví dụ: hình minh họa về quả sồi ở cuối bài viết này được Jakob tạo ra với dấu nhắc Tranh sơn dầu theo phong cách biểu hiện của chủ nghĩa ấn tượng mới, tranh acrylic impasto theo trường phái ấn tượng mịn màng, các lớp sơn dày đầy màu sắc –ar 16:9 –s 20, mà anh ấy thường sử dụng cho các minh họa của mình.
Nhiệm vụ UX cụ thể cho AI
Dưới đây là một số ý tưởng từ những người trả lời của chúng tôi về công việc UX cụ thể mà AI có thể trợ giúp.
Thiết kế
- Tạo ra ý tưởng để truyền cảm hứng sáng tạo (Doris Lin)
- Tạo hình minh họa cho nhân vật và bản đồ hành trình (Chris Callaghan và Elsa Ruiz)
- Lập kế hoạch chương trình hội thảo (Doris Lin)
- Tạo văn bản và hình ảnh để sử dụng trong nguyên mẫu nhằm tăng tính chân thực và phù hợp thay vì Lorem Ipsum (Matt Feilmeier, Doris Lin và Elsa Ruiz)
Nghiên cứu
- Viết câu hỏi phỏng vấn người dùng (Doris Lin)
- Phân tích tình cảm để tìm chủ đề ban đầu (Lawrence Williams)
- Phân tích phản hồi của người dùng: Xác định những điểm khó khăn thường gặp nhất được đề cập trong phản hồi của người dùng sau: [phản hồi]. (Vinay Maurya)
- Viết lại các báo cáo nghiên cứu để khán giả của bạn rõ ràng hơn, những người thường không phải là chuyên gia UX(Mohammad Fejlat)
Nội dung
- Viết văn bản một cách hiệu quả, chẳng hạn như cho email, khái niệm hoặc bài đăng, dựa trên dàn ý bạn cung cấp (Vicky Pirker)
- Cải thiện khả năng viết UX: Làm cho văn bản sau đây ngắn gọn và thân thiện hơn với người dùng: [text] (Vinay Maurya)
Đối với chính bài viết này, chúng tôi đã sử dụng AI cho hai nhiệm vụ đơn giản thường xuất hiện trong hầu hết các công việc UX: (a) cấu trúc và lấy ra các chủ đề từ những nhận xét mà Kate nhận được và (b) nhanh chóng tạo hình minh họa.
Điều AI không thể làm
AI có thể làm được rất nhiều việc cho công việc UX, như chúng tôi đã phác thảo. Nhưng hãy cẩn thận với sự cường điệu: một số người cho rằng các công cụ AI có thể thay thế các nhà thiết kế, nhà nghiên cứu hoặc thậm chí là người dùng.
Bạn có thể cho AI xem thiết kế giao diện người dùng bằng cách tải lên ảnh chụp màn hình hoặc mô hình và yêu cầu phê bình. Đây là một bước hữu ích vì AI đôi khi đề cập đến những điều mới mà bạn có thể chưa tính đến. Nhưng Những lời phê bình về thiết kế có nguồn gốc từ AI rất nguy hiểm vì nhiều hiểu biết sâu sắc của nó là sai, ngay cả khi chúng được lập luận bằng ngôn ngữ trau chuốt, có tham chiếu đến các nguyên tắc về khả năng sử dụng đã được thiết lập. AI có thể có sức thuyết phục cao nhưng vẫn sai. Nếu bạn là một chuyên gia UX có kinh nghiệm, hy vọng bạn có thể phân biệt các đề xuất thiết kế lại ảo giác với các đề xuất thiết kế lại hợp lý và sử dụng đề xuất thiết kế lại hợp lý để lấy cảm hứng. Nhưng Nhân viên UX cấp dưới có lẽ nên tránh sử dụng AI để phê bình thiết kế.
Đây là một ví dụ về một phân tích thiết kế đã diễn ra tốt đẹp: Jakob đang cân nhắc nên sử dụng hình minh họa nào cho bài đăng trên LinkedIn của một bài báo gần đây. Anh ấy đã tải 3 ứng viên lên ChatGPT và yêu cầu nó giới thiệu. Đây là hình ảnh được chọn và những gì ChatGPT đã nói:
Phân tích của ChatGPT về hình ảnh này với tư cách là một ứng cử viên cho một bài đăng trên mạng xã hội: Để đăng lên nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội, hình ảnh đầu tiên có cảnh đống cỏ khô rực rỡ được đề xuất. Màu sắc tươi sáng, sống động và phong cách Ấn tượng, mơ màng có nhiều khả năng thu hút sự chú ý ngay lập tức, khiến nó phù hợp với các nền tảng thường xuyên phải cuộn và thời gian tương tác ngắn. (Hình ảnh của Leonardo)
AI không thể thay thế nghiên cứu người dùng bằng người dùng thực. Nó có thể cung cấp cho bạn nhiều ý tưởng về các vấn đề cần tìm kiếm trong nghiên cứu khả năng sử dụng, nhưng nó không thể dự đoán khách hàng của bạn sẽ làm gì. Dù tốt hay xấu, con người là sinh vật không thể đoán trước được đặc biệt là khi nói đến các hành vi phức tạp như sử dụng giao diện trong thế giới thực. Quan trọng hơn nữa, “kiến thức” về các công cụ AI hiện tại phản ánh những hành vi được cho là “điển hình” của con người. Các nhóm người dùng cụ thể của bạn có thể có hoàn cảnh, nhu cầu và động lực rất khác so với những người “điển hình”. — đó là toàn bộ lý do chúng tôi tiến hành nghiên cứu với người dùng của chính mình.
Trong khi thảo luận về những tuyên bố thái quá mà một số công cụ AI đưa ra cho các nhà nghiên cứu UX, Anirugh Kedia đã nói đùa rằng sẽ sớm có các nhà nghiên cứu AI nghiên cứu về người dùng AI. (Hình ảnh của DALL-E 3)
Hầu hết các phương pháp UX phải dựa trên thực tế – nghĩa là được hỗ trợ bởi dữ liệu thực từ người dùng thực. AI có thể giúp cấu trúc và diễn giải dữ liệu này, mặc dù việc diễn giải phải được kiểm tra kỹ dựa trên kiến thức chuyên môn về UX của bạn. Nhưng nếu bạn yêu cầu AI tạo nên dữ liệu, các diễn giải sẽ nhanh chóng trở nên vô ích hoặc hoàn toàn sai lệch.
Bạn có cần biết AI hoạt động như thế nào không?
Bài viết này nói về các ứng dụng của AI trong các dự án UX. Tuy nhiên, chúng tôi thường được hỏi liệu các chuyên gia UX có cần hiểu hoạt động bên trong của AI hay không. Câu trả lời là: hầu hết là không. Cũng giống như các công cụ khác, bạn không cần phải biết chúng được tạo ra như thế nào để sử dụng chúng. Để sử dụng gói thống kê, bạn không cần phải biết công thức toán học cho phân bố chuẩn hoặc mã để tính toán kiểm tra t. Để thiết kế một trang web, bạn không cần phải là nhà phát triển front-end hoặc back-end. Bạn cũng không cần phải biết SQL, HTML hoặc JavaScript.
Tương tự như vậy, bạn không cần biết hoạt động của các mô hình khuếch tán để tạo ra một hình ảnh đẹp trong Midjourney, cũng như không cần phải hiểu các mô hình ngôn ngữ lớn để khiến ChatGPT tóm tắt một tài liệu dài trong 10% số từ. Chúng tôi khuyên bạn không nên dành thời gian khan hiếm của mình cho việc nghiên cứu mở rộng về lý thuyết và công nghệ AI.
Tuy nhiên, Các chuyên gia UX được hưởng lợi từ việc hiểu biết các nguyên tắc liên quan và công nghệ cơ bản được sử dụng để xây dựng thiết kế của họ. Sử dụng gói thống kê mà không biết các khái niệm thống kê cơ bản là rất nguy hiểm. Hiểu những gì các nhà phát triển làm và cách họ giải quyết các hạn chế về công nghệ sẽ cải thiện cơ hội triển khai tầm nhìn thiết kế của bạn trong một sản phẩm thực sự.
Tương tự, các chuyên gia UX nên hiểu những điều cơ bản về AI. Kiến thức này sẽ giúp họ giao tiếp với các đồng nghiệp kỹ thuật và khám phá cách khắc phục những hạn chế của AI. Kiến thức AI cơ bản cũng cần thiết để sử dụng AI trong các dự án UX nâng cao, chẳng hạn như phân tích của GE về nhận xét chất lượng của người dùng trên quy mô lớn, giúp biến những nhận xét này thành dữ liệu định lượng có thể theo dõi và hành động.
Có rất nhiều tài nguyên giáo dục có sẵn để tiếp thu kiến thức cơ bản về AI. Để có phần giới thiệu phổ biến, Zahra Rahman đã đề xuất chương trình Trí tuệ nhân tạo Crash Course của PBS, chương trình này có thể xem miễn phí trên YouTube trong khoảng 4 giờ. Để tìm hiểu sâu hơn, cô ấy cũng đề xuất khóa học 8 tuần về Thiết kế và Xây dựng các Sản phẩm và Dịch vụ AI của MIT ($2.625). Nếu mức giá này khiến ví tiền của bạn cạn kiệt, Suzanne Williams đã đề xuất chuỗi khóa học AI SkillsBuild miễn phí của IBM.
Cuối cùng, Google có một loạt khóa học miễn phí về công nghệ AI, tập trung quá nhiều vào các dịch vụ của Google nhưng vẫn có thể hữu ích.
Niki Volonasi đã viết, Khi bạn sử dụng AI cho một việc mà bạn không biết gì, thì nó có thể dễ dàng trở thành một trách nhiệm pháp lý. AI ngồi ở ghế hành khách nhưng bạn nên cầm lái. (Hình ảnh của DALL-E 3)
Luôn cập nhật: Bản tin được đề xuất
AI liên tục thay đổi nên những gì bạn học bây giờ sẽ sớm lỗi thời. Bạn vẫn nên bắt đầu ngay bây giờ vì trải nghiệm và sự hiểu biết mà bạn xây dựng sẽ giúp bạn hiểu được những bước phát triển trong tương lai cũng như giúp bạn nắm vững tốt hơn và nhanh hơn bất kỳ công cụ hoặc tính năng mới nào.
Chúng tôi khuyên bạn nên đăng ký theo dõi các bản tin để cập nhật thường xuyên và để phân tích bối cảnh hóa các phát triển AI mới tốt hơn những gì bạn sẽ nhận được từ các phương tiện truyền thông chính thống:
- Bản tin của Tập đoàn Nielsen Norman. Hàng tuần, chúng tôi xuất bản các bài viết và video mới về UX nói chung. Chúng tôi hiện có nhiều dự án nghiên cứu AI đang được thực hiện, nghĩa là nhiều nội dung AI mới hơn sẽ sớm được xuất bản.
- Bản tin của Jakob Nielsen (“Jakob Nielsen trên UX”). Bản tin của Jakob đăng các bài viết của anh ấy về sự giao thoa giữa AI và UX và do đó nhắm mục tiêu cao đến nhu cầu của bạn.
- Đầy huyền ảo. Đây là một trang web bao gồm tin tức AI. Chúng tôi khuyên bạn nên đăng ký nhận bản tin hàng tuần, trong đó có thông tin tóm tắt về những diễn biến chính trong tuần.
- Bản tin của Ethan Mollick (“Một điều hữu ích”). Mollick là giáo sư trường kinh doanh và bản tin của ông tập trung vào việc làm cho AI trở nên hữu ích trong kinh doanh nói chung, vì vậy nó không nói riêng về UX. Nhưng đây là một bản tin cực kỳ hữu ích vì những hiểu biết sâu sắc và cam kết của anh ấy trong việc luôn đi đầu trong việc phát triển AI. Bản tin này thường là nơi bạn tìm thấy bản phân tích hữu ích đầu tiên về tác động của các tính năng AI mới đối với người dùng doanh nghiệp. Trong mọi trường hợp, UX được sử dụng trong kinh doanh; Các chuyên gia UX là các chuyên gia kinh doanh và các nhà lãnh đạo UX là các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Vì vậy, hầu hết lời khuyên của Mollick đều áp dụng cho bạn, ngay cả khi anh ấy không sử dụng ngôn ngữ UX.
Bạn cũng nên theo dõi Jakob and Kate trên LinkedIn để biết thông tin cập nhật, đề xuất và cuộc trò chuyện của chúng tôi. Cuối cùng, bạn nên tuyển chọn các bản tin và người có ảnh hưởng bổ sung để theo dõi, nếu họ thu hút được sở thích và hoàn cảnh cụ thể của bạn – có rất nhiều lựa chọn.
Bắt đầu ngay bây giờ, bắt đầu nhỏ
Trong một vài năm tới, điều cần thiết là phải có kỹ năng cao trong việc sử dụng AI khi công nghệ được cải thiện và sự thích ứng trong kinh doanh ngày càng lan rộng. Bạn phải bắt đầu ngay bây giờ bởi vì nó đòi hỏi vài năm đó để trở nên có trình độ cao và kinh nghiệm sau này. Bạn sẽ thấy ngay lập tức năng suất làm việc và khả năng sáng tạo của mình tăng lên, nhưng tương lai của bạn thậm chí còn quan trọng hơn. Bất cứ ngày nào bạn không sử dụng AI là ngày bạn làm suy yếu triển vọng nghề nghiệp của mình bằng cách tụt xa hơn so với những chuyên gia UX, những người đang nỗ lực hết mình và tích lũy kinh nghiệm AI một cách nhanh chóng.
Chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu ngay bây giờ nhưng hãy bắt đầu từ việc nhỏ. Như Vinay Maurya đã viết,
Đừng cố sử dụng AI để giải quyết các vấn đề UX lớn nhất của bạn ngay lập tức. Bắt đầu với các nhiệm vụ nhỏ hơn, chẳng hạn như tạo chân dung người dùng hoặc viết bản vi mô.
Trong vòng vài tháng thực hành, bạn sẽ xây dựng đủ kỹ năng và sự tự tin để thực hiện các hoạt động dựa trên AI quy mô trung bình. Và trong vòng một năm, bạn có thể sẽ chuyển sang sử dụng AI để được trợ giúp trong hầu hết công việc UX của mình. Chỉ cần nhớ giữ lại sự phán xét hết sức quan trọng của con người.
Lợi ích chính của việc bắt đầu từ việc nhỏ là nó ít đáng sợ hơn. Điều này có nghĩa là bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay, điều mà bạn nên làm.
Từ những quả sồi nhỏ sẽ mọc lên những cây sồi hùng mạnh. Câu tục ngữ này áp dụng cho việc phát triển các hoạt động thực hành AI của bạn với tư cách là một chuyên gia UX. Bắt đầu từ những nhiệm vụ nhỏ, dễ dàng và dần dần bổ sung thêm công dụng AI vào tiết mục của bạn. (Hình ảnh của Midjourney)
Bài viết này được đồng viết với Jakob Nielsen.
Xem các bài viết và video khác của Nielsen Norman Group về AI.
- Trí tuệ nhân tạo, Công nghệ mới và mới nổi, Công nghệ vì lợi ích chung, Những điều mọi người UX thích, Giáo dục UX, Ý tưởng thay đổi thế giới UX
Kate Moran, Kate Moran, Phó Giám đốc Nghiên cứu và Nội dung tại Nielsen Norman Group, là một chuyên gia UX nổi tiếng. Cô đã có những đóng góp đáng kể cho lĩnh vực này thông qua nghiên cứu của mình, đặc biệt là về thiết kế tương tác và nội dung số. Kate có bằng Thạc sĩ Khoa học Thông tin của Đại học North Carolina Chapel Hill và có nền tảng về lý thuyết và thiết kế thông tin.
Để lại một bình luận