В мире, в котором мы можем попросить умного помощника Siri запланировать встречу или осуществить перевод, пользовательский опыт все меньше и меньше походит на заполнение экранных форм.
Многим знакома история, когда после бизнес-ланча один из группы расплачивается картой, а все остальные со словами: «Я тебе потом переведу» благополучно забывают об этом. С появлением возможности совершать такую операцию через Siri перевод денег фразой «Переведи 100 рублей Евгению» занимает меньше времени и умственных затрат
Искусственный интеллект – это популяризаторский термин, объединяющий алгоритмы, результат работы которых похож на результат интеллектуальной деятельности человека.
Ник Бостром в своей книге «Искусственный интеллект» описал, как в разное время люди причисляли к ИИ очень разные алгоритмы. Некоторые из них для нас обыденны и уже не считаются ИИ.[26]
Первые шахматные компьютеры, генераторы музыки, системы распознавания текста и синтеза речи в свое время причисляли к термину. И хотя в их основе лежат довольно сложные детерминированные алгоритмы, сейчас уже ни у кого язык не повернется назвать эти системы интеллектуальными.
Можно сказать, что ИИ представляет собой некую постоянно ускользающую от исследователей цель, заставляющую постоянно стремиться к ней и по пути решать все более сложные задачи, снимая завесы тайны с того, как устроен индивидуальный и коллективный разум.
Сейчас под зонтичным термином ИИ в основном собирают алгоритмы, которые умеют рассуждать подобно человеку (семантические алгоритмы, решающие деревья, нечеткая логика, рекомендательные системы) и учиться подобно животным (машинное обучение, генетические алгоритмы). В современных цифровых продуктах, построенных на ИИ, как правило, играют целые ансамбли моделей, сочетающие в себе элементы разного назначения.
Aimee (созданный нами ИИ) очень похожа на мозг человека. У нее есть кратковременная и долговременная память. Партии вопросов-ответов добавляются в кратковременную память, основанную на модифицированном латентно-семантическом анализе (Modified Latent Semantic Analysis, MLSA). Периодически данные добавляются в долгосрочную базу знаний – многослойную нейронную сеть.
Долгосрочная база знаний обучается таким образом, чтобы она воспроизводила ответы операторов за все предыдущие дни
Эксперты считают, что в войне виртуальных ассистентов будет только один победитель
О том, вытеснят ли голосовые диалоговые интерфейсы визуальные или нет, можно спорить, но одно точно – эта область продуктового дизайна будет быстро развиваться еще следующие несколько лет.
Предпосылок к этому несколько.
Появляется все больше сервисов, которыми мы пользуемся в диалоговой форме. Раньше для заказа туров нужно было заполнять экранные формы или ехать в турфирму. Сейчас мы пишем туроператору через WhatsApp. У оператора есть все данные о вашей семье и ваша история туров. Он может найти подходящее вам предложение даже по очень расплывчатому описанию.
Не только туры, но даже Деда Мороза мы заказываем через диалоговые сервисы
Происходит демократизация роскоши. Сервисы роскоши – неисчерпаемый источник вдохновения для продуктовых дизайнеров. Многие продукты для богатых – личный водитель (Uber), апартаменты в разных странах мира (Airbnb) – стали доступны массам за счет появления цифровых технологий. Среди таких постоянно демократизирующихся точек подрыва – консьерж-сервисы и персональные ассистенты.
В чат с VIP-менеджером «Ак Барс Банка» встроена ИИ-система Aimee, которая обучается на ответах оператора, подсказывает подходящую реплику и через некоторое время начинает отвечать самостоятельно. Планируется обучать Aimee на основе ответов VIP-менеджеров и постепенно привносить накопленный опыт в общение с простыми клиентами
Повышается доверие к роботам. Диалоговые системы IVR[27] первой волны, которые устанавливались в колл-центрах, не отличались удобством, отпугивали клиентов и заставляли при первой возможности переключаться на операторов.
Теперь в некоторых случаях люди предпочитают роботов людям, поскольку они оперативны, непредвзяты и обеспечивают конфиденциальность.
Идеальный клиентский сервис – баланс между персональным общением и автоматическими ответами
Для человека естественно формулировать и озвучивать намерения голосом. Так что можно предположить, что голосовые диалоговые агенты будут играть в нашей жизни большую роль.
Модель такого сценария наглядно представлена в фильме «Она».[28]
Однако полностью вытеснить визуальные интерфейсы у них, скорее всего, не получится. Мы существа визуальные и часто для анализа ситуации, принятия решения и создания видимых объектов используем зрение.
Центры визуальной интерпретации – достаточно большая область в мозге. Илон Маск назвал зрение «широкополосным каналом, нагрузка на который будет только расти».
Вероятнее всего, соотношение форм цифрового взаимодействия перераспределится, и часть от экранных форм перейдет к диалоговым агентам.
Глава 5Слои UX
Когда я только начинал заниматься заказным цифровым дизайном, основную категорию интерфейсов представляли сайты-визитки. Очень легко было вообразить всю структуру элементов у себя в голове. Поэтому создание дизайна начиналось сразу с графического редактора (на тот момент с Photoshop).
Со временем цифровые фронты становились все сложнее и сложнее. Появлялись интернет-магазины с разветвленной структурой каталогов, мобильные личные кабинеты со сложными экранными формами. Стало очевидно, что прежде чем садиться рисовать, нужно спроектировать путь, который пользователь проделает в процессе использования той или иной функции продукта.
С дальнейшим увеличением проектируемых систем появилось осознание, что объем функциональности продукта меняется от релиза к релизу. Чтобы определить правильный набор функций для первой и последующих поставок, требуется пройти этапы исследований и дизайна.
Решение о том, какие функции значимы, а какие нет, в свою очередь, опирается на понимание того, какие проблемы каких групп пользователей мы решаем, и значимости этих функций для бизнеса.
Дизайн цифровых продуктов всегда содержит пять слоев. Впервые эту концепцию представил Джесс Гарретт в 2001 году
Фактически процесс проектирования каждого цифрового продукта включает в себя пять слоев:
1) слой поверхности – определение стиля оформления;
2) слой компоновки – определение взаимного расположения элементов на экране;
3) слой структуры – определение того, как связаны разделы системы с точки зрения навигации;
4) слой скоупа – определение того, какие функции включены в проектируемый релиз продукта;
5) слой стратегии – ответ на ключевые вопросы о том, для какого пользовательского сегмента создается продукт и какие проблемы решаются.
Каждый раз при разработке цифрового продукта мы так или иначе проходим все пять стадий процесса; некоторые из них – в уме, если продукт достаточно простой.
Впервые такой послойный подход к дизайну цифровых продуктов представил миру Джесс Гарретт в своей книге «Веб-дизайн. Элементы опыта взаимодействия».[29]
Далее подробно разберем каждый слой проектирования и характерные для него инструменты.
Плоскость стратегии (Strategy Plane)
На этом уровне дизайна пользовательского опыта мы отвечаем на вопрос «Зачем?». Зачем создается продукт?
Мы уже выяснили ранее, что продукт – это результат труда, который предоставляется пользователям в обмен на ресурсы.
Под ресурсами мы понимаем, как правило, деньги, хотя ими могут считаться и составляющие части продукта (например, контент).
Главное, чтобы стоимостный эквивалент возвращаемых ресурсов превосходил стоимостный эквивалент затрат.
Продукт должен быть востребован и держаться на плаву, а еще лучше – развиваться.
По сути, при запуске продукта или очередной итерации мы опираемся на гипотезу о том, что:
Определенный СЕГМЕНТ пользователей в попытке решить свою ПРОБЛЕМУ воспользуется РЕШЕНИЕМ в определенном КАНАЛЕ и будет совершать при этом ПРИБЫЛЬНЫЕ ДЕЙСТВИЯ, которые в перспективе принесут доход, превосходящий РАСХОДЫ на разработку и поддержку.
Эту формулировку можно расширить, добавив:
Мы учитываем, что запустим инициативу в УСЛОВИЯХ ГОТОВНОСТИ БИЗНЕСА[30], что минимизирует ЦЕНУ ЗАДЕРЖКИ.
В такой фразе, которую иногда называют Product Statement[31], могут меняться слагаемые; например, если продукт запускается на состоявшемся рынке, стоит добавить: «…в отличие от КОНКУРЕНТОВ…», а в случае Lean Startup – «…МЕТРИКИ, при достижении которых мы призна́ем инициативу успешной до того, как она выйдет на окупаемость…».
Чтобы создать такой стейтмент, какой примет вся команда, удобно использовать холсты (Canvas), где размечены области с соответствующими названиями; команда открытия[32] выписывает на стикеры разные варианты формулировок и приоритизируют согласно выработанным критериям.
Один из первых и самых популярных холстов авторства Александра Остервальдера[33]
Lean Canvas, которую описал Эш Маурья в книге Running Lean: Iterate from Plan A to a Plan That Works. Доработана для гибкого управления продуктовым портфелем[34]
Agile42