कैसे UX प्रैक्टिशनर्स AI अवधारणाओं को संप्रेषित करते हैं: व्यावहारिक डिज़ाइन अनुभवों से अंतर्दृष्टियाँ

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपयोगकर्ता-सामना करने वाली तकनीकों में अधिक प्रचलित होती जा रही है, UX प्रैक्टिशनर्स (UXPs) AI-सक्षम इंटरफेस को डिज़ाइन और संप्रेषित करने में नए चुनौतियों का सामना कर रहे हैं। यह अध्ययन इस बात की जांच करता है कि UXPs AI मॉडल प्रशिक्षण के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने के बाद AI अवधारणाओं को कैसे संप्रेषित करते हैं, जिसमें Google के Teachable Machine टूल का उपयोग किया गया। 27 UXPs से डिज़ाइन प्रस्तुतियों और साक्षात्कारों का विश्लेषण करके, शोधकर्ताओं ने यह पहचान की कि UXPs AI को डिज़ाइन सामग्री के रूप में कैसे काम करते हैं और संप्रेषित करते हैं।

UXPs ने AI इंजीनियरिंग टीमों के साथ प्रभावी सहयोग करने में महत्वपूर्ण चुनौतियों की रिपोर्ट की। प्रमुख मुद्दों में शामिल थे: - UX और AI टीमों के बीच स्वतंत्र और रैखिक कार्य होना - विकास प्रक्रिया में अक्सर UXPs को देर से शामिल किया जाना - AI क्षमताओं और सीमाओं के बारे में समझ की कमी - संचार अंतराल के कारण UX और AI टीमों के बीच विश्वास का क्षय - UX और AI क्षेत्रों के बीच 'अंतर को पाटने' में कठिनाई ये चुनौतियाँ UX और AI टीमों के बीच बेहतर संचार और सहयोग रणनीतियों की आवश्यकता को उजागर करती हैं।

डिज़ाइन प्रस्तुतियाँ बनाते समय, UXPs ने AI संचार के कई प्रमुख पहलुओं पर जोर दिया: - मॉडल चयन का तर्क, विभिन्न मॉडलों के लाभ और हानि की तुलना करना - AI समाधान के ग्राहक मूल्य और व्यावसायिक लाभ - इंजीनियरिंग लागत और कार्यान्वयन पर विचार - मॉडल प्रदर्शन, जिसमें सटीकता पर जोर दिया गया कई UXPs ने सटीकता को संप्रेषित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण कारक माना, इसे उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को पूरा करने और AI प्रणाली को सुधारने पर चर्चा करने के लिए आवश्यक समझा। हालाँकि, UXPs अक्सर मॉडल प्रदर्शन के तकनीकी पहलुओं को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में संघर्ष करते थे।

Teachable Machine का उपयोग करके AI मॉडलों के साथ प्रयोग करने का UXPs के AI संचार के दृष्टिकोण पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा: - AI क्षमताओं और सीमाओं पर चर्चा करने में बढ़ी हुई आत्मविश्वास - डेटा गुणवत्ता मुद्दों और उनके मॉडल प्रदर्शन पर प्रभाव की बेहतर समझ - AI मॉडलों को सुधारने और विकसित करने के लिए अधिक ठोस विचार - तकनीकी हितधारकों के साथ संचार अंतराल को पाटने की बढ़ी हुई क्षमता यह व्यावहारिक अनुभव UXPs को AI को डिज़ाइन सामग्री के रूप में अधिक सूक्ष्म समझ विकसित करने में मदद करता है।

UXPs ने अपने डिज़ाइन में AI को शामिल करने के संभावित लाभों और जोखिमों के प्रति जागरूकता प्रदर्शित की। प्रमुख विचारों में शामिल थे: - AI-चालित निर्णय लेने के नैतिक निहितार्थ - डेटा संग्रह और उपयोग से संबंधित गोपनीयता चिंताएँ - AI पूर्वाग्रह की संभावना और इसके उपयोगकर्ताओं पर प्रभाव - स्वचालन और उपयोगकर्ता नियंत्रण और एजेंसी के बीच संतुलन कई UXPs ने इन विचारों को अपने डिज़ाइन प्रस्तुतियों में शामिल किया, जो AI-सक्षम UX डिज़ाइन के लिए एक समग्र दृष्टिकोण को प्रदर्शित करता है।

AI मॉडलों के साथ प्रयोग करने के बाद, UXPs अपने परियोजनाओं में AI विकास के लिए अधिक ठोस अगले कदम निर्धारित करने में सक्षम थे: - प्रशिक्षण डेटा का विस्तार और विविधीकरण करने के लिए सुझाव - मॉडल आर्किटेक्चर को परिष्कृत करने और सटीकता में सुधार के लिए विचार - AI-चालित सुविधाओं को मान्य करने के लिए उपयोगकर्ता परीक्षण के लिए प्रस्ताव - वास्तविक-विश्व उपयोग डेटा के आधार पर क्रमिक सुधार की योजनाएँ अगले कदमों का प्रस्ताव करने की यह क्षमता UXPs के लिए परियोजना दिशा को आगे बढ़ाने में व्यावहारिक AI अनुभव के मूल्य को प्रदर्शित करती है।

यह अध्ययन UXPs को व्यावहारिक AI अनुभव प्रदान करने के महत्व को उजागर करता है ताकि वे AI-सक्षम परियोजनाओं पर संप्रेषण और सहयोग करने की अपनी क्षमता को बढ़ा सकें। UX और AI क्षेत्रों के बीच अंतर को पाटकर, संगठन अधिक प्रभावी अंतःविषय टीमवर्क को बढ़ावा दे सकते हैं और बेहतर AI-चालित उपयोगकर्ता अनुभव बना सकते हैं। भविष्य के शोध को Teachable Machine जैसे उपकरणों को UX कार्यप्रवाह में एकीकृत करने और डिज़ाइन प्रस्तुतियों में AI संचार के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को विकसित करने की जांच करनी चाहिए।