Notes

Как AI меняет рынок: ожидания и реальность Хабр
Нужны обширные базы текстов и изображений или большое количество пользователей, на чьих действиях будет обучаться алгоритм. Это не позволяет небольшим стартапам и нишевым приложениям в полной мере использовать все возможности и преимущества AI‑инструментов. Я перечислил те способы использования, которые, судя по отзывам дизайнеров, точно работают.
Кейс российских компаний: AI в действии
Продолжая разговор о взаимодействии, стоит отметить, что настоящая магия происходит именно в синергии между человеком и ИИ. Хотя машины могут обрабатывать огромные объемы информации и выполнять рутинные действия, они не способны заменить ту человеческую интуицию, которая делает дизайн уникальным и запоминающимся. В человеческом подходе к дизайну всегда присутствует элемент сопереживания, чувство, которое сложно передать алгоритмам. Доступность — это больше, чем модное слово, это основа, на которой строится дизайн.
С другой стороны, возникает риск того, что недобросовестные компании могут использовать результаты творческого труда без предоставления должного вознаграждения. Аналитика в UX/UI не только помогает выявить проблемы в дизайне, но и предоставляет возможности для его улучшения. Например, данные могут указывать на то, что определенный элемент интерфейса вызывает затруднения у пользователей. Используя эту информацию, можно провести редизайн этого элемента или добавить подсказку для более ясного понимания его функционала. После сбора данных необходимо провести анализ для выявления ключевых проблем и трендов.
Веб-отслеживание использует файлы cookie и пиксели отслеживания для мониторинга взаимодействия пользователей на веб-сайтах, в то время как опросы пользователей собирают прямую обратную связь от людей об их опыте. Мониторинг социальных сетей включает анализ пользовательского контента и взаимодействия на таких платформах, как Facebook, Twitter и Instagram. Эти методы в совокупности предоставляют богатый набор данных для анализа. В мире современного дизайна пользовательских интерфейсов (UI) и пользовательского опыта (UX), аналитика играет ключевую роль в создании успешных продуктов. Анализ данных позволяет проектировщикам и разработчикам принимать обоснованные решения, основанные на фактической информации о поведении пользователей.
лучших платформ для автоматизации digital-кампаний: как выбрать идеальный инструмент для роста вашего бизнеса
Правда остается открытым вопрос с авторскими правами на такие картинки, если нейросеть обучается на работах других людей и использует образы, защищенные авторским правом. Как пользовательские реализации, так и методы на основе MATLAB показали согласованные результаты, подтверждая надежность кластеризации. В профилях хранится информация о том, кем пользователи являются — например, где они живут (гео) или какой email используют для входа в аккаунт. На мой взгляд, для того чтобы нейросети могли самостоятельно создавать дизайн, они должны перейти на совершенно другой уровень.
Однако совершенно непонятно, сможет ли AI превратиться из компаньона дизайнера в конкурента. На мой взгляд, для того чтобы нейросети могли самостоятельно создавать дизайн, они должны перейти на совершенно другой уровень. И на этом уровне, пожалуй, большинство имеющихся сейчас приложений станут просто не нужны как бесполезная прокладка.
На протяжении многих лет UX-дизайнеры полагались на персоны при проектировании интуитивно понятных продуктов. Гиперперперсонализация — это не просто маркетинговая стратегия, это фундаментальный сдвиг в дизайне цифровых продуктов. В статье мы тут , данные, которые делают ее возможной, и разберемся, как проектировать интерфейсы, обеспечивающие по-настоящему индивидуализированный опыт. Один из главных принципов UX/UI-дизайна - это принятие решений на основе данных.
Используя эту информацию, компании могут создавать более персонализированный опыт, который находит отклик у целевой аудитории. Аналитика поведенческих факторов - это процесс сбора, анализа и интерпретации данных о поведении пользователей на веб-сайте или в приложении с целью оптимизации пользовательского опыта и улучшения конверсии. Быстрая загрузка страницы оказывает положительное влияние на поведение пользователей и удовлетворенность ими сайтом. Медленная загрузка страниц, наоборот, может отпугнуть посетителей и ухудшить пользовательский опыт. Поэтому оптимизация скорости загрузки страницы является одним из ключевых аспектов аналитики поведенческих факторов.
Чаще всего это инструменты, которые улучшают изображения перед публикацией, подбирая подходящие фильтры. А также предлагающие сгенерировать описание товара на основе основных параметров, или создать краткое описание статьи для публикации в ленте. Как его внедрение может улучшать пользовательские интерфейсы, и как AI инструменты облегчают и ускоряют работу дизайнера.
Это может включать анализ воронки продаж, поведения на странице или результатов тестирования A/B. Аналитика помогает выявить слабые места в дизайне и предложить улучшения для повышения эффективности интерфейса. Используя передовой искусственный интеллект Looka AI облегчает процесс разработки логотипов, брендинговых материалов и создания веб-сайтов.
Заключительным этапом стало сравнение методов по их производительности, эффективности и пригодности для интеграции в UX-дизайн. Документировались сильные и слабые стороны каждого подхода, что позволило сформулировать рекомендации по выбору наиболее подходящих технологий для конкретных задач. Этот систематический подход обеспечил глубокое понимание возможностей и ограничений каждого метода, что сделало выводы исследования как теоретически обоснованными, так и практически применимыми.

Например, алгоритмы могут анализировать прошлые заказы клиентов и рекомендовать товары, которые они, вероятно, захотят приобрести в будущем. К примеру, в начале этого года AI стал причиной увольнения моего знакомого VP of Engineering из международной компании. Оптимизация процессов в компании, в том числе с помощью ИИ, привела к сокращению команды разработки ровно на половину. На мой взгляд, именно сейчас важно сделать срез по рынку и начать за ним наблюдать. Сейчас AI стартапы подходят к релизам своих продуктов и крупные компании начинают массово релизить свои ИИ фичи - это уже начинает влиять на рынок и разные отрасли. Также ИИ становится для многих в нашей сфере ежедневным инструментом, который повышает производительность, в некоторых случаях оптимизируя бизнес процессы.
Можно измерять, сколько активных пользователей приходят с различных кампаний по привлечению (user acquisition campaigns). Это поможет оптимизировать расходы на рекламу для повышения ее эффективности на более глубоком уровне воронки. Однако, поскольку показатели DAU/WAU/MAU довольно изменчивы и не дают полной картины, некоторые компании отказываются от них в пользу более ценных метрик. К примеру, в прошлом году компания Microsoft объявила, что перестанет публиковать показатели активного использования в месяц по Xbox Live.
Read More: https://oren-expo.ru/user/profile/45583