如何通过人工智能和机器学习增强UI/UX_专栏

人工智能广泛应用于各行各业，以自动化日常任务并提高业务战略的生产力和效率。人工智能变得非常有用的另一个领域是用户体验和用户界面（UX / UI）设计。虽然AI可以节省设计师的时间并执行常规任务，如图像裁剪，但设计师可以专注于需要高水平创造力的更复杂的任务。然而，这并不是人工智能的唯一优势。ML 模型变得更“智能”，可以推动更好的UI/UX 设计。关于这一点，让我们更深入地挖掘。

人工智能在用户体验/用户界面中的作用

在讨论人工智能在设计中的重要性之前，让我们先简单回顾一下什么是UX/UI设计。用户体验设计(UX)是指创造满足用户需求和期望的产品或服务。用户如何与产品交互?用户在交互后感觉如何?这些问题和其他问题都是用户体验设计的关键。

用户体验设计师的职责是分析重要的产品元素，创建产品示意图和原型，进行用户测试，等等。用户体验设计师的主要目标是使产品或服务对最终用户来说方便、愉快和可访问。

用户界面设计涉及创建界面的外观和功能。UI 设计人员努力使设计清晰、易于访问和包容，这有助于用户浏览界面。UI 设计人员还负责选择正确的调色板、字体、布局和其他元素。总体而言，UX / UI设计师的工作需要许多任务的创造力和灵活性。因此，人工智能可以帮助设计师完成某些任务：
将耗时的手动工作自动化(图像处理);
通过人工智能翻译进行设计本地化;
细分受众，并提供具有界面的正确产品;
深入了解哪些元素与用户互动最多，哪些元素最需要关注;
通过使用线框图和原型工具，在用户和产品之间提供系统一致性。

因此，AI可以帮助设计师改善用户体验，并通过各种方式减少对人力的需求(数据分析，设计文档的创建)。AI和设计师之间的互动提高了生产力和效率，也提高了客户满意度，这影响了品牌忠诚度。

人工智能如何增强UI / UX设计？

常任务的自动化

通常情况下，设计师的工作包括一些例行的任务，这些任务很耗时。图片裁剪、调整大小和照片颜色校正是设计师花费时间的一些例子。设计师不能在Photoshop中自动化简单的任务，因为这些任务需要人工管理和快速决策的能力。如果人工智能可以代替设计师做这项工作呢?

人工智能可以减轻设计师耗时的工作，从而提高效率。人工智能提供了许多解决方案，例如Adobe Scene Stitch技术，它可以识别图像中的模式，帮助设计师纠正、编辑或重新想象一个特定的场景。通过这种方式，利用AI优化重复性的常规任务可以解放设计师的时间来考虑其他战略性产品设计决策。

人类聊天机器人

在数字世界中，聊天机器人是UX/UI设计师改善客户体验和吸引新用户的好方法。基于人工智能的聊天机器人通过自然语言处理改善用户体验。基于机器学习的聊天机器人在熟悉新的对话和单词时可以进行自我学习。事实上，如果聊天机器人接收到不熟悉的语音或文本对话，它们的回答的数量和准确性都会增加。人工智能有助于使与UX/UI聊天机器人的交互更舒适，更接近人类，改善用户体验。

高效的数据分析

机器学习确实如此，这要归功于技术的进步和大部分数据收集。但这并不意味着公司需要更少的分析专家。通过进行UI/UX测试(如a /B测试或可用性测试)，更多的分析师可以对用户与品牌的交互进行更准确和深入的分析，以提高用户对产品的参与度。有了AI，设计师可以跟踪许多关键的用户体验指标，比如:
页面访问;
会话时间;
产品查看;
跳出率;
退出页面。

收集大量的数据可以让设计师创造以用户为中心的设计。以用户为中心的设计(User-centered design, UCD)是指在品牌交互的每个阶段，关注用户的需求(行为、价值观、期望)的设计过程。人工智能模型收集目标受众的数据，并从不同渠道识别用户需求和目标。此外，人工智能工具允许设计师尝试新的想法和概念。

信息架构（IA）

在用户体验设计的世界里，用户使用结构良好且易于使用的数字产品。这不是意外，而是良好的信息体系结构的结果。信息体系结构帮助根据用户需求组织和结构数字产品中的信息或内容，包括文本、照片和视频。例如，当设计师创建应用程序和网站时，他们会规划屏幕，以便用户能够轻松地找到他们想要的信息，并在屏幕之间导航。

设计师使用信息架构来规划导航系统，使用户能够舒适地使用产品。AI可以帮助AI模型更好地解释数据、发现模式，并最终提供以用户为中心的设计方法。如果没有良好的信息结构，机器学习模型就不会成功，因为没有数据可以学习。因此，结合人工智能和信息架构，通过提供更结构化的内容和易于理解的界面，帮助组织关注客户需求。

原型工具和线框图的可访问性

在设计师创造一个产品或设计之前，向那些感兴趣的人传达一个想法的价值是很困难的。这就是为什么设计师使用快速和先进的原型工具，这是用来评估新产品或设计的进一步改进。设计师只需要几张草图，这样人工智能系统就可以快速将草图中的想法转移到现实生活中。

通过这种方式，人工智能驱动的原型设计工具可帮助设计人员：
提供最终设计的意图;
提供以用户为中心的设计;
保护设计解决方案以满足客户反馈;
尽早做出改变可以节省时间和金钱。

然而，设计师不仅可以将人工智能作为工具将原始图纸转化为高度精确的原型，还可以将其作为探索线框想法的工具。用户体验设计师经常使用线框图提前向客户提供用户界面的外观和工作方式。通过使用人工智能创建界面，设计师可以设定设计方向，机器学习可能的设计选择，然后提出最佳解决方案。因此，原型工具和线框图简化了用户体验设计过程，减少了时间，并允许设计师专注于项目中更重要的方面。