В условиях высокой конкуренции за внимание пользователя удобство продукта становится не менее важным активом, чем цена или бренд. Зачастую компаниииспользуют искусственный интеллект не только для анализа данных, но и для проектирования самого пользовательского опыта. Алгоритмы учатся на реальном поведении людей, моделируют сценарии взаимодействия и предлагают решения, которые повышают вовлеченность и эффективность продукта. Это меняет подход к разработке: интерфейс перестает быть разовым решением и превращается в постоянно развивающуюся систему.
Может ли такой подход стать новым стандартом цифрового бизнеса, преподаватель кафедры инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий РТУ МИРЭА Андрей Рыбников поделился с изданием «О финансах и не только».
— Какую роль искусственный интеллект играет в анализе данных и проектировании цифровых продуктов?
— Искусственный интеллект формирует архитектуру продукта, действуя как синтез аналитика, психолога и системного инженера, способного обрабатывать колоссальные массивы поведенческой информации. В основе процесса лежит построение цифровых моделей взаимодействия человека с продуктом и поиск оптимальных сценариев использования в многомерном пространстве параметров.
— С чего начинается работа ИИ при проектировании пользовательского опыта? Какие данные он использует?
— Первоначально в систему загружаются данные о поведении пользователей: траектории навигации в интерфейсе, частота нажатий, время реакции, точки отказа, предпочтения функций, а также демографические и контекстные факторы. Параллельно задаются цели проектирования — повышение удобства, снижение когнитивной нагрузки, рост вовлеченности или ускорение выполнения ключевых операций.
«Все эти параметры формируют среду оптимизации, в которой ИИ начинает вычислительный поиск эффективных решений», — Андрей Рыбников.
— Каким образом из этих данных формируются конкретные решения по интерфейсу и логике продукта?
— Алгоритмы машинного обучения строят вероятностные модели пользовательских сценариев, выявляя скрытые закономерности и типовые паттерны поведения. На их основе формируются тысячи вариантов логики интерфейса: различная структура меню, расположение элементов управления, последовательность шагов в процессах оформления заказов или настройки параметров. Каждый вариант проходит виртуальное тестирование на цифровых аватарах пользователей, моделирующих реальные реакции людей.
— Можно ли сказать, что этот процесс похож на отбор лучших решений?
— Запускается итеративный процесс оптимизации, напоминающий эволюционное развитие. Решения, демонстрирующие минимальное число ошибок, высокую скорость взаимодействия и устойчивую вовлеченность, сохраняются и модифицируются. Неэффективные конфигурации отбрасываются. На каждом цикле система уточняет структуру продукта, постепенно приближаясь к архитектуре, максимально соответствующей человеческим когнитивным особенностям.
— Насколько гибкими оказываются такие решения? Учитываются ли различия между пользователями?
— Важной особенностью является способность ИИ адаптировать дизайн под разные группы пользователей. Он может создать один вариант интерфейса для опытных специалистов с высокой скоростью работы и другой — для новичков, ориентированный на пошаговое сопровождение. Аналогично продукт может автоматически масштабироваться под различные устройства, условия освещения или контекст использования.
— Каков итог такого подхода к проектированию продуктов?
— В результате формируется не единичный дизайн, а целая экосистема функциональных решений, каждое из которых оптимизировано под конкретный сценарий применения. Продукт перестает быть статичным объектом и превращается в динамическую интеллектуальную систему, эволюционирующую вместе с поведением пользователей и изменением условий эксплуатации.
Андрей Рыбников, преподаватель кафедры инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий РТУ МИРЭА.
Беседовала Кира Некрасова