Die Navigation bei Heimwerkerprojekten im Budget

Letzten Monat hatte ich die Gelegenheit, am CSS Day in Amsterdam teilzunehmen, einer zweitägigen Veranstaltung, die zwischen einem „UI-Tag“, der sich mit der Schnittstelle von Design und Entwicklung befasste, und einem „CSS-Tag“ aufgeteilt war, mit Referenten, die detailliertere, technische CSS-Themen behandelten. Die Vorträge waren so vielfältig wie der Hintergrund der Referenten selbst, aber es gab einen gemeinsamen Nenner: Sind wir in dieser Ära des rapiden Wandels, als Produktmenschen, in der Lage, für Automatisierung, maschinelles Lernen und KI zu entwerfen?

Was bedeutet Automatisierung für Designer?

Es ist schwierig, in einem Produktteam zu arbeiten, das nicht irgendeinen Teil seines Arbeitsablaufs im Namen der Produktivität automatisiert hat. Wenn Maschinen sich um die wiederholbaren Aufgaben und die schwere Arbeit kümmern können, können sich Designer auf bedeutungsvollere Arbeit konzentrieren. Aber wie wirkt sich das auf die Art und Weise aus, wie wir die von Maschinen geschaffene Arbeit nutzen?

Josh Clark, Gründer des Designstudios Big Medium, provozierte das Publikum mit dieser Frage in seinem Vortrag „A.I. ist dein neues Designmaterial“. Einige der beeindruckendsten Fortschritte in der jüngsten Technologie sind Dinge wie Gesichtserkennung, prädiktiver Text und Bildsuche, alles angetrieben durch maschinelles Lernen. Aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern – all diese Technologien basieren immer noch auf Code. Der Vorteil ist weniger Raum für Fehler. Keine echten Emotionen, Erwartungen oder Gefühle stören den Job, für den es entworfen wurde.

Dennoch gehen wir als Menschen davon aus, dass wenn die Gesichtserkennung fehlschlägt, der gesamte Prozess inhärent fehlerhaft ist. Aber war es wirklich so?

Laut Josh ist das das grundlegendste, was man verstehen muss, wenn es um Maschinen geht. Wenn sie unseren menschlichen Erwartungen nicht gerecht werden, macht das die Technologie selbst nicht automatisch zu einem Misserfolg. Diese Dinge wurden definitionsgemäß auf Logik aufgebaut, was die Frage aufwirft: Kann die Lösung eines Roboters tatsächlich falsch sein?

Der Sinn der Einführung von maschinellem Lernen in unsere Produkte war nie, sie dazu zu bringen, die ganze Arbeit zu erledigen. Stattdessen sollten Algorithmen und logikbasierte Lösungen den Menschen nur bessere Einblicke geben, um uns zu befähigen, schneller zu besseren Lösungen zu gelangen.

Dieses grundlegende Verständnis unserer Benutzer hilft uns wirklich, bessere Produkte zu erstellen. Das mag ein einfaches Beispiel sein, aber wenn ein Computer herausfinden kann, wie man von selbst läuft, ist es vielleicht an der Zeit, zu untersuchen, warum und wie diese Lösungen entstanden sind.

Wie gestalten wir für die unbekannte Zukunft?

Jared Spool, Co-Founder von UIE, fragt: „Was war das Wichtigste, was du gestern gelernt hast, und wie wird es sich auf das auswirken, was du in der Zukunft tust?“

Als Designer und Forscher müssen wir im Grunde immer darüber nachdenken, wie wir Produkte für die Zukunft gestalten, auch wenn wir den Anforderungen des gegenwärtigen Designs gerecht werden. Eine große Herausforderung, besonders wenn sich die Dinge in den letzten zehn Jahren so schnell verändert haben.

Um zu beginnen, plädiert Jared dafür, auf die Arten zurückzuschauen, in denen sich unsere Designprozesse bereits verändert haben.

Erinnern Sie sich, als UX/UI für viele Unternehmen keine Priorität hatte? Als Berater zu einer Zeit, als das Internet noch nicht die Massenmarktattraktivität erreicht hatte, konnte Jared viele Unternehmen in eine Denkweise lenken, die die Benutzererfahrung eines Produkts in Betracht zog.

Aber das ermöglicht es uns auch, Einblicke in die Entwicklungen von UX und UI im Laufe der Jahre zu gewinnen, was uns eine bessere Vorstellung davon geben könnte, wie diese Konzepte in Zukunft aussehen werden. Jared beschreibt einen Begriff namens "Der UX-Kippunkt" mit großartigen umsetzbaren Schritten, wie man dorthin gelangt.

In der Vergangenheit mussten Designer um einen Platz am Tisch kämpfen. Wenn Sie heute nicht von einem Ort der Befürwortung für die Benutzererfahrung (wie sie es vor 10 Jahren taten) ausgehen, beginnen sie wahrscheinlich nicht an diesem Kippunkt. In der Folge müssen Designer immer noch sicherstellen, dass die Rolle von UX innerhalb des Unternehmens reift sowie das Verständnis, was UX wichtig macht. Wenn eine Organisation die letzte Phase erreicht und UX-Design in alles, was das Unternehmen tut, vollständig integriert, haben sie vollständig den UX-Kippunkt erreicht.

Gestalten wir für die Benutzer oder für uns selbst?

Menschen wissen nicht immer, was sie wollen, auch wenn sie denken, sie wüssten es. Wie Joe Leech, ein UX-Psychologe, sagt: „Menschen wollen mehr Entscheidungen, können aber nicht damit umgehen.“

Wie gestalten wir also für unsere Benutzer, wenn unsere Benutzer uns nicht immer die Wahrheit sagen? Dies ist eine der wichtigsten Fragen, und etwas, das umfangreiche UX-Forschung uns hilft zu erreichen.

In den 2000er Jahren führten die Psychologen Sheena Iyengar und Mark Lepper eine Studie zu Verbraucherentscheidungen durch. Sie gingen zu einem örtlichen Supermarkt und wiesen den Laden an, in einer Woche nur 6 Sorten Marmelade zu verkaufen, gefolgt von 30 Sorten in der folgenden Woche.

Sie führten eine Studie darüber durch, wie viel Marmelade verkauft wurde, und zu Jedermanns Überraschung wurde in der Woche mit nur 6 Auswahlmöglichkeiten mehr Marmelade verkauft. Aber interessanterweise antworteten die Verbraucher, als sie gefragt wurden, welche Woche sie bevorzugen, mit der Woche, die 30 Auswahlmöglichkeiten hatte.

Mit dieser Analogie macht Joe einen Punkt, der schwer zu widerlegen ist: „Ein Designer, der Psychologie nicht versteht, wird erfolgreicher sein als ein Architekt, der Physik nicht versteht“.

Benutzerforschung und eine breite Vielfalt davon helfen Teams, so nah wie möglich an die Bedürfnisse eines Benutzers zu gelangen, über das, was sie wollen. Reaktionen in größerem Maßstab zu studieren, ist mehr Arbeit, aber es hilft, die Grundlage für echtes UX zu bilden.