Всички сме имали разочароващи взаимодействия с ИИ или познаваме хора, които „мразят чатботовете“ — често защото стандартното изживяване не е полезно, ценно или приятно. Това разочарование често се дължи не толкова на възможностите на модела, колкото на самото изживяване: взаимодействието между хората, ИИ агента и желания резултат. Това е значителна пречка пред възприемането, особено в корпоративна среда, където лошо проектираните взаимодействия могат да претоварват, да пренебрегват контекста в реално време или да не зачитат намеренията и поведението на потребителите.
От тази гледна точка определихме ползите от всеки модел, свързаните с него дизайнерски предизвикателства и практически насоки за прилагането му. Тези модели се прилагат към различни видове взаимодействия и модалности и създават възможности както за потребителски изживявания, така и за вътрешни ИИ решения, които помагат на специалистите, работещи със знания, да вземат по-добри решения.
Искаме да споделим нововъзникващите модели, които наблюдаваме при създаването и изпробването на множество решения с генеративен ИИ, за да помогнем за проектирането на по-добри отношения между хората и ИИ.
Много от взаимодействията ни с технологиите — като специалисти, работещи със знания, или като потребители — правят ежедневните задачи по-трудни, отколкото трябва да бъдат. Те ограничават продуктивността, ефективността и стойността, която създаваме.
Както специалистите, работещи със знания, така и потребителите могат да се почувстват претоварени от огромния обем налична информация, възможности и инструменти. Този непрестанен поток от често противоречиви послания затруднява вземането на ясни решения и запазването на фокуса. Проучвания сочат, че служителите прекарват до 40% от работния си ден само в търсене на необходимата информация (McKinsey). Това информационно претоварване засяга както продуктивността, така и благосъстоянието.
Освен това имаме ограничен капацитет за внимание. Дори когато намираме информацията, не можем да обработим или анализираме всичко необходимо за информирано решение. Във всеки момент можем да се съсредоточим само върху малка част от наличните данни и често се придържаме към убеждения или идеи, които ограничават способността ни да разглеждаме алтернативи или да откриваме неочаквани закономерности.
Самите инструменти често не отчитат тези ограничения. Повечето технологии са проектирани за „средния потребител“ — универсални решения, които не се адаптират към индивидуалния контекст. Независимо дали използваме служебен софтуер или потребителски приложения, тези инструменти рядко отчитат нуждите, ограниченията или уникалните ни обстоятелства. В резултат технологиите могат да станат неефективни или дори контрапродуктивни. Генеративният ИИ предлага възможност за по-адаптивни и персонални взаимодействия.
И накрая, много работни среди създават ненужно страдание. Нарастващият обем „заетост заради самата заетост“, натискът да бъдем „винаги на линия“ и повтарящите се задачи с ниска стойност допринасят за отчуждение и хроничен стрес. Макар генеративният ИИ и ИИ агентите да могат да намалят или премахнат тези изживявания, много хора все още не вярват, че ИИ може да подобри работата като цяло. Хората може да се противопоставят на идеята, че „ИИ поема контрола“, защото се страхуват да не бъдат изместени или чувстват работата като своя — дори задачите, които не харесват.
Самото прилагане на ИИ не е решение. Лошо интегрираният ИИ може да създаде нови задачи и тревоги, особено за специалистите, работещи със знания. Тези предизвикателства показват нуждата от взаимодействия между хора и ИИ, които са не само ефективни, но и съобразени с познавателните ни способности, индивидуалните обстоятелства и ограниченията на реалния свят. Шестте модела по-долу очертават подходи, които отчитат човешките нужди и подкрепят по-адаптивна, прозрачна и смислена връзка с ИИ.
Връзката между нововъзникващите модели за дизайн и принципите за ефективни, ориентирани към човека ИИ изживявания.
Подбор: ИИ като интелигентно меню — ИИ подбира и организира информация, като намалява претоварването и помага на хората да се ориентират в огромни масиви от данни.
Обратна връзка: ИИ като партньор в мисленето — ИИ предоставя навременна, провокираща размисъл обратна връзка, която оспорва допускания и предлага алтернативни гледни точки.
Ситуационна осведоменост: ИИ, който разбира настоящия момент — ИИ се адаптира към контекста в реално време, като непрекъснато обработва информация за средата и нуждите на потребителя.
Непрекъснато откриване: всяко взаимодействие като потребителско проучване — ИИ използва всяко взаимодействие, за да разкрива изводи и да прецизира разбирането си, осигурявайки постоянно учене и подобрение.
Разгръщане: обогатяване на въведеното от потребителя за по-добри резултати — ИИ го подобрява зад кулисите, като запазва първоначалното намерение на потребителя.
Показване на процеса: прозрачно структурирано анализиране на ИИ — ИИ прави процеса на вземане на решения видим и полезен, изгражда доверие и помага за по-информирани решения.
Тези шест модела показват, че ефективните ИИ решения изискват повече от добре проектиран потребителски интерфейс. Те определят как хората и ИИ агентите се координират, вземат решения и взаимодействат в сложни системи от знания. Моделите подобряват взаимодействието между хора и ИИ чрез:
Приоритет на двустранния обмен на знания: Създайте диалог, в който ИИ и хората допринасят с идеи, контекст и изводи. Това подпомага по-способни ИИ системи, информирани от експертни знания и интуиция, които още не са формализирани.
Създаване на изживявания, които се адаптират към обстоятелствата: ИИ инструментите могат бързо да остареят или да загубят приложимост. Системите, които поддържат ситуационна осведоменост, учат непрекъснато и се адаптират към обстоятелствата на всеки потребител, остават полезни във времето.
Повече доверие и увереност: Прозрачните взаимодействия със сътрудничество намаляват пречките пред възприемането, повишават ангажираността и подобряват решенията както на хората, така и на ИИ. Обмисленият дизайн помага на хората да запазят доверието си в решенията и резултатите на системата във времето.
Проектирането на ефективни ИИ изживявания е трудно, но доказани подходи могат да помогнат. Основните принципи за разбиране на потребителите и създаване на полезни изживявания продължават да важат наред с новите съображения, породени от ИИ системите със способност за самостоятелно действие. Изживяванията, които ефективно подбират информация, дават полезна обратна връзка и учат прозрачно, могат да намалят претоварването, да подобрят решенията и да изградят доверие.
Тези модели помагат за преодоляване на обичайните пречки пред възприемането и правят ИИ истински полезен, адаптивен и по-ценен за всички участници.
Ръководството по-долу разглежда по-подробно всеки модел и обяснява как той може да допринесе за по-цялостно ИИ изживяване.
Какво представлява: Вместо потребителите ръчно да преглеждат безкрайни резултати от търсения или документи, ИИ агентите могат да подбират информация от огромни масиви от данни и да представят най-подходящите изводи. По същество ИИ се превръща в библиотекар, който организира знанията според контекста на потребителя.
Защо е полезно: Намалява информационното претоварване. Средностатистическият специалист, работещ със знания, прекарва 1,8 часа дневно в търсене на информация, което допринася за професионалното прегаряне на много служители (McKinsey). Подборът чрез ИИ решава този проблем, като индексира, намира и комбинира информация от разнообразни източници и помага на потребителите да откриват сведения, възможности и изводи, които традиционното търсене може да пропусне.
Предизвикателството: Преходът от традиционно търсене чрез интерфейс към подход с помощта на агент изисква потребителите да променят очакванията си. Хората са свикнали да преглеждат списък с връзки или да натискат бутони, за да филтрират набор от данни. За разлика от това, ИИ кураторът обобщава отговори от източници, за чието съществуване потребителите може да не знаят. Това може да отслаби усещането им за контрол върху филтрирането и да изисква доверие в избора на агента. Познатите механизми за търсене помагат на хората да свикнат с подбора чрез ИИ, без да губят увереност или контрол.
Как OpenAI използва познати модели на взаимодействие за откриване на структурирана и неструктурирана информация.
Представяйте механизмите за търсене като познати взаимодействия:
За да улесните прехода от традиционното търсене, предлагайте познати взаимодействия вместо празно поле. Потребителите се чувстват по-спокойни, когато изживяването се основава на разпознаваеми опции, въпросници и контекстни предложения.
Използвайте бутони като подкани, вместо да изисквате свободен текст:
Въвеждането на свободен текст може да изглежда трудно или да отнема много време. Предварително зададените или автоматично генерирани бутони правят подбора по-достъпен. Например „Филтриране по най-нови“, „Сравняване на цени“ и „Включване на глобални източници“ могат да помогнат на потребителите да прецизират резултатите. Това улеснява участието, насърчава проучването и съобразява препоръките на ИИ с намерението на потребителя.
Позволете на потребителите да разкажат история, за да прецизират резултатите:
Понякога разказът предава нуждите на потребителя по-добре от преките заявки или филтрите. В сложни ситуации — например при работа с претрупани табла или търсене на подходящ продукт — традиционните инструменти може да претоварят хората или те да не знаят кои параметри да променят.
Когато потребителите могат „да разкажат историята си“ — да опишат проблем, лична цел или желан продукт — ИИ може да превърне разказа в структурирани параметри за търсене. Например човек, който казва: “I just moved into a smaller home and need versatile, budget-friendly storage solutions,” може да получи подбрани продуктови предложения, практически съвети и подходящи препоръки.
Разказването на история не само намалява умственото усилие да се определят правилните филтри, но и дава повече увереност и яснота в крайните подбрани резултати.
Използвайте мемета и културни препратки, за да персонализирате откриването:
Меметата подпомагат подбора чрез ИИ по два начина: обогатяват разбирането на агента за потребителя и вдъхват живот на резултатите по по-човешки и близък начин. Първо, като избират или споменават мемета, илюстриращи целите, настроението или стила им (“I’m feeling the ‘Treat Yo Self’ vibe today!”), потребителите на практика споделят своята „теория за ума“ с ИИ. Така агентът прецизира подбора, като извежда контекст, който би се изгубил в стандартен графичен интерфейс или текстова заявка.
Второ, агентът може да представи резултатите като тематични или вдъхновени от попкултурата „стартови комплекти“, за да изглеждат препоръките по-подходящи и персонализирани. Например, ако някой обновява домашен офис, ИИ може да създаде „стартов комплект за работа от дома“, съчетаващ аксесоари за бюро, технологии и вдъхновение.
Внесете яснота за потребителя чрез следващите най-подходящи действия:
Независимо дали резултатите на ИИ агента са точни, потребителите трябва лесно да могат да прецизират параметрите. Например могат да поискат: “Show me more like item 2,” или “Exclude sources older than 2020.” Предложените следващи действия могат да насочват новите потребители, без да ги претоварват.
Какво представлява: ИИ агентите често се обсъждат като начин за делегиране на работа, традиционно извършвана от хора. Способността им да бъдат сътрудници в реално време получава по-малко внимание. Вместо просто да следва инструкции или да генерира съдържание, агентът може да задава провокиращи размисъл въпроси, да оспорва допускания и да предлага алтернативни гледни точки. Така ИИ се превръща в партньор в мисленето, който помага на потребителите да подобряват работата си в движение.
Защо е полезно: Навременната обратна връзка е полезна за всички, но не я получаваме винаги. Както несъгласието, така и подкрепата могат да ни помогнат да открием закономерности, преди да се привържем прекалено към дадена идея. ИИ агентите могат да оспорват допусканията ни, да генерират идеи и да предлагат алтернативни тълкувания на данните, без да заменят човешката преценка. Установихме, че хората често приемат добре този тип обратна връзка от агент.
ИИ агентите могат да създават контрааргументи, които разкриват пропуски в структуриранoто анализиране или открояват други гледни точки.
Предизвикателството: Обратната връзка от ИИ трябва да е интуитивна и приложима, иначе се превръща в разсейване. Хората не приемат добре агент, който ги прекъсва с неуместни предложения или се заяжда с всяка подробност. ИИ трябва да се намесва в подходящите моменти и с правилния тон. Ако е прекалено пасивен, се пропускат полезни възможности; ако е прекалено настоятелен, потребителите може да почувстват, че преценката им постоянно се поставя под съмнение.
Предизвикателството е как да се показва обратната връзка от ИИ: като подсказки, незадължителен преглед или двустранен диалог? Правилното взаимодействие ще определи дали потребителите ще приемат ИИ като партньор, или ще виждат в него просто Clippy 2.0.
Осигурете проактивна, но не досадна обратна връзка:
Позволете на ИИ да предлага идеи в естествени моменти за пауза. Например в текстов редактор той може да изчака завършването на изречение или абзац, преди да предложи редакция. Проучвахме и възможността агентът да изчаква за кратко след избиране на празно текстово поле, преди да предложи помощ. Тонът е важен: „Ето идея, която си струва да обмислите…“ звучи по-конструктивно от рязко твърдение.
Превърнете обратната връзка в изследователски диалог:
Ако обратната връзка е неясна, улеснете потребителите да задават въпроси като “Why do you suggest changing this?” Любознателната персона на ИИ може да направи обмена по-конструктивен. Подобно на внимателен терапевт или фасилитатор, агентът може да задава подходящи въпроси в точния момент и да превърне обратната връзка в разговор, който помага на потребителя да учи.
Това помага и на ИИ да събере контекст, така че потребителят и агентът да изградят по-ясно споделено разбиране.
Предлагайте множество възможности, идеи или алтернативи:
Вместо една идея, решение или предизвикателство, агентът може да представи няколко гледни точки. Например агент за дизайн може да генерира три алтернативни оформления, а агент за писане — различни версии на изречение за различни аудитории. Предоставянето на варианти потвърждава, че контролът остава у потребителя.
Уверете се, че обратната връзка отчита контекста:
Агентът трябва да приспособява ролята си на „партньор в мисленето“ към текущия контекст на потребителя. Ако някой се поколебае пред въпрос или текстово поле, ИИ може да зададе въпрос за размисъл, вместо веднага да даде пълен отговор. Когато потребителят иска само преформулиране на изречение, кратко предложение, което може да приеме или отхвърли, помага да запази авторството си.
Особено важно е ИИ да знае кога да отстъпи — продължителният обмен може да доведе до „порочен кръг“ от безкрайни редакции и да подкопае увереността на потребителя. Като отчита контекста и действията на потребителя, ИИ агентът може да адаптира обратната си връзка така, че да е истински полезна, без да прекрачва границите.
Какво представлява: Ситуационната осведоменост е способността на агента да тълкува контекстна информация в реално време и да адаптира поведението си спрямо нея. Вместо да разчитат само на предварително определени входни данни, ИИ агентите могат непрекъснато да обработват информация за средата, текущото състояние на потребителя и други важни условия.
Това може да означава адаптиране на интерфейса към непосредствените нужди на потребителя или отчитане на текущите пазарни условия за по-подходящи отговори.
Защо е полезно: Реалният свят не е статичен. ИИ системите със ситуационна осведоменост могат да бъдат по-полезни, защото реагират на текущите условия. Когато агентът разбира съответния контекст, взаимодействията изглеждат по-естествени, персонализирани и реалистични.
Предизвикателството: Изграждането на ИИ с истинска ситуационна осведоменост е трудно. Достъпът до необходимите данни и интегрирането им могат да внесат значителна техническа сложност.
Границата между полезната контекстна осведоменост и натрапчивата намеса е тънка. Потребителите ценят агент, който „схваща ситуацията“, но може да се почувстват неудобно, ако иска твърде много информация или е прекалено настоятелен. Тъй като обстоятелствата могат да се променят бързо, човешкият опит и преценка остават от съществено значение.
Затова ефективната ИИ система се нуждае от информация от потребителите, за да поддържа полезно и актуално разбиране на обстоятелствата им.
Покажете на потребителите как изглежда добрият контекст:
Моделите за структурирано анализиране като OpenAI o1 промениха начина, по който хората предоставят контекст на големите езикови модели. Независимо от модела, подробният контекст води до по-подходящи отговори. Ясни примери, текстови подсказки и разгъваеми съвети могат да покажат каква информация да предоставят потребителите и защо тя е важна.
Като покажете изрично как изглежда „добрият контекст“, премахвате догадките, които иначе пречат на хората да посочат значими подробности.
Улеснете определянето на границите на агента:
Непосредствените нужди на потребителя са важни, но невинаги са очевидни. Агент със ситуационна осведоменост може да работи с потребителя, за да определи темите, областите и инструментите, които да проучи. Дълбокото проучване в ChatGPT прилага този подход, като задава уточняващи въпроси преди започването на изследователска задача.
Показвайте контекста за бързи редакции и допълнения:
Потребителите може да се нуждаят от моментна картина на текущите допускания на ИИ за техните цели, фокус и източници на данни. Специален панел може да обяснява крайната дата на знанията, текущите допускания и съответните входни данни. Икона може да показва кога се използват данни за местоположението, а обобщение — колко записа са допринесли за даден извод.
За хората е полезно да виждат какво „знае“ ИИ и лесно да добавят, премахват или актуализират съответния контекст.
Позволете на ИИ да избира функции на интерфейса според полезността им:
ИИ агентите могат избирателно да включват или изключват възможности според ситуационните сигнали. Когато някой подготвя аналитичен доклад, агентът може да активира усъвършенствани инструменти за цитиране; при редактиране на бележки за презентация може да открои функциите за редакция. Това осигурява фокусирано изживяване, без потребителите да управляват ръчно всяка настройка.
Какво представлява: Дизайнът на изживяването и разработването на продукти често разглеждат потребителското проучване като отделен етап в началото на проекта или през определени интервали. Непрекъснатото откриване превръща разбирането на поведението, нуждите и предпочитанията на потребителите в постоянен процес. ИИ може да превръща разговорите, кликванията и обратната връзка във възможности за разкриване на изводи, които потребителите не изразяват пряко.
По същество ИИ продължава да учи и да се адаптира към проблемната област в реално време.
Защо е полезно: Трудно е да се събере полезна обратна връзка от експерти, практици и обикновени потребители за ефективността или използваемостта на резултат от ИИ. Агентите могат да улавят реакциите, изводите и интуитивните впечатления в контекст, докато изживяването е още прясно.
Предизвикателството: Обратната връзка често показва какво се е случило или дали потребителят е харесал резултата, без да обяснява защо. Да се иска от хората да запомнят и опишат всяка стъпка от мисловния си процес може да е обременяващо, дори когато тези изводи биха подобрили бъдещите възможности на системата.
Това е особено важно при силно ограничени ИИ системи, където свободният разговор може да не е нито желателен, нито възможен.
Използвайте описателни етикети за улавяне на реакциите:
Обикновеното „харесва ми“ или „не ми харесва“ рядко обяснява реакцията на потребителя. Описателни етикети като „полезно за бюджетно планиране“ или „липсва нормативна информация“ осигуряват по-полезен контекст. Тези етикети могат да отразяват текущото взаимодействие или да приканят потребителите да споделят кратко мнение, превръщайки оценката в информация, от която ИИ може да се учи.
Насочвайте ИИ агентите с „учебни карти“:
Когато ИИ сгреши или успее само частично, дайте на потребителите лесен начин да го поправят или „обучат“. Например агентът може да попита: “How would you phrase it?” или “What detail did we miss?” Получените насоки могат да се запазят за текущото взаимодействие или да се използват повторно по-късно.
Учете се чрез повторения и варианти:
Понякога най-добрата обратна връзка идва от нов опит. Лесните контроли за повторно генериране позволяват на потребителите да сравняват нови варианти и да посочат предпочитаните. Тези избори свързват първоначалните данни с по-полезен резултат и превръщат експериментирането в част от учебния процес.
Наблюдавайте взаимодействията:
ИИ агентите могат да работят заедно и да се учат от множество взаимодействия. Например, докато един агент създава обобщение на проучване, друг може да анализира обмена, за да оцени изживяването. Подобно на етнографи, тези агенти могат да откриват разлики между намерението на човека и възприятието му за качеството на резултата.
Тези наблюдения подпомагат непрекъснатото подобрение, като разкриват изводи и предлагат промени в системата.
Какво представлява: Разгръщането адаптира въведеното от потребителя, подканата или инструкцията, за да постигне по-добър резултат, като запазва първоначалното намерение. ИИ извършва допълнителна работа зад кулисите извън изрично заявеното. Например „скритото подканване“ може да обогати заявката, преди системата да генерира отговор.
Потребителят дава първоначална идея, а агентът разширява въведеното, когато това може да подобри резултата.
Защо е полезно: Хората често дават кратки или общи инструкции, а най-добрият отговор може да изисква допълнителни стъпки. ИИ агентите могат да преодолеят тази разлика, без потребителите да трябва да обясняват всичко. Например молбата към ИИ “brainstorm marketing ideas for my new coffee product” иначе може да даде само общ списък.
Подходът с разгръщане може да проведе няколко все по-амбициозни сесии за идеи и да обедини най-силните предложения в по-богат и разнообразен резултат.
Предизвикателството: Работата зад кулисите може да намали усещането на потребителя за авторство и прозрачност. Ако ИИ промени нечия заявка, без да обясни промяната, може да създаде нежелан от потребителя резултат. Дизайнерите трябва да балансират полезното разгръщане с риска от нежелана манипулация.
Задачата пред дизайна е да позволи на потребителите да насочват разгръщането, когато пожелаят.
Запазете намерението на потребителя и надграждайте върху него:
Разгръщането трябва да подпомага заявените цели на потребителя, без да добавя нови. След като ИИ разшири подканата или изпълни фонови задачи, той или отделен валидатор трябва да сравни крайния резултат с първоначалната заявка. Неочакваните допълнения трябва да бъдат съобщени ясно.
Използвайте разгръщането за безопасност и творчество:
Техники като скритото подканване могат да породят опасения за прикрито преформулиране на потребителските заявки. За да запазите доверието, използвайте ги за повече яснота, безопасност или пълнота, без да подкопавате намерението на потребителя. Ако е необходима корекция заради безопасността, обяснете я или дайте незабавна обратна връзка.
Потребителите може да видят резултата от модерирането, без да виждат логиката или критериите зад него.
Заимствайте изпитани техники за фасилитиране:
ИИ агентите могат да прилагат методи за фасилитиране и сътрудничество, като Liberating Structures, за да насърчават продуктивни взаимодействия. Тези леки рамки помагат да се разгърне творческият и аналитичният потенциал на човека.
По време на разговор агентът може да използва познати методи за генериране и подбор на идеи. Малки промени в протичането на обмена могат да породят по-широк набор от идеи и изводи.
Използвайте паралелни направления, за да откривате полезно съдържание:
Вместо да разчита на един линеен обмен, агентът може едновременно да изследва няколко тълкувания, идеи или решения. Това наподобява група експерти, които генерират идеи от различни гледни точки, без да губят полезни изводи.
Координиращ процес може да обедини различните направления в последователен и приложим отговор.
Използвайте разгръщането, за да обучавате потребителите:
Добре проектираното разгръщане може да помогне на хората да се научат да взаимодействат по-ефективно с ИИ. Ако агентът обясни: “I considered X and Y in my answer,” потребителите могат да включат тези фактори в бъдещите си заявки. Така подобрението е двупосочно: по-добри отговори сега и по-добри входни данни с времето.
Какво представлява: Този модел улеснява разбирането на структурираното анализиране на ИИ агентите. Добре обмислените взаимодействия могат да обяснят защо агентът е дал определен отговор, да откроят подкрепящите източници или да покажат важните стъпки от процеса. Целта е да се подпомогне ефективното вземане на решения от хората, без потребителят да бъде претоварен.
Показването на подходящото структурирано анализиране работи най-добре, когато потребителите могат да го разглеждат постепенно и да избират нужното ниво на подробност.
Защо е полезно: Доверието е от съществено значение за възприемането на ИИ, особено в корпоративна среда. Хората са по-малко склонни да разчитат на система, ако не могат да разберат или проверят поведението ѝ. Прозрачните резултати улесняват диагностицирането на проблеми, поправянето на грешки и повтарянето на полезни подходи.
Предизвикателството: Обясняването на решенията на ИИ може да е трудно. Твърде многото подробности могат да претоварят потребителите, а вероятностите или дългите обобщения на структуриранoто анализиране — да бъдат трудни за тълкуване. Прозрачността сама по себе си също не гарантира точност.
Дизайнерите трябва да обмислят качеството на обяснението, яснотата на представянето му и как подкрепящите доказателства могат да станат част от полезен диалог.
Позволете на агентите да мислят мащабно, а после обобщете резултатите:
ИИ може да анализира проблема задълбочено, като представи резултатите в лесен за възприемане формат. Йерархичните обобщения и постепенното разкриване позволяват първо да се види основният извод, а подкрепящите подробности да се разгънат само при нужда.
Добре проектираното взаимодействие улеснява разглеждането на сложна информация, без да жертва дълбочината или яснотата.
Предоставяйте цитати и препратки, които могат да се разглеждат:
Генерираните от ИИ отговори трябва да дават ясен начин за проверка на подкрепящите източници. Това може да включва връзки, откъси от вътрешни доклади, подходящи резултати от проучвания или по-подробен преглед на количествени данни.
Например при системите с генериране, подпомогнато от извличане, потребителите трябва да могат да преминат от обобщението на ИИ към доказателствата зад него. Това подпомага проверката и позволява по-задълбочено проучване, което изгражда доверие.
Съобщавайте важните сигнали за напредъка:
Сложните работни процеси на агентите може да включват смяна на посоката, връщане към предишни стъпки или обединяване на няколко направления на проучване. Потребителите приемат забавянията по-лесно, когато разбират какво се случва. Ясните актуализации за напредъка могат да обяснят какво е завършил агентът, какво прави и какво следва.
Агентът трябва да обяснява и когато е блокирал или решението изисква допълнителни гледни точки.
Разкривайте резултатите от ИИ стъпка по стъпка:
Вместо да представи целия отговор наведнъж, агентът може да разкрива информацията на етапи. Например инвестиционен асистент може да покаже кратка препоръка с възможност за разгъване на обосновката: „Стъпка 1: Оценете рисковия профил. Стъпка 2: Прегледайте текущия портфейл. Стъпка 3: Открийте възможности за диверсификация. Стъпка 4: Формулирайте препоръка.“ Потребителите, които искат повече подробности, могат да разгледат всяка стъпка, а останалите да се придържат към обобщението.
Използвайте визуални обяснения на структурираното анализиране на ИИ:
Обясненията трябва да са толкова разбираеми, колкото и основният резултат. Когато структуриранoто анализиране включва числа или зависимости, графиките и диаграмите могат да помогнат. Визуализирането на заявките, процеса, структуриранoто анализиране и източниците на агента може да помогне на потребителите да коригират посоката му, да обяснят резултата на други хора или да повторят процеса по-късно.
Ясните визуални обяснения помагат на потребителите да разбират информацията и да действат по-бързо.