Сви смо имали разочаравајуће интеракције са AI-јем или познајемо људе који „мрзе чет-ботове“, често зато што основно искуство није корисно, вредно ни пријатно. То разочарање често има мање везе са могућностима модела, а више са самим искуством: интеракцијом људи, AI агента и жељеног исхода. То је значајна препрека усвајању, нарочито у пословним окружењима, где лоше осмишљене интеракције могу преоптеретити кориснике, занемарити контекст у реалном времену или превидети њихову намеру и понашање.
Из те перспективе утврдили смо предности сваког обрасца, дизајнерске изазове и практичне смернице за његову примену. Ови обрасци важе за различите врсте и модалитете интеракције, стварајући прилике и за корисничка искуства и за интерна AI решења која стручним радницима помажу да доносе боље одлуке.
Желимо да поделимо нове обрасце које запажамо — и док градимо и док експериментишемо са бројним решењима генеративног AI-ја — како бисмо помогли у обликовању бољих односа људи и AI-ја.
Многе интеракције са технологијом, било да смо стручни радници или потрошачи, отежавају свакодневне задатке више него што би требало. Ограничавају нашу продуктивност, делотворност и вредност коју стварамо.
И стручни радници и потрошачи могу се осећати преоптерећено због огромне количине доступних информација, избора и алата. Та стална бујица често противречних порука отежава доношење јасних одлука и одржавање фокуса. Истраживања указују да запослени троше и до 40% радног дана само тражећи потребне информације (McKinsey). Ова преоптерећеност информацијама утиче и на продуктивност и на добробит.
Суочавамо се и са ограниченим капацитетом пажње. Чак и када пронађемо информације, не можемо обрадити или анализирати све што је потребно за доношење утемељене одлуке. У сваком тренутку можемо се усредсредити само на мали део доступних података, често се држећи постојећих уверења или идеја које нам ограничавају способност да размотримо алтернативе или уочимо неочекиване обрасце.
Сами алати често не препознају та ограничења. Већина технологије дизајнирана је за „просек“ — као јединствено решење за све које се не прилагођава појединачним контекстима. Било да користимо пословни софтвер или потрошачке апликације, ови алати ретко узимају у обзир наше потребе, ограничења или јединствене околности. Због тога технологија може постати неефикасна или контрапродуктивна. Генеративни AI пружа прилику за стварање прилагодљивијих и личнијих интеракција.
На крају, многа радна окружења стварају непотребну патњу. Све више „посла ради посла“, притисак да се буде „увек доступан“ и понављајући задаци мале вредности доприносе незаинтересованости и хроничном стресу. Иако би генеративни AI и AI агенти могли да смање или уклоне таква искуства, многи људи и даље не верују да AI може у целини побољшати рад. Људи се могу опирати идеји да „AI преузима контролу“ јер се плаше да ће бити замењени или осећају власништво над својим радом — чак и над задацима које не воле.
Сама примена AI-ја није решење. Лоше интегрисан AI може створити нове задатке и бриге, нарочито стручним радницима. Ови изазови показују да су потребне интеракције људи и AI-ја које нису само ефикасне већ су усклађене и са нашим когнитивним способностима, личним околностима и ограничењима стварног света. Шест образаца у наставку описује приступе који уважавају потребе људи и подржавају прилагодљивији, транспарентнији и смисленији однос са AI-јем.
Однос између нових образаца дизајна и принципа делотворних AI искустава усмерених на људе.
Курација: AI као интелигентни мени — AI бира и организује информације, смањујући преоптерећеност тако што људима помаже да се снађу у огромним скуповима података.
Пружање повратних информација: AI као партнер у размишљању — AI у реалном времену пружа подстицајне повратне информације које преиспитују претпоставке и нуде другачија гледишта.
Свест о ситуацији: AI који разуме садашњи тренутак и окружење — AI се прилагођава контексту у реалном времену непрекидно обрађујући информације о окружењу и потребама корисника.
Континуирано откривање: претварање сваке интеракције у истраживање корисника — AI користи сваку интеракцију да открије увиде и прецизира своје разумевање, обезбеђујући стално учење и унапређивање.
Проширивање: обогаћивање корисничког уноса ради бољих исхода — AI у позадини побољшава кориснички унос, уз очување првобитне намере корисника.
Приказ поступка: транспарентно резоновање AI-ја — AI чини свој процес одлучивања видљивим и корисним, јачајући поверење и помажући корисницима да доносе утемељеније одлуке.
Ових шест образаца показује да делотворна AI решења захтевају више од добро осмишљеног корисничког интерфејса. Они обликују начин на који се људи и AI агенти усклађују, доносе одлуке и комуницирају у сложеним системима знања. Ови обрасци унапређују интеракцију људи и AI-ја на следеће начине:
Давање предности двосмерној размени знања: Омогућите дијалог у којем AI и људи доприносе идејама, контекстом и увидима. То подржава способније AI системе засноване на стручном знању и интуицији који још нису формализовани.
Стварање искустава која се прилагођавају различитим околностима: AI алати могу брзо постати застарели или небитни. Системи који одржавају свест о ситуацији, непрекидно уче и прилагођавају се околностима сваког корисника остају корисни током времена.
Јачање поверења и поуздања: Транспарентне, сарадничке интеракције смањују препреке усвајању, повећавају ангажовање и побољшавају одлучивање и људи и AI-ја. Промишљен дизајн помаже људима да током времена задрже поверење у одлуке и резултате система.
Дизајнирање делотворних AI искустава је изазовно, али проверени приступи могу помоћи. Основни принципи разумевања корисника и стварања корисних искустава и даље важе, уз нова питања која доносе AI системи способни за самостално деловање. Искуства која делотворно бирају информације, пружају корисне повратне информације и транспарентно уче могу смањити преоптерећеност, побољшати одлучивање и изградити поверење.
Ови обрасци помажу у превазилажењу уобичајених препрека усвајању, чинећи AI заиста корисним, прилагодљивим и вреднијим за све учеснике.
Водич у наставку детаљније разматра сваки образац и објашњава како он може подржати шире AI искуство.
Шта је то: Уместо да корисници ручно претражују безброј резултата или докумената, AI агенти могу да одаберу информације из огромних скупова података и представе најрелевантније увиде. У суштини, AI постаје библиотекар који организује знање према контексту корисника.
Зашто је корисно: Смањује преоптерећеност информацијама. Просечан стручни радник проводи 1,8 сати дневно тражећи информације, што код многих запослених доприноси сагоревању (McKinsey). Курација заснована на AI-ју решава тај проблем индексирањем, проналажењем и обједињавањем информација из бројних извора, помажући корисницима да открију информације, могућности и увиде које би традиционалном претрагом могли да пропусте.
Изазов: Прелазак са традиционалне претраге путем интерфејса на приступ уз помоћ агента захтева од корисника да прилагоде очекивања. Људи су навикли да прегледају листу линкова или притискају дугмад како би филтрирали скуп података. Насупрот томе, AI куратор обједињује одговоре из извора за које корисници можда и не знају да постоје. То може умањити осећај контроле над филтрирањем и захтевати поверење у изборе агента. Познати механизми претраге могу помоћи људима да се прилагоде курацији заснованој на AI-ју без губитка поверења или контроле.
Како OpenAI користи познате обрасце интеракције да подржи проналажење структурираних и неструктурираних информација.
Представите механизме претраге као познате интеракције:
Да бисте олакшали прелазак са традиционалне претраге, понудите познате интеракције уместо празног платна. Корисницима ће бити пријатније ако се искуство заснива на препознатљивим опцијама, упитницима и контекстуалним предлозима.
Користите дугмад као инструкције уместо да захтевате унос отвореног типа:
Унос слободног текста може деловати застрашујуће или захтевати превише времена. Унапред подешена или аутоматски генерисана дугмад чине курацију приступачнијом. На пример, „Филтрирај по најновијем“, „Упореди цене“ и „Укључи глобалне изворе“ могу помоћи корисницима да прецизирају резултате. То олакшава учешће, подстиче истраживање и обликује препоруке AI-ја према намери корисника.
Омогућите корисницима да испричају причу како би прецизирали резултате претраге:
Понекад причање приче преноси потребе корисника делотворније од директних упита или филтера. У сложеним ситуацијама — попут сналажења на претрпаним контролним таблама или тражења правог производа — традиционални алати могу преоптеретити људе или им може бити нејасно које параметре да подесе.
Када корисници могу да „испричају своју причу“ — опишу проблем, лични циљ или жељени производ — AI може ту причу претворити у структуриране параметре претраге. На пример, неко ко каже: “I just moved into a smaller home and need versatile, budget-friendly storage solutions,” могао би да добије одабране предлоге производа, практичне савете и релевантне препоруке.
Прихватањем приповедања не само да смањујете ментални напор потребан за избор филтера већ и јачате поверење у коначне одабране резултате и њихову јасноћу.
Користите мимове и културне референце да персонализујете откривање:
Мимови могу помоћи курацији помоћу AI-ја на два начина: обогаћују разумевање корисника које агент има и оживљавају резултате претраге на људскији и блискији начин. Најпре, избором или помињањем мимова који осликавају њихове циљеве, расположење или стил (“I’m feeling the ‘Treat Yo Self’ vibe today!”), корисници AI-ју заправо откривају своју „теорију ума“. То помаже агенту да прецизније прилагоди курацију закључујући контекст који би се могао изгубити у стандардном графичком интерфејсу или текстуалном упиту.
Затим, агент може да „репродукује“ резултате у тематским „почетним пакетима“ инспирисаним поп-културом, па препоруке делују релевантније и личније. На пример, ако неко преуређује кућну канцеларију, AI би могао да направи „почетни пакет за рад од куће“ који спаја прибор за радни сто, технологију и инспирацију.
Пружите кориснику јасноћу кроз следеће најбоље кораке:
Без обзира на то да ли су резултати AI агента погодили циљ, корисници треба лако да прецизирају параметре. На пример, могу да затраже: “Show me more like item 2,” или “Exclude sources older than 2020.” Предложени наредни кораци могу усмеравати нове кориснике без преоптерећивања.
Шта је то: О AI агентима се често говори као о начину делегирања послова које су традиционално обављали људи. Мање пажње добија њихова способност да буду сарадници у реалном времену. Уместо да само следи упутства или генерише садржај, агент може постављати подстицајна питања, преиспитивати претпоставке и нудити другачија гледишта. Тако AI постаје партнер у размишљању који помаже корисницима да унапреде свој рад док се он развија.
Зашто је корисно: Свима нам користе правовремене повратне информације, али их не добијамо увек. И неслагање и подршка могу нам помоћи да уочимо обрасце пре него што се превише вежемо за неку идеју. AI агенти могу преиспитивати наше претпоставке, стварати идеје и предлагати другачија тумачења података без замене људског расуђивања. Утврдили смо да људи често добро реагују на ову врсту повратних информација агента.
AI агенти могу генерисати противаргументе који откривају недостатке у резоновању или истичу другачија гледишта.
Изазов: Повратне информације AI-ја морају бити интуитивне и применљиве, иначе постају сметња. Људи не желе агента који их прекида небитним предлозима или цепидлачи о сваком детаљу. AI треба да се укључи у правом тренутку и одговарајућим тоном. Ако је превише пасиван, пропуштају се корисне прилике; ако је превише агресиван, корисници могу осетити да се њихове одлуке стално доводе у питање.
Изазов је како приказати повратне информације AI-ја: као наговештаје, опционални преглед или двосмерни дијалог? Од добро осмишљене интеракције зависи да ли ће корисници прихватити AI као партнера или ће га видети само као Clippy 2.0.
Нека повратне информације буду проактивне, али не и досадне:
Омогућите AI-ју да нуди предлоге на природним тачкама за паузу. На пример, у уређивачу докумената могао би да сачека да се заврши реченица или пасус пре него што предложи измену. Истраживали смо и могућност да агент, након избора празног текстуалног поља, кратко сачека пре него што понуди помоћ. Тон је важан: “Here’s an idea to consider…” делује конструктивније од грубе тврдње.
Претворите повратне информације у истраживачки дијалог:
Ако повратна информација није јасна, омогућите корисницима да лако поставе питања попут: “Why do you suggest changing this?” Радознала личност AI-ја може учинити размену конструктивнијом. Попут пажљивог терапеута или фасилитатора, агент може у правом тренутку постављати релевантна питања и претворити повратне информације у разговор који кориснику помаже да учи.
То помаже и AI-ју да прикупи контекст, омогућавајући кориснику и агенту да развију јасније заједничко разумевање.
Понудите више опција, идеја или алтернатива:
Уместо једне идеје, решења или изазова, агент може представити више гледишта. На пример, агент за дизајн може генерисати три алтернативна распореда, док агент за писање предлаже различите верзије реченице за различиту публику. Пружање опција потврђује да корисник и даље има контролу.
Побрините се да повратне информације узимају контекст у обзир:
Агент треба да прилагоди улогу „партнера у размишљању“ тренутном контексту корисника. Ако неко застане код питања или текстуалног поља, AI би могао да постави подстицајно питање уместо да одмах понуди потпун одговор. Када кориснику треба само преформулисана реченица, сажет предлог који може да прихвати или одбије помаже му да задржи осећај власништва.
Најважније је да AI зна када да се повуче — дуга размена може довести до „зачараног круга“ бескрајних измена и нарушити самопоуздање корисника. Пратећи контекст и поступке корисника, AI агент може прилагодити повратне информације тако да буду заиста корисне, а да не прекорачи границе.
Шта је то: Свест о ситуацији је способност агента да у реалном времену тумачи контекстуалне информације и сходно томе прилагођава своје понашање. Уместо да се ослањају само на унапред одређене уносе, AI агенти могу непрекидно обрађивати информације о окружењу, тренутном стању корисника и другим релевантним условима.
То може значити прилагођавање интерфејса непосредним потребама корисника или тумачење тренутних тржишних услова ради релевантнијих одговора.
Зашто је корисно: Стварни свет није статичан. AI системи свесни ситуације могу бити кориснији јер реагују на тренутне услове. Када агент разуме релевантни контекст, интеракције делују природније, личније и утемељеније.
Изазов: Изградња AI-ја који је заиста свестан ситуације није једноставна. Приступ потребним подацима и њихово обједињавање могу донети знатну техничку сложеност.
Танка је граница између корисне свести о контексту и наметљивог прекорачења граница. Корисници цене агента који „схвата ствар“, али им може бити непријатно ако тражи превише информација или делује претерано упорно. Пошто се околности могу брзо променити, људска стручност и расуђивање остају неопходни.
Зато су делотворном AI систему потребни уноси корисника како би одржао корисно и актуелно разумевање њихових околности.
Покажите корисницима како изгледа добар контекст:
Модели за резоновање, као што је OpenAI o1, променили су начин на који људи пружају контекст великим језичким моделима. Без обзира на модел, детаљан контекст омогућава релевантније одговоре. Јасни примери, текст чувара места и прошириви савети могу показати корисницима које информације да пруже и објаснити зашто су важне.
Јасно показивање кориснику како изгледа „добар контекст“ може уклонити недоумице због којих људи иначе не наводе значајне детаље.
Олакшајте дефинисање граница агента:
Непосредне потребе корисника су важне, али не морају бити очигледне. Агент свестан ситуације може са корисником дефинисати теме, области и алате које треба да истражи. Дубоко истраживање у ChatGPT-у подржава овај приступ постављањем питања за појашњење пре почетка истраживачког задатка.
Прикажите контекст ради брзих измена и допуна:
Корисницима може бити потребан преглед онога што AI тренутно претпоставља о њиховим циљевима, фокусу и изворима података. Посебан панел може објаснити временску границу знања, тренутне претпоставке и релевантне уносе. Икона би могла означавати када се користе подаци о локацији, док би сажетак могао приказати колико је записа допринело неком увиду.
Корисно је да људи виде шта AI „зна“ и да уз што мање труда могу додати, уклонити или ажурирати релевантни контекст.
Нека AI бира функције корисничког интерфејса према њиховој корисности:
AI агенти могу селективно укључивати или искључивати могућности на основу ситуационих сигнала. Када неко пише стручни извештај, агент би могао да активира напредне алате за цитирање; када уређује белешке за говорника, могао би да истакне функције за уређивање. То омогућава усредсређено искуство без потребе да корисници ручно управљају сваким подешавањем.
Шта је то: Дизајн искуства и развој производа често третирају истраживање корисника као засебну фазу на почетку пројекта или у утврђеним интервалима. Континуирано откривање посматра разумевање понашања, потреба и склоности корисника као трајан процес. AI може да претвори разговоре, кликове и повратне информације у прилике за откривање увида које корисници можда не изражавају непосредно.
У суштини, AI у реалном времену наставља да учи и прилагођава се простору проблема.
Зашто је корисно: Од стручњака, практичара и ширег круга корисника може бити тешко прикупити корисне повратне информације о делотворности или употребљивости резултата AI-ја. Агенти могу помоћи да се реакције, увиди и интуиција забележе у контексту, док је искуство још свеже.
Изазов: Повратне информације често бележе шта се догодило или да ли се кориснику допао исход, али не објашњавају зашто. Захтев да људи запамте и документују сваки корак свог размишљања може деловати оптерећујуће, чак и када би ти увиди побољшали будуће могућности система.
То је нарочито важно код строго ограничених AI система, где разговор отвореног типа можда није ни пожељан ни могућ.
Користите описне ознаке за бележење реакција:
Једноставан „палац горе“ или „палац доле“ ретко објашњава реакцију корисника. Описне ознаке — попут „корисно за планирање буџета“ или „недостају регулаторне информације“ — пружају кориснији контекст. Ове ознаке могу описати тренутну интеракцију или позвати кориснике да укратко изнесу своје виђење, претварајући оцену у информацију из које AI може да учи.
Усмеравајте AI агенте помоћу „картица“:
Када AI погреши или само делимично успе, омогућите корисницима да га лако исправе или „подуче“. На пример, агент би могао да пита: “How would you phrase it?” или “What detail did we miss?” Добијене смернице могу се сачувати за тренутну интеракцију или касније поново користити.
Учите из понављања и варијација:
Понекад најбоље повратне информације настају када покушамо поново. Једноставне контроле за поновно генерисање омогућавају корисницима да упореде нове опције и одаберу оне које им одговарају. Ти избори повезују првобитни унос са кориснијим исходом и чине експериментисање делом процеса учења.
Посматрајте интеракције:
AI агенти могу да сарађују како би учили из више интеракција. На пример, док један агент прави сажетак истраживања, други може да анализира размену и процени искуство. Попут етнографа, ови агенти могу да уоче разлике између намере особе и њеног виђења квалитета резултата.
Ова запажања могу подржати континуирано унапређење откривањем увида и предлагањем измена система.
Шта је то: Проширивање прилагођава кориснички унос, инструкцију или упутство да би се добио бољи резултат, уз очување првобитне намере. AI у позадини обавља додатни посао који превазилази изричит захтев. На пример, „скривено задавање инструкција“ може обогатити упит пре него што систем генерише одговор.
Корисник даје почетну идеју, а агент проширује тај унос када то може побољшати исход.
Зашто је корисно: Људи често дају кратка или општа упутства, док најбољи одговор може захтевати додатне кораке. AI агенти могу премостити тај јаз без захтева да корисници све објасне. На пример, захтев AI-ју да “brainstorm marketing ideas for my new coffee product” иначе би могао дати уопштену листу.
Проширени приступ могао би да спроведе неколико све амбициознијих сесија осмишљавања и обједини најбоље идеје, стварајући богатији и разноврснији резултат.
Изазов: Рад у позадини може умањити осећај власништва и транспарентности код корисника. Ако AI измени нечији захтев без објашњења промене, може произвести исход који корисник није желео. Дизајнери морају уравнотежити корисно проширивање и ризик од нежељене манипулације.
Дизајнерски изазов је омогућити корисницима да усмеравају проширивање када то желе.
Очувајте намеру корисника и надоградите је:
Проширивање треба да унапреди наведене циљеве корисника без увођења нових. Након што AI прошири инструкцију или заврши позадинске задатке, он или засебан валидатор треба да упореди коначни резултат са првобитним захтевом. Неочекиване додатке треба јасно саопштити.
Користите проширивање за безбедност и креативност:
Технике попут скривеног задавања инструкција могу изазвати забринутост због прикривеног преобликовања корисничких захтева. Да бисте очували поверење, користите их за побољшање јасноће, безбедности или потпуности без нарушавања намере корисника. Ако је потребно прилагођавање ради безбедности, објасните га или одмах пружите повратну информацију.
Корисници могу видети резултат модерације, али не и логику или критеријуме на којима се заснива.
Преузмите проверене технике фасилитације:
AI агенти могу применити методе фасилитације и сарадње, попут Liberating Structures, како би обликовали продуктивне интеракције. Ови једноставни оквири помажу људима да у потпуности искористе свој креативни и аналитички потенцијал.
Агент током разговора може користити познате методе осмишљавања и филтрирања идеја. Мале промене у току размене могу произвести шири распон идеја и увида.
Користите паралелне токове да откријете користан садржај:
Уместо ослањања на једну линеарну размену, агент може истовремено истраживати више тумачења, идеја или решења. То личи на групу стручњака која разматра идеје из различитих углова, а да се корисни увиди не изгубе.
Координациони процес може објединити те различите правце истраживања у кохерентан и применљив одговор.
Користите проширивање за едукацију корисника:
Добро осмишљено проширивање може помоћи људима и да науче како делотворније да комуницирају са AI-јем. Ако агент објасни: “I considered X and Y in my answer,” корисници могу те факторе укључити у будуће захтеве. Тако настаје двоструко побољшање: бољи одговори сада и бољи уноси током времена.
Шта је то: Овај образац олакшава разумевање резоновања AI агената. Пажљиво осмишљене интеракције могу објаснити зашто је агент дао одређени одговор, истаћи изворе који га поткрепљују или приказати релевантне кораке процеса. Циљ је подржати делотворно људско одлучивање без преоптерећивања корисника.
Приказ релевантног резоновања најбоље функционише када корисници могу постепено да га истражују и изаберу потребан ниво детаља.
Зашто је корисно: Поверење је неопходно за усвајање AI-ја, нарочито у пословним окружењима. Мања је вероватноћа да ће се људи ослонити на систем ако не могу да разумеју или провере његово понашање. Транспарентни резултати олакшавају утврђивање проблема, исправљање грешака и понављање корисних приступа.
Изазов: Објашњавање одлука AI-ја може бити тешко. Превише детаља може преоптеретити кориснике, док вероватноће или дуги сажеци резоновања могу бити тешки за тумачење. Сама транспарентност такође не гарантује тачност.
Дизајнери морају размотрити квалитет објашњења, јасноћу његовог приказа и начин на који пратећи докази могу постати део корисног дијалога.
Омогућите агентима да размишљају широко, а затим сажму резултате:
AI може дубински анализирати проблем, а резултате представити у лако разумљивом облику. Хијерархијски сажеци и постепено откривање омогућавају корисницима да почну од главног увида и прошире пратеће детаље само када су им потребни.
Добро осмишљена интеракција може сложене информације учинити лаким за истраживање без жртвовања дубине или јасноће.
Пружите цитате и референце који се могу истраживати:
Одговори које генерише AI треба корисницима да пруже јасан начин за проверу извора који их поткрепљују. То може обухватити линкове, одломке из интерних извештаја, релевантне налазе истраживања или детаљнији приказ квантитативних података.
На пример, у системима генерисања допуњеног проналажењем, корисници треба да могу да пређу са сажетка AI-ја на доказе на којима се заснива. То подржава проверу и омогућава дубље истраживање које гради поверење.
Саопштавајте важне сигнале напретка:
Сложени токови рада агената могу обухватати промену смера, враћање на раније кораке или обједињавање више праваца истраживања. Корисници лакше прихватају кашњења када разумеју шта се дешава. Јасна обавештења о напретку могу објаснити шта је агент завршио, шта тренутно ради и шта следи.
Агент треба да објасни и када је застао или када одлука захтева додатна гледишта.
Откривајте резултате AI-ја корак по корак:
Уместо да одједном представи цео одговор, агент може откривати информације у фазама. На пример, инвестициони асистент могао би приказати кратку препоруку уз могућност проширења образложења: “Step 1: Assess the risk profile. Step 2: Review the current portfolio. Step 3: Identify diversification opportunities. Step 4: Formulate a recommendation.” Корисници који желе више детаља могу истражити сваки корак, док остали могу остати на сажетку.
Користите визуелна објашњења резоновања AI-ја:
Објашњења треба да буду разумљива колико и главни резултат. Када резоновање обухвата бројеве или односе, графикони и дијаграми могу помоћи. Визуелизација упита, процеса, резоновања и извора агента може помоћи корисницима и да исправе његов смер, објасне резултат другима или касније понове процес.
Јасна визуелна објашњења помажу корисницима да брже разумеју информације и поступе на основу њих.