UX Design per AI

Le nostre interazioni con dispositivi digitali e software sono cambiate significativamente nel mondo in rapida evoluzione della tecnologia. Le interfacce utente si sono evolute nel tempo per soddisfare le esigenze e le aspettative in continua evoluzione degli utenti, dai primi giorni delle interfacce a riga di comando alle esperienze odierne alimentate dall'AI. Questo articolo esamina lo sviluppo delle interfacce utente, sottolineando il recente passaggio verso esperienze in linguaggio naturale guidate dall'intelligenza artificiale (AI).

L'Evoluzione dell'UI

La storia delle interfacce utente è una storia di crescente accessibilità e intuitività. Come illustrato nella timeline sopra, abbiamo assistito a diversi cambiamenti importanti:

Anni '60 - Interfaccia a Riga di Comando (CLI): Le shell UNIX hanno inaugurato l'era della comunicazione basata sul testo. Per comunicare con i computer, gli utenti dovevano memorizzare comandi specifici, il che limitava l'accesso all'informatica a specialisti e appassionati.

Anni '70 - Prime Interfacce Grafiche Utente (GUI): Xerox PARC ha pionierato lo sviluppo delle GUI, introducendo concetti come finestre, icone, menu e dispositivi di puntamento (WIMP). Questo ha segnato l'inizio di interazioni informatiche più intuitive.

Anni '80 - GUI Mainstream: Con il rilascio del Macintosh di Apple, le GUI sono diventate ampiamente disponibili, aprendo i computer a un pubblico molto più vasto. Nel regno dei personal computer, la metafora del desktop è emersa come paradigma dominante.

Anni '90 - Interfacce Web: L'introduzione di un nuovo paradigma per l'accesso alle informazioni in rete è stata portata dal World Wide Web e da browser come Mosaic. Quest'era ha visto la nascita di molte convenzioni di interfaccia che usiamo ancora oggi nel web design.

Anni 2000 - Interfacce Touch Mobile: Il lancio dell'iPhone nel 2007 ha rivoluzionato l'informatica mobile, introducendo interfacce multi-touch e interazioni gestuali. Questo cambiamento ha reso l'informatica potente veramente portatile e personale.

Anni 2010 - Assistenti Vocali: Il rilascio dell'iPhone nel 2007 ha portato interfacce multi-touch e interazioni gestuali nel mondo dell'informatica mobile. L'informatica potente è diventata genuinamente portatile e personale con questo cambiamento.

Anni 2020 - Interfacce Guidate dall'AI: L'era attuale sta vedendo l'ascesa di interfacce alimentate dall'AI come ChatGPT e Claude, che possono comprendere e rispondere al linguaggio naturale in modi sofisticati. Questo rappresenta una convergenza di elaborazione del linguaggio naturale, consapevolezza del contesto e interfacce adattive.

Ognuna di queste fasi si è costruita sulle precedenti, riducendo gradualmente il carico cognitivo necessario per interagire con la tecnologia. La progressione è stata verso interfacce più intuitive, più allineate con la comunicazione umana naturale e più capaci di comprendere e anticipare le esigenze degli utenti.

L'Ascesa delle Interfacce Guidate dall'AI

L'ultima rivoluzione nelle interfacce utente è guidata dai progressi nell'Intelligenza Artificiale, in particolare nel campo dell'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Questo cambiamento ci sta spostando oltre il mondo incentrato sulle app a cui siamo abituati, verso esperienze più integrate, basate sul linguaggio.

Le interfacce guidate dall'AI integrano diversi componenti chiave:

Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Permette al sistema di comprendere e interpretare il linguaggio umano.

Consapevolezza del Contesto: Consente all'AI di considerare la situazione attuale dell'utente, le preferenze e la cronologia.

Esecuzione di Azioni: La capacità di eseguire compiti attraverso più app o servizi.

Input dell'Utente: Accetta varie forme di input, tra cui testo, voce e potenzialmente anche gesti.

Questo nuovo paradigma sta abbattendo le barriere tra le singole app, creando esperienze utente più fluide e intuitive. Vediamo un paio di esempi per avere una migliore comprensione dei cambiamenti che questo ha portato.

Jasper AI e Claude

Per illustrare il potere dell'AI per il design UX, guardiamo due esempi: Jasper AI e Claude.

Jasper AI

Jasper AI è una piattaforma di creazione di contenuti che utilizza modelli linguistici avanzati per assistere gli utenti nella scrittura di vari tipi di contenuto. La sua interfaccia rappresenta una significativa deviazione dai word processor tradizionali:

Comandi in Linguaggio Naturale: Gli utenti possono istruire Jasper usando l'inglese semplice, come "Scrivi un post sul blog sui benefici della meditazione."

Suggerimenti Consapevoli del Contesto: Jasper comprende il contesto di ciò che viene scritto e può offrire suggerimenti e continuazioni pertinenti.

Output Multi-Formato: L'AI può adattare il suo output a vari formati, da post di blog ad aggiornamenti sui social media, senza la necessità di app separate.

Quello che accade e vedremo più in dettaglio, è come l'applicazione sia in grado di diventare uno strumento collaborativo amichevole e con cui l'utente è in grado di adattarsi al volo. Infatti un componente chiave in Jasper AI, ma anche nei GPT personalizzati e altri strumenti AI è la capacità di inserire le preferenze e definire le loro proprietà.

Vediamo anche un altro esempio chiave che mostra come l'UX per le interfacce guidate dall'AI sia ancora estremamente in fase di sviluppo.

Claude

Claude, un assistente AI creato da Anthropic, mostra un'altra dimensione delle interfacce guidate dall'AI:

Interazione Conversazionale: Gli utenti possono interagire con Claude in modo naturale e conversazionale, similmente ad altri prodotti come ChatGPT, Gemini.

Flessibilità nei Compiti: Claude può gestire un'ampia gamma di compiti, dal rispondere a domande all'aiutare con analisi e programmazione, senza richiedere interfacce diverse per ogni tipo di compito.

Mantenimento del Contesto: Claude può mantenere il contesto durante una conversazione, consentendo interazioni più coerenti e produttive.

GUI più Collaborativa: Claude ha anche integrato una GUI più collaborativa, offrendo non solo un'interfaccia simile a una chat, ma permettendo all'utente di vedere schemi generati in tempo reale, riassunti e applicazioni React dal codice. Questo può già essere visto come un secondo passo verso l'adozione di nuove GUI nell'AI.

Mentre i primi tre punti sono già (quasi) dati per scontati quando si parla di nuove interfacce chatbot, il quarto potrebbe già essere visto come un passo avanti, una nuova capacità di questi modelli, che ha bisogno di aiutare gli utenti a non perdersi nella quantità di informazioni che potrebbero essere date loro, ma aiutando a evidenziare le informazioni più importanti o aiutando ad arricchire il risultato.

In generale sia Jasper AI che Claude dimostrano come l'AI stia rimodellando le interfacce utente per essere più intuitive, flessibili e potenti.

Raggruppamento del Contesto e Cura dell'Utente

Due concetti chiave emergenti nelle interfacce guidate dall'AI, che abbiamo visto in parte nell'esempio sopra, sono il raggruppamento del contesto e la cura dell'utente.

Raggruppamento del Contesto

Il raggruppamento del contesto si riferisce alla capacità delle interfacce AI di combinare informazioni e azioni correlate in un'unica interazione semplificata. Questo concetto affronta la sfida di trasmettere istruzioni complesse per ottenere i risultati desiderati.

Prendiamo un esempio, un semplice comando dell'utente come "Pianifica la mia vacanza" attiva una serie di azioni attraverso più domini (calendario, preferenze, meteo, voli, hotel). L'AI raggruppa tutti questi contesti per fornire un piano vacanze completo. Mentre siamo ancora abituati a usare un'app specifica per un compito specifico, l'adozione di un ambiente arricchito di contesto con la possibilità di interagire direttamente con più fonti, velocizza e migliora l'usabilità.

Pensa ad esempio alla prima versione di ChatGPT in cui non c'era possibilità di dare contesto a parte la cronologia della conversazione. Ora è cambiato per dare più contesto e raggrupparlo con la possibilità di connettersi alla tua cartella, caricare documenti o cercare sul web fonti aggiuntive di informazioni.

Cura dell'Utente

La cura dell'utente implica permettere agli utenti di perfezionare e personalizzare le loro interazioni AI nel tempo. Questa idea riconosce che sebbene i risultati preliminari dell'AI potrebbero non soddisfare completamente gli utenti, offrono un punto di partenza per ulteriori miglioramenti.

Ad esempio, in una situazione che coinvolge la creazione di contenuti utilizzando Jasper AI, un utente può scegliere di evidenziare parole o concetti particolari da un output iniziale, utilizzandoli come punti di partenza per ulteriore creazione o miglioramento dei contenuti.

O prendendo l'ambiente GPT puoi vedere come siamo ora in grado di istruire dando il contesto giusto per ridurre l'attrito nel non avere la risposta attesa.

Progettare per la Fiducia nelle Interfacce AI

Ci stiamo abituando sempre di più a giocare con le interfacce AI, il problema sorge quando si tratta di compiti cruciali, affidando un ruolo più prominente e l'accesso ai nostri dati sensibili.

Poiché l'AI assume un ruolo più chiave nelle interfacce utente, progettare per la fiducia diventa cruciale. Le proprietà chiave che dobbiamo tenere in considerazione saranno:

Trasparenza: Comunicare chiaramente cosa sta facendo l'AI e perché. Non avere pieno controllo di ciò che sta accadendo può influenzare profondamente l'esperienza utente, utilizzando interfacce AI stiamo delegando sotto-compiti, e quando si tratta di dati più sensibili, la comunicazione diventa chiave per sapere cosa sta accadendo.

Controllo: Dare agli utenti la capacità di verificare e modificare gli output dell'AI. Partendo da una risposta dovrebbe essere possibile costruirci sopra e perfezionare l'output.

Privacy: Implementare forti misure di protezione dei dati e dare agli utenti il controllo sui loro dati. E se potessimo accedere a un conto bancario direttamente attraverso un'interfaccia chatbot, dovremmo essere sicuri che tutti i dati siano protetti e che siamo consapevoli di ciò che sta accadendo.

Coerenza: Garantire che i comportamenti dell'AI siano prevedibili e allineati con le aspettative degli utenti. Gli errori dovrebbero essere facilmente messi sotto controllo, altrimenti può sorgere frustrazione.

Gestione degli Errori: Gestire e comunicare quando l'AI commette errori o è incerta.

Il Futuro: Ecosistemi di Contesto e Interazioni Multimodali

Mentre guardiamo al futuro dell'interazione uomo-computer, emergono due tendenze correlate: l'ascesa degli ecosistemi di contesto e il dominio delle interfacce in linguaggio naturale. Esploriamo questi concetti in maggior dettaglio.

1/ Ecosistemi di Contesto

Le interfacce AI stanno operando su un nuovo paradigma grazie agli ecosistemi di contesto. Piuttosto che operare solo all'interno dei confini di app o servizi specifici, questi sistemi saranno compatibili tra piattaforme, risultando in un'esperienza unificata e connessa.

All'interno di questo particolare ecosistema:

Percezione Completa: L'AI al centro può accedere a informazioni e funzioni dalle sfere lavorative, domestiche, sanitarie e sociali della vita di un individuo. Questo rende possibile comprendere completamente il contesto dell'utente.

Ottimizzazione Cross-Domain: L'AI può fare scelte e raccomandazioni più sagge se comprende come molti aspetti della vita interagiscono tra loro. Per esempio: L'AI può raccomandare di programmare tempo per un allenamento veloce o un incontro camminando se nota un programma di lavoro impegnativo (contesto Lavoro) e metriche di attività in deterioramento (contesto Salute). Può automaticamente cambiare il termostato di casa e posticipare i preparativi per la cena se viene programmato un incontro in ritardo (contesto Lavoro).

Azioni Predittive: Con accesso a più flussi di dati, l'AI può anticipare le esigenze più accuratamente. Se nota un pattern di notti in ritardo al lavoro che portano a sessioni di palestra saltate e alimentazione non salutare, potrebbe suggerire proattivamente servizi di preparazione pasti o opzioni di allenamento a casa.

Transizioni Fluide: Quando gli utenti si spostano tra contesti (ad esempio, dal lavoro a casa), l'AI può assicurarsi che la transizione sia fluida. Può farlo, ad esempio, cambiando gradualmente il focus delle notifiche dal lavoro al personale o preparando la casa secondo le condizioni dell'utente quando lascia il lavoro.

Integrazione con Coscienza della Privacy: L'ecosistema è interconnesso, tuttavia l'AI deve essere consapevole dei suoi limiti. Gli utenti dovrebbero essere in carica di quali dati vengono condivisi e come vengono utilizzati in diverse circostanze.

Il potere degli ecosistemi di contesto risiede nella loro capacità di abbattere le barriere artificiali che abbiamo creato tra diversi aspetti delle nostre vite, offrendo un ambiente tecnologico più olistico e di supporto.

2/ Interazioni Multimodali

Man mano che l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) continua a progredire, ci stiamo muovendo verso un futuro in cui il linguaggio naturale—parlato e scritto—diventerà il mezzo principale di comunicazione tra gli esseri umani e le nostre tecnologie e assistenti di intelligenza artificiale (AI).

Questa transizione verso interfacce in linguaggio naturale è definita da una serie di progressi significativi:

Interfacce Utente Conversazionali (UI): Gli utenti saranno in grado di comunicare con i loro dispositivi in modo simile a quello di un assistente umano man mano che le interfacce crescono più conversazionali. Per prenotare un incontro e ordinare il pranzo, ad esempio, un utente potrebbe dire, "Programma un incontro di squadra per domani alle 14 e ordina il pranzo per tutti," piuttosto che dover passare attraverso diverse app.

Interazioni Consapevoli del Contesto: I sistemi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) miglioreranno nel comprendere il contesto, consentendo interazioni più fluide e produttive. Saranno in grado di dedurre intenzioni, ricordare scambi precedenti e comprendere richieste sottili o implicite.

Interazioni Multimodali: Queste interfacce incorporeranno modalità aggiuntive di interazione quando necessario, tuttavia il linguaggio sarà sempre il mezzo principale di comunicazione. Ad esempio, un utente può richiedere di visualizzare il proprio calendario e quindi apportare modifiche utilizzando tocco o gesti.

Modelli Linguistici Adattivi: Nel tempo, gli assistenti AI si adatteranno ai pattern di parlato unici di ogni utente, al vocabolario e alle preferenze, risultando in un coinvolgimento più personalizzato.

Capacità Cross-Linguistiche: Con l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) avanzata, gli utenti saranno in grado di comunicare con persone nella loro lingua nativa mentre interagiscono ancora nella loro lingua preferita.

Interazioni Proattive: Gli assistenti AI potrebbero, come gli assistenti umani, avviare conversazioni basate su opportunità o esigenze riconosciute piuttosto che aspettare ordini.

Il telefono senza app presentato da Deutsche Telekom al Mobile World Congress 2024 è un indicatore precoce di questa tendenza così come il rabbit R1 che allo stesso modo esegue compiti attraverso varie app. Sì, sono i primi tentativi di cavalcare questa tendenza con molti possibili difetti e imprecisioni ma riassumono una possibile visione del futuro. Invece di navigare attraverso una serie di app, gli utenti esprimerebbero semplicemente le loro esigenze in linguaggio naturale, e l'AI coordinerebbe le azioni necessarie attraverso vari servizi e piattaforme.

Implicazioni e Sfide

Mentre questi sviluppi promettono miglioramenti significativi nell'esperienza utente e nella produttività, naturalmente comportano anche sfide:

Privacy e Sicurezza: Con i sistemi AI che hanno accesso a più dati personali attraverso vari contesti, garantire robuste protezioni della privacy e sicurezza dei dati diventa cruciale.

Controllo dell'Utente: Man mano che i sistemi AI diventano più proattivi, mantenere il giusto equilibrio tra assistenza utile e controllo dell'utente sarà essenziale.

Accessibilità: Mentre le interfacce in linguaggio naturale possono rendere la tecnologia più accessibile per molti, possono presentare sfide per utenti con impedimenti del linguaggio o in ambienti rumorosi. Garantire modalità multiple di interazione rimane importante.

Sensibilità Culturale: Poiché questi sistemi operano attraverso confini culturali e linguistici, dovranno essere progettati con sfumature culturali e sensibilità in mente.

Trasparenza: Man mano che l'AI prende più decisioni per conto degli utenti, garantire trasparenza nei suoi processi decisionali diventa sempre più importante.

L'Impatto sull'Esperienza Utente

L'esperienza utente è stata significativamente influenzata da questa evoluzione:

Ogni avanzamento tecnologico, da CLI all'AI, ha aumentato l'accessibilità a un pubblico più ampio. Utilizzando la comunicazione naturale, si possono ora eseguire compiti che precedentemente richiedevano conoscenze specializzate. Ci stiamo allontanando da un mondo incentrato sulle app e verso uno incentrato sul linguaggio.

Con l'aiuto delle interfacce moderne, gli utenti possono svolgere attività difficili più velocemente e con meno sforzo mentale. Un comando vocale a un assistente AI, ad esempio, può sostituire diversi passaggi nella tipica navigazione dell'interfaccia delle app, e man mano che le interfacce si sono sviluppate, sono cresciute sempre più consapevoli del contesto dell'utente. Per fornire interazioni più rilevanti e personalizzate, le interfacce guidate dall'AI possono prendere in considerazione variabili come la cronologia dell'utente, le preferenze, la posizione e persino lo stato emotivo.

Le interfacce più recenti permettono più di un modo per interagire. Testo, parlato, tocco e persino input gestuali possono essere tutti combinati con facilità, dando agli utenti la flessibilità di comunicare in qualsiasi modo sembri più comodo o naturale al momento. Le moderne interfacce guidate dall'AI non sono limitate a reagire all'input dell'utente; invece, possono anticipare le esigenze dell'utente e fare raccomandazioni o intraprendere azioni proattive. Un esempio è Claude e gli artifacts, che possono generare ed eseguire applicazioni direttamente per l'utente, fornendo così un passo significativo verso il soddisfacimento di esigenze ancora non soddisfatte.

Guardando Avanti: La Convergenza delle Interfacce

Dovremmo aspettarci di assistere a una confluenza di questi diversi paradigmi di interfaccia in futuro. In futuro, potrebbe non essere necessario decidere tra parlato, GUI o AI; invece, queste modalità potrebbero essere perfettamente combinate per produrre esperienze ricche e consapevoli del contesto.

Le interfacce che utilizzano parlato, AI e GUI si stanno fondendo per produrre un'esperienza utente più completa. Le distinzioni tra varie modalità di interfaccia diventano meno chiare in questo futuro, consentendo interazioni più efficaci e produttive.

Parlare con un assistente AI per iniziare un compito, ad esempio, può essere seguito da una transizione fluida alla manipolazione dei dati su un'interfaccia grafica, tutto mentre l'AI continua a offrire azioni e raccomandazioni consapevoli del contesto. Il futuro del design dell'interfaccia utente è rappresentato da questa convergenza, che promette esperienze utente più potenti, intuitive e coerenti.

Conclusione

La transizione dalle interfacce utente a riga di comando a quelle guidate dall'AI è indicativa di un movimento verso un'interazione uomo-computer più potente, intuitiva e naturale. Come abbiamo visto, questa evoluzione è progredita costruendo sui vantaggi di ogni passo mentre si risolvevano i loro svantaggi.

L'integrazione fluida di diverse modalità—visuale, audio e conversazionale—supportata da intelligenza artificiale (AI) intelligente che può riconoscere il contesto, prevedere le esigenze e adattarsi a utenti specifici è la chiave per il futuro delle interfacce utente. Questa convergenza detiene la prospettiva di migliorare l'efficienza della tecnologia, l'accessibilità e l'adattamento cognitivo con gli esseri umani.

Avvicinandoci all'alba di una nuova era, è imperativo che sviluppatori, designer e aziende abbraccino questi cambiamenti. Le aziende che possono impiegare con successo l'AI per costruire esperienze utente che sembrano più come trattare con un collaboratore intelligente e meno come usare uno strumento saranno quelle che sopravviveranno negli anni a venire.

La transizione dalle applicazioni alle interfacce in linguaggio naturale è un ripensamento fondamentale del nostro rapporto con la tecnologia, non solo un cambiamento tecnologico. Stiamo diventando più vicini a un tempo in cui la tecnologia effettivamente comprende e anticipa i desideri umani, fondendosi in ogni parte delle nostre vite mentre continuiamo a spingere i confini di ciò che è possibile.