Нейросети для UX/UI

Искусственный интеллект (ИИ/AI) сегодня активно проникает в разные сферы жизни и бизнеса. Особенно заметно это влияние в области веб-дизайна. ИИ-алгоритмы кардинально меняют подход к организации пользовательского опыта, от автоматизации рутинных задач до прогнозирования поведения посетителей веб-ресурса. Интерес к этому направлению растет,  многие компании уже внедрили новые технологии, чтобы повысить качество своих продуктов.

Нейронные сети для веб-дизайна и UX/UI — это не просто нововведение, это мощный инструмент, способствующий оптимизации рабочих процессов IT-специалистов. Путем анализа больших объемов данных, искусственный интеллект способен конструировать интуитивно понятные интерфейсы и улучшать пользовательский опыт.

Эксперты рекомендуют

Московский городской открытый колледж

4.71

Дизайн (по отраслям)

95 000 ₽

IThub college

Промышленный дизайн

450 000 ₽

4426 часов

Международная школа профессий

4.9

Онлайн-курсы видеосъёмки и монтажа.

21 800 ₽

36 400 ₽

15 часов

Негосударственное образовательное частное учреждение высшего образования «Московский университет «Синергия»

4.6

UX/UI-дизайн

84 000 ₽

Московская академия предпринимательства при Правительстве г. Москвы

4.86

UX/UI-дизайн

от 7 000 ₽

2156 часов

АПОНО "Сингулярити Хаб" Чебоксары

5

Дизайнер

160 000 ₽

1775 часов

Больше курсов

Смотреть еще

Что такое нейросети? Как они работают?

Нейросети — это математические модели, вдохновленные структурой человеческого мозга, которые способны обучаться и решать сложные задачи. Принцип их работы заключается в обучении на базе большого количества информации, что помогает системе находить закономерности, а затем применять их при решении различных вопросов.

Основные виды нейронных сетей:

• Машинное обучение: модели «тренируются» на базе уже известных материалов, чтобы предсказывать результат.
• Глубокое обучение: сложная система, включающая в себя многослойные алгоритмы с более глубоким изучением информации.
• Обработка изображений: улучшают качество фотографий, автоматически убирая шумы,  восстанавливая детали.

Примеры повседневного использования:

• Голосовые помощники: Siri, Google Assistant, Alexa используют ИИ при обработке голоса, распознавании речи и выполнении команд.
• Рекомендательные системы: Netflix и YouTube рекомендуют персонализированный контент, основываясь на предпочтениях аудитории, что также является результатом труда искусственного интеллекта.

Роль нейронных сетей в UX/UI

«Искусственный интеллект радикально меняет подход к дизайну интерфейсов. Они не просто помогают анализировать поведение пользователей, но также позволяют прогнозировать взаимодействие, создавая максимально интуитивные и эффективные интерфейсы».
— Accenture Technology Vision 2023

В UX/UI искусственный интеллект используется для выполнения разнообразных вопросов, направленных на улучшение пользовательского опыта. Вот несколько примеров их применения:

• Автоматизация создания макетов:  генерирация идей по заданным параметрам. Это сокращает время построения первых версий макетов.
• Прогнозирование поведения пользователей: на базе изучения прошлого опыта гостей веб-сайта, предлагаются решения, обеспечивающие более удобное взаимодействие с интерактивными компонентами.
• Анализ данных пользователей: благодаря изучению больших массивов данных, специалистам предоставляются полезные сведения о том, как посетители веб-ресурса взаимодействуют с интерактивными деталями, что дает видоизменять продукт на основе реальных показателей.

Нейросети для веб-дизайна

Сейчас на рынке существуют различные инструменты с использованием нейронных сетей, они активно применяются в веб-разработке. Рассмотрим некоторые из них:

1. Adobe Sensei — мощная платформа, обеспечивающая автоматизацию рутинных заданий, таких как обработка изображений, подбор цветов. Sensei активно задействуют при оптимизации графического контента.
2. Uizard — платформа, помогающая проектировать интерфейсы на основе простых эскизов. Это отличная помощь профессионалам, которые хотят быстро прототипировать без глубокого вовлечения в код.
3. Figma AI — плагин в популярной платформе Figma. С его помощью можно автоматизировать проработку макетов, что позволяет креаторам сосредоточиться на более креативных аспектах.
4. Designify — улучшает качество изображений, включая удаление фона и настройку цвета, что упрощает этап подготовки графических материалов при оформлении веб-страниц.
5. Sketch2Code — это продукт от Microsoft, его особенность заключается в преобразовании нарисованных от руки эскизов в HTML-код, что значительно ускоряет этап разработки.
6. Canva — предназначена для легкого генерирования визуального контента без глубоких знаний в области графического дизайна. Платформа предлагает шаблоны, адаптирует элементы системы под нужды креатора, что делает творчество доступным для всех.
7. The Grid - выполняет автоматическое проектирование веб-сайтов на основе источника, загруженного креатором. The Grid анализирует предоставленный материал, а затем рекомендует оптимальные макеты.
8. Let’s Enhance – улучшает качество изображений: увеличивает разрешение, восстанавливает детали и устраняет шумы в изображениях, придавая продукту качественный визуал.
9. Fronty - генерирует HTML/CSS код на основе загруженного изображения. Это упрощает верстку дизайнерам и разработчикам. Fronty также предоставляет услугу управляемого хостинга, что облегчает публикацию веб-сайтов в интернете.
10. Fabrie - генератор иллюстраций и графики для совместной работы команд. Она предоставляет бесконечный холст, таблицы и базу данных, чтобы команды могли документировать свои исследования, обмениваться идеями, придумывать и с легкостью изготавливать прототипы.

Улучшение UX с помощью ИИ-моделей

Нейронные сети также приспособили для изучения деятельности интернет-пользователей на веб-странице с последующей оптимизацей интерактивных компонентов в режиме реального времени. Вот несколько примеров лучших практик использования ИИ-алгоритмов в UX:

• Анализ пользовательского поведения: ИИ-модели анализируют, как пользователи взаимодействуют с компонентами веб-страницы,  в соответствии этому дают рекомендации по улучшению.
• Инструменты анализа информации: Hotjar и Smartlook позволяют отслеживать активность на веб-сервисе, а интеграция с ИИ - находить скрытые модели поведения.
• Рекомендательные системы: системы, использующие ИИ-модели, могут анализировать действия посетителя сайта и предлагать ему персонализированный контент, улучшая взаимодействие.

Пример:

1. Пользователь взаимодействует с интерфейсом.
2. ИИ анализирует показатели в режиме реального времени (например, движения мыши, время пребывания на странице).
3. ИИ дает рекомендации по изменению визуальных элементов для повышения удобства.

Как нейросети меняют проектирование

С помощью ИИ проектирование становится более гибким и быстрым. Вот несколько способов:

• Автоматическое создание макетов и прототипов: Одним из главных преимуществ нейросетей в UX/UI-дизайне является освобождение от рутинных этапов, таких как создание макетов, тестирование различных вариантов интерфейса и прогнозирование поведения пользователей. Нейросети могут предлагать готовые решения на основе заданных параметров, что значительно упрощает и ускоряет работу дизайнеров и разработчиков.
• A/B-тестирование: ИИ быстро изучает результаты A/B-тестирования и предлагает оптимальные варианты интерфейсов.
• Прогнозирование действий пользователей: ИИ предсказывает, как посетители на странице будут взаимодействовать с интерактивными компонентами, что обеспечивает оформление более удобных проектов.
• Генерация контента: с помощью ИИ отрисовываются новые элементы, такие как кнопки, иконки и другие графические детали в соответствии с заданными характеристиками и предпочтениями.

Преимущества и недостатки использования нейросетей в UX/UI дизайне

Будущее искусственного интеллекта в UX/UI и веб-дизайне

В будущем ИИ будет все более активно внедряться в UX/UI. Предполагается, что ИИ станет неотъемлемой частью всех этапов проектирования и разработки интерфейсов.

Главные тренды:

• Автоматизация и предсказательная аналитика: ИИ будет предсказывать шаги интернет-пользователей с еще большей точностью, формировать интерактивные компоненты, полностью адаптированные под нужды аудитории.
• Новые возможности для креаторов: развитие ИИ даст начало новым рабочим ролям для UX/UI специалистов, которые будут сочетать дизайн и технологии.
• Инклюзивность: нейросети будут применять при проектировании визуальной части проектов, учитывая потребности различных групп пользователей, включая людей с ограниченными возможностями.

Заключение

Нейросети для UX/UI-дизайна — это мощный инструмент, который уже сегодня помогает креаторам не тратить время на рутинные задачи, улучшать и анализировать пользовательский опыт. Внедрение ИИ не только изменит подход к веб-дизайну, но и повлияет на структуру индустрии в целом, открывая новые возможности для профессионалов в этой области.