Adobe UX/UI设计中的AI状态-Adobe XD中文网

想象一位人工智能-由人工智能提供动力的“助手”与设计师同步完成工作-找到完美的图像,裁剪它,修饰它,并密切关注它未来的表现,以确保它在最近的活动中移动针头。当所有这些都在发生的时候,这位人类设计师有足够的带宽来解决更大、更微妙的项目,这些项目推动了他的愿景和他的公司的发展。

那就是我们要去的地方,鲁本斯·坎通尼,是UX集体的成员。鲁本斯展望了人工智能设计师“将成为人类智能助手”的未来,他说。“他们将是强大的工具,设计师将学会掌握和使用他们的优势…作为一名设计顾问和创新者,他们将为你的个人资料增加价值,并代表你完成日常所有无聊的任务。“

UX和UI设计者越来越意识到AI提高整体生产力和能力的潜力-他们希望加入。

绝大多数的创意人员报告说他们的花费超过了他们一半的时间在重复的、不鼓舞人心的或行政的任务上。现在,他们认为这些任务是他们未来人工智能助手的完美选择。

理解人工智能与增强智能

这一转变为AI简化和简化在线界面和体验的UI和UX设计过程扫清了道路。Adobe已经开始领导这项工作,使用AdobeSensei消除设计人员工作流程中繁琐的任务,释放他们进行真正的创造性追求,并最大限度地提高他们提供强大的数字体验的能力。

下面是Adobe应用AI给UI和UX设计人员提供他们需要更多时间来创建和产生更有效的客户交互所需要的经验的示例。

1.无繁琐的设计工作流

现代设计流程是仍陷在不可避免地会被手工咬伤和吞咽的时刻所影响。设计师可能会失去宝贵的时间,重新着色,调整大小,或剪裁照片,或移动和调整不同的元素,以找到正确的布局。当设计师们被要求在数十件作品上重复这一过程,例如,创建不同大小的同一图像版本以适应不同的屏幕尺寸时,这种浪费的时间就会成倍增加。

这就是AdobeSensei支持的地方。内容感知布局特写来救你了。使用布局启发和内置的通用设计规则,它读取设计人员为设计选择的内容,并自动映射AdobeSPark和Photoshop中的布局位置和文本位置。

这个智能作物特征它可以感知设计中图像、视频或文本的焦点,然后智能地裁剪和调整其大小,以适应桌面、平板电脑或移动屏幕-这是一种可以避免设计人员头脑麻木乏味的功能,但也大大减少了图像文件大小和页面加载时间。

2.整合最终的创造性合作者

同样,AdobeSensei在InDesign的内容感知匹配功能,它标识页面中最重要的内容,以保留在设计人员的预定帧中,同时调整其他内容的大小或裁剪。无论内容如何调整,帧的比例保持不变。

AdobeExperienceManager站点利用AdobeSensei来匹配使用受众段首选项数据创建的体验片段,以实现所需的KPI。这个智能布局功能使品牌能够将客户细分为不同的角色,为这些特定的受众创建最有效的布局和最佳资产。然后,创意人员或营销者可以确定他们想要优化什么-例如,社交共享,或者移动参与-然后系统运行A/B测试,根据结果优化体验。

然而,这个过程需要大量的数字资产来支持众多平台和角色输入AdobeExperienceManager资产。这,这个支持人工智能的数字资产管理系统(DAM)使品牌能够在整个组织中组织、标记和传播资产。

通过自动化繁琐的任务-并确保正确的资产到达顾客之旅-启用AI的DAM系统增强客户体验并驱动ROI。Experience Manager资产利用AdobeSensei,并已被证明可以通过以下方式加速资产的创建47%这场运动以20%的速度展开-绝对是任何设计师都希望站在他们一边的创造性合作者。

在这些场景中,AI将几十个手工步骤的工作流程减少到了少数几个,并节省了设计人员的工作时间-而且也节省了大量的理智。它可以解决复杂的挑战,从我们错过的地方捡起,抓住我们可能错过的东西。

3.最大限度地提高设计效率

除了设计生产工作流之外,UI和UX设计人员依靠现实世界的反馈而蓬勃发展。它有能力帮助他们改进他们的工艺,并达到一个优化的界面。不幸的是,这种反馈往往以轶事的形式出现,而不是可靠的数据,而且往往延迟提供。

另一方面,AI可以对客户行为数据进行分析,并对用户界面和内容进行实时更改。在……里面Adobe目标AdobeSensei提供自动目标功能,自动识别对每个客户最有效的设计元素,并为设计人员提供数据驱动的不断改进来源。

AutoTarget使UI和UX设计人员能够将多个赢家定位到随着时间的推移而适应每个访问者兴趣变化的个人。使用集成算法方法和多个机器学习模型,这一特征将导致一键个性化对于整个网站的体验,不仅仅是一个横幅或报价。

最终,这一AI驱动的特性使UI和UX设计者对其设计的有效性有绝对的信心,从而提供更好的CX。

4.实时数据可视化

设计引人注目的图形或图表来说明关键的数据点,传统上需要一个耗时的来回过程,从数据开始,将其转换为图形,然后根据设计者和客户的反馈对设计结果进行调整。

Adobe正在开发一种叫做林肯计划,只需单击几下就可以创建这些类型的数据可视化。然而,与典型的数据可视化不同,林肯项目的用户首先要设计一个图形,然后将数据绑定到图形上,而不是从数据开始创建匹配的图形。这种“翻转”的方法允许更快、更容易地定制可视化数据表示-通过使数据变得简单、直观和易于操作来帮助数据民主化。

非分析师可以使用的工具的灵活性,允许创造性的爆发,持续的营销洞察力,以及更明智的决策,跨越业务的各个层次和领域。这些变化导致ROI的增加,以及更好的客户关系。

此外,随着机器学习产生洞察力和预测的快速效率,管理人员能够更好地做出更复杂的决策,从而产生有利的结果,并具有更好的预测能力来预测未来的变化。

尽管如此,Adobe已经在使用人工智能来改进和加速CX增强的数据可视化创建.健身品牌春分在AdobeXD中使用类似的特性来捕获和可视化所有个性化活动数据,以突出每个成员的健身性能和习惯-例如,成员一天中最喜欢的锻炼时间。这是一个个性化的,增值的设计经验,Equinox的客户已经开始期待-如果没有人工智能的帮助,这几乎是不可能的。

测试智能设计

装备了这些人工智能驱动的工具,比五分之三的设计师根据Pfeiffer关于创造力的报告,未来会有一个显著改善的未来。对于他们来说,人工智能也为其他更困难的创造性工作打开了大门,如编码、AR/VR、3D、运动图形和视频。

与AI的合作关系非但没有取代创意工作,反而扩大了UI和UX设计师的视野,这比以往任何时候都要多。

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