Adobe UX / UI设计中的AI状态-Adobe XD中文网

想象一下一个由人工智能驱动的“助手”与设计师协同工作以完成工作的过程-找到完美的图像,对其进行裁剪,润饰,并密切关注其未来的性能,以确保其在最新活动中不断向前发展。而且,尽管这一切都在发生,但人类设计师还是有足够的带宽来处理更大,更细微的项目,从而推动他的愿景(以及他的公司)向前发展。

UX Collective的成员Rubens Cantuni写道,这就是我们前进的方向。他说,鲁本斯预见了AI设计师“将作为人类智能助手的工作”的未来。“他们将成为强大的工具,设计师将学习并利用它们的优势……[他们]将以设计顾问和创新者的身份为您增加价值,并委托机器人每天处理所有无聊的任务。”

UX和UI设计师越来越意识到AI在提高整体生产力和功能方面的潜力,因此他们愿意加入。

绝大多数广告客户表示,他们一半以上的时间都花在重复性,无启发性或管理性任务上。现在,他们将这些任务视为未来AI助手的完美选择。

了解人工智能与增强智能

这一转变为AI简化和简化了用于在线界面和体验的UI和UX设计流程提供了途径。Adobe已经领导了这项工作,它使用Adobe Sensei消除了设计师工作流程中的繁琐任务,将它们释放出来以进行真正的创意追求,并最大限度地发挥其提供强大的数字体验的能力。

以下只是Adobe应用AI来为UI和UX设计人员提供需要更多时间来创建和产生更有效的客户交互所需的体验的方式的示例。

1.无平台设计工作流程

现代设计工作流程仍然因不可避免的手动夹纸和折纸而陷入困境。设计人员可能会浪费宝贵的时间来重新着色,调整大小或裁剪照片,或者移动和调整不同的元素以找到正确的布局。然后,浪费的时间成倍增加,因为要求设计人员重复数十个步骤来重复此过程-例如,创建相同图像的不同尺寸版本以适合各种屏幕尺寸。

这就是抢救Adobe Sensei支持的Content Aware Layout功能的地方。使用布局试探法和内置的通用设计规则,它可以读取设计人员为设计选择的内容,并自动在Adobe Spark和Photoshop中映射布局位置和文本位置。

在Adobe Experience Manager和After Effects中找到的“ 智能裁切”功能可以感知设计中图像,视频或文本的焦点,然后智能裁切并调整其大小以适合台式机,平板电脑或移动屏幕,这一功能使设计人员免于烦恼的烦琐工作,而且还大大减少了图像文件的大小和页面加载时间。

2.整合最终的创意合作者

同样,Adobe Sensei已在InDesign的Content Aware Fit功能中得到很好的利用,该功能可识别页面上最重要的内容,以保持设计者的预定框架,同时调整大小或裁剪其他内容。无论如何调整内容,框架的比例都保持不变。

Adobe Experience Manager站点利用Adobe Sensei来匹配使用受众群体偏好数据创建的体验片段,以实现所需的KPI。该智能布局功能使品牌客户进行细分成不同的角色,创造了这些特定的受众群体最有效的布局和最好的资产。然后,广告素材或营销人员可以确定他们要优化的内容(例如社交份额或移动参与度),然后系统运行A / B测试,并根据结果优化体验。

但是,此过程需要大量的数字资产来支持众多平台和角色-输入Adobe Experience Manager资产。这个支持AI的数字资产管理系统(DAM)使品牌可以在其整个组织中组织,标记和分发资产。

通过自动化繁琐的任务,并确保正确的资产到达客户旅程中的正确位置, 具有AI功能的DAM系统可改善客户体验并提高ROI。Experience Manager Assets利用Adobe Sensei,并且已被证明可以将资产创建速度提高47%,将活动启动速度提高20%,这绝对是任何设计师都希望支持的创造性协作者。

在这些情况下,人工智能将数十个手动步骤的工作流程减少到了极少数,并节省了设计人员的时间,并且节省了大量精力。它可以解决复杂的挑战,从我们离开的地方接手,赶上我们可能错过的事情。

3.最大化设计效果

除了设计生产工作流程之外,UI和UX设计师还可以在现实世界中获得反馈。它有能力帮助他们改善工艺并获得优化的界面。不幸的是,这种反馈通常以轶事的形式出现,而不是可靠的数据,并且常常会延迟交付。

另一方面,AI可以分析客户行为数据并实时更改UI和内容。在Adobe Target中,Adobe Sensei支持自动目标功能,该功能可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持续改进源。

通过自动定位,UI和UX设计人员可以将多个获胜者定位为随着每个访问者的兴趣变化而随时间变化的个人。通过使用集成算法方法和多种机器学习模型,此功能可 为整个站点体验提供一键式个性化,而不仅仅是单个横幅或报价。

最终,这种由AI驱动的功能使UI和UX设计人员对其设计的有效性充满信心,以交付更好的CX。

4.实时数据可视化

设计引人注目的图形或图表以说明关键数据点,传统上需要一个耗时的来回过程,该过程从数据开始,将其转换为图形,然后根据设计师和客户的反馈来调整最终的设计。

Adobe正在开发一项名为Project Lincoln的技术,该技术只需单击几下即可创建这些类型的数据可视化。但是,与典型的数据可视化不同,Project Lincoln用户将首先设计图形,然后将数据绑定到图形,而不是从数据开始并创建匹配的图形。这种“翻转”的方法可以更快,更轻松地自定义可视数据表示形式-可视化通过使数据变得简单,直观和易于操作而有助于使数据民主化。

可供非分析人员使用的工具的灵活性可带来无限的创造力,持续不断的市场洞察力以及跨业务各个级别和领域的更明智的决策。这些变化带来了更高的投资回报率和更好的客户关系。

此外,随着机器学习的快速高效产生见识和预测,高管们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以预测未来的变化。

但是,Adobe已经在使用AI来改善和加速增强CX的数据可视化创建。健身品牌Equinox使用Adobe XD中的类似功能来捕获和可视化每个成员的所有个性化活动数据,以突出他们的健身表现和习惯-例如,成员最喜欢的锻炼时间。Equinox的客户一直期待这种个性化的增值设计体验,而如果没有AI的帮助,这几乎是不可能的。

测试智能设计

根据Pfeiffer的创造力报告,配备了此类AI驱动工具的设计师中,超过五分之三的设计师认为未来的前景将大大改善。对于他们来说,人工智能还为其他难度更大的创作工作打开了大门,例如编码,AR / VR,3D,运动图形和视频。

与AI的合作绝非接管创意工作,而是比以往任何时候都更能扩展UI和UX设计师的视野。

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