Günümüzün yapay zekası müzik besteleyebilir, sanat eseri yaratabilir, diller arasında çeviri yapabilir ve kullanıcı tercihlerine uygun içerik önerebilir. Ancak bu sistemler hala gerçek anlayış, sağduyulu akıl yürütme ve yeni durumlara uyum sağlama konusunda zorluk çekiyor. Eğitim parametrelerinin dışında çalışırken kendinden emin ancak tamamen yanlış tepkiler üretebilirler.

Mevcut yapay zeka teknolojisi yeteneklerinin anlaşılması, daha dayanıklı ve etkili yapay zeka destekli kullanıcı deneyimleri oluşturmaya yardımcı olur.

Yapay zeka teknolojisinin arayüz tasarımını şekillendirmesini temsil eder. Statik, kural tabanlı bir sistemden dinamik davranışları ve bağlamsal faktörlerin analiziyle özgünleşen arayüzlerdir. Geleneksel arayüzler önceden belirlenmiş yolları takip eder: bir düğmeye basmak belirlenmiş eylemi tetikler. Ancak yapay zeka destekli arayüzler; çevresel ve davranışsal bağlamları, kalıpları inceler, uyum sağlar.

Bu uyarlanabilir yapı 3 temel şekilde ortaya çıkar.

• Kişiselleştirme (Personalization): Kullanıcı ihtiyaçlarına anlama ve basit tercihlerin ötesinde kişisel tanımlama.
• Tahminleme (Prediction): Kullanıcıların eylemlerini öngörme.
• Sürekli geliştirme (Continuous improvement): Kullanım esnasında sistemin geliştirme ve daha yararlı hale getirme

Yapay zeka destekli UX senaryolarında kullanıcı davranışlarının kalıpları çıkartılır. (Personalization) Sıklıkla yaptığı davranışları öğrenir ve onun yerine getirilmesi için önerilerde bulunur. (Prediction) Bu davranışların geliştirmek için yeni çözümler ve fikirler üretir. (Continuous improvement)

Geleneksel bakışta, görevlerin iyi tanımlanması güvenilirlik sunarken, yapay zeka karmaşık, bağlama bağlı deneyimleri zenginleştirir. Bazı karakteristik özellikleri vardır.

• Yapay zeka deneyimleri, bireysel kullanıcılara uyum sağlar. Her bir kişinin sistemle nasıl etkileşim kurduğundan öğrenir ve kendilerini buna göre değiştirir.
• Yapay zeka arayüzleri genellikle kullanıcılar bir şey istemeden önce neye ihtiyaç duyduklarını tahmin etmeye çalışır. Bu, içerik önermeyi veya geçmiş davranışlara dayalı bilgi hazırlamayı içerebilir.
• Yapay zeka sistemleri belirsizlikle başa çıkar. Her zaman kesin bir cevap vermek yerine, farklı güven seviyelerine sahip seçenekler sunabilirler.
• Yapay zeka deneyimleri, sürekli kullanımla zamanla gelişir. İnsanlar onlarla ne kadar çok etkileşim kurarsa, kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamada o kadar iyi hale gelirler.
• Yapay zeka arayüzleri genellikle sınırlamalarını geleneksel sistemlerden daha açık bir şekilde kabul eder, bazen akıl yürütmelerini veya önerilere olan güvenlerini açıklar.

Yapay zeka destekli kişiselleştirme

Kişiselleştirme de çok daha belirgin ve kişiye özel gerçekleşir. AI destekli deneyimlerde kişiselleştirme, kullanıcı kalıpları üzerinden gitmek yerine, bireysel verilere odaklanır. Geleneksel kişiselleştirme, kullanıcıları demografik özelliklere veya genel davranışlara göre önceden tanımlanmış gruplara yerleştirir ve bu gruptaki herkese aynı deneyimi sunar. Ancak yapay zeka destekli kişiselleştirme, devam eden etkileşimler yoluyla kullanıcı tercihlerinin bireysel modellerini oluşturur.

Bu kişiselleştirme aynı anda birden fazla boyutta çalışır:

• İçerik kişiselleştirme (Content personalization): Kullanıcılara ilgi alanlarıyla en alakalı bilgileri gösterir.
• Düzen kişiselleştirme (Layout personalization): Kullanım kalıplarına göre arayüz yapısını ayarlar ve sık kullanılan özellikleri öne çıkarır.
• Özellik kişiselleştirme (Feature personalization): Dikkat dağıtıcı unsurları en aza indirirken iş akışınıza uyan araçları vurgular.
• Ton kişiselleştirme (Tone personalization): Etkileşimlerinize göre daha resmi veya gündelik bir dil kullanarak iletişim stilini tercihlerinize uyacak şekilde uyarlar.
• Karmaşıklık kişiselleştirme (Complexity personalization): Ayrıntı düzeylerini uzmanlığınıza uyacak şekilde ayarlar ve yeni başlayanlar için arayüzleri daha basit tutarken, ileri düzey kullanıcılara daha gelişmiş seçenekler gösterir.

Yapay zeka destekli tahminleme

Tahminleme, tepkisel deneyimlerden öngörülü deneyimlere geçişi sağlar. Bu arayüzler, davranış, bağlam ve benzer kullanıcıların eylemlerindeki kalıpları inceleyerek bir sonraki adımda ne isteyeceğinizi tahmin eder. İyi öngörülü tasarım, ilgili seçenekleri tam doğru zamanda göstererek etkileşimleri daha akıcı hale getirir.

Sadece sabit kuralları izleyen temel otomasyonun aksine, öngörülü tasarım kalıpları anlamak ve akıllı tahminler yapmak için yapay zekayı kullanır. Bu, doğruluk ve kullanıcı konforu konusunda tasarım zorlukları yaratır. Hedefi ıskalayan tahminler müdahaleci hissettirir ve arayüz alanını boşa harcarken, bağlam olmadan çok doğru olan tahminler kullanıcılar için rahatsız edici olabilir. Tasarımcılar tahminleri ne zaman gösterecekleri, nasıl sunacakları ve kullanıcı deneyimini her zaman kontrol altında tutacakları konusunda dikkatli bir denge sağlamalıdır.