AI ეპოქის დიზაინი Dashboard-ის პერსპექტივიდან

ეს სტატია შეიცავს 1154 სიტყვას, კითხვას დაახლოებით 6 წუთი სჭირდება.

მას შემდეგ, რაც ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში AI მუდმივად გამოიყენებოდა სამუშაო პროცესებში და პროდუქტებში AI ფუნქციების დიზაინში, AI-მ უკვე მოახდინა რევოლუცია დიზაინში. მჯერა, რომ 2026 წელს ყველას უფრო ღრმა გამოცდილება ექნება.

ავიღოთ Dashboard, რომელიც დიზაინერებს ყველაზე მეტად უყვართ თავიანთ პორტფოლიოებში საჩვენებლად. სხვადასხვა მდიდრული დიაგრამა, მონაცემების ვიზუალიზაცია, როგორც ჩანს, მხოლოდ გუშინ იყო და ასევე საკმაოდ კარგია დიზაინის სისტემის შედეგების საჩვენებლად, მაგრამ AI-ს გამოჩენამ ყველაფერი თავდაყირა დააყენა.

(რამდენიმე წლის წინ დიზაინერმა მიხალმა რამდენიმე თვე დახარჯა Dashboard-ის შესაქმნელად)

ახლა, მხოლოდ რამდენიმე მარტივი სტილის სახელმძღვანელოსა და შრიფტის დიზაინის წესის გამოყენებით, AI-ს შეუძლია შექმნას კოდის გამოყენებადი Dashboard. შესაძლებელია იმის პროგნოზირება, რომ ერთფეროვანი დიზაინი მომხმარებლებს ვიზუალურად დაღლის. ჩვენ უნდა განვიხილოთ უფრო პერსონალიზებული დიზაინის გადაწყვეტილებები.

(AI-ს მიერ გენერირებული პირდაპირ გამოსაყენებელი Dashboard)

არ შეიძლება ითქვას, რომ ინსტრუმენტების პროდუქტების დიზაინის სისტემა კოლაფსის წინაშე დგას, მაგრამ რეალურ პროექტებში, რამდენჯერ გიგრძვნიათ, რომ ზედმეტად დეტალური დიზაინის სისტემა და ფიქსირებული დიზაინის განლაგება პროდუქტის დიზაინს მოსაწყენს ხდის და ბევრი პროდუქტის ინტერფეისი ერთნაირი ხდება. ეს ერთგვაროვნება იქცა სტანდარტიზებულ შაბლონად, ამიტომ AI-ს, რა თქმა უნდა, შეუძლია სწრაფად ისწავლოს და შემდეგ მისი გამოყენება დიდი რაოდენობითაა შესაძლებელი. დიზაინის სისტემას ნამდვილად შეუძლია ინტერფეისის ერთგვაროვნება, მაგრამ გადაჭარბებულმა შეიძლება გამოიწვიოს სიცოცხლისუნარიანობის დაკარგვა და დიზაინიც მოსაწყენი გახდება.

(AI-ს მიერ გენერირებული dashboard design)

(AI-ს მიერ გენერირებული dashboard design)

UI დიზაინის დაწყებიდან პროდუქტის დიზაინამდე 15 წელი გავიდა. თავიდან PS-ში ვაკეთებდი ინტერფეისებს, შემდეგ sketch-ში კომპონენტებს, შემდეგ Figma-ს Variant (ვარიანტები) და Auto-layout, ახლა კი AI ინსტრუმენტებს შეუძლიათ პირდაპირ შექმნან კარგი დემო მოთხოვნების შეყვანით. დიზაინის გაკეთება უფრო და უფრო მოსახერხებელი და სწრაფი ხდება, იმდენად მარტივი, რომ, როგორც ჩანს, AI-ს შეუძლია ნებისმიერ დროს ჩაანაცვლოს.

შესაძლოა, ჰუმანიზებული და პერსონალიზებული დიზაინი კვლავ გამოიწვევს ტალღას. მას შემდეგ, რაც AI-ს გამოყენებით ეფექტურობას გავზრდით, შეგვიძლია მეტი დრო დავუთმოთ ინოვაციებსა და კრეატიულობას, გავაუმჯობესოთ დიზაინის ხარისხი, ყურადღებით შევქმნათ მომხმარებლებისთვის და ვაქციოთ ის სიამოვნებად!

მეორეს მხრივ, მომხმარებლები აღარ არიან კმაყოფილი Dashboard-ზე ჩვენი შერჩეული მონაცემებისა და დიაგრამების ნახვით, არამედ სურთ, რომ AI-მ პირდაპირ უთხრას, რატომ არის ასე, რა უნდა გავაკეთო, შესთავაზოს must have თუ nice to have რეკომენდაციები და კიდევ უფრო წინ წავიდეს, ჰქონდეს შესაბამისი Agent, რომელიც გაუმკლავდება შემდგომ საკითხებს, მაგალითად, შესაძლებელია თუ არა Jira-სთან დაკავშირება ticket-ის შესაქმნელად, სამუშაო პროცესთან შეუფერხებლად დაკავშირება და ა.შ.

ბოლო დროს ერთ-ერთ პროექტს ამ მიმართულებით ვავითარებთ. ახლანდელი მდგომარეობა, რა თქმა უნდა, არის ის, რომ მონაცემები წინ არის, გამოჩენილ ადგილას განთავსებული, AI ეხმარება. მაგალითად, ჩვენ მუდმივად ვიყენებთ Pendo-ს პროდუქტის გამოყენების თვალყურის დევნებისთვის, მომხმარებლის მონაცემების სანახავად. ახლახან Dashboard list-ზე უკვე ხელმისაწვდომია AI ფუნქციები.

(2026 წლის თებერვალი, Pendo-მ Dashboard-ს დაამატა AI ანალიზი "რატომ")

წამყვანმა კომპანიებმა უკვე შეიმუშავეს საკუთარი AI ინტელექტუალური სხეულები. ჩვენი კომპანიის პროდუქტებმა AI ფუნქციების განლაგება სამი წლის წინ დაიწყეს. მაგალითად, Pendo Listen ნებისმიერ დროს აკონტროლებს მომხმარებლის ქცევას და იყენებს AI-ს მონაცემების გასაანალიზებლად, რაც ნამდვილად არის პროდუქტის მთავარი გაყიდვის პუნქტი.

და ეს გაყიდვის პუნქტი კომპანიისთვის უზარმაზარ კომერციულ ღირებულებას მოიტანს. ისინი უკვე ყველგან აქვეყნებენ რეკლამებს იმის შესახებ, თუ რამდენად კარგია AI ფუნქციების გამოყენება. მომავალში ვინ არ იქნება მონაცემთა ანალიზის ექსპერტი! ამიტომ, ჩვენ, როგორც დიზაინერებმა, ასევე უნდა ვიფიქროთ კომერციულ ღირებულებაზე.

20 წლის წინ ბევრი დიზაინერი ასევე ითავსებდა ფრონტ-ენდ კოდის წერას. ახლა ჩვენ შეგვიძლია პირდაპირ შევქმნათ დემო და კოდი Figma make, Cursor, GitHub-ში და კოდის ცოდნის მქონე ადამიანებს შეუძლიათ სწრაფად დაარეგულირონ დემო კოდის შეცვლით და არა AI ენასთან განმეორებით კომუნიკაციით. ეფექტურობის გაზრდის შემდეგ, შესაძლებლობებიც უნდა გაიზარდოს, თორემ ეფექტურობის გაზრდის შემდეგ რას ვაკეთებთ?

Google-მა ახლახან გამოუშვა A2UI. ჩვენი Team-ი სწავლობს მას, მოგვიანებით უფრო დეტალურად ვისაუბრებთ. დაინტერესებულ სტუდენტებს შეუძლიათ ჯერ გაეცნონ მას, ბმული: https://developers.googleblog.com/introducing-a2ui-an-open-project-for-agent-driven-interfaces/

UI agent-იც კი გაგვიკეთეს, Dashboard დიზაინი, მით უმეტეს, არ არის პრობლემა