UUX Teddy

Адаптивный интерфейс

От классического статичного дизайна к адаптивному интерфейсу

Представьте себе: дизайн-система, которая не просто хранит кнопки и карточки в определенном порядке, а автоматически генерирует интерфейс. В реальном времени. Специально для вас. Вы заходите в любимое приложение, а оно уже настроено под ваши предпочтения. Крупный текст? Сделано. Минимализм? Готово.

Адаптировать значит подстраивать приложение под пользователя. А пока все наоборот — это мы вынуждены подстраиваться под приложение.

Как это может сработать?
Чтобы обучить этому ИИ, необходимо пройти 4 этапа:

1 Этап сбора данных

На этом этапе мы собираем и интерпретируем пользовательские данные. Это похоже на внимательное наблюдение за действиями каждого пользователя:

  • Что они кликают, а что пролистывают;

  • Когда они заходят в приложение: утром, вечером или в какой-то другой период;

  • Как они взаимодействуют с контентом — увеличивают размер текста, переключают на темную тему или вообще ничего не меняют;

  • Где они проводят больше времени;

  • Почему так себя ведут (это можно определить по шаблонам).

2 Этап анализа

Этап финального анализа собранных данных и распределение по категориям:

  • Основы;

  • UI-компоненты;

  • Дизайн-системы;

  • Модели машинного обучения;

  • Группы пользователей;

  • Персонализированные правила;

  • Поведенческие шаблоны;

  • Анализ метрик;

  • Обратная связь;

Например:

  • “Пользователи всегда увеличивают текст”;

  • “Пользователи проверяют погоду каждое утро”;

  • “Пользователям больше нравится смотреть картинки, чем читать”;

  • “Пользователи отслеживают фондовый рынок”.

3 Этап прогнозирования

Этап, на котором мы сопоставляем контексты и прогнозируем:

  • Пользовательские паттерны

  • Предпочитаемый макет

  • Цветовые ожидания

  • Контент

  • Шрифты

  • Временные контексты

  • Удобство

Пример:

  • “Этот пользователь утром ищет прогноз погоды, предпочитает темный режим ночью”.

4 Этап авто-сборки

На этом — последнем — этапе страница собирается на основе ваших предпочтений. Это как умный набор LEGO, где блоки сами меняют положение, размеры и форму.

Для первого пользователя (User 1):

  • Маленький хедер

  • Виджет погоды

  • Статистика

  • Персонализированные виджеты

  • Футер

Для второго пользователя (User 2):

  • Большой хедер

  • Контент для чтения

  • Профиль

Почему это может стать реальным уже в ближайшем будущем?

Десять лет назад ИИ с трудом распознавал кошку на фото.
Четыре года назад GPT-2 едва мог составить связный текст.
Сегодня GPT-4 пишет код, решает задачи по математике и сдает экзамены университетского уровня.

Такой прогресс кажется невероятным, но он соответствует простой тенденции — масштабирование делает модели умнее.

Примерные оценки прошлого и будущего роста вычислительных мощностей (как физических, так и алгоритмических). С увеличением масштаба моделей они становятся умнее, и, подсчитывая порядок увеличения мощностей (OOMs), мы можем примерно оценить, какого уровня интеллекта моделей ожидать в ближайшем будущем. (На графике показан рост только базовых моделей; дополнительные оптимизации не учитываются.) Image from Leopold Aschenbrenner

Оценки алгоритмической эффективности в языковом моделировании от Epoch AI. По их данным, за 8 лет удалось добиться улучшения эффективности примерно на 4 порядка (OOMs). Image from Leopold Aschenbrenner.

Выводы:

  • ИИ становится умнее и дешевле;

  • Задачи, которые раньше стоили $1,000, теперь обходятся в $1;

  • Модели могут справляться со сложными математическими задачами;

  • Эти улучшения происходят быстро и стабильно.

Такой рывок в сфере ИИ делает адаптивный интерфейс не просто возможным, но и потенциально доступным 🚀

Что это значит?

Для пользователей:

  • Вам не нужно постоянно искать нужные функции;

  • Удобный интерфейс подстроится под вас автоматически;

  • Персонализированные макеты;

  • Экономия времени.

Для дизайнеров:

  • Разработка гибких систем вместо фиксированных решений;

  • Построение адаптивных компонентов;

  • Установка правил, а не жестких макетов;

  • Тестирование разных сценариев.

Для разработчиков:

  • Динамическая разработка на основе правил;

  • Интеграция моделей ИИ и машинного обучения;

  • Упор на интерпретацию данных;

  • Модульный и масштабируемый код.

🔥Возможные трудности

  • Сложно понять пользователей, даже будучи человеком. Как же с этим разберется ИИ?

  • Слишком частые изменения могут перегрузить пользователя.

  • Иногда данных слишком много (в том числе и случайные касания), и их сложно интерпретировать.

  • Для работы ИИ требуется качественная информация.

  • Важно учитывать этические аспекты и конфиденциальность.

  • Необходимы надежные системы тестирования.

✅ Вывод

Старый подход: дизайн-системы — это библиотеки фиксированных компонентов.
Новый подход: дизайн-системы — это живые, динамичные организмы, которые реагируют, изменяются и совершенствуются.

Результат? Довольные пользователи, ускоренные рабочие процессы, и интерфейсы как будто созданы специально для вас.

Модели? Больше данных для обучения, более высокое качество результата.

Будущее не будет статичным. Оно будет адаптивным.
Но готовы ли мы к такому переходу? 😅

Узнайте больше об ИИ

🔗 From GPT-4 to AGI: Counting the OOMs from Leopold Achenbrenner

💎 Полезные находки

Состояние ИИ в дизайн-системах от Supernova

🔗 Link

The Future of Design Tokens — Online Jam with Tokens Studio
🗓️ Среда, 15 января 2025, 19:00–20:30

Организатор: Into Design Systems Community & Conference

🔗 Link

Плагин для Figma — Variables to Code

🔗 Link

Плагин для Figma — Figma to Code

Figma to Code (HTML, Tailwind, Flutter, SwiftUI)

🔗 Link

Componly

Отслеживайте внедрение своей дизайн-системы

🔗 Link

❤️ На кого стоит подписаться

На этой неделе знакомимся с Яном Томаном 🙌
Ян — директор по дизайну в Supernova, человек с уникальным и многогранным подходом к разработке продуктов. Он успел побывать в роли разработчика, продакт-менеджера и UX-дизайнера, поэтому отлично разбирается во всех этапах создания продукта.

Ян увлечен дизайн-системами, управлением продуктами, инструментами для дизайна и автоматизацией процессов. Но главное, что движет им — это стремление объединять то, что кажется абсолютно не связанным друг с другом.

📹 Мастерство создания UI-компонентов, синхронизированных с кодом — Ян Томан (Schema 2021)

🔗 Video

📹 Непрерывные дизайн-системы — выступление Яна Томана на Into Design Systems Conference

🔗 Video

🔗 Follow Jan on Linkedin

Перевод статьи Adaptive User Interface из блога Romina Kavcic

В нашем Телеграм-канале UX Teddy публикуем так же переводы практических статей из блога UX Movement про проектирование сложных интерфейсов, форм и страниц — подписывайтесь!

Комментарии