AI / Управление продуктами / Прогнозы UX-дизайна на 2021 год
Я не буду составлять длинный список прогнозов на 2021 год, но у меня есть пара, которые я упомяну для вас и которые находятся в моем поле зрения. Первый,
Управление продуктом AI/Data, похоже, набирает обороты
Кажется, что в области управления продуктами появляется больше вакансий, в частности, в области AI/ML. Я не уверен, почему мы не видим этого в области аналитики, но я вижу больше вакансий для этого, что говорит о том, что люди понимают, что решения ML, в частности, лучше всего рассматривать как программные «продукты». Я говорил о необходимости рассматривать специализированные аналитические приложения и решения ML/AI как «продукты» в течение некоторого времени — я думаю, что это еще более верно, учитывая вероятностный характер ИИ, потенциальный вред/проблемы, которые могут быть вызваны, когда что-то не идти «как предсказывалось», и тот факт, что для полного охвата приложений на основе машинного обучения может потребоваться значительное изменение поведения со стороны пользователей. Один анекдот из области: у меня есть бывший гость подкаста, который хочет нанять менеджеров по продуктам ИИ, и его самая большая проблема прямо сейчас? Кандидаты по-прежнему думают, что управление продуктами и управление проектами — это одно и то же. Я так понимаю, никому не нужен менеджер проекта, если нет продуктовой стратегии — так какая разница? Менеджер по продукту отвечает за то, чтобы ценность была доставлена, решение было «правильным» для создания, чтобы UX и дизайн соответствовали потребностям клиента, и чтобы был целостный план для стимулирования принятия решения. - даже если это означает работу над «другими вещами» (например, внутренней маркетинговой кампанией или обертыванием модели в какое-то удобное мобильное приложение и т. д.), которые могут не иметь никакого компонента науки о данных, но необходимы для обеспечения ML/ Аспекты ИИ фактически попадают в руки важных пользователей. По моему опыту, это не то, чем занимаются менеджеры проектов — они помогают обеспечить реализацию видения, но обычно не они решают: «Почему мы здесь? Какие изменения нам нужно внести? Как это выглядит, ощущается и действует с точки зрения UX? Что возможно? Как мы узнаем, хорошо ли мы поработали? Как выглядит небольшое постепенное улучшение? Когда будет достаточно, чтобы выйти?»
Прогнозы Международного института аналитики на 2021 год включают важность дизайна программного интерфейса в науке о данных
- Предсказание № 2: Взаимодействие моделей и исследование выходят на первый план
- Приоритет (что с этим делать): интегрировать принципы дизайна и пользовательского интерфейса с наукой о данных
Я видел это на вебинаре IIA ранее на этой неделе (смотрите сейчас на YouTube). Короче говоря, Билл Фрэнкс говорит о том, что CxO и руководители хотят иметь возможность запускать гипотетические сценарии с моделями/данными, чтобы понять, «что произойдет с нашим бизнесом, если….?» Суть здесь в том, что перелопачивание аналитических данных у лидеров не приносит ценности — ценность возникает, когда клиент может погрузиться только в бизнес-проблему/сценарии, не беспокоясь о том, как делается аналитическая колбаса. Это неудивительно для меня, поскольку, как я люблю повторять на своих вебинарах: никому не нужна ваша аналитика или наука о данных. Им нужны РЕЗУЛЬТАТЫ, поддержка принятия решений или информация, которую им «обещают» эти технологии. Они хотят результата, даже если не просят об этом.
Вот почему дизайн, пользовательский интерфейс и UX так важны — понимание того, как люди используют технологии, почему они хотят того, чего хотят, и как они будут лучше всего это использовать, не имеет ничего общего со статистикой, моделированием данных, построением конвейеров и сантехникой или написанием кода. Лидерам нужны четкие, правильные, быстрые и точные вещи — они должны думать наперед. И, наконец, если вы создаете решение для старших заинтересованных сторон, как это, еще более важно, чтобы дизайн был настолько хорош, что никто даже не замечал его, не говорил о нем или не беспокоился о нем. Это чем-то напоминает мне музыкальные театральные спектакли, которые я играю в яме под сценой: сзади находятся костюмеры, электрики, музыканты, плотники, менеджеры по производству, вызывающие очереди, осветители, звукорежиссеры, оркестр и дирижер, звуковые / сценические эффекты, моторизованные лифты, беспроводная связь. Среднему зрителю все это безразлично. Они просто хотят подпевать известному хиту Гамильтона или, возможно, «Я всегда буду любить тебя» Уитни Хьюстон, как это может быть на фотографии ниже (Мюзикл «Телохранитель» — ноябрь 2019 г.). Большинство людей не были бы слишком взволнованы, если бы ожидали увидеть и услышать Уитни на сцене, а вместо этого вы показали им меня и мой пит-оркестр, выглядывающий из головокружительного множества проводов в месте, похожем на строительную площадку:
Иди туда и отдай им Уитни.
О Брайане
Брайан Т. О’Нил — дизайнер продуктов-консультантов, который помогает компаниям создавать инновационные решения для машинного обучения и аналитики. Он является основателем и руководителем Designing for Analytics и ведет подкаст Experiencing Data. Хотите, чтобы в вашем почтовом ящике было больше таких аналитических материалов? Подпишитесь сейчас.
Фото Ashish Vyas на Unsplash
