AI'a Bırakmadığımız Kararlar

Bazı tasarım kararları yanlış yapmanın bedeli yüksek olduğu için hâlâ insana ait. Aşağıdaki liste tüm kapsamı içermiyor ama ekibimizin AI önerilerini tutarlı şekilde geçersiz kıldığı veya geçtiği kategorileri kapsıyor.

İlk kategori marka tonu. Kısa metin AI'ı bir buton etiketi için on varyasyon üretebilir ve hepsi teknik olarak doğru olur. Ürün için doğru olan markanın tonuna bağlı; AI bunu tarif etseniz bile iyi öğrenmiyor. AI üretimi metni her zaman bir metin yazarının veya tasarımcının düzenlediği bir taslak olarak ele alıyoruz. Ham AI metnini yayına alan uygulamalar neredeyse her zaman jenerik hissediyor ve jeneriklik en pahalı maliyet.

İkinci kategori duygusal an. Bir kullanıcının aboneliğini iptal ettiği ekran, bir fitness uygulamasında bir kayıptan sonraki boş durum, zorlu bir görevin tamamlanmasının ardından gelen başarı mesajı. Bu ekranlar duygusal yük taşıyor ve AI önerileri işlevsel olarak doğru ama duygusal olarak düz olma eğiliminde. Ekip bu ekranları elle yazıyor; AI'ın rolü olduğu gibi yayına alacağımız seçenekler değil, tepki verebileceğimiz alternatifler üretmekle sınırlı.

Üçüncü kategori erişilebilirlik detayı. AI araçları görsel olarak makul ama WCAG renk kontrastını başarısız geçen, klavye gezintisi için odak sırasını göz ardı eden ya da mobil için dokunma hedefi boyutlarını kaçıran tasarımlar üretiyor. Bu başarısızlıklar ekran görüntüsünde görünmüyor ama gerçek kullanımda ortaya çıkıyor. Senior tasarımcı ve engineer'lar bunları incelemede yakalıyor. Bu işe yaramasını sağlayan disiplin erişilebilirliği cila adımı değil pazarlık edilemez bir gereksinim olarak ele almak; yani AI çıktısı lansmandan sonra değil onaylanmadan önce erişilebilirlik standartlarına karşı kontrol ediliyor.

Dördüncü kategori yeni mimari. AI mevcut kalıpların varyasyonlarını üretmekte mükemmel. Henüz var olmayan kalıpları önermekte daha kötü. Yeni bir özelliğin ilk versiyonu çoğunlukla AI'ın yeniden üretemeyeceği tasarım düşüncesi gerektiriyor; çünkü doğru cevap kullanıcı ihtiyacını henüz dile getirilmemiş bir şekilde anlamaya bağlı. Ekip artımlı iş için AI, ilk ilkeler işi için insan tasarım düşüncesi kullanıyor; verimlilik artımlıya daha az, ilk ilkelere daha çok zaman ayırmaktan geliyor.

AI Destekli Tasarım İş Akışı Kurmak

AI'ı iyi entegre eden ekipler birkaç ortak özelliği paylaşıyor. İlki AI'ı iş akışının yerine geçen bir şey değil, parçası olarak ele almak. AI araçları tasarım sistemine kayıtlı, prompt kütüphanesi bileşen kütüphanesinin yanında versiyonlanmış ve ekip onboarding'i Figma eğitimini içerdiği şekilde prompt eğitimini de içeriyor.

İkincisi AI çıktısını ekibin insan çıktısını incelediği şekilde incelemek. AI üretimi her artefakt aynı eleştiriden, aynı standartlarla ve sunan tasarımcının veya engineer'ın seçimleri savunabileceği aynı beklentiyle geçiyor. Bu açık görünüyor ama AI saniyeler içinde çıktı ürettiğinde ve ekip teslim baskısı altındayken göründüğünden zor.

Üçüncüsü prompt kütüphanelerine ekip varlığı olarak yatırım yapmak. Faydalı prompt'lar kaydediliyor, rafine ediliyor ve tasarımcılar arasında paylaşılıyor. Yeni tasarımcılar sıfırdan başlamıyor, ekibin kütüphanesinden başlayıp kendi varyasyonlarını ekliyor. Bu hızla birikiyor. Disiplinli prompt küratörlüğünün bir yılı sonunda ekibin kütüphanesi UI/UX tasarım pratiğindeki en değerli iç varlıklardan biri haline geliyor; çünkü yeni ekip üyelerinin aksi takdirde tekrarlamak zorunda kalacağı yüzlerce saatlik rafine işini yakalıyor.

Dördüncüsü maliyet üzerine dürüst konuşma. AI araçlarının abonelik ücretleri ve API maliyetleri var; onları ücretsiz olarak gören tasarım ekipleri AI'a ihtiyaç duymayan görevlerde fazla kullanma eğiliminde. En çok değer alan ekipler her prompt'tan önce şunu soranlar: AI bu görev için doğru araç mı, yoksa insan işi daha hızlı veya daha iyi mi olur?