Transforming UX with AI and ML(UX को AI और ML के साथ बदलना)

 Transforming UX with AI and ML(UX को AI और ML के साथ बदलना)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग आज हर कॉरपोरेट सेक्टर और उद्योग में संचालन को स्वचालित करने, दक्षता बढ़ाने और लागत बचाने के लिए किया जा रहा है, जैसे कि डिजिटलाइजेशन उद्योग, जो एआई को नियोजित करता है, विशेष रूप से बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव (यूएक्स) के लिए।  इसलिए, इससे पहले कि हम समझें कि AL और ML कैसे डिजिटल ब्रांडों को UX देने में मदद करते हैं, आइए जानते हैं कि UX क्या है?

यूएक्स क्या है?(What Is UX?)

जिस प्रक्रिया के माध्यम से डिज़ाइन टीम ऐसे उत्पाद बनाती है जो उपभोक्ताओं को रोमांचक और मूल्यवान अनुभव प्रदान करते हैं, उन्हें उपयोगकर्ता अनुभव डिज़ाइन (UX) के रूप में जाना जाता है।  इसमें ब्रांड, डिज़ाइन, उपयोगिता और कार्य की विशेषताएं, साथ ही संपूर्ण उत्पाद अधिग्रहण और एकीकरण प्रक्रिया का डिज़ाइन शामिल है।

अब, आइए देखें कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपयोगकर्ता के अनुभवों को कैसे प्रभावित करती है, UX प्रक्रियाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में क्या सुधार हो सकता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता UX डिजाइनरों की सहायता कैसे कर सकती है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता भविष्य में UX डिज़ाइन रोजगार को कैसे प्रभावित कर सकती है।

हाल के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 50% उत्तरदाताओं ने कहा कि मशीन लर्निंग उनके संगठनों और विभागों के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।  मुद्दा यह है कि अधिकांश व्यवसाय या तो अनिश्चित हैं कि कहां से शुरू करें या बहुत सारे कारकों को शामिल करके समुद्र को उबालने का प्रयास कर रहे हैं।

UX पर AI का प्रभाव(Impact Of AI On UX)

● उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस जो पतले हैं(User Interfaces That Are Thinner)

जब उपयोगकर्ता किसी वेब साइट या एप्लिकेशन को नेविगेट या एक्सप्लोर करते हैं, तो पतले उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस कम बाधाएं प्रदान करते हैं।  आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पिछले डेटा के आधार पर उपयोगकर्ता के व्यवहार या क्वेरी का अनुमान लगा सकता है और संभावित समाधान या प्रासंगिक परिणाम दे सकता है।  एआई तकनीक की प्रगति के साथ, उत्पाद अब उपयोगकर्ता पूछताछ को बेहतर ढंग से प्राथमिकता दे सकते हैं।

 स्वचालन(Automation)

जबकि कई दोहराव वाली, नीरस गतिविधियाँ विशेष रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं, उन्हें सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।  फ़ोटो का आकार बदलना, रंग समायोजन करना और छवियों को क्रॉप करना कुछ ऐसी गतिविधियाँ हैं जिन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वचालित कर सकती है।  एआई डेवलपर्स ने बुद्धिमान तकनीकी समाधान बनाए हैं जो इन सभी गतिविधियों को मानव संपर्क के बिना कर सकते हैं, जैसे कि एडोब की सिलाई क्षमताएं, जो तस्वीरों में पैटर्न को पहचान सकती हैं और डिजाइनरों को उन्हें एक साथ सिलाई करने में सहायता कर सकती हैं।

● होशियार और अधिक कुशल मॉड्यूलर डिजाइन के तरीके( Smarter And More Efficient Modular Design Methodologies)

एक डिज़ाइन सिस्टम पैटर्न, मॉड्यूल और सुविधाओं को एकत्रित करता है जो सामूहिक रूप से किसी उत्पाद या ब्रांड की डिज़ाइन भाषा बनाते हैं।  Salesforce, GE, Airbnb, Google और कई अन्य फर्मों ने ऐसे डिज़ाइन सिस्टम बनाए हैं जिनका उपयोग UX डिज़ाइनर अपने ग्राहकों या उपयोगकर्ताओं को एक समान, अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने के लिए कर सकते हैं।

इन प्रणालियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, या मशीन लर्निंग को शामिल करके, उत्पाद दल ऐसे मीट्रिक एकत्र और विश्लेषण करेंगे जो उन्हें बेहतर ढंग से समझने में मदद करेंगे कि प्रत्येक अद्वितीय उपयोगकर्ता उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस घटकों के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है।  एक डिज़ाइन सिस्टम जितना बेहतर तरीके से समझता है कि क्या काम करता है और क्या नहीं, उतना ही यह बेहतर UX परिणाम प्रदान करने के लिए अपने मॉड्यूल को अनुकूलित कर सकता है।

 आंख पर प्रभाव(Effects On The Eye)

मानव-चेहरे की पहचान के लिए एआई तकनीक को नियोजित करने वाले कई ऐप एक एआई डेवलपर के विचार के कारण विकसित किए गए हैं, जिनमें ऑटोड्रा, आर्टिस्टो और प्रिज्मा शामिल हैं।  उपयोगकर्ता धुंध और छाया जैसे मानवीय चेहरों की तस्वीरों पर दृश्य प्रभाव भी लागू कर सकते हैं।

 निजीकरण(Personalization)

वैयक्तिकरण एक अन्य एआई-संचालित विशेषता है जिसका उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा है।  वैयक्तिकृत उपयोगकर्ता अनुभव उपयोगकर्ताओं को अपने अनुभव में सुधार करते हुए समय और धन बचाने में मदद कर सकते हैं।

निष्कर्ष(Conclusion)

संक्षेप में, एआई और मशीन लर्निंग निवेश को एक विशेष वास्तविक दुनिया की समस्या की ओर लक्षित किया जाना चाहिए, जैसे ग्राहक सहायता लागत कम करना या रूपांतरण दर बढ़ाना।  मशीन लर्निंग की आवश्यकता लगातार बढ़ रही है।  जैसे-जैसे संगठन संज्ञानात्मक युग के अनुकूल होते हैं, मशीन लर्निंग आज के डेटा वैज्ञानिकों और उन्नत एनालिटिक्स पेशेवरों को आगे बढ़ने में मदद और बढ़ावा देगी।

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Source: onpassive.com