Посмотреть видео:
Введение
В современном мире, где цифровые технологии проникают во все аспекты бизнеса, компании B2B сталкиваются с бесконечными вызовами. Одним из важнейших является создание качественного пользовательского интерфейса (UI) для своих продуктов. Ключевым этапом этого процесса является составление технического задания (ТЗ) на дизайн, которое должно быть четким, лаконичным и, что самое важное, учитывать специфику рынка. Однако многие компании недооценивают значимость данного документа, что зачастую приводит к недопониманию и затягиванию сроков разработки. В этой статье я делюсь своим опытом использования нейросетей для генерации ТЗ на дизайн интерфейса и анализирую, как данная технология может помочь, а также какие сложности могут возникнуть.
Эксперимент с нейросетью: от простого к сложному
Начав свой эксперимент, я решил сначала попробовать нейросеть на создании простой формы авторизации. Однако результат оказался достаточно поверхностным и не соответствовал специфическим требованиям, такими как безопасный доступ, работа с несколькими ролями пользователей и интеграция со сторонними системами. Эта попытка подтолкнула меня к мысли о необходимости использования нейросети для более сложных задач, которые требуют глубокого знания рынка. Подробнее об этом в другом видео на моем канале.
Следующим шагом стало определение более сложной задачи для нейросети, цель которой заключалась в создании технического задания на дизайн для раздела "Запись разговоров" в виртуальной АТС. Я заранее знал, что именно мне нужно, и поэтому намеревался проверить, насколько качественно нейросеть может сформулировать задание, учитывая специфику B2B сектора.
Результаты диалога с нейросетью
В ходе диалога с нейросетью я обнаружил множество полезных идей и информации. Нейросеть смогла предложить достаточно структурированную основу для создания нового интерфейса. Например, она сгенерировала пользовательские истории, которые четко определяют, что именно хотели бы видеть конечные пользователи.
Несмотря на успехи, я также осознал, что полноценное ТЗ сразу получить не удалось. Это связано с тем, что в процессе взаимодействия я понял, что требуется больше вопросов для уточнения деталей. Например, необходимо было конкретизировать, какие именно параметры фильтрации должны быть реализованы, какие форматы файлов поддерживаются для скачивания, как будет организован доступ к записям и так далее.
Сравнение простого и детализированного запроса
Попробовав сделать техническое задание на основании простого запроса, я снова столкнулся с проблемой. Запрос состоял в формулировке "создать интерфейс для записи разговоров". В результате я получил набор функций, которые были обобщены и в значительной степени не отражали реальных потребностей пользователей. Этот опыт стал наглядным примером того, как отсутствие детали в запросе приводит к получению неэффективного результата. В конечном итоге, обсуждая мышление конечных пользователей и специфику рынка, я создал более детализированный список требований и функций.
Плюсы и минусы создания технического задания на дизайн нейросетью
На основании полученного опыта можно выделить несколько преимуществ и недостатков использования нейросетей при создании ТЗ на дизайн.
Плюсы
1. Скорость генерации начальных идей: Нейросеть способна быстро генерировать текстовые блоки и структурированные идеи, что позволяет сэкономить время в процессе начального планирования и вдохновить на дальнейшую доработку.
2. Генерация пользовательских историй и сценариев: Благодаря обучению на широком наборе данных, нейросеть может предложить варианты пользовательских историй и сценариев, что помогает учесть разные точки зрения и потребности.
3. Повышение креативности: Нейросеть может предложить нестандартные решения и элементы дизайна, которые могут не приходить в голову разработчикам в процессе традиционного мышления.
Минусы
1. Недостаток контекста и специфики: Нейросеть может не учитывать особенности рынка и характеристики конечных пользователей, что приведёт к созданию очень общих рекомендаций, не всегда подходящих для вашей компании. Например, при создании интерфейсов для B2B сектора важно учитывать специфические требования, такие как безопасность и возможность интеграции с существующими системами.
2. Общность формулировок: Результаты могут быть слишком расплывчатыми или несистемными, что требует значительной доработки и уточнения, чтобы достичь необходимого уровня детализации. Например, общие рекомендации без конкретных примеров могут не сработать в реальных условиях.
3. Необходимость ручного вмешательства: В большинстве случаев требуется ручная корректировка и редактирование текстов, что может свести на нет преимущества использования нейросети в экономии времени. Необходимо тратить дополнительные усилия на проверку и адаптацию сгенерированного контента к реальным условиям бизнеса.
Рекомендации по правильной формулировке запросов
Чтобы получить максимально эффективные результаты от нейросетей, нужно тщательно формулировать свои запросы. Вот несколько рекомендаций:
1. Будьте конкретными: Указывайте точные требования. Например, вместо запроса “нужен интерфейс для записи разговоров”, скажите “создайте дизайн интерфейса для раздела записи разговоров, включающий фильтрацию по дате, имени звонящего и возможность скачивания аудиофайлов”.
2. Определите целевую аудиторию: Укажите, для кого предназначен интерфейс и каковы основные потребности этих пользователей. Например, “интерфейс должен быть адаптирован для менеджеров по работе с клиентами и операторов технической поддержки”.
3. Форматируйте вывод информации: Дайте ясные указания о том, что вы ожидаете на выходе. Например, “предоставьте несколько пользовательских историй и пример структуры дизайна”.
4. Используйте примеры: Приводите примеры интерфейсов или функционала, который вам нравится, чтобы нейросеть могла понять ваш стиль и предпочтения.
5. Проверяйте и уточняйте: После первого генеративного запроса анализируйте полученный результат и формулируйте дополнительные вопросы для уточнения деталей.
Прогнозы на будущее
С развитием технологий и алгоритмов машинного обучения мы вероятно увидим дальнейшую эволюцию нейросетей в области генерации контента и создания технических заданий на дизайн. В будущем нейросети могут стать более адаптивными и способными учитывать контекст. Это может привести к:
1. Улучшению качества генерации контента: Нейросети могут лучше анализировать специфические потребности пользователей, благодаря чему будет легче создавать качественные и точные технические задания.
2. Интеграции с другими инструментами: Ожидается, что нейросети будут интегрированы с другими инструментами разработки и дизайна, что упростит процесс взаимодействия и повысит эффективность.
3. Автоматизации процессов: Возможности автоматизации могут значительно сократить время, необходимое для разработки интерфейсов, позволяя командам сосредоточиться на более творческих аспектах.
Заключение
Использование нейросетей в создании технических заданий на дизайн может быть полезным, однако для достижения качественного результата необходимо четко понимать потребности пользователей и специфику рынка. Я призываю всех, кто работает в сфере разработки и дизайна, попробовать интегрировать нейросети в свои процессы. Используйте их как инструмент для генерации идей и первых версий технических заданий, но не забывайте о важности ручной проработки и корректировки.
Если вы хотите поделиться своим опытом работы с нейросетями в создании технических заданий или задать вопросы – не стесняйтесь, делитесь — это поможет улучшить каждый из этих процессов. Не забывайте, что нейросеть может быть отличным помощником, но никогда не заменит знания и опыт профессионала.
На этом все! В следующем видео я придумаю еще более интересную задачку. А пока подписывайтесь, ставьте лайки и комментируйте! Нужно двигать мой контент в массы! Всем пока!