AI Product UX Patterns Collection – Eine umfassende Einführung
Die AI Product UX Patterns Collection von rezza.io ist eine wertvolle Ressource für jeden, der in der Entwicklung von AI-getriebenen Anwendungen tätig ist. In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit dieser Sammlung auseinandersetzen und ihre verschiedenen Aspekte beleuchten.
Einführung
Die Welt der AI-Produkte entwickelt sich rasant weiter, und es wird immer wichtiger, intuitive und effektive Benutzeroberflächen zu schaffen. Die AI Product UX Patterns Collection zielt darauf ab, diesen Prozess zu vereinfachen und Builders bei der Navigation durch die Komplexitäten der AI UX-Design zu unterstützen.
Hauptgenerative Schleife
Getting Context
Dieser Schritt ist der Ausgangspunkt für die Verständnis der Bedürfnisse und Absichten der Benutzer. Hier wird die Bühne für die Interaktion mit der AI gesetzt. Man kann beispielsweise die Eingabe von Prompts von Grund auf neu starten, multimediale Kontexte erfassen, aus vorhandenen freiformigen Inhalten oder strukturierten Inhalten auswählen oder auch in strukturierten Formaten eingeben.
Intermediary Processing Patterns
Während der AI die eingegebenen Daten analysiert und verarbeitet, muss der Benutzer engagiert gehalten werden. Dies geschieht durch die Anzeige von Fortschrittsindikatoren, sei es indeterminate (unbestimmt) oder determinate (bestimmt). Außerdem kann die Kontextverstärkung durch die Verbindung mit externen Quellen erfolgen.
Results Presentation Patterns
Hier geht es darum, die von der AI generierten Erkenntnisse auf die beste Weise zu präsentieren. Dies kann durch das Streaming von Ergebnissen, die progressive Darstellung von Ergebnissen, die Erzeugung von strukturierten Daten, die Präsentation von mehreren Ergebnissen oder auch die Nutzung von vorhersagenden und autocomplete-Mustern geschehen. Außerdem sollte die Sammlung von Benutzerfeedback auf die Ergebnisse erfolgen.
Unterstützende Blöcke für die Skalierung und Weiterentwicklung von AI-Produkten
Version Control
Dieser Block ermöglicht es den Benutzern, ihre Interaktionsgeschichte mit der AI zu verwalten. Sie können beispielsweise neue Zweige erstellen, Ergebnisse in der aktuellen Zweig durch die Erstellung neuer Prompts verfeinern oder auch in derselben Baumstruktur neue Zweige erstellen, wenn sie Ergebnisse verfeinern.
Monetization
Eine wichtige Komponente, um AI-Technologie in ein lebensfähiges Geschäftsmodell zu transformieren. Hier werden die Monetisierungstrategien integriert, sodass die Produktfähigkeiten mit der Erlöserzeugung in Einklang gebracht werden können.
Usage Control
Dieser Block dient dazu, die Bereitstellung Ihrer AI-Lösungen zu überwachen. Er sorgt dafür, dass die Nutzung korrekt erfolgt, die Last verwaltet wird und eine optimale Erfahrung über die Benutzerinteraktionen hinweg aufrechterhalten wird.
Fazit
Die AI Product UX Patterns Collection ist ein wichtiges Werkzeug für die Entwicklung von AI-getriebenen Anwendungen. Sie vereinfacht den Designprozess und unterstützt die Builder bei der Erstellung von Anwendungen, die sowohl leistungsfähig als auch benutzerfreundlich sind. Mit der Hilfe dieser Sammlung können wir die Welt der AI-Produkte weiterentwickeln und innovative Lösungen schaffen, die den Bedürfnissen der Benutzer gerecht werden.
Wir haben von einer Vielzahl von Quellen gelernt, um diese Sammlung zu erstellen. Diese Quellen umfassen verschiedene Artikel, Bücher und Forschungswerke, die uns wertvolle Einblicke in die Welt der AI UX-Design gegeben haben. Lassen Sie uns gemeinsam auf dieser Reise weitergehen und noch bessere AI-Anwendungen entwickeln.
