Bạn có bao giờ tự hỏi liệu máy móc có thể giải phóng thời gian của bạn để bạn làm công việc sáng tạo mà bạn yêu thích không?

Bạn không hề đơn độc. Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang giúp các nhà thiết kế tự động hóa các tác vụ thường ngày, tạo ra ý tưởng và sản xuất nội dung giúp đẩy nhanh tiến độ dự án.

Dữ liệu gần đây cho thấy các nhà lãnh đạo doanh nghiệp kỳ vọng vào những thay đổi lớn: 57% cho biết sự thay đổi này sẽ chuyển đổi các công ty trong ba năm tới, và nhiều nhóm báo cáo những lợi ích rõ ràng. Ví dụ, 61% nhân viên cảm thấy năng suất hơn và gần một nửa nhận thấy các quyết định nhanh hơn, tốt hơn.

Chiến thắng thực sự đến khi các mô hình và công cụ dựa trên dữ liệu Giải phóng khối lượng công việc lặp đi lặp lại khỏi gánh nặng của bạn. Điều này giúp bạn có thêm thời gian tập trung vào nghiên cứu người dùng, tạo mẫu và những lựa chọn sáng tạo có giá trị cao hơn mà chỉ các nhà thiết kế mới có thể thực hiện.

Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ thấy các quy trình làm việc, số liệu và ví dụ thực tế—như Airbnb biến bản phác thảo thành mã sẵn sàng đưa vào sản xuất và Netflix cá nhân hóa hình ảnh—để giúp bạn tự tin lập bản đồ các thay đổi cho quy trình của mình.

Những điểm chính

• Hiểu vị trí của trí tuệ nhân tạo trong quy trình hiện tại của bạn.
• Xem cách dữ liệu và máy học nâng cao hiệu suất làm việc thường ngày.
• Tìm hiểu các bước thực tế để áp dụng mô hình và công cụ một cách an toàn và có trách nhiệm.
• Tìm những ví dụ khơi gợi ý tưởng cho quy trình làm việc về nội dung và sản phẩm của bạn.
• Lên kế hoạch áp dụng từng bước: bắt đầu từ quy mô nhỏ, đo lường kết quả và mở rộng quy mô.

Tại sao AI lại quan trọng trong thiết kế hiện nay

Hiện nay, các công cụ thiết thực đang cho phép các nhóm tự động hóa các nhiệm vụ nhàm chán và kiểm tra ý tưởng nhanh hơn. Bạn sẽ đạt được những lợi ích rõ ràng, có thể đo lường được: Deloitte nhận thấy 61% nhân viên báo cáo năng suất cao hơn, 49% đưa ra quyết định nhanh hơn và tốt hơn, và 37% ghi nhận sự cải thiện trong cộng tác.

Từ tiết kiệm thời gian đến quyết định thông minh hơn: Tự động hóa cắt giảm công việc lặp đi lặp lại, giúp bạn và các nhà thiết kế có thể chạy nhiều thử nghiệm và kiểm tra A/B hơn. Điều này giúp người dùng phản hồi nhanh hơn, lặp lại nhanh hơn và hiệu suất tổng thể cao hơn.

Sự thay đổi của thị trường định hình lại công việc sáng tạo ở Hoa Kỳ như thế nào: Nhiều dữ liệu hơn, ngân sách eo hẹp hơn và chu kỳ ngắn hơn đòi hỏi các công cụ có thể mở rộng quy mô nghiên cứu và xử lý mà không ảnh hưởng đến kỹ thuật. Hai phần ba lãnh đạo kỳ vọng sẽ có những thay đổi lớn trong vòng năm năm—vì vậy, việc lập kế hoạch các giải pháp thiết thực ngay từ bây giờ sẽ mang lại hiệu quả.

• Tiết kiệm thời gian bằng cách tự động tóm tắt, phát hiện xu hướng và bản thảo đầu tiên.
• Sử dụng máy học để đưa ra những thông tin chi tiết giúp cải thiện sản phẩm và quyết định của người dùng.
• Căn chỉnh các mô hình và công cụ theo quy trình của bạn với các mốc thời gian ngắn và số liệu rõ ràng.

Những điều cần lưu ý: Hãy để các mô hình xử lý các tùy chọn thông thường trong khi con người đưa ra quyết định cuối cùng. Sự cân bằng này bảo tồn tính sáng tạo và đảm bảo chất lượng khi bạn mở rộng quy mô.

Ý nghĩa của AI đối với nhà thiết kế: Các khái niệm cốt lõi không có thuật ngữ chuyên ngành

Bắt đầu với những định nghĩa đơn giản để việc lựa chọn giữa các cách tiếp cận có vẻ thực tế, không khó hiểu.

Trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu — sự khác biệt của chúng

Trí tuệ nhân tạo là thuật ngữ rộng cho các hệ thống mô phỏng các nhiệm vụ mà bạn mong đợi một người thực hiện.

Học máy Đào tạo mô hình dựa trên dữ liệu quá khứ để dự đoán kết quả. Việc đào tạo lại giúp mô hình hữu ích khi hành vi người dùng thay đổi.

Học sâu sử dụng mạng nơ-ron đa lớp. Nó hiệu quả với các tác vụ thị giác và mô hình phức tạp nhưng cần nhiều dữ liệu và tính toán hơn.

Mô hình ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng tiếng Anh đơn giản

Mô hình ngôn ngữ dự đoán từ ngữ dựa trên ngữ cảnh. Các mô hình nhỏ hơn đánh đổi quy mô để lấy tốc độ và khả năng giải thích, trong khi các mô hình lớn hơn xử lý ngữ cảnh rộng hơn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên biến những lời nhắc ngắn thành kết quả hữu ích cho quy trình làm việc của bạn. Chọn mô hình theo giới hạn hệ thống: độ trễ, quyền riêng tư và chi phí.

• Chọn thuật toán cổ điển khi các quy tắc và tập dữ liệu nhỏ là đủ.
• Sử dụng học sâu cho các tác vụ có nhiều hình ảnh hoặc mẫu.
• Ưu tiên các mô hình ngôn ngữ nhỏ để đạt hiệu quả và rõ ràng khi độ chính xác là quan trọng.

Tóm lại: khớp các mô hình với các ràng buộc và mục tiêu của bạn để bạn có thể truyền đạt rõ ràng các đánh đổi cho các bên liên quan và tiến triển nhanh hơn trong quy trình của mình.

Tư duy thiết kế kết hợp với AI: Sự hợp tác lấy con người làm trung tâm

Một quy trình do con người thực hiện, được tăng cường bằng các mô hình dựa trên dữ liệu, giúp tăng tốc độ hiểu biết mà không làm mất đi sự tinh tế.

Sử dụng các công cụ để mở rộng từng giai đoạn của tư duy thiết kế trong khi vẫn đặt con người lên hàng đầu. Bạn có thể kết nối các quy trình làm việc thông minh vào Empathize, Define, Ideate, Prototype, Test và Implement để nhóm của bạn di chuyển nhanh hơn và luôn bám sát nhu cầu thực tế của người dùng.

Cách bạn sử dụng các công cụ trong suốt quá trình

• Đồng cảm: Tiến hành khảo sát thích ứng và phân tích tình cảm để làm nổi bật các mẫu trên nhiều tập hợp phản hồi mà không làm mất đi sắc thái con người.
• Định nghĩa: Sử dụng trực quan hóa dữ liệu và phân tích dự đoán để làm rõ vấn đề trước khi đưa ra giải pháp.
• Lên ý tưởng: Gợi ý các mô hình theo nhiều hướng, sau đó chọn lọc như một nhà thiết kế để các ý tưởng phù hợp với nhu cầu thực tế của người dùng.
• Nguyên mẫu: Áp dụng các phương pháp sáng tạo để tạo ra các biến thể nhanh chóng và thử nghiệm nhiều giải pháp hơn trong thời gian ngắn hơn.
• Kiểm tra và triển khai: Tự động kiểm tra và đọc phân tích theo thời gian thực để bạn lặp lại trực tiếp và tiếp tục cải thiện dựa trên phản hồi liên tục.

Công việc của IDEO—tạo ra hàng ngàn lựa chọn ghế dựa trên dữ liệu công thái học và tinh chỉnh chúng thủ công—là minh chứng cho hướng đi tiếp theo. Bạn giao nhiệm vụ thường xuyên cho các công cụ và giữ lại những đánh giá sáng tạo ở những nơi quan trọng nhất.

Xây dựng các nghi thức học tập để các nhà thiết kế của bạn thành thạo với mô hình và máy học. Điều này duy trì sự đồng cảm và đảm bảo mọi giải pháp đều gắn liền với những người bạn phục vụ.

Công nghệ thiết kế AI trong thực tế: Quy trình làm việc hiện đại

Bạn có thể kết hợp nhiều phương thức sáng tạo thành một quy trình lặp lại duy nhất giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo chất lượng.

Bắt đầu với bản tóm tắt: Sử dụng công cụ chuyển văn bản sang văn bản cho bản nháp, bản dịch và dàn ý. Sau đó, chuyển sang công cụ chuyển văn bản sang hình ảnh cho bản vẽ ý tưởng và khung tâm trạng bằng các công cụ như Midjourney hoặc DALL·E 2.

Các bước văn bản, hình ảnh và chuyển động bạn có thể áp dụng

• Chuyển văn bản sang văn bản: tạo nội dung bản thảo đầu tiên, bản sao nhỏ và các biến thể bản địa hóa để tăng tốc các vòng sao chép.
• Chuyển văn bản thành hình ảnh: tạo ra các khái niệm và hình ảnh nổi bật, sau đó tinh chỉnh bằng cách tô màu và mở rộng canvas để cắt chỉnh sửa.
• Hình ảnh sang hình ảnh: sử dụng tài liệu tham khảo để duy trì tính liên tục của thương hiệu trên nhiều sản phẩm khác nhau thay vì bắt đầu từ đầu.
• Chuyển văn bản thành video: soạn thảo bản giải thích và các đoạn clip được bản địa hóa nhanh chóng, sau đó chuyển giao cho khâu sản xuất cuối cùng.

“Ghi lại lời nhắc và lặp lại tài liệu để nhóm của bạn có thể tái tạo kết quả và cải thiện theo thời gian.”

Chọn công cụ và tùy chọn phù hợp bằng cách so sánh điểm mạnh của mô hình với từng bước. Theo dõi kết quả đầu ra khi kiểm tra người dùng để nội dung đạt được mục tiêu như mong muốn và việc học hỏi sẽ định hướng cho công việc trong tương lai.

Những lợi ích chính bạn có thể mong đợi một cách thực tế

Bạn có thể mong đợi những kết quả cụ thể xuất hiện theo chu kỳ hàng tuần, chứ không phải lời hứa nào đó trong tương lai xa. Bắt đầu bằng cách chuyển đổi lợi ích thành những khoản lợi nhuận có thể đo lường được để các bên liên quan thấy được giá trị rõ ràng.

Hiệu quả: Tổng hợp nghiên cứu nhanh hơn, ít tác vụ thủ công hơn và chu kỳ lặp lại nhanh hơn giúp tiết kiệm thời gian cho công việc có giá trị cao hơn.

• Chỉ dẫn: Các phi công phụ và hướng dẫn viên sẽ đưa ra cho các nhà thiết kế những lời nhắc từng bước và mẹo về công cụ để họ có thể học hỏi trong khi làm việc.
• Sáng tạo: Bản nháp tài sản và mô hình giúp đẩy nhanh quá trình thiết kế ý tưởng, cho phép bạn tinh chỉnh thay vì xây dựng từ đầu.
• Hôn ước: Các mô-đun tương tác và các biến thể bản địa hóa làm cho sản phẩm trở nên năng động hơn và phù hợp hơn với người dùng.

Chuyển đổi các danh mục này thành số liệu: theo dõi số lượng công việc giảm, thời gian xử lý nhanh hơn và hiệu suất nhóm được cải thiện. Các con số của Deloitte—năng suất cao hơn 61%, quyết định nhanh hơn 49%, cộng tác tốt hơn 37%—cho thấy những loại lợi ích bạn có thể hướng tới.

“Bắt đầu với một nhiệm vụ có thể lặp lại để tự động hóa, đo lường tác động, sau đó mở rộng quy mô.”

Kế hoạch cho đường cong học tập: dự đoán những khoảng cách chất lượng ban đầu, xây dựng QA của con người vào quy trình và chạy các vòng phản hồi ngắn để nhóm của bạn học hỏi nhanh chóng và giữ nguyên vẹn DNA sáng tạo của bạn.

Từ Dữ liệu đến Thông tin chi tiết: Sử dụng NLP và Phân tích Hành vi

Khi bạn kết hợp lời nói và hành động với nhau, bạn sẽ khám phá ra những khoảnh khắc quan trọng nhất.

Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để biến các câu trả lời khảo sát mở, bài đánh giá và bài đăng trên mạng xã hội thành chủ đề và điểm cảm xúc. Điều này giúp bạn nhận ra những thay đổi về cảm xúc trên quy mô lớn và làm nổi bật các nhu cầu thường xuyên của người dùng.

Phân tích tình cảm và nhận dạng mẫu cho nghiên cứu người dùng

Áp dụng phân tích hành vi vào nhật ký và đường dẫn nhấp chuột để tìm ra những xu hướng mà các cuộc phỏng vấn bỏ sót. Các nhóm bán lẻ có thể theo dõi hành trình cảm xúc; các bệnh viện đã sử dụng các mô hình chuyển động để thiết kế lại bố cục.

Kết hợp các mô hình với đánh giá của con người Vì vậy, những nhu cầu tinh tế vẫn tồn tại sau quá trình xử lý tự động. Kết hợp kết quả học máy với xác thực của nhà nghiên cứu, bạn sẽ giảm thiểu được các tín hiệu sai lệch trong khi vẫn giữ được ngữ cảnh.

• Biến văn bản lộn xộn thành những hiểu biết có cấu trúc và phát hiện sự thay đổi trong cảm xúc.
• Phát hiện các mô hình hành động giúp đưa ra lựa chọn sản phẩm và dịch vụ tốt hơn.
• Chạy các cuộc khảo sát thích ứng thay đổi theo thời gian thực để cải thiện độ sâu phản hồi.
• Vận hành các phát hiện trong bảng thông tin để các đợt chạy nước rút của bạn có thể đạt được kết quả rõ ràng.

“Giữ vững niềm tin của người dùng: minh bạch về cách bạn thu thập và phân tích phản hồi.”

Trí tuệ nhân tạo cho ý tưởng, tạo mẫu và sáng tạo nội dung

Các công cụ sáng tạo cho phép bạn tạo ra nhiều con đường sáng tạo chỉ trong vài phút, biến một bản tóm tắt thành hàng chục khái niệm có thể kiểm tra được.

Bắt đầu rộng, sau đó hẹp lại. Cấu trúc gợi ý để tạo ra nhiều ý tưởng đa dạng và chọn lọc một vài lựa chọn cho thử nghiệm A/B. Hãy nêu rõ các ràng buộc trong gợi ý—giọng điệu thương hiệu, nhu cầu người dùng và số liệu—để kết quả đầu ra được chính xác.

Biến thể nhanh chóng, động não có hướng dẫn và các tùy chọn sẵn sàng A/B

Bạn sẽ chuyển đổi các khái niệm ban đầu thành các nguyên mẫu nhanh với các mô hình trả về nhiều biến thể ngắn gọn. Sau đó, bạn lặp lại nhanh chóng: tổng hợp, tinh chỉnh và kiểm tra các hướng mạnh nhất.

Khi nào thì coi đầu ra là bước đệm chứ không phải là kết quả cuối cùng

Hãy coi tác phẩm được tạo ra như một điểm khởi đầu. Đánh giá của con người rất quan trọng: tinh chỉnh sản phẩm, điều chỉnh hình ảnh cho phù hợp với thương hiệu và ghi lại những thay đổi để đảm bảo quyền tác giả rõ ràng cho các nhà thiết kế và các bên liên quan.

• Xây dựng thư viện và tài liệu tham khảo nhanh chóng để nhóm của bạn có thể cùng nhau học tập.
• Kết nối luồng sáng tạo với việc tạo văn bản và nội dung cho tiêu đề và bản sao nhỏ.
• Quyết định khi nào việc tăng tốc học máy sẽ tiết kiệm thời gian và khi nào việc khám phá thủ công sẽ mang lại bước nhảy vọt sáng tạo hơn.

“Sử dụng các mô hình để mở rộng tập hợp ý tưởng của bạn, sau đó hội tụ với các tiêu chí do người dùng đưa ra.”

Các công cụ thiết kế hỗ trợ AI hàng đầu mà bạn có thể bắt đầu sử dụng ngay hôm nay

Chọn các công cụ giải quyết được những vấn đề cụ thể để bạn thấy được giá trị trong vài tuần chứ không phải vài tháng. Tập trung vào một nhiệm vụ tại một thời điểm—viết, chụp ảnh, thử nghiệm hoặc quay video—và kết hợp các sản phẩm phù hợp với nhu cầu đó.

Công cụ văn bản và ngôn ngữ

Trò chuyệnGPT Và Jatpe Bản sao nhanh, phác thảo và động não. Bạn sẽ sử dụng chúng cho nội dung ngắn, bản sao siêu nhỏ và bản thảo đầu tiên. Các gói cước khác nhau: ChatGPT Plus có giá khoảng $20/tháng; Jasper có giá khởi điểm khoảng $39/tháng.

Trình tạo và chỉnh sửa hình ảnh

Sử dụng Giữa hành trình hoặc DALL·E 2 dành cho nghệ thuật ý tưởng và các biến thể nhanh chóng. Các tính năng của chúng bao gồm inpainting và mở rộng canvas để chỉnh sửa nhanh. Adobe Firefly và Sensei hoạt động trong Creative Cloud để tô màu và tô lại màu.

Nền tảng thiết kế và tiện ích

Canva Pro mang đến tính năng Magic Resize và sản xuất nhanh với giá ~$12,99/tháng. Khroma hỗ trợ chỉnh sửa màu sắc miễn phí, và Let's Enhance tăng kích thước tài sản từ khoảng $12/tháng để duy trì chất lượng hình ảnh cao.

Phân tích và thử nghiệm UX

VisualEyes cung cấp bản đồ nhiệt và Điểm rõ ràng để bạn kiểm tra bố cục trước khi thực hiện các nghiên cứu tốn kém. Điều này bổ sung dữ liệu hữu ích cho nghiên cứu và đẩy nhanh quá trình ra quyết định.

Video, âm thanh và giọng nói

Synthesia, Descript và WellSaid Labs cho phép bạn soạn thảo video và lồng tiếng nhanh chóng. Sử dụng Synthesia cho các clip có hình đại diện, sau đó tinh chỉnh lời dẫn và chỉnh sửa trong Descript; WellSaid cung cấp hình đại diện giọng nói chất lượng cao.

“Cân nhắc giá cả, tích hợp và tính năng để tạo ra giải pháp phù hợp với nhóm và sản phẩm của bạn.”

• Ghép công cụ với nhiệm vụ: công cụ tạo văn bản cho bản sao, công cụ hình ảnh cho các khái niệm và tiện ích để hoàn thiện nội dung.
• Đánh giá các lựa chọn: tính năng, giá cả và cách mỗi công cụ tích hợp với các ứng dụng mà nhóm của bạn đã sử dụng.
• Chuẩn hóa đầu ra: xây dựng các mẫu để sản phẩm đầu ra luôn nhất quán và phù hợp với thương hiệu của các nhà thiết kế và bên liên quan.

Thiết kế AI cho công việc thiết kế: RAG, tác nhân và tư duy hệ thống

Kiến trúc thực tế liên kết các tài liệu dự án, phương tiện và quy trình thành một xương sống có thể tìm kiếm được. Điều này cho phép bạn đưa ra kết quả đầu ra dựa trên dữ liệu dự án thực tế và duy trì tính dự đoán được cho công việc.

Truy xuất Tăng cường Tạo ra để làm cơ sở cho các mô hình của bạn trong dữ liệu dự án

Sử dụng RAG để kết nối các mô hình lớn với các tệp của riêng bạn. Lưu trữ nhúng trong chỉ mục vectơ hoặc kho lưu trữ tài liệu để ngữ cảnh văn bản và hình ảnh trả về ngữ cảnh nhanh và có liên quan.

Chọn thói quen lưu trữ và xử lý để cập nhật, quản trị và đào tạo lại. Điều chỉnh phân đoạn và xếp hạng để cân bằng độ chính xác và hiệu suất.

Phối hợp dựa trên tác nhân cho các nhiệm vụ thiết kế phức tạp, nhiều bước

Điều phối các tác nhân để phân tích tóm tắt, tạo tài sản, chạy kiểm tra QC và đóng gói sản phẩm. Mô hình này đảm bảo từng bước đều có thể quan sát và gỡ lỗi.

• Xác định các giai đoạn phát triển và các giới hạn để có thể kiểm tra được các thuật toán.
• Chọn các thành phần phù hợp với nhu cầu của hệ thống và tích hợp—lưu trữ mô hình, tìm kiếm vectơ và trình chạy quy trình công việc.
• Đo lường kết quả: mức độ liên quan của phản hồi, độ trễ và chất lượng để chứng minh giải pháp của bạn mang lại giá trị.

“Ghi lại các tùy chọn và đường dẫn dự phòng để con người luôn nắm được các quyết định quan trọng.”

Xây dựng trên Azure: Con đường thực tế cho các nhóm và dự án

Lộ trình Azure rõ ràng giúp bạn chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang giai đoạn sản xuất mà không cần phỏng đoán. Bắt đầu bằng cách lập bản đồ mục tiêu dự án với các dịch vụ giúp tăng tốc độ phát triển và duy trì kết quả có thể tái tạo.

Lắp ráp một ngăn xếp lõi: sử dụng Azure OpenAI cho các mô hình lưu trữ, Azure Machine Learning để đào tạo, triển khai và xây dựng quy trình, và Azure AI Foundry để thử nghiệm và đánh giá an toàn.

Nền tảng dữ liệu và khả năng xử lý có thể mở rộng

Tập trung dữ liệu của bạn trong Microsoft Fabric với OneLake để tăng tốc độ phân tích, quản trị và cộng tác trên nhiều ứng dụng.

Chọn các môi trường chạy dựa trên Spark—Fabric Runtime, Azure Databricks hoặc HDInsight—để xử lý quy mô lớn và thiết kế tính năng. Theo dõi các thử nghiệm với MLflow để quá trình phát triển của bạn luôn có thể kiểm tra và lặp lại.

Khi AutoML so với đào tạo tùy chỉnh phù hợp

AutoML Phù hợp với các bài kiểm tra nhanh về khái niệm và các nhiệm vụ dạng bảng. Lựa chọn đào tạo tùy chỉnh khi độ chính xác của mô hình hoặc các tính năng chuyên biệt cần thêm nỗ lực đào tạo.

• Tối ưu hóa hiệu suất và chi phí với mô hình có kích thước phù hợp, bộ nhớ đệm và suy luận có khả năng mở rộng.
• Tích hợp ngăn xếp vào quy trình thiết kế của bạn để các nhóm có thể dễ dàng truy cập vào tài sản và mô hình.
• Xác định các mô hình triển khai giúp cho các quyết định trở nên minh bạch và kết quả nhất quán.

“Bắt đầu từ quy mô nhỏ, đo lường tác động và mở rộng quy mô phù hợp với dữ liệu và nhu cầu sản phẩm của bạn.”

Sử dụng có trách nhiệm và đạo đức: Lan can cho công việc sáng tạo

Sử dụng có trách nhiệm bắt đầu bằng những quy tắc rõ ràng hướng dẫn mọi lựa chọn sáng tạo mà bạn thực hiện. Bạn đặt ra kỳ vọng về tính minh bạch, quyền riêng tư và kiểm tra sự thiên vị để người dùng tin tưởng vào sản phẩm của bạn và có được kết quả nhất quán.

Xây dựng sự giám sát của con người vào quá trình này. Yêu cầu các cổng đánh giá, nơi các nhà thiết kế và bên liên quan xác nhận kết quả đầu ra trước khi phát hành. Điều này giúp hệ thống chịu trách nhiệm, đặc biệt là trong các bối cảnh nhạy cảm.

Sự thiên vị, quyền riêng tư và tính minh bạch trong các thiết kế hướng đến người dùng

Giảm thiểu sai lệch bằng cách đa dạng hóa bộ dữ liệu và thử nghiệm trên nhiều phân khúc. Thực hiện kiểm toán thường xuyên để phát hiện hành vi sai lệch và cải thiện tính công bằng.

Bảo vệ quyền riêng tư bằng cách giảm thiểu việc thu thập, áp dụng các biện pháp bảo vệ và ghi chép lại việc lưu trữ phù hợp với nhu cầu của người dùng. Hãy duy trì nghiên cứu dựa trên NLP như một phương pháp bổ sung cho các cuộc phỏng vấn trực tiếp, chứ không phải là phương pháp thay thế.

“Bạn sẽ đưa ra những lựa chọn rõ ràng về tính minh bạch—thời điểm và cách bạn cho người dùng biết AI đã định hình trải nghiệm sản phẩm.”

• Bạn sẽ thiết lập kế hoạch ứng phó sự cố cho các kết quả đầu ra sai để duy trì mức độ tin cậy cao.
• Bạn sẽ đảm bảo các tính năng trợ năng được ưu tiên sớm chứ không phải vá sau.
• Bạn sẽ điều chỉnh quản trị sản phẩm theo các quy định và cập nhật mô hình theo nhịp độ có thể dự đoán được.
• Bạn sẽ đào tạo các nhà thiết kế về các mẫu có trách nhiệm để các quyết định mang tính đạo đức trở thành thói quen.

Đo lường hiệu suất và ROI trong thiết kế dựa trên AI

Đo lường những gì quan trọng: Liên kết các kết quả sáng tạo với các tín hiệu kinh doanh rõ ràng để các nhóm thấy được tác động thực sự. Bắt đầu với một bảng điểm nhỏ, trung thực và mở rộng khi bạn học hỏi.

Chất lượng, tốc độ, kết quả của người dùng và năng suất của nhóm là những trục cốt lõi bạn sẽ theo dõi. Xác định đường cơ sở cho thời gian hình thành khái niệm đầu tiên, chu kỳ sửa đổi và độ trễ ra quyết định để bạn có thể so sánh trước và sau khi áp dụng.

Bảng điểm và xác thực

• Bảng điểm: cân bằng giữa chất lượng, tốc độ và kết quả của người dùng để hiệu suất có thể nhìn thấy và thực hiện được.
• Số liệu cơ sở: ghi lại tốc độ lặp lại và xếp hạng chất lượng nội dung; đưa VisualEyes hoặc theo dõi mắt thực tế làm chuẩn mực.
• Xác thực của con người: kiểm tra ngẫu nhiên kết quả đầu ra và nhận xếp hạng của người đánh giá để duy trì tiêu chuẩn sáng tạo cao.

Kết nối các đường ống dữ liệu để bảng thông tin tự động làm mới và cung cấp thông tin chi tiết trực tiếp. Sau đó, kết nối các quyết định nhanh hơn và năng suất nhóm cao hơn với số tiền tiết kiệm được hoặc doanh thu được tạo ra để làm rõ ROI.

“Bắt đầu với một số liệu có thể lặp lại, đo lường tác động, sau đó lặp lại.”

Ứng dụng thực tế và ví dụ trong ngành

Các dự án thực tế cho thấy quy trình làm việc thực tế giúp đưa khái niệm vào sản xuất nhanh hơn bao giờ hết. Bạn sẽ đọc những ví dụ rõ ràng về cách kết quả phù hợp với quy trình và ưu tiên của bạn.

Airbnb biến các bản phác thảo vẽ tay thành các thành phần có thể lập trình, rút ngắn thời gian thực hiện dự án từ khái niệm đến triển khai.

Netflix đã sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa tác phẩm nghệ thuật và bản địa hóa biểu ngữ ở quy mô lớn, giúp cải thiện mức độ liên quan và tương tác của nội dung.

Bài học bạn có thể sử dụng lại

• Tốc độ dự án: chuyển đổi các khung dây ban đầu thành các tài sản có thể sử dụng để giảm thời gian lặp lại.
• Kiểm tra dự đoán: Công nghệ theo dõi mắt mô phỏng của VisualEyes (độ chính xác ≈93%) đã giúp các nhóm thử nghiệm bố cục trước khi nghiên cứu trực tiếp.
• Quan hệ đối tác sáng tạo: các kiến trúc sư và nghệ sĩ kết hợp thuật toán với nghề thủ công để tạo ra những tác phẩm đoạt giải thưởng.
• Giải pháp có thể lặp lại: điều chỉnh các ứng dụng này thành quy trình làm việc cho sản phẩm và dịch vụ của bạn.

Chuyển những nghiên cứu điển hình này thành các thử nghiệm nhỏ. Chọn một dự án, tự động hóa các bước lặp lại và giữ lại sự hỗ trợ của con người ở những khâu quan trọng về chất lượng.

“Bắt đầu với một quy trình làm việc duy nhất có thể đo lường được: thử nghiệm, chứng minh giá trị, sau đó mở rộng giải pháp.”

Phần kết luận

Kế hoạch, sau đó hành động: khép kín vòng lặp bằng cách thực hiện một thí nghiệm ngắn chứng minh giá trị và dạy cho nhóm của bạn. Chọn một dự án, đặt ra các chỉ số thành công rõ ràng và giữ phạm vi nhỏ để bạn có thể đo lường tiến độ nhanh chóng.

Cam kết học tập bằng cách tinh chỉnh lời nhắc, thử nghiệm mô hình và chia sẻ những gì hiệu quả. Cải thiện đào tạo và quy trình làm việc khi bạn thu thập bằng chứng để nhóm của bạn nâng cao năng lực thực hiện các nhiệm vụ thực tế.

Căn chỉnh các công cụ và lựa chọn mô hình theo mục tiêu, đảm bảo nhu cầu của người dùng và chuẩn hóa cách bạn sử dụng các công cụ thiết kế. Ghi lại các tính năng, tùy chọn và đào tạo để việc áp dụng được lan tỏa trên nhiều dự án.

Theo dõi tác động của sản phẩm một cách minh bạch, ghi nhận thành quả và rút ra bài học kinh nghiệm. Hãy coi trí tuệ nhân tạo như một cộng sự giúp bạn mở rộng ý tưởng, đồng thời dẫn dắt bằng gu thẩm mỹ, sự đồng cảm và khả năng phán đoán.

Câu hỏi thường gặp

AI đóng vai trò gì trong quy trình thiết kế hiện đại?

Nó giúp bạn tăng tốc công việc lặp đi lặp lại, tạo ra các lựa chọn sáng tạo và biến nghiên cứu thành những hiểu biết thiết thực. Bạn có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ và học máy để tóm tắt phản hồi của người dùng, tự động hóa các tác vụ thường xuyên và tạo ra các biến thể cho hình ảnh, văn bản và bố cục để nhóm của bạn dành nhiều thời gian hơn cho chiến lược và giải quyết vấn đề lấy con người làm trung tâm.

Sử dụng AI giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện quyết định như thế nào hiện nay?

Bạn sẽ có được các lần lặp lại nhanh hơn, hướng dẫn rõ ràng hơn và lựa chọn dựa trên dữ liệu phong phú hơn. Các công cụ có thể tạo nguyên mẫu nhiều biến thể, tạo mẫu dựa trên nghiên cứu và đề xuất thay đổi nội dung hoặc bố cục. Điều này giúp giảm thiểu việc bàn giao thủ công, rút ngắn chu kỳ đánh giá và giúp các nhóm tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn như thử nghiệm và tinh chỉnh sản phẩm.

Sự thay đổi của thị trường tại Hoa Kỳ đang định hình lại công việc sáng tạo như thế nào?

Khách hàng mong đợi tốc độ giao hàng nhanh hơn, khả năng cá nhân hóa cao hơn và kết quả có thể đo lường được. Các nhóm áp dụng các công cụ tạo sản phẩm, phân tích hành vi và tự động hóa để duy trì tính cạnh tranh. Điều này dẫn đến các vai trò mới, sự kết hợp chặt chẽ hơn giữa nhóm sản phẩm và nhóm sáng tạo, đồng thời chú trọng hơn vào kết quả người dùng và ROI có thể đo lường được.

Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu là gì?

Hãy coi chúng như những lớp: học máy là một tập hợp các kỹ thuật cho phép hệ thống học từ dữ liệu; học sâu là một tập hợp con sử dụng mạng nơ-ron để tạo ra các mẫu phức tạp; và thuật ngữ rộng hơn bao gồm bất kỳ hệ thống nào thực hiện các tác vụ thường cần đến trí tuệ con người. Mỗi loại đều có những đánh đổi về tính minh bạch, nhu cầu dữ liệu và hiệu suất cho các tác vụ thiết kế.

Mô hình ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp ích gì cho các nhà thiết kế?

Chúng biến văn bản thành thông tin chi tiết và hành động. Bạn có thể tóm tắt các cuộc phỏng vấn, tạo bản sao, dịch nội dung hoặc xây dựng các nguyên mẫu dựa trên trò chuyện. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp trích xuất cảm xúc và chủ đề từ nghiên cứu người dùng, nhờ đó bạn đưa ra quyết định dựa trên các mô hình rõ ràng hơn thay vì ghi chú thô.

Bạn áp dụng các công cụ tạo ra trong các giai đoạn tư duy thiết kế như thế nào?

Sử dụng chúng để mở rộng quy mô nghiên cứu trong Empathize, tạo các phát biểu vấn đề cho Define, nhanh chóng hình thành ý tưởng cho nhiều khái niệm, biến thể nguyên mẫu và chạy các kịch bản người dùng mô phỏng trong Test. Đối với Implement, các công cụ có thể giúp tạo ra các tài sản và tài liệu sẵn sàng cho sản xuất để đẩy nhanh quá trình chuyển giao sang giai đoạn phát triển.

Làm thế nào để duy trì sự đồng cảm trong khi mở rộng nghiên cứu và hiểu biết sâu sắc?

Luôn xác thực thông tin chi tiết tự động với người dùng thực. Sử dụng phân tích hành vi để tìm ra các mô hình, sau đó xác nhận bằng phỏng vấn và kiểm tra khả năng sử dụng. Duy trì sự diễn giải của con người trong mọi quyết định và coi kết quả đầu ra như những lời nhắc nhở cần được đánh giá theo ngữ cảnh và xem xét đạo đức.

Những chế độ tạo chung nào bạn có thể sử dụng trong quy trình làm việc?

Bạn sẽ thấy chế độ chuyển đổi văn bản sang văn bản để sao chép và lưu trữ tài liệu, chuyển đổi văn bản sang hình ảnh và hình ảnh sang hình ảnh để tạo các tùy chọn trực quan, và chuyển đổi văn bản sang video để tạo các khái niệm chuyển động. Mỗi chế độ phù hợp với các nhiệm vụ khác nhau: lên ý tưởng nhanh, khám phá trực quan hoặc tạo nội dung sẵn sàng cho bảng phân cảnh để thử nghiệm.

Nhóm của bạn có thể mong đợi những lợi ích thực tế nào từ những công cụ này?

Mong đợi hiệu quả được cải thiện, hướng dẫn sản xuất rõ ràng hơn, khám phá sáng tạo nhanh hơn và các chỉ số tương tác mạnh mẽ hơn. Các nhóm thường thấy thời gian hoàn thành bản thảo đầu tiên ngắn hơn, năng suất kiểm thử cao hơn và trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa hơn.

Bạn có thể sử dụng NLP và phân tích hành vi để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết như thế nào?

Kết hợp phân tích cảm xúc, mô hình hóa chủ đề và phân tích phiên để xác định các điểm bất đồng và yêu cầu tính năng. Điều này cho phép bạn ưu tiên công việc thiết kế dựa trên hành vi người dùng đã được đo lường thay vì phỏng đoán, cải thiện sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường cũng như kết quả người dùng.

Khi nào bạn nên coi đầu ra tạo ra là điểm khởi đầu thay vì là thiết kế cuối cùng?

Luôn luôn. Sử dụng các ý tưởng được tạo ra để đẩy nhanh quá trình động não và tạo ra các tùy chọn A/B sẵn sàng, nhưng hãy tiến hành thử nghiệm, tinh chỉnh khả năng tiếp cận và giọng điệu thương hiệu, đồng thời khuyến khích nhóm của bạn đưa ra quyết định cuối cùng. Kết quả tự động chỉ là bước đệm, chứ không phải là sự thay thế cho kỹ năng và đánh giá của con người.

Những công cụ văn bản và ngôn ngữ nào sẵn sàng cho các nhóm hiện nay?

Các công cụ như ChatGPT và Jasper hỗ trợ soạn thảo văn bản, tóm tắt và các biến thể nội dung. Chúng giúp tăng tốc độ viết và nghiên cứu, đồng thời cho phép bạn kiểm soát giọng điệu và yêu cầu sản xuất.

Bạn nên cân nhắc những công cụ chỉnh sửa hình ảnh nào?

Các công cụ như Midjourney, DALL·E 2 và Adobe Firefly tạo hình ảnh trực quan và hỗ trợ khám phá sáng tạo. Hãy sử dụng chúng để tạo bảng tâm trạng, bản vẽ ý tưởng và các tùy chọn hình ảnh nhanh chóng mà nhóm của bạn có thể tinh chỉnh.

Nền tảng nào hỗ trợ thiết kế sản xuất và tiện ích?

Canva và Adobe Sensei giúp tăng tốc quá trình tạo và tạo mẫu tài liệu, trong khi các công cụ màu sắc và bảng màu như Khroma giúp đảm bảo tính nhất quán về mặt hình ảnh. Let's Enhance cải thiện chất lượng hình ảnh cho các tài liệu sẵn sàng giao hàng.

Các công cụ phân tích và thử nghiệm UX hỗ trợ quy trình của bạn như thế nào?

Các nền tảng như VisualEyes kết hợp phương pháp theo dõi chuyển động mắt với thử nghiệm A/B để dự đoán mức độ tương tác và định hướng các quyết định về bố cục. Chúng giúp bạn xác thực các lựa chọn trước khi thực hiện công việc phát triển tốn kém.

Có những tùy chọn nào cho nội dung video, âm thanh và giọng nói?

Các công cụ như Synthesia, Descript và WellSaid Labs cho phép bạn tạo video demo, nguyên mẫu có lời thuyết minh và giao diện giọng nói một cách nhanh chóng. Chúng giúp tăng tốc quá trình tạo nội dung cho tiếp thị, hướng dẫn sử dụng và trải nghiệm trong sản phẩm.

Retrieval Augmented Generation là gì và khi nào bạn nên sử dụng nó?

RAG kết hợp đầu ra mô hình vào dữ liệu dự án của bạn bằng cách kết hợp truy xuất và tạo. Hãy sử dụng nó khi độ chính xác và khả năng truy xuất là yếu tố quan trọng—chẳng hạn như tài liệu, nhân vật hoặc hệ thống thiết kế—để đầu ra liên kết trở lại với các nguồn thực tế.

Làm thế nào việc phối hợp dựa trên tác nhân có thể giúp ích cho các nhiệm vụ thiết kế phức tạp?

Các tác nhân tự động hóa quy trình làm việc nhiều bước, chẳng hạn như thu thập nghiên cứu, xây dựng khái niệm và chuẩn bị các kịch bản thử nghiệm. Chúng giúp giảm thiểu việc phối hợp thủ công cho các tác vụ lặp lại và giúp mở rộng quy mô làm việc giữa các nhóm, đồng thời bảo toàn các điểm kiểm tra để nhân viên có thể xem xét.

Những tùy chọn ngăn xếp nào của Microsoft hỗ trợ các nhóm xây dựng những khả năng này?

Azure OpenAI và Azure Machine Learning cung cấp quyền truy cập và đào tạo mô hình; AI Foundry hỗ trợ quy trình làm việc tích hợp. Microsoft Fabric và OneLake giúp tập trung dữ liệu để bạn có thể đẩy nhanh thông tin chi tiết và quy trình sản xuất.

Khi nào các nền tảng dựa trên AutoML và Spark có ý nghĩa đối với dự án của bạn?

Sử dụng AutoML khi bạn cần tạo nguyên mẫu mô hình nhanh chóng mà không cần kỹ thuật phức tạp. Các nền tảng dựa trên Spark phù hợp với việc xử lý dữ liệu quy mô lớn và kỹ thuật tính năng cho các nỗ lực phân tích hành vi và cá nhân hóa nâng cao.

Bạn quản lý sự thiên vị, quyền riêng tư và tính minh bạch trong công việc giao tiếp với người dùng như thế nào?

Xây dựng các rào cản: ghi lại nguồn dữ liệu, thực hiện kiểm tra thiên vị và công bằng, xin sự đồng ý của người dùng đối với dữ liệu và giải thích cách các mô hình ảnh hưởng đến kết quả. Duy trì đánh giá của con người và tạo ra các dấu vết kiểm toán rõ ràng cho các quyết định.

Bạn nên theo dõi những số liệu nào để đo lường hiệu suất và ROI?

Theo dõi chất lượng (tỷ lệ thành công và lỗi của nhiệm vụ), tốc độ (thời gian hoàn thành và chu kỳ lặp lại), kết quả của người dùng (sự tương tác và duy trì) và năng suất của nhóm (thông lượng và sự hài lòng). Liên kết các cải tiến với các KPI kinh doanh để biện minh cho khoản đầu tư.

Bạn có thể chia sẻ những ví dụ thực tế về ứng dụng thực tế không?

Các nhóm sử dụng những công cụ này để tạo khung sườn mã nguồn, tạo hình ảnh bản địa hóa ở quy mô lớn, cá nhân hóa nội dung tiếp thị và tự động hóa phân tích khả năng sử dụng. Các ứng dụng này giúp giảm chi phí cho mỗi thử nghiệm và cho phép bạn thử nghiệm nhiều ý tưởng hơn với người dùng thực tế.