Ефективність використання систем штучного інтелекту при проєктуванні вебпродуктів
DOI:
https://doi.org/10.20535/2077-7264.4(86).2024.317413Ключові слова:
штучний інтелект, проєктування вебпродуктів, вебдизайн, машинна генерація контенту, генерація тексту, генерація медіаконтенту, ефективністьАнотація
Стаття присвячена дослідженню ефективності використання технологій штучного інтелекту (ШІ) у процесах розробки та проєктування вебпродуктів. У роботі проведено аналіз сучасних технологій ШІ та їх застосування для пришвидшення реалізації завдань вебдизайнера та раціоналізації дизайн-процесів при проєктуванні сучасних вебпродуктів.
На основі аналізу науково-технічних джерел розроблено класифікаційну схему технологій ШІ для вебпроєктування, що включає рівень автономності (від простих автоматизованих функцій до самонавчальних систем), тип застосування (генеративні, аналітичні, інтерактивні) та рівень інтеграції (фронтенд і бекенд). Такий підхід дозволяє обрати більш ефективні інструменти ШІ, що сприяють поліпшенню користувацького досвіду та конкурентоспроможності майбутніх цифрових рішень.
Для визначення чинників, які впливають на ефективність роботи технологій штучного інтелекту, проведено анкетне опитування експертів за такими параметрами: якість вхідних даних, алгоритми навчання, обчислювальні ресурси, інтеграція та сумісність, інтуїтивно-зрозумілий інтерфейс, етичні та правові аспекти. Аналіз отриманих даних показав, що найбільший вплив мають етично-правові аспекти, далі за пріоритетністю визначено якість вхідних даних, інтеграція та сумісність, останніми за пріоритетністю є інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, алгоритми навчання та обчислювальні ресурси. Ці чинники мають найбільший вплив на ефективність роботи ШІ, що підтверджено побудовою діаграми Парето.
Крім того, для оптимального використання ШІ важливо враховувати вид вебсайту та тип контенту, який використовується. Для кожного типу вебсайту буде доречно використовувати допоміжні інструменти для обробки даних, дослідження цільової аудиторії та конкурентів, проводити UX дослідження. Також інструменти ШІ можуть допомогти з розробкою логотипу, підібрати шрифтові пари та колірне рішення, згенерувати текстовий контент. Щодо генерації контенту, не для всіх типів вебсайтів доречно його використовувати. Наприклад, для інтернет-магазину та вебсайту каталогу недоречно використовувати згенеровані зображення замість фото товарів, проте можна використати інструменти ШІ для обробки фото, як Photoroom та Adobe Photoshop, що значно пришвидшить процес; для корпоративного вебсайту буде доречно використати комбінацію згенерованого та реального медіаконтенту; для лендінгу, промо-сайту та сайту-візитки — це може бути повністю згенеровані зображення залежно від тематики та послуг. Також інструменти ШІ на більш пізніх етапах можуть бути застосовані для тестування, SEO-оптимізації та впровадження чат-ботів на основі ШІ.
Посилання
Liu, F., Budiu, R., & Zhang, M. (October 27, 2023). AI as a UX Assistant. Retrieved from https://www.nngroup.com/articles/ai-roles-ux/.
Amershi, S., Weld, D., Vorvoreanu, M., Fourney, A., Nushi, B., Collisson, P., & Horvitz, E. (2019, May). Guidelines for human-AI. In Proc. of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, No. 3, 1–13. https://doi.org/10.1145/3290605.3300233.
Bertão, R. A., & Joo, J. (2021). Artificial intelligence in UX/UI design: A survey on current adoption and future practices. 14th International Conference of the European Academy of Design, Safe Harbours for Design Research. DOI:10.5151/ead2021-123.
Chen, C., Su, T., Meng, G., Xing, Z., & Liu, Y. (2018, May). From UI design image to GUI skeleton: A neural machine translator to bootstrap mobile GUI implementation. In Proceedings of the 40th International Conference on Software Engineering. Retrieved from https://chunyang-chen.github.io/publication/ui2code.pdf.
Abbas, A. M., Ghauth, K. I., & Ting, C. Y. (January, 2022). User Experience Design Using Machine Learning: A Systematic Review. IEEE Access, 10:1-1. DOI:10.1109/ACCESS.2022.3173289.
9 naikrashchykh instrumentiv ShI dlia analizu konkurentiv [9 Best AI Tools for Competitor Analysis]. Retrieved from https://www.chatgptacademy.online/sfery-vykorystannya-ai/biznes/9-najkrashhyh-instrumentiv-shi-dlya-analizu-konkurentiv/ [in Ukrainian].
Shtuchnyi intelekt u dyzaini: 8 naiefektyvnishykh instrumentiv [Artificial Intelligence in Design: 8 Most Effective Tools]. Retrieved from https://www.8k.academy/blog/shtuchniy-intelekt-u-dizayni-8-nayefektivnishih-instrumentiv [in Ukrainian].
10 naikrashchykh heneratoriv lohotypiv AI [10 Best AI Logo Generators]. Retrieved from https://www.unite.ai/uk/best-ai-logo-generators/ [in Ukrainian].
Instrumenty dlia roboty z koloramy [Tools for working with colors]. Retrieved from https://ux.pub/bookmarks/instrumienti-dlia-roboti-z-kolorami-45h6 [in Ukrainian].
Pidbirka instrumentiv ShI dlia napysannia tekstiv: Yak zrobyty protses lehkym ta shvydkym [A selection of AI tools for writing texts: How to make the process easy and fast]. Retrieved from http://web-promo.ua/ua/blog/shhob-golova-ne-kipila-pidbirka-shi-dlya-napisannya-tekstiv/ [in Ukrainian].
9 naikrashchykh ShI-heneratoriv zobrazhen [9 Best AI Image Generators]. Retrieved from https://claspo.io/ua/blog/9-best-ai-image-generators/ [in Ukrainian].
10 naikrashchykh instrumentiv dlia redahuvannia fotohrafii zi shtuchnym intelektom [10 Best AI Photo Editing Tools]. Retrieved from https://www.unite.ai/uk/best-ai-photo-editing-tools/ [in Ukrainian].
Top ShI dlia video heneratsii [Top AI for video generation]. Retrieved from https://drukarnia.com.ua/articles/top-shi-dlya-video-generaciyi-kgG3T [in Ukrainian].
How to understand user behavior to improve your website conversion rate. Retrieved from https://1902software.com/blog/user-behavior-analytics/.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Марина Олександрівна Рогова, Василь Миколайович Скиба

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons CC BY для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов’язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.