Kunstmatige intelligentie: de dageraad van een nieuwe ontwerper

De gevolgen die KI heeft op de ontwerpgemeenschap wordt zowel met opwinding als enige terughoudendheid tegemoet getreden. Dit merken we bij presentaties tijdens de vermaarde TED-conferenties, zoals The incredible inventions of intuitive AI of in artikelen met titels als AI and the future of design: Will machines take your job? en Adobe Is Building An AI To Automate Web Design. Should You Worry? Maar als KI geheel autonoom iets kan maken of gebruikersgedrag kan voorspellen, wat betekent dat dan voor de toekomstige ontwerper?

Laten we om te beginnen enkele voorbeelden bekijken van door KI verbeterde producten die op dit moment al in gebruik zijn. Bijvoorbeeld, de zogeheten conversationele gebruikersinterfaces (CUI) die KI integreren leren van gebruikers door interacties. Dit helpt de CUI doorlopend de output te verbeteren zonder tussenkomst van een menselijke leraar.

Zowel Amazon als Netflix passen KI toe om hun producten of films en series aan klanten aan te bevelen. Ze tonen (meestal) relevante content omdat de aanbevelingen zijn gebaseerd op gebruikersgedrag. Persoonlijke assistenten zoals Apple’s Siri of Google Now verbeteren geleidelijk hun begrip van conversaties door te leren van hun gebruikers. Dus KI wordt al toegepast in populaire producten en diensten. Vaak wordt de ervaring met deze producten en diensten persoonlijker van aard door het leervermogen van KI.

Softwarebedrijf Adobe werkt aan een (nog nader te noemen) product, gebaseerd op zijn KI Sensei, dat ontwerpelementen kan maken, zoals visuele onderdelen en kopij. Als een site nieuwe informatie voor een bepaalde groep nodig heeft dan helpt Adobe’s KI ontwerpers nieuwe elementen te maken en aan te bevelen. Dit biedt een hulpmiddel dat bedrijven ondersteunt gepersonaliseerde pagina’s voor verschillende doelgroepen te creëren zonder dat daar eerst veel werk door een persoon voor nodig is.

Er zijn al verschillende automatische sitebouwers die door kunstmatige intelligentie worden ondersteund. Het CMS The Grid laat gebruikers eenvoudigweg hun eigen site lanceren. Gebruikers voegen alleen tekst en beeld toe, The Grid bepaalt hoe het er uit ziet. Een ander bedrijf (Wix) ontwikkelt de toepassing ‘Advanced Design Intelligence’. Deze technologie maakt sites vanaf het begin gebaseerd op inspirationele sites die men bij Wix aan ADI ‘voedt’ en op informatie over de opdrachtgever van een site. Een opdrachtgever geeft feedback en ADI itereert en toont verschillende opties. Firedrop is een sitebouwer die mensen hun persoonlijke site laat maken en met een CUI laat aanpassen. De CUI is een redactiemiddel om ontwerpen aan te passen wanneer gebruikers dat willen. Firedrop doet het meeste werk, zoals beeldmateriaal verzamelen en plaatsen, lettertypen en kleuren kiezen en de layout bouwen.

Kunstmatige intelligentie wordt ook gebruikt in de bouwsector. Het Autodesk-project Dreamcatcher verstrekt ontwerpopties gebaseerd op de eisen en beperkingen van de ontwerper. Dit zogeheten generatieve ontwerpsysteem geeft verschillende uitkomsten voor een ontwerper ter overweging en reflectie. Resulterend in de co-creatie van ontwerper en computer.

We genereren meer en meer gegevens met ons gebruik van digitale producten. Data-analyse kan voor mensen een behoorlijk tijdrovende activiteit zijn. Dit is waar de KI-toepassing ‘machine learning’ kan helpen conclusies te trekken uit omvangrijke dataverzamelingen. Ontwerpers kunnen zo gebruikers beter begrijpen omdat hun gedrag inzichtelijker is gemaakt.

Het CMS The Grid zoals hierboven genoemd neemt A/B-testen af om tussen ontwerpopties te kiezen. Als een systeem leert hoe gebruikers zich gedragen en waar ze de voorkeur aan geven kan het suggesties voor verandering doen voor het ontwerp, gebaseerd op gebruikersgedrag.

KI ondersteunt ook personalisatie, zoals we al eerder hebben gezien bij Amazon en Netflix. Door te leren van gebruiksgedrag kan een door KI verbeterd product content aanpassen zodat het aan de interesses van gebruikers tegemoet komt.

Als we naar de analytische rol van KI kijken dan kunnen ontwerpers hun ontwerp testen op basis van wat ze van gebruikersgedrag leren. Zo kan KI gebruikers helpen door hun werk te controleren en verbetersuggesties te verstrekken. KI kan ontwerpers ook ondersteunen de content te veranderen om beter bij verschillende gebruikers te passen.

Er zijn diverse aspecten van ontwerpen die minder geschikt zijn voor KI. Soms wijkt een ontwerper af van een voorliggend probleem, zoals vaak gebeurt met brainstormen, om met een unieke oplossing te komen. Maar tot nog toe is KI meer geschikt om iets logisch te doen. In antwoorden en oplossingen te denken in plaats van een vraag te ‘re-framen’, zoals ontwerpers soms doen.

Als ontwerper heb je niet alleen empathie voor je doelgroepen maar ook voor collega’s en aandeelhouders. Ontwerpers presenteren hun werk met emotie en gevoel, naast alle feiten. Machines hebben moeite met de zachtere kanten van het ontwerpwerk, zoals presenteren, debatteren en luisteren.

Op dit moment vereisen veel KI-gebaseerde systemen nog te veel input om zinvolle resultaten te boeken. Tot nog toe beginnen KI-gebaseerde producten met inspiratie te verzamelen van wat al bestaat. KI heeft nog steeds veel menselijke ondersteuning en betrokkenheid nodig in de vorm van voorgedefinieërde ontwerpen. De resultaten van de meeste van deze systemen zijn nog niet erg ingewikkeld. The Grid, Wix en Firedrop maken meestal portfolio sites voor kleine bedrijven. Ze zijn nog niet geschikt om complexe sites te maken met veel verschillende soorten informatie.

Er zijn verschillende manieren waarop ontwerpers en kunstmatige intelligentie kunnen samenwerken om zo betere producten en diensten te maken.

Kunstmatige intelligentie kan bijvoorbeeld grote hoeveelheden ontwerpopties veel sneller genereren dan welke menselijke ontwerper ook. Maar om goed te kunnen werken heeft een algoritme een helder omschreven doel nodig. In dat licht kunnen ontwerpers KI misschien gebruiken als inspiratiemiddel om een oplossing te vinden. Dus in plaats van computers die direct worden gecontroleerd door ontwerpers moeten we meer richting een gemeenschappelijk situatie gaan waarbij machines ontwerpen maken gebaseerd op parameters aangeleverd door ontwerpers.

Een andere invulling van de samenwerking tussen ontwerpers en KI ligt op het analytische vlak. KI-systemen kunnen worden geleerd op gebruikersgedrag te letten en zo te leren wat wel en wat niet werkt. Dit wordt door ontwerpers gebruikt hun ontwerpen te valideren en verbeteren. Het kan ook producten en diensten personaliseren door content aan te passen zodat deze beter passen bij wat is geleerd van elke gebruiker. Zo biedt het KI-systeem inzichten die leiden tot nieuwe iteraties.

We staan aan de vooravond van een nieuw bondgenootschap tussen ontwerper en machine, die samen werken aan betere en persoonlijkere resultaten. Als ontwerpers moeten we proberen en begrijpen hoe deze nieuwe KI-gebaseerde systemen werken en waar ze ons het beste mee kunnen helpen. We moeten nog steeds de uitkomsten van deze systemen kunnen controleren en aanpassen om gebruikersgedrag te vertalen naar betekenisvolle ervaringen.