AI-функции для людей, которые не просили AI: уроки VOCHI, Tattoon и Intch

Коротко: большинству людей не нужен AI. Им нужен результат: видео, которое выглядит круто, идея татуировки, которую правда хочется набить, нужный человек для знакомства. Хороший UX AI-функций считает модель деталью реализации и строится вокруг результата: показывает итог, а не технологию, даёт точку старта вместо пустого промпта, позволяет управлять и переделывать, честно говорит о времени и качестве и оставляет контроль человеку.

Пользователям вообще нужен «AI» в приложении?

Я проектировала три потребительских продукта, где основную работу делал AI, и ни в одном из них люди не приходили за «AI».

• VOCHI: приложение для монтажа видео с AI-эффектами. Я работала над ранним этапом продукта и вела UI для iOS и Android. Приложение стало App of the Day в App Store в 126 странах, а позже его купил Pinterest. Людям нужно было эффектное видео.
• Tattoon: AI-генератор татуировок. Я сооснователь проекта и делала продукт с нуля. UX-исследования и дизайн-улучшения дали +35% к вовлечённости, а механики AI-генерации, которые я спроектировала, дали +28% к удержанию. Людям нужна была идея татуировки, которая ощущается своей.
• Intch: нетворкинг-приложение на AI, которое знакомит людей с релевантными контактами. Мой редизайн онбординга поднял активацию на 20%. Людям нужно было правильное знакомство, а не алгоритм матчинга.

Закономерность простая. Чем больше интерфейс рассказывает про AI, тем сильнее он заставляет человека думать о том, как всё устроено, вместо того, что он получит. Вот принципы, по которым я проектирую сейчас.

1. Показывайте результат, а не модель

Человек оценивает AI-функцию по результату и решает, пробовать ли её, по результату, который видит до старта. Поэтому первый экран должен показывать, что вообще возможно: реальные примеры итогов, близкие к тому, что может получиться у этого пользователя.

Названия моделей, плашки «powered by» и иконки со звёздочками не отвечают на вопрос пользователя. На него отвечает «что я получу и будет ли это хорошо?». Я помечаю AI там, где это меняет отношение к результату (он может ошибаться, это подсказка, он использовал ваши данные), а не ради украшения.

2. Решите проблему пустого промпта

Пустое поле «Опишите, что вы хотите» выглядит как свобода. Для большинства это домашнее задание. Якоб Нильсен называет это барьером артикуляции: интерфейсы на промптах требуют от человека изложить потребность связным текстом, а многим это даётся тяжело.

Люди узнают то, что им нравится, быстрее, чем могут это описать. Поэтому первый шаг я проектирую как выбор, а не как сочинение:

• стили, примеры или пресеты, с которых можно начать;
• несколько подсказок в один тап, которые собирают промпт за пользователя;
• «сделай похожее» на основе готового результата;
• свободное поле для тех, кому оно нужно, как опция, а не единственная дверь.

3. Дайте управлять и переделывать

Генерация вероятностна. Первый результат это черновик, и интерфейс должен относиться к нему так же. Повтор должен быть дешёвым и без чувства вины. Варианты лучше показывать рядом, чтобы их можно было сравнить. Поменять одну вещь («то же, но меньше», «в другом стиле») не должно означать начать всё заново. Прошлые результаты должны оставаться под рукой: часто человек понимает, что лучшим был второй вариант, только увидев пятый.

В People + AI Guidebook от Google это называется обратной связью и контролем: пользователь должен иметь возможность влиять на результат и видеть, что его действия что-то меняют. Человек, который сам довёл результат, считает его своим. Человек, которому результат просто выдали, его оценивает.

4. Честно задайте ожидания по времени и качеству

По меркам интерфейсов AI часто медленный. По порогам времени отклика Нильсена внимание держится примерно до 10 секунд, а многие генерации идут дольше. Тишина в это время читается как «сломалось».

Что я делаю вместо этого: заранее говорю, сколько примерно займёт, показываю прогресс, в котором есть смысл, даю уйти и вернуться к готовому результату и использую ожидание, чтобы показать, что именно создаётся. С качеством нужна та же честность. В гайдбуке PAIR есть формула для онбординга, которая мне нравится: это продукт, он помогает вам вот так, а вот этого он пока не умеет. Рассказать об ограничениях заранее стоит немного восторга и экономит много разочарования.

5. Падайте мягко

AI-функция будет выдавать плохие результаты. Вопрос дизайна в том, что дальше. Плохой результат не должен быть тупиком:

• сохраните всё, что человек ввёл;
• простыми словами скажите, что, скорее всего, пошло не так, не обвиняя пользователя;
• предложите следующий шаг: попробовать снова, поменять одну настройку, выбрать пресет;
• если есть путь без AI, оставьте его.

В главе Errors + Graceful Failure того же гайдбука есть мысль, с которой я согласна: что считать ошибкой, зависит от ожиданий пользователя. Многие «сбои AI» на самом деле сбои ожиданий, которые предотвратила бы одна фраза раньше по флоу.

6. Стройте доверие через контроль и прозрачность

Цель не в максимальном доверии. В гайдбуке PAIR это называется откалиброванным доверием: человек должен понимать, когда можно положиться на систему, а когда включить собственное суждение.

На практике это короткая причина рядом с рекомендацией («предложили, потому что вы оба работаете в healthtech» читается совсем иначе, чем голый матч), ясность в том, какие личные данные использует функция, и последнее слово всегда за человеком: принять, отредактировать, скрыть, отменить. В социальных и нетворкинг-продуктах это важно вдвойне, потому что рекомендация касается ещё и другого человека.

Онбординг AI-продукта: быстрее к первому результату

В AI-продуктах ценность чаще всего выигрывается или теряется на онбординге. Модель может помочь только тогда, когда ей есть с чем работать, и поэтому хочется спросить всё и сразу. Я делаю наоборот:

• спрашиваю только то, что AI нужно для первого результата, и объясняю зачем;
• показываю реальный результат как можно раньше, пусть даже неидеальный;
• учу функциям в контексте, когда они становятся полезны, а не туром до того, как что-то произошло.

Онбординг, активация и удержание то, в чём я сильнее всего, и вывод каждый раз один: активация рождается из первого момента пользы, а не из объяснений, какая умная система внутри.

Чек-лист перед запуском AI-функции

1. Видит ли новый пользователь пример результата до того, как что-то сделать?
2. Может ли он начать, не сочиняя промпт?
3. Повтор в один тап, и сохраняются ли прошлые результаты?
4. Понимает ли он, сколько это займёт и какого качества ждать?
5. Сохраняет ли каждая ошибка ввод и предлагает ли следующий шаг?
6. Видно ли, почему система что-то предложила, и можно ли отказаться?
7. Говорят ли тексты о результате человека, а не об AI?

Частые вопросы

Как спроектировать AI-функции, которым доверяют пользователи?

Стремитесь к откалиброванному доверию, а не к слепому. Объясняйте, почему система что-то предложила, честно говорите об ограничениях и используемых данных и давайте принять, отредактировать или отклонить любой результат.

Нужно ли сообщать пользователю, что функция работает на AI?

Да, когда это меняет отношение к результату: он может ошибаться, это подсказка или он использует личные данные. Но не делайте «AI» главным аргументом: начинайте с того, что человек получит.

Как добавить AI в приложение и не запутать пользователей?

Привяжите функцию к задаче, которая у людей уже есть, сначала покажите примеры результата, замените пустой промпт пресетами и подсказками и по возможности оставьте путь без AI.

Каким должен быть онбординг AI-приложения?

Быстрым путём к реальному результату. Спрашивайте только то, что нужно модели, объясняйте зачем, показывайте итог пораньше, а остальному учите в контексте.

---

Алла Кучинская (Alla Kuchynskaya), Senior Product Designer и AI Product Builder, 12+ лет в стартапах. Вела UI в VOCHI (App of the Day в 126 странах, приложение купил Pinterest), сооснователь и дизайнер AI-генератора татуировок Tattoon (+35% к вовлечённости, +28% к удержанию), переделала онбординг в Intch (+20% к активации). Работает частично, на полную занятость или проектно, удалённо с Бали. Портфолио: alla.studio · Telegram: @aladesigner.