Звісно ж, я її уважно читав, аби краще зрозуміти спосіб мислення свого ліпшого друга, і побачив повноцінну оптику гештальт-психології, через яку Вадим дивиться на дизайн.
Я не знаю, чи це єдино можлива оптика такого холістичного погляду на дизайн, але в епоху до ШІ вона усувала безлад в розрізнених знаннях, які ми всі отримуємо з телеграм-каналів, відосиків, виступів на конференціях та оповідях друзів.
Тепер же ми не створюємо з нуля, а дивимося на дизайн, згенерований ШІ і починаємо його вдосконалювати, або руцями або вдосконалюючи первісний промпт.
Тому оптика все ще потрібна, але тепер зʼявляється більш парасольковий термін Cortex-First Design.
Суть його зводиться до того, що користувацький досвід існує ще до появи інтерфейсу - в памʼяті, емоціях, розпізнаванні патернів та очікуваннях, які зʼявляються за мілісекунди до взаємодії.
Відтак спершу треба картографувати ментальні моделі користувачів, а вже потім приймати рішення щодо візуалу та флоу. Першим артефактом стає модель мозку користувача в конкретному контексті, а не ваєрфрейм.
Штучний інтелект за замовчуванням працює інакше: для нього оптимальність вимірюється математично, а не когнітивно. Є величезна спокуса пропустити всі ці ментальні моделі і покластися на "знання" ШІ, бо його дизайн справді може здаватися доведеним до ідеалу.
Однак лише на практиці ми можемо побачити, що він виявляється не до кінця зрозумілим, "психологічно чужим" для нашої аудиторії (коли ми спостерігаємо невербальне когнітивне тертя у користувачів).
Все ж, треба бути людиною, щоби створювати людські інтерфейси.
__
Також дивився нещодавно Nate B Jones на Ютубі, ну це такий бородатий дядька який прям регулярно насипає інсайтів про ШІ-індустрію, то він каже приблизно наступне:
"Ера, коли можна було просто прикрутити Ші-бота в продукт пройшла. Справжню цінність створюють ті, хто можуть завдяки ШІ надійно передбачити наступний крок користувача і не навʼязати його, а мʼяко підказати, аби полегшити його когнітивне навантаження."
Очевидно, для цього треба не лише винайти технологічне рішення на базі машинного навчання чи LLM, але й реалізувати його спираючись на існуючі когнітивні патерни користувача.