Эмпатия и ИИ: как искусственный интеллект может помочь в создании карты эмпатии

Эмпатия в дизайне и разработке продуктов играет ключевую роль, позволяя командам глубже понять потребности и переживания пользователей. Однако, несмотря на все достижения в области искусственного интеллекта, важно помнить, что AI не может заменить реальное исследование пользователей. В этой статье мы рассмотрим, что такое карта эмпатии, как AI может помочь в ее создании и почему полагаться на сгенерированные данные — это рискованная стратегия.

Что такое карта эмпатии?

Карта эмпатии — это визуализация, которая помогает команде понять определенный тип пользователя, организованная в четыре квадранта: что говорит, что думает, что делает и что чувствует пользователь. Эти квадранты создают общую точку отсчета для всей команды и обычно разрабатываются совместно на воркшопах, где используются стикеры, основанные на реальных исследованиях, таких как:

Сессии юзабилити: наблюдения за тем, как пользователи взаимодействуют с продуктом и с какими трудностями они сталкиваются.

Интервью с пользователями: информация, полученная от пользователей в их собственных словах.

Тикеты поддержки и журналы звонков: жалобы пользователей, которые они подают без подсказок.

Полевые исследования или контекстный анализ: информация о среде, которую пользователи не упоминают явно.

Карта эмпатии особенно полезна для согласования работы межфункциональной команды вокруг общего опыта.

Правдоподобный контент, сгенерированный AI, не является исследованием пользователей

Когда вы просите инструмент AI сыграть роль разочарованного пользователя, он синтезирует паттерны из больших объемов текста и создает что-то правдоподобное. Однако правдоподобное не равно реальному. AI не имеет доступа к вашим пользователям, конкретным проблемам вашего продукта или контексту, в котором пользователь столкнулся с неудачей. То, что он производит, может описывать разочарованного пользователя почти любого продукта, что означает, что это не относится к конкретному человеку. Для сравнения, вот как могут выглядеть сгенерированные AI цитаты и реальные исследования:

Приложение для доставки продуктов:

AI: "Я хотел бы, чтобы приложение спрашивало меня перед заменой товаров." Реальное исследование: "Оно заменило мое овсяное молоко на галлон цельного молока и взяло деньги, прежде чем я даже увидел уведомление."

Инструмент для планирования:

AI: "Это раздражает, когда календарь не синхронизируется правильно." Реальное исследование: "Я узнал, что моя встреча в 14:00 была назначена дважды, потому что я все еще смотрел на версию до того, как мой коллега переместил ее, и не знал, что есть новая."

Онлайн-банкинг:

AI: "Я хочу быть уверенным, что мои деньги в безопасности." Реальное исследование: "Я всегда сначала перевожу 1 доллар, чтобы убедиться, что правильно ввел номер счета, а затем отправляю остальное."

Регистрация на курсы:

AI: "Регистрация стрессовая, и система медленная." Реальное исследование: "Четверо из нас собираются на групповой звонок в 6:59 и обновляют страницу вместе, чтобы кто-то мог занять место, если оно освободится." Сгенерированные AI цитаты достаточно безопасны и универсальны, чтобы применяться к почти любому продукту в категории, в то время как реальные цитаты конкретны и детализированы. Именно эта конкретность делает карту эмпатии полезной.

Где AI может помочь в создании карты эмпатии

Несмотря на то, что AI не следует использовать для генерации пользовательского контента в картах эмпатии, он может быть полезен для синтеза данных, полученных из реальных исследований пользователей. Вот несколько легитимных способов использования AI:

Организация и кластеризация стикеров из уже собранных исследований.

Очистка языка после того, как инсайты обоснованы доказательствами.

Суммирование паттернов из большого набора цитат.

Создание первых группировок, которые вы будете пересматривать и корректировать.

Однако использование AI для генерации данных, когда у вас нет реальных данных, может привести к проблемам. Перед тем как обратиться к AI, задайте себе следующие вопросы: 1. Предоставляю ли я AI реальные данные для организации или прошу его сгенерировать данные, которых у меня нет? 2. Могу ли я проследить этот стикер обратно к реальным исследовательским доказательствам? 3. Если бы я сам придумал это без AI, назвал бы я это находкой или предположением? Если ответы на эти вопросы вызывают дискомфорт, это полезная информация. Обычно это означает, что карте требуется больше исследований.

Заключение

Ценность карты эмпатии заключается в конкретных, сложных деталях реальных людей. AI может помочь вам обработать то, что вы узнали от этих людей, но он не может создать их для вас. Данные, сгенерированные AI, не являются доказательством, независимо от того, насколько конкретными или убедительными они могут быть. И карта эмпатии должна фиксировать доказательства. Генерация данных для карты эмпатии с помощью AI выглядит как обходной путь, но на самом деле это просто перенос проблемы на более поздний срок: команда в конечном итоге разрабатывает для пользователей, которые не существуют, основываясь на карте, которая никогда не требовала общения с реальными людьми.