مقاييس وتقييم منتج الذكاء الاصطناعي
تجربة المستخدم لميزات الذكاء الاصطناعي
ميزات AI احتمالية. ستكون خاطئة أحياناً. تصميم UX الرائع يراعي عدم اليقين هذا.
مشكلة عدم اليقين
البرمجيات التقليدية: المستخدم ينقر الزر → النتيجة المتوقعة تحدث
برمجيات AI: المستخدم يقدم مدخل → واحدة من عدة مخرجات محتملة تحدث
المستخدمون لا يفهمون هذا. يتوقعون أن يكون AI صحيحاً في كل مرة.
مبادئ UX لميزات AI
المبدأ 1: ضع التوقعات
أخبر المستخدمين ما يستطيع AI فعله وما لا يستطيع.
قبل التفاعل:
"اقتراحات مدعومة بـ AI بناءً على تفضيلاتك.
النتائج قد تختلف—يمكنك دائماً التخصيص."
أثناء التفاعل:
"جاري إنشاء الاقتراحات... (اقتراحات AI نقاط بداية، ليست إجابات نهائية)"
أمثلة سيئة:
- "AI يعرف بالضبط ما تحتاج"
- "توصيات مثالية في كل مرة"
- لا إشارة إلى أن AI متورط
المبدأ 2: أظهر الثقة
دع المستخدمين يعرفون عندما يكون AI غير متأكد.
| مستوى الثقة | نمط UX |
|---|---|
| عالي (>90%) | أظهر النتيجة مباشرة |
| متوسط (70-90%) | أظهر النتيجة + "هل أصبنا؟" |
| منخفض (<70%) | أظهر خيارات، اطلب من المستخدم الاختيار |
أمثلة:
تصنيف بريد إلكتروني عالي الثقة:
✓ مُعلَّم كـ "عمل - مشروع ألفا"
ثقة متوسطة:
مُرفق تحت "عمل - مشروع ألفا" — ليس صحيحاً؟ [انقل لمجلد مختلف]
ثقة منخفضة:
لسنا متأكدين أين ينتمي هذا. اختر مجلداً:
- عمل - مشروع ألفا
- عمل - مشروع بيتا
- شخصي
المبدأ 3: اجعل التصحيح سهلاً
المستخدمون يحتاجون إصلاح أخطاء AI بدون احتكاك.
أنماط تصحيح جيدة:
- نقرة واحدة للتغيير
- تحرير في المكان
- زر "غير مفيد" للتغذية الراجعة
- التراجع متاح فوراً
أنماط سيئة:
- خطوات متعددة للتصحيح
- لا طريقة لتقديم تغذية راجعة
- لا يمكن التراجع عن إجراءات AI
- خيارات تصحيح مخفية
المبدأ 4: اشرح عند الحاجة
المستخدمون يثقون بما يفهمون.
| مستوى الشرح | متى تستخدم |
|---|---|
| لا شيء | ميزات منخفضة المخاطر، عالية الدقة |
| موجز | مخاطر متوسطة ("بناءً على سجلك") |
| مفصل | مخاطر عالية، طلب المستخدم، أو أخطاء |
مثال: AI طلب قرض
موجز (افتراضي):
"الطلب موافق عليه بناءً على ملفك الائتماني."
مفصل (عند الطلب):
"طلبك تمت الموافقة عليه لأن:
- درجة الائتمان: 750 (جيد)
- نسبة الدخل للدين: 25% (صحية)
- تاريخ التوظيف: 5+ سنوات (مستقر)"
المبدأ 5: احفظ تحكم المستخدم
AI يجب أن يعزز القرارات، لا يتخذها.
| نمط التحكم | مثال |
|---|---|
| اقتراحات | "قد يعجبك..." (المستخدم يختار) |
| افتراضيات | معبأة مسبقاً لكن قابلة للتحرير |
| أتمتة مع تجاوز | "مُرفق تلقائياً، انقر للتغيير" |
| تأكيد مطلوب | "AI يقترح الحذف. تأكيد؟" |
تصميم حالات الخطأ
AI سيفشل. خطط لذلك.
أنواع الأخطاء والاستجابات
| نوع الخطأ | رسالة المستخدم | إجراء الاستعادة |
|---|---|---|
| توقع خاطئ | "ليس ما توقعت؟" | تصحيح سهل + تغذية راجعة |
| لا توقع ممكن | "لم نستطع تحليل هذا" | بديل يدوي |
| خطأ نظام | "حدث خطأ ما" | إعادة المحاولة + احتياطي |
| استجابة بطيئة | "لا يزال يفكر..." | حالة تحميل + انتهاء الوقت |
أفضل ممارسات رسائل الخطأ
افعل:
- اعترف بالقيد
- وفر بدائل
- اجعل من السهل المتابعة
لا تفعل:
- لوم المستخدم
- استخدام مصطلحات تقنية
- ترك المستخدم عالقاً
مثال - سيء:
"خطأ: فشل استدلال النموذج بثقة تحت العتبة"
مثال - جيد:
"لم نجد تطابقاً جيداً. جرب:
- تعديل مصطلحات البحث
- تصفح الفئات يدوياً [ابحث مجدداً] [تصفح الفئات]"
بناء حلقات التغذية الراجعة
التغذية الراجعة تحسن AI مع الوقت. صمم لها.
التغذية الراجعة الضمنية
تتبع سلوك المستخدم بدون سؤال:
| الإشارة | ماذا تعني |
|---|---|
| المستخدم يقبل الاقتراح | AI كان مفيداً |
| المستخدم يتجاهل الاقتراح | AI كان غير ذي صلة |
| المستخدم يصحح الاقتراح | AI كان خاطئاً |
| المستخدم يتراجع عن إجراء AI | AI ارتكب خطأ |
التغذية الراجعة الصريحة
اسأل المستخدمين مباشرة (باعتدال):
| النمط | متى تستخدم |
|---|---|
| إبهام لأعلى/لأسفل | سريع، احتكاك منخفض |
| "هل كان هذا مفيداً؟" | بعد اكتمال تفاعل AI |
| استبيان قصير | دورياً، ليس كل مرة |
| "أبلغ عن مشكلة" | دائماً متاح لكن غير بارز |
إرشادات UX للتغذية الراجعة
- اسأل في اللحظة الصحيحة (بعد إكمال المهمة)
- اجعلها اختيارية
- أظهر أن التغذية الراجعة تساعد ("شكراً! هذا يساعدنا على التحسين")
- لا تسأل كثيراً (إرهاق الاستبيان)
أنماط بناء الثقة
الكشف التدريجي
ابدأ بمساعدة AI، دع المستخدمين يتعمقون:
المستوى 1: اقتراح AI معروض
المستوى 2: "لماذا؟" يكشف شرح موجز
المستوى 3: "اعرف المزيد" يظهر تفكير مفصل
مؤشرات الشفافية
أظهر أن AI متورط:
- شارة "مدعوم بـ AI"
- تسمية "مقترح بواسطة AI"
- تنسيق بصري مختلف لمحتوى AI
- تمييز "مُولَّد" مقابل "مُتحقق منه"
بناء الثقة عبر الوقت
| المرحلة | عقلية المستخدم | نهج التصميم |
|---|---|---|
| مستخدم جديد | متشكك | أظهر المزيد من الشروحات |
| مستخدم عائد | يختبر | تتبع الدقة، أظهر التحسينات |
| مستخدم متقدم | واثق | قلل الاحتكاك، المزيد من الأتمتة |
الخلاصة الرئيسية
صمم ميزات AI للنقص. ضع التوقعات، أظهر مستويات الثقة، اجعل التصحيح سهلاً، وابنِ حلقات تغذية راجعة. المستخدمون سيثقون بـ AI الصادق حول قيوده.
التالي: اختبار A/B لميزات AI يأتي بتحديات فريدة. لنستكشفها. :::