Generative AI dalam Desain: Pandangan Para Ahli tentang Penerapan, Etika, dan Masa Depan
Generative AI tidak hanya akan datang untuk desain: Itu sudah ada. Aplikasi seperti Gamma dan Notion menggunakan AI untuk "menulis" presentasi dan dokumentasi. Adobe Firefly dapat menciptakan komposisi Photoshop hanya dengan beberapa prompt. Sebuah startup kontroversial bahkan mengklaim kemampuannya untuk memberikan "riset pengguna tanpa pengguna" semua berkat generative AI.
Lonjakan kemampuan mendadak ini menempatkan desainer profesional dalam posisi yang rumit. Saat semakin banyak perusahaan berlomba-lomba mengintegrasikan fitur AI ke dalam produk mereka, desainer akan dibutuhkan untuk menciptakan antarmuka dan pengalaman baru seputar teknologi tersebut. Pada saat yang sama, beberapa desainer khawatir bahwa teknologi ini bisa menghambat kemampuan mereka untuk menemukan pekerjaan di tempat pertama. Dan saat konten digital semakin "dirancang bersama" dengan mesin, tanggung jawab apa yang dimiliki desainer untuk mengungkapkan penggunaan AI mereka?
Dalam sesi tanya jawab ini, dua ahli berbagi perspektif berbeda tentang bagaimana generative AI akan mempengaruhi praktik, etika, dan nilai desain digital. Darrell Estabrook (yang berhati-hati terhadap AI) memiliki lebih dari 25 tahun pengalaman dalam desain UI, UX, dan produk digital untuk klien perusahaan seperti IBM, CSX, dan CarMax. Gytis Markevicius (yang menyambut AI) memiliki latar belakang dalam neuroscience dan psikologi dan telah melakukan pekerjaan desain untuk klien seperti Shell, BP, dan alat pemasaran berbasis AI Tailwind.
Daftar isi:
Percakapan ini telah diedit untuk kejelasan dan panjang.
Hasil survei terhadap 1.000 profesional kreatif menunjukkan bahwa hanya 19% yang belum menggunakan alat generative AI dalam pekerjaan mereka, dan 48% telah menggunakan ChatGPT.
Apa yang mengkhawatirkan atau menarik perhatian Anda tentang generative AI?
Estabrook: Dari apa yang saya lihat dan alami dalam waktu singkat ini, AI adalah alat yang berguna. Saya telah menggunakan ChatGPT untuk melatih beberapa kode, dan itu sangat membantu. Tapi kekhawatiran saya adalah di sisi kreativitas, sisi pemecahan masalah. Ketika AI melakukan pemikiran untuk kita, apa yang akan terjadi pada kita? Dan bagaimana kita menavigasi itu?
Ada buku klasik oleh Steve Krug tentang desain interaksi yang disebut Don’t Make Me Think. Buku ini tentang kegunaan dan bagaimana kita perlu membuat hal-hal kompleks menjadi sangat sederhana dan mudah diakses. Tapi saya khawatir bahwa ketika pemikiran otomatis, dan Anda bisa [seolah-olah] mendapatkan jawaban untuk setiap masalah, mantra masa depan mungkin akan menjadi: "Saya tidak perlu berpikir, karena AI akan memberikan jawaban yang tepat."
Cukup ketik prompt dan email muncul, dan itu persis seperti yang ingin Anda katakan. Apakah itu benar-benar pemikiran saya? Apakah saya seorang direktur kreatif atau hanya seorang konsumen yang mengulang konten mesin? Di situlah bahaya mungkin muncul.
Markevicius: Ketika kami pertama kali mempelajari apa yang dapat dilakukan AI, saya juga melihat sinyal merah di mana-mana: “Oh, Tuhan, ini akan menghapus begitu banyak pekerjaan dan spesialisasi.” Kemudian saat lebih banyak alat muncul, saya mulai menyadari, oke, AI cukup baik dalam mengambil banyak data yang saat ini tersedia dan kemudian memberikan versi baru dari hal yang sama. Tapi itu tidak benar-benar hebat dalam menghasilkan ide asli, sesuatu yang benar-benar baru dan sangat spesifik.
Jadi itulah bagaimana saya melihat AI saat ini: Ini adalah alat positif yang dapat membantu kita menghilangkan beberapa tugas repetitif yang kami anggap membosankan, seperti menghasilkan banyak prototipe atau membuat sembilan variasi kecil tombol. Hal-hal seperti itu tidak benar-benar memerlukan banyak pengalaman—hanya memerlukan waktu. Desainer dapat berbicara dengan orang-orang, kami dapat mencoba memahami apa yang mereka inginkan, dan AI tidak dapat melakukan itu. Tetapi ia dapat menghilangkan hal-hal membosankan untuk kami dan memungkinkan kami untuk melakukan pemikiran strategis lebih banyak untuk klien kami.
Bagaimana Anda memprediksi generative AI akan mempengaruhi pembelajaran dan pengembangan desainer yang akan datang?
Markevicius: Generative AI adalah berita baik untuk desainer berpengalaman, tetapi berita buruk untuk desainer junior karena AI dapat melakukan banyak hal membosankan yang biasanya dipekerjakan perusahaan untuk mereka—seperti memeriksa apakah semuanya pixel-perfect, atau membuat draf awal untuk persona pengguna. Saya memiliki tim kecil desainer, dan beberapa di antaranya junior, jadi kami memiliki percakapan tentang AI karena mereka perlu menyadari ke mana arah teknologi ini.
Estabrook: Ini akan menjadi tantangan. Dengan AI, kita tidak hanya mempercepat tugas-tugas rutin atau menghilangkan beberapa proses. Tindakan memecahkan masalah sekarang berada dalam kotak: Anda dapat memberikan parameter yang samar dan mendapatkan hasil yang arah. Jadi mengapa tidak menggunakannya? Itu ada di sana.
Sebagai pelatih desain, saya ingin mendorong desainer junior untuk menjauh dari itu, untuk mengambil konten generatif ini dan menggunakannya sebagai titik awal. Jika tidak, Anda hanya akan menarik model AI yang paling nyaman dan mengambil outputnya dan berpikir bahwa Anda sedang memecahkan masalah. Dan Anda mungkin benar-benar memecahkan masalah! Ini mungkin bekerja dalam beberapa situasi yang sangat rendah-kebutuhan. Contoh mungkin adalah memeriksa spektrum warna dalam palet untuk melihat apakah semuanya memenuhi ambang batas aksesibilitas dan keterlihatan, atau membangun satu set elemen formulir UI dari desain input teks sampel.
Tetapi untuk masalah yang lebih kompleks—seperti menghasilkan dasbor eksekutif berdasarkan set data layanan keuangan, atau menghasilkan alur kerja multiscreen berdasarkan wawancara pengguna—saya pikir pertanyaannya adalah, Di mana kita menyisipkan AI? Sebagai desainer berpengalaman dan direktur kreatif, kami sangat senang menggunakan AI untuk meningkatkan apa yang kami lakukan. Tapi itu karena kami selalu memecahkan masalah di latar belakang pikiran kami.
Markevicius: Benar bahwa, bagi desainer junior, saya pikir AI dapat memulai jalur pembelajaran mereka dengan dasar-dasar. ChatGPT dapat memberikan contoh yang baik tentang cara menulis persona pengguna dan peta perjalanan, atau bahkan cara menyusun situs web atau portofolio mereka sendiri. Desainer junior juga dapat meminta ChatGPT untuk penjelasan sederhana tentang konsep seperti hukum Fitts dan desain berpikir. Tetapi ketika belajar keterampilan lunak—seperti manajemen waktu dan proyek, kepemimpinan, dan komunikasi—saya tidak berpikir ada yang lebih baik daripada memiliki seseorang yang membimbing Anda.
Alat desain apa yang akan menjadi usang karena generative AI?
Estabrook: Hal-hal seperti PowerPoint, desain presentasi, perangkat lunak apa pun yang kami gunakan untuk mengkomunikasikan ide kami [sebagai bagian dari] proses desain. Misalnya, kami secara tradisional membuat presentasi dengan membuat serangkaian slide yang membimbing audiens melalui konsep desain kami secara logis dengan reaksi yang diharapkan. Dengan alat presentasi generative AI, saya dapat memberikan parameter ini dan itu dapat membuat storyboard yang disesuaikan dengan apa yang ingin saya sampaikan. Seberapa jauh ini bisa berjalan? Secara konseptual, AI canggih [dapat membuat] slide, konten slide, dan visual pendukung untuk konten tersebut.
AI [juga bisa menghilangkan] perangkat lunak alat utilitas yang menghubungkan langkah-langkah dalam proses desain, seperti Zeplin. Zeplin adalah alat yang baik untuk menerbitkan dan mengelola layar serta alur, serta versi desain tersebut. Bayangkan jika Figma tidak hanya melakukan ini secara native, tetapi juga secara otomatis menangani tugas-tugas ini dengan AI saat desainer bekerja. Untuk perusahaan seperti Figma, fungsi utilitas ini mungkin lebih baik dilakukan di dalam produk mereka sendiri—jadi perusahaan seperti Zeplin sebaiknya mempertimbangkan untuk mengubah alat mereka menjadi plugin AI untuk Figma, daripada mempertahankannya sebagai produk yang berdiri sendiri.
Markevicius: Mungkin terdengar seperti pernyataan yang berlebihan, tetapi jika produk Anda tidak akan menggabungkan AI dalam bentuk apa pun, ada kemungkinan besar Anda akan menjadi usang. Semua alat yang kita cintai dan sudah kita gunakan memiliki beberapa fitur AI yang diterapkan, atau mereka telah mengumumkan bahwa mereka akan. Anda tidak ingin pengguna tersebar di seluruh tempat, pergi ke ChatGPT untuk beberapa teks, Midjourney untuk beberapa gambar, dan kemudian memasukkan semuanya kembali ke Figma atau Canva. Setiap alat harus memiliki kemampuan tersebut di dalamnya sendiri.
Ketika saya mulai bekerja dengan Tailwind, misalnya, ChatGPT belum ada. Tetapi begitu diluncurkan, fokus saya selama enam bulan berikutnya adalah mengintegrasikan AI ke dalam suite produk: membantu pengguna menghasilkan konten media sosial lebih cepat, menghasilkan konten email lebih cepat, menghasilkan ide gambar lebih cepat. Itu adalah langkah besar untuk bisnis dan tim kami.
Apa tantangan terbesar saat menggunakan generative AI dalam desain?
Estabrook: Dari pengalaman saya, salah satu tantangan terbesar adalah memahami apa yang AI lakukan dan tidak dapat lakukan. Kami menghadapi masalah ini dalam desain produk. Sering kali kami memiliki informasi yang datang dari hasil riset, tetapi saat itu diterjemahkan menjadi desain UI, sering kali informasi itu tidak disampaikan dengan benar. Misalnya, ketika AI menghasilkan desain, bisa sulit untuk menentukan seberapa baik desain ini disesuaikan dengan kebutuhan pengguna atau masalah yang ada.
Dan itulah di mana tantangan utama muncul dengan AI. Jika AI tidak dapat secara mendalam memahami interaksi pengguna dan bagaimana mereka merasakan atau berinteraksi dengan elemen desain tertentu—itu adalah sesuatu yang mungkin belum dapat ditangani AI sepenuhnya. Meskipun demikian, banyak perusahaan besar yang sudah menggunakan data survei yang dikumpulkan secara otomatis dan menggunakan AI untuk menghasilkan wawasan dan kesimpulan, tetapi saya pikir kami masih jauh dari titik di mana AI dapat benar-benar menilai interaksi manusia secara mendalam dan kreatif.
Estabrook: Saya khawatir tentang beberapa perangkat lunak riset pengguna yang saat ini berada di pasar dan bagaimana alat ini dapat mengubah persepsi Anda tentang pengalaman pengguna. Pengalaman pengguna yang hebat tidak hanya tentang wawasan dan hasil riset. Ini juga tentang kemampuan desainer untuk memiliki rasa dan kreativitas yang diperoleh dari pengalaman, dan bukan hanya alat. Seberapa banyak keputusan desain yang diambil dan disesuaikan dengan hasil riset ini, dan seberapa banyak pertanyaan ini mendorong ide-ide baru? Tentu saja, penting untuk memiliki dasar informasi dan data, tetapi lebih penting untuk dapat mengolah data itu secara langsung dengan beberapa keragaman dan kreativitas di belakangnya. Dan saya khawatir AI dapat menghilangkan komponen itu. Namun saya pikir riset pengguna berbasis data, seperti pengujian A/B dan tes berbasis angka, bisa menjadi area yang lebih cocok untuk AI.
Apa etika generative AI dalam desain?
Estabrook: Yang mengkhawatirkan saya adalah bagaimana desain yang dihasilkan oleh AI dapat memiliki pengaruh atau dampak pada audiens yang menggunakannya. Misalnya, satu hal yang ingin saya pertimbangkan adalah bagaimana respons AI mengatur pengalaman. Dalam pengaturan medis atau kesehatan, saya benar-benar ingin memastikan bahwa respons yang diberikan oleh AI tidak hanya akurat, tetapi juga dilakukan dengan cara yang sensitif dan mempertimbangkan bagaimana informasi ini akan diterima oleh orang-orang di luar. Ini sangat penting ketika AI terlibat dalam memberikan rekomendasi dan saran.
Saya juga percaya bahwa AI harus dipertanggungjawabkan, seperti halnya dengan produk desain. Dan etika itu harus dibangun ke dalam produk dan fungsionalitas. Jika desainer tidak memperhatikan hal ini, ada risiko bahwa pengalaman yang dihasilkan AI akan memiliki potensi dampak yang tidak diinginkan—entah itu menyesatkan atau hanya tidak sesuai. Setiap kali teknologi baru dimasukkan ke dalam ekosistem kita, kita perlu mengevaluasi bagaimana teknologi ini bisa digunakan dengan cara yang bertanggung jawab.
Markevicius: Semakin banyak alat yang kami gunakan, semakin banyak perhatian yang kami berikan pada bagaimana menggunakan data dan menghasilkan wawasan dari data tersebut. Kami juga mengadopsi prinsip-prinsip desain yang melibatkan transparansi dalam bagaimana kami menggunakan data tersebut, dan transparansi dalam bagaimana AI beroperasi. Pengguna harus merasa nyaman bahwa AI tidak hanya menjadi alat yang berfungsi tetapi juga digunakan secara etis.
Apa yang akan dibutuhkan desainer untuk bersaing di masa depan?
Markevicius: Anda akan perlu memiliki keterampilan desain yang lebih luas dan lebih dalam. Misalnya, ketika desain sistem dan antarmuka meningkat dengan AI, desainer perlu memahami bagaimana AI dapat diintegrasikan dan diterapkan secara etis dan efektif. Keterampilan teknis dalam memahami dan menerapkan AI dalam desain akan menjadi aset yang sangat berharga.
Estabrook: Saya pikir desainer akan terus dibutuhkan untuk membawa nilai yang tidak dapat diberikan oleh mesin—terutama dalam hal kreativitas, empati, dan penilaian kontekstual. Desainer perlu menjaga kreativitas mereka tetap tajam dan tetap terhubung dengan kebutuhan dan perasaan manusia. Meskipun AI dapat membantu dengan beberapa aspek teknis dan rutin, kreativitas asli dan pemahaman manusia adalah hal-hal yang akan tetap dibutuhkan dan dihargai.
