در دنیای پرشتاب طراحی دیجیتال امروز، هوش مصنوعی به یکی از ابزارهای اصلی تیم‌های محصول و طراحی تبدیل شده است. اما هم‌اکنون بسیاری از سیستم‌های طراحی (Design Systems) برای همکاری با هوش مصنوعی بهینه نیستند و این موضوع باعث می‌شود خروجی‌های تولیدشده توسط AI پر از خطا و ناهماهنگی باشد. راهنمای تازه‌ای که به تازگی منتشر شده، به دنبال حل همین مشکل است.
این راهنمای عملی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان انحرافات (drifts) در طراحی را کاهش داد، اشتباهات تکراری را به حداقل رساند و زمینه (context) پروژه را به شکلی ساختاریافته برای ابزارهای هوش مصنوعی حفظ کرد. نتیجه‌ی کار، نمونه‌های اولیه (prototypes) با کیفیت بسیار بالاتری است که توسط هوش مصنوعی تولید می‌شوند و نیاز به اصلاحات دستی را به شدت کاهش می‌دهند.
این محتوا با حمایت دوره‌ی ویدیویی «Design Patterns For AI Interfaces» ارائه شده است؛ دوره‌ای دوستانه و کاربردی درباره‌ی تجربه کاربری (UX) و الگوهای طراحی که توسط «ویتالی» (Vitaly) تدریس می‌شود. اگر در تیم محصول یا طراحی کار می‌کنید و می‌خواهید از هوش مصنوعی بیشترین بهره را ببرید، این راهنما نقطه شروع مناسبی است.
مسیر تکامل هوش مصنوعی در فرآیندهای طراحی محصول نشان می‌دهد که ما از دوران «تجربه‌گرایی اولیه» عبور کرده‌ایم و وارد مرحله‌ی «ساختاریافته‌سازی» شده‌ایم. در ماه‌های گذشته، ابزارهای مولد AI توانستند سرعت تولید نمونه‌های اولیه را به شکل چشمگیری افزایش دهند، اما کیفیت و سازگاری این خروجی‌ها با استانداردهای برند و محصول همیشه جای بحث داشت. حالا تمرکز صنعت از «آیا می‌توانیم با AI طراحی کنیم؟» به سمت «چگونه می‌توانیم این کار را درست و مقیاس‌پذیر انجام دهیم؟» تغییر کرده است. سیستم‌های طراحی به نوعی «زبان مشترک» میان انسان‌ها و ماشین‌ها تبدیل می‌شوند؛ هرچه این سیستم‌ها مستندتر، مدولارتر و دارای قوانین شفاف‌تر باشند، هوش مصنوعی خروجی دقیق‌تری تولید می‌کند و انحراف کمتری در نتیجه نهایی دیده می‌شود.
مفهوم حفظ زمینه (context) اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کند، چرا که مدل‌های زبانی فقط زمانی می‌توانند طراحی منطبق بر هویت محصول ارائه دهند که اطلاعات لازم را به شکلی قابل فهم دریافت کنند. پیش‌بینی می‌شود در یک تا دو سال آینده تیم‌های محصول نقش جدیدی مانند «مهندس الگوهای هوش مصنوعی» را به شکل گسترده‌تری ببینیم؛ افرادی که وظیفه‌شان هماهنگی میان سیستم طراحی و مدل‌های AI است. همچنین دوره‌هایی مانند Design Patterns For AI Interfaces نشان می‌دهند که آموزش در این حوزه از مباحث تئوری فاصله گرفته و به سمت الگوهای کاربردی و قابل اجرا حرکت کرده است. برای استارتاپ‌ها و تیم‌های کوچک، سرمایه‌گذاری روی یک سیستم طراحی آماده برای هوش مصنوعی دیگر یک انتخاب لوکس نیست، بلکه مزیت رقابتی ضروری است.