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钉钉 AI 设计指南:行业智能化实践

发布日期:2024-09-07 13:09:17 浏览次数: 3054
作者:钉钉用户体验

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6月28日,钉钉总裁叶军出席D20全球设计院长峰会并发表主题演讲,分享了关于AI时代产品设计理念和未来趋势的看法。



钉钉总裁叶军认为,在AI时代,产品的交互界面正在从GUI走向LUI,并向多模态(视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉)交互演进,这对设计人员也提出了更高的要求。


过去的几十年,产品设计基本上都是基于图形用户界面(GUI),随着产品功能越来越复杂, 需求越来越多,大量功能按钮的堆叠导致用户界面越来越复杂。


AI时代,产品和用户的交互方式会从鼠标键盘和触摸交互,逐步走向自然语言的交互方式,这种变化对设计师提出了更高的要求,AI原生时代的设计师不能走信息时代的老路,应该以未来的眼光思考用户交互界面


以前,我们的设计理念都是希望人去学习软件或机器设备的交互界面。AI时代我们的产品设计理念走向了一个全新的方向就是让我们的软件系统或设备来理解人这个变化意味着用户不应该去参加使用培训,甚至也不需要产品说明书,通过多模态的交互方式,产品会主动理解使用者的意图和需求。




经历过去一年多的行业智能化实践,我们今天正式对外发布钉钉AI设计指南:行业智能化实践希望借助过去一段时间产品全面智能化改造过程的反思与总结,引发大家思考与探讨,携手行业伙伴加速企业智能化进程。


 钉钉的AI设计指南有什么不一样?

伴随人工智能技术快速发展,AI现阶段可以通过数据感知、任务拆解、记忆规划等能力辅助完成各种工作任务。人工智能的进步,不仅为行业带来了新的机遇,也改变了人类对AI的认知,推进了人机自然语言交互方式。在人机交互的进程中,已经有大量的指导方针来帮助设计安全有效的产品。针对新兴的人工智能领域,目前也不乏专业系统性的AI设计原则。

然而,与当前市场上多数面向C端场景使用的AI产品不同 ,B端应用场景充满了复杂的业务流程和庞大的数据资产。因此在设计面向行业AI产品时,我们面临着更艰巨多维的挑战,如多角色的不同交互、多任务的同步执行、多线程的高效调度、多级权限的控制等。这些产品因子复杂交错,无疑增加了设计的工作难度。

钉钉在智能化过程中也不可避免地遇到了各种各样的困难和变化,如:AI生成不符合预期AI对话连续性差AI能力跨场域互通难尽管AI行业快速变化,但钉钉始终坚持创业初心,快速响应市场环境和技术趋势。


 钉钉AI实践的三大原则:角色化、确定性、可信赖

通过钉钉AI行业智能化实践,我们抽象了丰富的AI产品交互框架,以普适开放的态度拥抱AI,使其真正增强企业用户协同体验。基于真实的场景案例,我们总结了“角色化确定性可信赖” 三条产品设计基本原则,希望可以为实现更易用、更高效、更可靠的行业AI体验提供些许思路,帮助用户简单自然地使用AI产品,提升智能化操作效率,促进客户和生态合作伙伴的业务增长。




在企业协同场景中,往往有着丰富的角色,如销售、财务、开发等,每个角色都有其特定的职能和工作流程。

面对不同角色任务的操作路径,设计引导用户与AI相互理解有效沟通非常重要。对话是一种双向信息交换的渠道,消除对话过程噪音,培养用户与AI形成“正反馈循环”的沟通方式,不仅可以显著提升用户工作效率,减少AI结果错误,还可以增强AI产品创新,为解决真实角色诉求做好铺垫。




 塑造AI拟人化数字形象,让AI成为个人和企业专属助理


当AI产品具备外在形象时,更容易建立用户与AI的情感连接。除拟人化设计外,我们可以结合组织特色,赋予AI助理不同的角色身份,如运营、法务等,一定程度上更容易帮助用户去了解熟悉记忆AI助理的特性,从而更快更好地与AI进行交流和互动。



 贴合真实业务协同场景,让AI有效辅助用户需求

通过AI对使用场景的上下文理解和用户偏好记忆,来推理预判用户需求和执行技能,这不仅能让用户在事前切身感知AI价值,通过明确指引快速体验AI能力,在事后也可以基于AI个性化的行为建议,减少不必要的操作步骤。



 提高模型透明度和可解释性,让用户理解AI运作机制

在AI执行复杂算法时,背后的隐藏逻辑往往被视为“黑匣子”。设计使用可视化工具、解释性语言和白盒化交互,可以帮助用户理解AI是如何作出决策产生结果的。这不仅能管理用户对于AI能力的预期,也能缓解用户在 AI 生成过程中的等待焦虑,同时AI对话的可追踪性,也让用户更方便地回溯。







相较于AI泛聊场景,企业办公中更强调任务目标明确和结果导向。AI作为行业创新驱动力,面对多样化的业务应用场景,产品设计的目的是让复杂任务变得更简单,带来行之有效的降本增效价值。清晰的任务过程和结果,不仅能减少人机沟通成本,也能帮助用户操作链路更流畅。




 明确任务目标,为不同应用场景选择合适的AI交互模式


我们设计了独立式嵌入式智能体 3 种不同的AI产品框架,企业可以基于应用场景和接入成本来选择适合的AI交互模式。


嵌入式AI框架通过轻量化的悬浮交互结构化的指令预置模块式的内容输出,将AI能力与目标场景紧密结合,不仅能适应多变的业务诉求,也可以让用户低成本地使用AI工具。

独立式的AI容器,承担着副驾驶的角色,利旧原生应用架构的同时,可以实时响应用户操作,建立AI与原生应用的高效联动

而智能体的出现意味着自动化工作流可以代理完成重复性高的操作。


 准确表达AI任务状态,给予即时反馈和操作出口

为降低用户在AI对话过程中的迷失率,产品设计应准确展示AI运行状态,提供友好的开始结束反馈,及时给到用户继续、放弃、重试的操作出口

多任务并行是企业协同的高频场景,我们允许用户异步操作,而不是阻塞流程让用户长时间等待,并为异步生成的AI结果设计主动通知的方式,加强用户对任务结果的感知。




 适当结构化AI结果,避免把简单问题复杂化

虽然用户可以通过自然语言和AI进行交互,但随着沟通轮数的增加,大模型执行成功率往往越低。

结构化的信息展示有助于提高复杂任务的处理效率。提供多样化的AI卡片模板,来帮助开发者更便捷更规范地使用。同时我们利用AI强大的数据处理和意图识别能力,让AI自动从上下文中提取关键信息,减少用户操作步骤。



在企业发展过程中,每个组织都会积累属于自己的独特数字资产。如果说数字资产是企业核心竞争力,那数据安全就是企业基石。

面对AI突破数据安全隐私保护的担忧,建立企业信任是行业AI产品可持续发展的关键,可靠准确的AI内容可以让企业更愿意接受并且放心使用人工智能技术。



 直观标识AI特征信息,让用户自行决定是否信任

AI可以基于用户问题通过既定的数据和模式快速生成结果,但现阶段的AI幻觉、偏见等技术局限性,也引发了潜在的产品风险。

产品设计时需要直观地区分人工智能和非人工智能的信息展示,以便用户自行判断是否信任他们。



 自然的权限保护透传,让企业对数据有绝对的掌控感

企业数据安全至关重要,平台应当对隐私保护负责。AI执行任务过程的企业数据或权限调用,都需逐一征得用户同意,并提前告知该决策可能带来的风险和影响。

在用户使用AI的过程中,尽量通过自然的对话授权交互,减少阻断性模态窗的使用,为用户提供既能快速决策又友好的产品体验。



 清晰标注AI内容来源,提供便捷的AI反馈渠道

基于搜索整合的AI生成结果,建议清晰地标注AI内容的来源和真实性,这能在一定程度上缓解用户对于AI虚构、不可靠的焦虑感,也能让企业用户更好的区分AI数据引用来源企业内知识还是公网信息

同时对于AI结果提供便捷轻量的反馈渠道,积极邀请用户参与AI产品共创,帮助AI产品持续迭代和流程改进。




结语

以上是基于过去2年钉钉AI助理产品构建过程而抽象总结的钉钉AI设计指南,希望可以给到行业AI产品设计一些启发。
最佳的AI指南实践,应该是在深刻理解的基础上,通过亲身体验来深化认识。如果暂时没有机会,不妨带着思辨的态度多多体验市场上的AI产品,也欢迎大家为钉钉AI助理提供宝贵的建议,让进步发生!
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