Meet-AI

Valutare la UX di prodotti che integrano AI

L'intelligenza artificiale si sta facendo sempre più strada nelle nostre vite, ma come sta influenzando la User Experience (UX) di prodotti e servizi? Quali sono le qualità che gli utenti finali ricercano nei prodotti dotati di intelligenza artificiale? Come possiamo misurare queste qualità?

Queste domande sono state affrontate in un progetto di ricerca annuale, finanziato con fondi FARB (Finanziamento Alla Ricerca di Base), che ha coinvolto sette ricercatori del Dipartimento di Design. Nello specifico, il progetto di ricerca Meet-AI ha esplorato la User Experience abilitata da quei prodotti che integrano potenzialità legate all’Intelligenza Artificiale. Si tratta di dispositivi come gli smart speaker (es. Amazon Echo, Google Nest) che stanno sempre più popolando le nostre case. Ci ascoltano, ci guardano, ci parlano, imparano le nostre abitudini e adattano il loro comportamento nel tempo.

Questi prodotti stanno cambiando le regole del gioco perché permettono interazioni uomo-macchina che non abbiamo mai sperimentato prima. Tuttavia, finora, la disciplina del Design sembra aver sorvolato sull'impatto che l'introduzione di sistemi di AI può avere sui prodotti industriali.

Il progetto Meet-AI rappresenta uno dei primi tentativi di inquadrare queste questioni attraverso una metodologia strutturata che si è sviluppata in tre fasi principali:

  • Aggiornamento delle dimensioni della UX. Attraverso l’analisi della letteratura e questionari con utenti esperti, abbiamo identificato le qualità che gli utenti cercano nei prodotti che integrano AI e abbiamo compreso come influenzano l'esperienza dell'utente.
  • Costruzione di un metodo di valutazione della UX. Partendo dalle intuizioni acquisite nella prima fase, abbiamo creato un metodo per quantificare la qualità dell'esperienza abilitata da tali dispositivi.
  • Convalida del metodo. Infine, abbiamo validato statisticamente lo strumento per garantirne le prestazioni.

Come si valuta attualmente la UX?

L'idea di valutare l'esperienza utente risale ai primi anni 2000, e si è sviluppata attraverso diversi cambi di orientamento. La prima parte dell'attività di ricerca si è concentrata specificamente sul tracciamento di tutti i metodi disponibili finora. Abbiamo identificato e analizzato 129 metodi per capire la loro idoneità a valutare prodotti che integrano AI e le caratteristiche che misurano. Come risultato, abbiamo creato una lista di metodi che è ora liberamente disponibile per la comunità scientifica.

Fig. 1. Qualità UX per la dimensione pragmatica emerse dalla letteratura.

Come li percepiscono gli utenti finali?

L'analisi della letteratura riguardante l'Intelligenza Artificiale e il Design mostra che nuove qualità dovrebbero essere considerate. Abbiamo verificato questa ipotesi attraverso un questionario sottoposto a 50 utenti esperti. I risultati evidenziano che gli intervistati non considerano i prodotti con AI come sistemi tradizionali. Le qualità estetiche, la facilità d'uso, l'ergonomia e la piacevolezza d'uso non sono più gli unici elementi che influenzano l'esperienza dell'utente. Gli utenti finali sono interessati all'intelligenza che essi integrano. Vogliono instaurare una relazione empatica. Vogliono riporre fiducia in questi oggetti ed essere sicuri che non stiano tradendo le loro promesse. In altre parole, cercano assistenti piuttosto che prodotti.

Fig. 2. Dimensioni UX ritenute più rilevanti dagli utenti esperti.

Quindi, quali sono le nuove qualità che questi prodotti dovrebbero avere?

Partendo dai risultati del questionario, abbiamo costruito lunghe liste di qualità che gli utenti attribuiscono ai potenziati da AI, organizzate secondo otto dimensioni principali. Attraverso un confronto strutturato con la letteratura e all'interno del gruppo di ricercatori. Esse includono la trasparenza nel mostrare quali dati vengono raccolti, come vengono utilizzati, l'affidabilità del sistema, la sua accuratezza e la sua utilità. Abbiamo inoltre incluso qualità come la personalizzazione e l'adattabilità del sistema e, naturalmente, la capacità di ascoltare l'utente e di fornire risposte usando la voce.

Fig. 3. Organizzazione delle qualità emerse dal questionario – Dimensione: Intelligence.

Sono le qualità giuste? Come misurarle?

Per verificare la nostra ipotesi, abbiamo creato un questionario con numerose domande. Lo abbiamo poi sottoposto a un gran numero di intervistati (circa 650), chiedendo loro di valutare il loro smart speaker. In gergo scientifico, questa operazione è detta analisi fattoriale esplorativa. Ciò ha permesso di scremare le qualità meno rilevanti e riconoscere quelle che gli utenti finali considerano significative per la loro esperienza. Per valutare la correttezza delle qualità identificate, abbiamo chiesto ad altri 700 utenti di rispondere al questionario rivisto alla luce dei risultati del precedente. Questa attività (analisi fattoriale confermativa) ci ha permesso di scremare le domande e giungere al questionario finale.

Fig. 4. Attività preparatoria per definire le qualità rilevanti e le relative domande.

E ora?

Il risultato ottenuto è un questionario validato statisticamente che valuta l'esperienza utente di sistemi che integrano capacità di AI. Esso include 33 domande e può essere usato da studenti, designer e aziende per valutare la performance di un loro concept o sistema secondo diverse qualità. È il primo del suo genere, e nei prossimi mesi continueremo a perfezionarlo, aggiungendo strumenti per facilitarne l’adozione.

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