Dalam lanskap ML yang berkembang pesat saat ini, sebagian besar fokusnya tertuju pada kecanggihan teknologi. Namun untuk benar-benar melayani pengguna, kami harus menata ulang pendekatan desain kami, dari fokus pada hasil desain langsung menjadi fokus pada tujuan pembelajaran sistem.

Mengapa Desainer Penting dalam Evolusi Pembelajaran Mesin?

Di dunia ML, sangat mudah untuk terpengaruh oleh daya tarik teknologi mutakhir. Namun, inti sebenarnya dari sistem apa pun, terutama sistem yang berinteraksi dengan manusia, terletak pada kegunaan, empati, dan relevansinya. Inilah mengapa peran desainer sangat diperlukan saat memikirkan kembali pendekatan kami terhadap ML:

1. Pemahaman Pengguna yang Mendalam:

Inti dari desain UX terletak pada pemahaman mendalam tentang perilaku, kebutuhan, dan tujuan pengguna. Meskipun para insinyur dan ilmuwan data mungkin unggul dalam mengoptimalkan algoritme, para desainerlah yang membawa perspektif manusia. Wawasan riset pengguna dapat memastikan bahwa tujuan pembelajaran sistem ML selaras dengan tujuan pengguna akhir, menjembatani kesenjangan antara kemampuan teknologi dan relevansi pengguna.

2. Pengumpulan Data melalui Desain:

Desainer menentukan antarmuka yang digunakan pengguna untuk berinteraksi dengan sistem ML. Pilihan mereka dalam merancang antarmuka ini berdampak langsung pada kualitas, kuantitas, dan jenis data yang dikumpulkan. Sistem yang dirancang secara intuitif mendorong interaksi yang lebih kaya, memberikan model ML pemahaman yang lebih tepat tentang perilaku pengguna.

3. Menyeleksi Jalur Pembelajaran yang Berpusat pada Manusia:

Pengembangan ML tradisional mungkin berfokus pada apa yang dapat dicapai dengan data yang tersedia. Namun desainer memulai dari titik akhir yang berbeda: hasil yang diinginkan pengguna. Ini berarti memetakan jalur pembelajaran untuk sistem ML yang bukan hanya tentang data dan algoritme, namun juga tentang manfaat bagi pengguna.

4. Melampaui Algoritma — Pengalaman Membuat:

ML dapat menjadi alat yang ampuh untuk membangun pengalaman tingkat lanjut yang beradaptasi dan berkembang seiring waktu. Seiring dengan semakin terintegrasinya ML ke dalam produk dan layanan, peran desainer meluas dari membuat antarmuka statis hingga menyusun pengalaman adaptif dan berkembang yang memandu sistem ML dalam perjalanan pembelajarannya.

Untuk mendesain ML dengan pendekatan yang berpusat pada manusia, perlu dilakukan desain mundur dari pengguna dan menentukan tujuan pembelajaran mesin yang sesuai. Dimulai dari tujuan pembelajaran kemudian dimungkinkan untuk merencanakan pengalaman yang memungkinkan mesin untuk belajar.

Bagaimana peran UXers berubah untuk memungkinkan pendekatan ini? Pendekatan Design Backward dapat memberikan kerangka kerja yang baik.

'Merancang Mundur'

Meskipun istilah ini mungkin terdengar berlawanan dengan intuisi, ‘Merancang Mundur’ adalah perubahan metodologi yang menekankan permulaan dengan hasil pembelajaran yang jelas. Berakar pada kerangka pendidikan yang dikembangkan oleh Grant Wiggins, proses Desain Mundur menekankan pada membangun sistem dari tujuan akhir, bekerja mundur untuk memastikan hasil yang diinginkan.

Tiga Pilar Desain Terbelakang

  1. Mengidentifikasi Hasil yang Diinginkan: Fase ini melibatkan pemahaman kebutuhan inti pengguna akhir. Misalnya, dalam aplikasi musik seperti Spotify, tujuan utamanya bukan hanya merekomendasikan lagu. Sebaliknya, ini tentang memahami bahwa pengguna mencari pengalaman yang menghibur, dan merancang hasil pembelajaran untuk sistem dengan cara yang memperkaya pengalaman ini.
  2. Menentukan Bukti yang Dapat Diterima: Dengan pemahaman yang jelas tentang hasil yang diinginkan, langkah selanjutnya adalah mencari tahu apa yang dimaksud dengan 'bukti' bahwa hasil tersebut telah tercapai. Ini tidak hanya mengacu pada metrik teknis (yang saat ini diukur dalam proyek ML); ini mencakup pemahaman apakah keluaran mesin sesuai dengan kebutuhan manusia.
  3. Merencanakan Pengalaman dan Petunjuk Pembelajaran: Tahap ketiga adalah merancang pengalaman yang dapat digunakan oleh sistem ML untuk belajar. Hal ini mencakup pengidentifikasian mekanisme untuk memfasilitasi proses pembelajaran mesin, seperti merancang antarmuka untuk masukan pengguna mengenai prediksi. Tujuannya adalah untuk menyesuaikan sistem agar terus berkembang, guna mencapai hasil pembelajaran yang diinginkan.

Pengambilan kunci

Desainer memainkan peran penting dalam membangun sistem ML yang berpusat pada manusia. Dengan menggunakan kerangka desain mundur, UXer memastikan bahwa sistem ini dibangun dengan mempertimbangkan tujuan akhir pengguna dan bahwa setiap interaksi mesin-manusia dibentuk sebagai pengalaman pembelajaran sesuai dengan hasil pembelajaran yang diinginkan.

Berlangganan DDIntel Di Sini.

DDIntel menangkap bagian-bagian yang lebih menonjol dari situs utama kami dan publikasi DDI Medium kami yang populer. Kunjungi kami untuk mengetahui karya yang lebih berwawasan luas dari komunitas kami.

Daftar di AItoolverse (alpha) untuk mendapatkan 50 DDIN

Mendukung Seri Seni AI DDI: https://heartq.net/collections/ddi-ai-art-series

Bergabunglah dengan jaringan kami di sini: https://datadriveninvestor.com/collaborate

Ikuti kami di "LinkedIn", "Twitter", "YouTube", dan "Facebook".