Сегодня в фокусе два крупных треда: измеримость UX и будущее профессии дизайнер…

Items

1. Designing Useful Smart Home Notifications (Nielsen Norman Group)

• Темы: #smarthome #notifications #ux #iot
• Ссылка: https://www.nngroup.com/articles/smart-home-notifications/
• Кратко: NN/g предлагает фреймворк из 3 типов и 7 принципов для проектирования умных уведомлений в IoT-продуктах.
• Почему важно: Уведомления — недооценённый UX-слой, напрямую влияющий на доверие к smart-продуктам. Разделение на reactive / proactive / optimization помогает выставить приоритеты и снизить notification fatigue. Без этого фреймворка дизайнеры склонны засыпать пользователей тревогами одного уровня важности.
• Что попробовать: Возьми любой smart-продукт или мобильное приложение — распредели все его уведомления по трём типам (reactive, proactive, optimization). Есть ли уведомления, которые используют не тот канал (например, SMS вместо in-app)?
• Тип: статья

2. Tracking Adoption of Research Recommendations: The Recommendation-Adoption Score (Nielsen Norman Group)

• Темы: #uxresearch #designops #metrics #impact
• Ссылка: https://www.nngroup.com/articles/recommendation-adoption-score/
• Кратко: Cisco разработали метрику RAS (Recommendation-Adoption Score) для отслеживания того, сколько UX-рекомендаций реально доходит до пользователей.
• Почему важно: «Research breakage» — разрыв между тем, что исследователи рекомендуют, и тем, что реально реализуется — одна из главных болей UX-команд. RAS превращает это в измеримый показатель с чёткими статусами: Adopted / Committed / Communicated / Not addressed. Наличие метрики меняет разговор с командой продукта: рекомендации превращаются в «инвентарь», за которым следят как за задачами.
• Что попробовать: Возьми последние 5 UX-рекомендаций из своего исследования. Присвой каждой статус по шкале RAS. Какой процент реально внедрён?
• Тип: статья

3. Designers and "Phantom Competency" (UX Tools)

• Темы: #ai #designersskills #futureofdesign #critical-thinking
• Ссылка: https://www.uxtools.co/blog/designers-and-phantom-competency
• Кратко: AI-инструменты создают иллюзию компетентности — дизайнеры выглядят умело, опираясь на AI-вывод, который сами не могут полноценно оценить.
• Почему важно: «Phantom competency» — это риск не только для отдельных дизайнеров, но и для команд, которые принимают AI-артефакты без критической оценки. Способность отличить хороший дизайн от правдоподобного становится редким и ценным навыком. Дизайнер, умеющий задать правильный вопрос AI и оценить ответ, стоит больше, чем тот, кто просто умеет промптить.
• Что попробовать: Следующий раз перед тем, как использовать AI для генерации UI/текста, сначала сделай набросок самостоятельно. Потом сравни с AI-выводом — что ты бы изменил и почему?
• Тип: статья

4. Build Interfaces to Understand Systems (UX Tools)

• Темы: #ai #abstraction #productdesign #adoption
• Ссылка: https://www.uxtools.co/blog/build-interfaces-to-understand-systems
• Кратко: Каждая технология достигает массового принятия через слои абстракции — и следующий дизайн-вызов это создать интерфейс, который делает AI-слой невидимым для нового поколения пользователей.
• Почему важно: Понимание кривой абстракции помогает дизайнерам видеть, где возникают следующие точки массового роста. ChatGPT — только третий слой; следующий слой (AI-агенты, встроенный AI) ещё не имеет своего «понятного интерфейса». Кто его спроектирует — тот выиграет рынок. «Build for abstraction» — это новый «mobile-first».
• Что попробовать: Возьми любой AI-инструмент, которым пользуешься. Нарисуй 3 слоя пользователей по уровню технической грамотности. Для самого низкого уровня — что ты бы убрал из интерфейса?
• Тип: статья