Тенденции в дизайне развиваются с головокружительной скоростью, особенно в веб-дизайне. На многомесячных проектах вы можете начать работу над передовым дизайном после стартового совещания, а запустить сайт, который уже выглядит устаревшим.
На помощь приходит предиктивная аналитика — подход машинного обучения, который может отслеживать закономерности в наборах данных и даже предсказывать будущие изменения шаблонов.
Предиктивная аналитика существует уже десятилетия, но только с развитием искусственного интеллекта (ИИ) аналитические процессы могут быть автоматизированы, что позволяет практическое применение этой, до сих пор в основном теоретической, области.
При правильном применении предиктивная аналитика может превратиться из инструмента прогнозирования в краеугольный камень вашей креативной стратегии.
Понимание предиктивной аналитики и ИИ
Предиктивная аналитика включает использование алгоритмов для анализа исторических данных, чтобы прогнозировать будущие тенденции. Она объединяет статистические, моделирующие, методы добычи данных и техники машинного обучения, что позволяет руководителям видеть закономерности и предсказывать будущие результаты с различной степенью вероятности.
ИИ значительно повышает точность предиктивной аналитики, быстро анализируя больший объем данных, чем человек может. Кроме того, ИИ может обучаться, адаптируясь и учась на реальных результатах, а не на исторических данных. По мере улучшения точности моделей ИИ, они трансформируют дизайн-индустрию, предлагая точные и действенные прогнозы тенденций.
В дизайне предиктивная аналитика использует огромный массив данных, начиная от исторических данных о продажах до демографических данных клиентов, моделей поведения в интернете и отзывов в реальном времени по дизайну. Визуальные данные, такие как изображения и дизайнерские активы из предыдущих кампаний, помогают ИИ определить, что будет резонировать с потребителями. Большие системы ИИ могут даже анализировать внешние источники, такие как дизайнерские награды, чтобы увидеть, что высоко ценится профессиональными дизайнерами.
Как ИИ предсказывает тенденции в дизайне
Прогнозирование будущих тенденций с использованием ИИ включает детализированный и систематический процесс анализа как исторической, так и актуальной информации. Обычно это происходит по следующей схеме:
Сбор данных — первый шаг включает сбор огромного количества релевантных данных из различных источников. Чем больше информации, тем лучше.
Предобработка данных — после сбора данных их необходимо очистить и организовать. Это включает удаление дублирующихся данных, чтобы они не искажали результаты, заполнение пробелов и приведение данных к единому формату для сравнения.
Выбор признаков — это включает идентификацию релевантных характеристик для сравнения данных. Например, в тенденциях дизайна цвет — оттенок, яркость и насыщенность — является фундаментальным.
Выбор модели — правильные инструменты значительно увеличивают шанс на успех. Распространенные инструменты для прогнозирования тенденций в дизайне включают нейронные сети, деревья решений и регрессионные модели. У каждого инструмента есть свои сильные и слабые стороны.
Обучение модели — ИИ использует исторические данные для обучения выбранного инструмента. Это включает подачу модели данных с известными исходами. Это позволяет модели учиться, настраивая свои параметры для минимизации разницы между своими предсказаниями и реальными исходами.
Оценка модели — после обучения модель проверяется с использованием других данных. Это гарантирует, что модель хорошо работает с различными данными, а не только с тренировочными.
Прогнозирование — ИИ теперь анализирует текущие данные для предсказания будущих тенденций.
Реализация — у дизайнерской команды теперь есть комплексный набор прогнозов о будущих тенденциях дизайна, которые можно использовать как творческое вдохновение для создания новых веб-сайтов и приложений.
Ревизия — после выпуска нового проекта модель ИИ может адаптироваться на основе новой информации, например, как был принят дизайн. Затем она готова к следующему проекту.
Следуя этим шагам, ИИ может эффективно анализировать данные для прогнозирования будущих тенденций, помогая бизнесам оставаться впереди в конкурентных рынках.
Насколько хорош ИИ в предсказании тенденций в дизайне?
Есть два основных преимущества использования ИИ для выполнения предиктивной аналитики: скорость и эффективность. Традиционные методы, как и спекулятивный анализ, который мы проводим сами, отнимают много времени и, следовательно, могут отставать от рынка, что означает, что к моменту завершения анализа данные могут быть устаревшими.
Для сравнения, ИИ — особенно при поддержке достаточно мощной машины — может мгновенно обрабатывать огромные объемы данных. В результате прогнозы более своевременны и становятся действенными.
Второе основное преимущество — способность ИИ каталогизировать и обрабатывать огромные объемы данных для сравнения. В то время как человек может сравнить несколько сотен дизайнов за день или около того, ИИ может сравнить тысячи за считанные секунды. Следовательно, предиктивная аналитика ИИ гораздо мощнее, чем все, что могут достичь люди.
Конечно, ИИ не безупречен. Точность и надежность его прогнозов зависят от нескольких факторов, включая:
Качество данных — чем выше качество входных данных, тем выше качество выходных данных.
Соответствие модели — разные модели будут лучше работать с различными наборами данных и задачами. Идеально, если применяется несколько моделей.
Сложность задачи — возможно, самый важный критерий: результаты зависят от сложности; относительно простая задача — предсказать цветовые тенденции на ближайшие несколько месяцев; тенденции в макетах, с другой стороны, гораздо сложнее определить.
Предсказания тенденций ИИ трансформируют индустрию, но есть и вызовы. Самый очевидный — это присущая данным предвзятость. Это печальная реальность, что все общества в той или иной степени страдают от сексизма, расизма, гомофобии, эйджизма, ксенофобии и множества других предрассудков. Часто эти предвзятости попадают в модели, и мы этого не осознаем. Иногда попытки устранить эти предвзятости приводят к неправильным результатам, как это было недавно, когда проект Gemini от Microsoft выдал изображения чернокожих нацистов и викингов из числа коренных американцев. Предвзятость может заставить ИИ неправильно понять культурные нюансы, которые определяют тенденции в дизайне.
Несмотря на эти вызовы, при правильном руководстве опытного дизайнера ИИ способен достигать впечатляющих уровней точности и постоянно совершенствуется.
Будущее предиктивной аналитики
Технологии ИИ будут развиваться, чтобы глубже понимать человеческое творчество по мере их эволюции. Эта эволюция, вероятно, будет идти быстрее, чем прогресс, достигнутый до сих пор, просто потому, что бизнес-модель ИИ доказана.
В конечном итоге, ИИ может предсказывать тенденции на основе исторических данных и генерировать оригинальные креативные предложения, выступая в качестве со-дизайнера в процессе.
ИИ делает прогнозирование тенденций в дизайне быстрее и точнее, чем когда-либо прежде. Однако потребуется время, прежде чем ИИ поймет и учтет присущую предвзятость данных. По крайней мере, в обозримом будущем ИИ не сможет работать без человека, чтобы редактировать его результаты, и поэтому ИИ остается инструментом, служащим человеческому творчеству, а не заменяющим его.
Использование предиктивной аналитики и искусственного интеллекта для прогнозирования тенденций в дизайне особенно актуально для виртуального хостинга, предназначенного для систем управления контентом (CMS). Современные CMS, такие как WordPress, Joomla или Drupal, позволяют пользователям легко создавать и управлять веб-сайтами. Виртуальный хостинг, предоставляя оптимизированные серверные ресурсы и высокий уровень доступности, играет ключевую роль в обеспечении производительности и надежности этих сайтов. Интеграция ИИ и предиктивной аналитики в процессы разработки и поддержки CMS может значительно улучшить пользовательский опыт, предугадывая и внедряя актуальные дизайнерские решения, что позволит сайтам оставаться современными и привлекательными для пользователей. Таким образом, виртуальный хостинг для CMS становится не просто платформой для размещения контента, но и активным участником в поддержке актуальности и конкурентоспособности веб-проектов.