TL;DR:
- Sentient Design to podejście traktujące AI jako materiał projektowy do tworzenia adaptacyjnych interfejsów, a nie tylko narzędzie
- „Sentient Triangle” definiuje cztery główne rodzaje doświadczeń AI: narzędzia, chat, agenci i kopiloty
- Najbardziej obiecujące wzorce to m.in. Pinocchio (przekształcanie szkiców w działający kod), NPCs, Bespoke UI i Data Whisperers
- Skuteczne wdrożenia AI są często „casualowe” – subtelnie wplecione w interfejsy, jak automatyczne sugestie w Google Forms
- Projektowanie z AI wymaga „defensive design” – przygotowania na nieprzewidywalne rezultaty
- Nowe inteligentne interfejsy są radykalnie adaptacyjne – dostosowują się do kontekstu i potrzeb użytkownika
Przez ostatnie lata obserwujemy rewolucję w podejściu do AI, ale większość firm koncentruje się głównie na efektywności i produktywności. Josh Clark i Veronica Kindred, autorzy nadchodzącej książki „Sentient Design”, proponują zupełnie inną perspektywę – taką, która stawia doświadczenie użytkownika, a nie tylko funkcjonalność, w centrum uwagi.
Czym jest Sentient Design?
Sentient Design to filozofia projektowania, w której AI nie jest traktowane jako narzędzie do generowania treści, ale jako materiał projektowy do tworzenia inteligentnych, adaptacyjnych interfejsów. Jak trafnie ujął to Josh Clark:
„Zamiast myśleć o tym, jak wykorzystać AI w naszej pracy, pomyślmy o nim jako materiale dla naszej pracy.”
Gdy inteligencja zostaje wpleciona w tkankę aplikacji, interfejs staje się „radykalnie adaptacyjną powierzchnią” – dynamicznym elementem, który dostosowuje się do zachowania i kontekstu użytkownika w czasie rzeczywistym.
Charakterystyka inteligentnych interfejsów
Inteligentne interfejsy wyróżniają się kilkoma kluczowymi cechami:
- Świadomość kontekstu i intencji – adaptują się do potrzeb użytkownika w czasie rzeczywistym
- Współpraca – aktywnie i proaktywnie współpracują z użytkownikiem
- Multimodalność – działają w różnych formatach: tekst, obraz, głos, dotyk
- Ciągłość i ambientność – są dostępne, gdy mogą pomóc, i niewidoczne, gdy nie są potrzebne
- Deferencyjna natura – sugerują, zamiast narzucać
Co ważne, Sentient Design nie koncentruje się na generowaniu treści (jak pisanie tekstów czy tworzenie obrazów), choć może to być jednym z rezultatów. Istotą jest sposób, w jaki inteligencja zmienia charakter interakcji.
Sentient Triangle – mapa doświadczeń AI
„Sentient Triangle” to koncepcyjne narzędzie stworzone przez Josha Clarka i Veronikę Kindred (inspirowane pracą Matta Webba), które mapuje różne typy doświadczeń AI według trzech charakterystyk:
- Grounded (ugruntowane) – jak wiarygodne i spójne jest doświadczenie
- Interoperable (interoperacyjne) – jak dobrze współpracuje z innymi systemami
- Radically Adaptive (radykalnie adaptacyjne) – jak elastycznie dostosowuje się do użytkownika
W ramach tego trójkąta wyróżniamy cztery główne „postawy” interfejsów:
- Narzędzia (Tools) – transakcyjne, przewidywalne interfejsy, które robią dokładnie to, czego się od nich oczekuje
- Chat – dialogowe, przypominające komunikację z człowiekiem, zaangażowane w eksplorację otwartą
- Agenci (Agents) – autonomiczne systemy działające w imieniu użytkownika
- Kopiloty (Copilots) – ciągła współpraca, łącząca elementy pozostałych postaw
14 wzorców doświadczeń
W ramach tych głównych postaw, Clark i Kindred zidentyfikowali 14 wzorców doświadczeń:
W obszarze Narzędzi:
- Dedicated Tools – narzędzia z jedną, specyficzną funkcją, jak Shazam czy Midjourney
- Workflow Tools – narzędzia połączone w sekwencję do realizacji konkretnego procesu, jak Descript do edycji audio/wideo
- Inline Tools – funkcje dostępne bezpośrednio w kontekście pracy użytkownika, jak sugestie w Notion
W obszarze Chat i na pograniczu z Narzędziami:
- Sculptors – pozwalają iterować i „rzeźbić” generowany materiał, jak edycja obrazów w ChatGPT
- Characters – interaktywne doświadczenia oparte na rozmowie, jak Character.AI
- Assistants – łączą dialogową naturę chatu z możliwościami działania agentów, jak Perplexity
Na pograniczu Chat i Agentów:
- NPCs (Non-Player Characters) – byty AI działające w systemie jak użytkownicy, np. Miro Sidekicks
- Intelligent Canvas – adaptacyjne powierzchnie reagujące na szkic/input, jak TLDraw czy Math Notes
- Bespoke UI – interfejsy generowane na żądanie w odpowiedzi na potrzeby, jak w Google Gemini
W obszarze Agentów:
- Conductors – orkiestrują różne usługi i źródła danych
- Computer Use – agenty używające interfejsów przeznaczonych dla ludzi, jak Adept
- Taskers – automatyzacja wąskich zadań
- Virtual Employees – AI do realizacji bardziej złożonych zadań firmowych
W obszarze interoperacyjnym:
- Data Whisperers – transformują dane między formatami, np. z PDF do podcastu
Przykłady innowacyjnego wykorzystania Sentient Design
TLDraw i wzorzec Pinocchio
Funkcja „Make Real” w aplikacji TLDraw przekształca szkice w działający kod. To przykład wzorca „Pinocchio” – przekształcenia „marionetki w prawdziwego chłopca”. Użytkownik rysuje prosty szkic interfejsu, a system nie tylko tworzy graficzną reprezentację, ale też funkcjonalny kod.
Google Forms i casualowa inteligencja
Google Forms automatycznie sugeruje format odpowiedzi na podstawie pytania – prosty, ale efektywny przykład implementacji AI, która subtelnie poprawia doświadczenie użytkownika. Gdy wpiszesz „Jak zadowolony jesteś z…”, system automatycznie proponuje skalę liniową jako format odpowiedzi.
Gemini i Bespoke UI
Google Gemini potrafi w trakcie rozmowy stworzyć dedykowany interfejs do konkretnego zadania, np. planowania przyjęcia urodzinowego. Zamiast prowadzić całą konwersację tekstową, system generuje interaktywny interfejs dopasowany do kontekstu rozmowy.
NPCs w Miro i aplikacjach produktywnościowych
Miro wprowadza „Sidekicks” – AI działające jak użytkownicy, dodające komentarze i sugestie bezpośrednio w przestrzeni pracy. Chrome Extension Pointer działa podobnie w Google Docs, wprowadzając komentarze redakcyjne jako inny użytkownik.
Data Whisperers i transformacja treści
NotebookLM potrafi przekształcić PDFy w 12-minutowy podcast, umożliwiając dostęp do zawartości w nowym formacie. To nie zastępuje podcastów, ale umożliwia tworzenie „podcastów dla jednego odbiorcy” – treści, które nigdy nie zostałyby stworzone inaczej.
Wyzwania projektowania z AI
Projektowanie z użyciem AI wiąże się z szeregiem wyzwań:
- Deficyt odkrywalności – trudność w zrozumieniu możliwości systemu
- Przeciążenie generacją – nadmiar wersji i trudność w zarządzaniu nimi
- Iluzja jednej prawdziwej odpowiedzi – problemy z prezentowaniem probabilistycznych wyników jako faktów
- Sztuczna dziwaczność – nieprzewidywalne i niepoprawne odpowiedzi
Jak zauważa Veronica:
„Im więcej pracuję z generowanymi przez maszyny wynikami, tym bardziej zdaję sobie sprawę, że jako projektant nie mam już kontroli.”
Zamiast projektować statyczne ścieżki, projektanci muszą przewidywać „rozmyty zakres wyników”, antycypować potencjalne problemy i wdrażać „defensive design” – podejście obronne, które zakłada, że coś może pójść nie tak.
Koszty i ryzyko AI
Clark i Kindred nie uciekają od problematycznych aspektów AI. Podkreślają, że obecne modele językowe są „najczystszą formą kapitalizmu ekstraktywnego” – wykorzystują ogromne ilości treści bez wynagradzania twórców, zużywają ogromne ilości energii i mogą mieć poważne konsekwencje społeczne i ekonomiczne.
Wyzwaniem dla projektantów jest zatem tworzenie odpowiedzialnych rozwiązań, które są świadome tych kosztów i minimalizują negatywne skutki, jednocześnie wykorzystując pozytywny potencjał technologii.
Różnica między AI jako narzędziem a materiałem
Kluczowa różnica w podejściu Sentient Design polega na zmianie perspektywy z „jak używamy AI w pracy” na „jak projektujemy z AI jako materiałem”. Większość firm koncentruje się na wydajności i produktywności – na tym, jak AI może pomóc w wykonywaniu istniejących zadań szybciej lub taniej.
Sentient Design proponuje podejście doświadczeniowe – pytanie, jakie nowe rodzaje doświadczeń użytkownika możemy stworzyć dzięki inteligentnym interfejsom. To nie tylko o dodawanie generatora tekstu czy obrazów, ale o przemyślenie całego doświadczenia użytkownika w kontekście adaptacyjnych możliwości AI.
Casualowa inteligencja jako punkt wejścia
Dla projektantów, którzy dopiero zaczynają pracę z AI, „casualowa inteligencja” może być dobrym punktem wejścia. To subtelne wplatanie elementów inteligencji maszynowej w istniejące interfejsy – jak sugestie formatu odpowiedzi w Google Forms czy predykcyjne klawiatury.
Clark i Kindred porównują casualową inteligencję do JavaScript czy responsive design – to po prostu nowa technika w toolkicie projektanta, którą można stosować do poprawy codziennych doświadczeń bez radykalnej przebudowy całego produktu.
Podsumowanie
Sentient Design to nie rewolucja, ale ewolucja interfejsów – kolejny krok po kartach perforowanych, GUI, interfejsach dotykowych i głosowych. Teraz mamy interfejsy, które rozpoznają kontekst i intencję.
Dla projektantów kluczowe jest aktywne uczestnictwo w kształtowaniu tej technologii:
„Jeśli unikałeś AI, jeśli jesteś sceptyczny lub nawet się jej boisz, to ma to sens. To dziwne rzeczy. Ale tym bardziej powinieneś się zaangażować teraz. Ta technologia jest kształtowana teraz i teraz jest moment, aby wprowadzić swoje wartości.”
Sentient Design to nie tylko dodanie generatora obrazów czy chatbota – to przemyślenie całego doświadczenia użytkownika w kontekście adaptacyjnych możliwości AI. To projektowanie interfejsów, które są świadome, adaptacyjne, współpracujące i deferencyjna – tworzące doświadczenia na ludzkich warunkach, a nie na warunkach maszyny.
Ten artykuł jest częścią serii zawierającej notatki z interesujących treści, które stworzyłem dla siebie, ale dzielę się nimi również z innymi.
Źródła:
- Transkrypcje wykładów Josha Clarka i Veroniki Kindred z serii seminariów „Sentient Design” (15.01.2025, 29.01.2025, 12.02.2025)