Nel 2015 si parlava di strumenti come The Grid e Squarespace, che promettevano di rendere la creazione di siti web accessibile anche a chi non possedeva competenze specialistiche.
Il mio punto di vista era ottimista. Da Gutenberg in poi, le macchine hanno ampliato ciò che le persone possono fare, trasformando professioni e competenze.
Credevo, e credo ancora, che una delle ragioni fondamentali per cui sviluppiamo nuove tecnologie sia permettere a più persone di raggiungere obiettivi prima fuori dalla loro portata.
Undici anni dopo, l’intelligenza artificiale sta accelerando questa trasformazione, rendendo possibile delegare alle macchine anche attività che consideravamo creative.
Ma forse la cosa più interessante non è quello che l’AI può fare al posto nostro. È quello che ci permette di fare diversamente.
Dal progetto al prototipo
Negli ultimi mesi abbiamo utilizzato l’AI per realizzare prototipi interattivi di un’interfaccia touchscreen destinata a un dispositivo medicale.
Progettare queste interazioni richiede di verificare aspetti difficili da valutare attraverso schermate statiche: il comportamento di un controllo, la precisione di un gesto, la facilità con cui un utente compie un’azione.
La prototipazione interattiva non è una novità, ma fino a poco tempo fa realizzare prototipi fedeli e modificarli richiedeva tempo, competenze e di conseguenza molto budget.
L’AI ci ha permesso di tradurre rapidamente le nostre ipotesi in prototipi funzionanti, esplorando soluzioni e modificandone il comportamento con molta più facilità.
Fin qui, si potrebbe dire, abbiamo semplicemente lavorato più velocemente.
In realtà, la parte più interessante deve ancora arrivare.
Esplorare rapidamente
Abbiamo iniziato i test sui dispositivi touch del prodotto finale per verificare se le interazioni progettate, che funzionavano bene con il mouse, risultassero efficaci anche sui touch definitivi.
La cosa interessante è stata la rapidità con cui abbiamo potuto affrontare il problema.
Il cliente testava con gli utenti le interazioni sul dispositivo, ci comunicava le difficoltà emerse e noi designer, grazie all’AI, potevamo modificare il prototipo e renderlo nuovamente disponibile.
Abbiamo così attraversato diversi cicli di verifica e miglioramento, senza che ogni modifica richiedesse un oneroso lavoro di implementazione.
L’AI non ci ha soltanto aiutato a costruire un prototipo. Ci ha permesso di realizzare rapidamente nuove versioni da testare, diminuendo drasticamente i costi del progetto e aumentando la velocità con cui siamo riusciti a completarlo.
Il costo di cambiare idea
Progettare in questo caso significa formulare ipotesi e cercare di verificarle. Ma non tutte le ipotesi hanno lo stesso costo di verifica.
Quando provare un’alternativa richiede molto lavoro, siamo inevitabilmente portati a limitare gli esperimenti o a conservare soluzioni sulle quali abbiamo già investito.
Cosa succede quando questo costo diminuisce drasticamente?
Nel nostro caso, abbiamo potuto iterare sui prototipi molto più rapidamente, esplorando alternative, confrontandole con l’esperienza reale e rimettendo in discussione decisioni già prese.
Ma lo stesso principio si applica a molte altre attività lavorative. Scrivere un’email, preparare un articolo come questo, strutturare un progetto: sono tutte attività in cui l’AI può ridurre il costo di produrre una prima versione, modificarla e ripartire da capo.
Quando diventa più facile cambiare idea, possiamo permetterci di esplorare più possibilità, confrontarle e migliorarle. Non significa soltanto lavorare più velocemente, ma avere più occasioni per imparare e scegliere.
C’è però una distinzione fondamentale: l’AI accelera l’esecuzione, ma non determina il valore degli obiettivi che vogliamo raggiungere.
Scriviamo un’email per comunicare qualcosa a qualcuno. Progettiamo un’interfaccia per permettere a una persona di compiere un’azione. Organizziamo un progetto per rispondere a un bisogno.
Sono scopi che nascono dalle persone e dai loro bisogni. Le macchine possono aiutarci a raggiungerli, ma siamo noi a dover comprendere quei bisogni, stabilire le priorità e valutare se una soluzione sia davvero efficace.
È qui che le nostre competenze di designer, ma prima ancora di persone, continuano a fare la differenza.
E credo che sarà così anche in futuro.
Più diventa semplice produrre e modificare soluzioni, più conta la capacità di capire quali problemi meritino di essere risolti, per chi e perché.
L’intelligenza artificiale non rende necessariamente migliori le nostre idee. Può però rendere molto più facile ed economico realizzarle e metterle alla prova. La capacità di riconoscere quelle che hanno davvero valore resta nostra.
Designer e macchine, ancora insieme
Se le macchine saranno capaci di svolgere una parte crescente delle attività esecutive, il nostro valore non potrà dipendere soltanto dalla capacità di realizzarle. Dovrà emergere sempre di più nella comprensione dei problemi, nella definizione degli obiettivi e nella valutazione dei risultati.
Questo vale per i designer, ma anche per molte altre professioni. E, più in generale, per chiunque utilizzi la tecnologia per dare forma alle proprie idee.
Undici anni fa ero convinto che non avesse senso difendere le proprie competenze soltanto perché le macchine stavano imparando a renderle accessibili. Oggi penso che abbiamo un’opportunità ancora più interessante.
Possiamo dedicare meno energie all’esecuzione e più attenzione a ciò che vogliamo ottenere, alle persone per cui lavoriamo e alle ragioni per cui vale la pena farlo.
Naturalmente, questa possibilità non si realizzerà automaticamente. Avere strumenti più potenti non significa necessariamente utilizzarli meglio. Serviranno competenze, spirito critico, sensibilità e capacità di giudizio.
Ma sono proprio queste le qualità che, come designer e come persone, possiamo continuare a coltivare.
Per questo resto ottimista.
Forse il futuro del design non dipenderà tanto da quanto saremo bravi a fare ciò che le macchine non sanno ancora fare, ma da quanto saremo capaci di usare ciò che sanno fare per rispondere meglio ai bisogni delle persone.