Esperienza utente ottimizzata per l'AI in Workday

L'esperienza utente (UX) tradizionale delle aziende si basa spesso su menu statici, schermate piene di elementi e una navigazione rigida: gli utenti devono sapere dove cliccare e quale attività o report aprire. Un'esperienza ottimizzata per l'AI parte da un presupposto diverso: gli utenti partono da una domanda o un'intenzione e lasciare che sia il sistema a occuparsi della parte più complessa. Ciò significa punti di accesso orientati alla ricerca al posto di complesse navigazioni all'interno dei menu, layout più chiari che consentono all'AI di mettere in evidenza gli elementi rilevanti e flussi di lavoro progettati per essere guidati, non semplicemente attraversati con dei clic. In breve, l'esperienza utente tradizionale prevede che siano gli utenti ad adattarsi al sistema; in quella basata sull'AI il sistema si adatta all'utente.

La preparazione all'AI garantisce che, quando le aziende introducono nuove capacità intelligenti (come gli agenti, i suggerimenti o la ricerca semantica), l'esperienza risulti coerente e affidabile, senza dare l'impressione di essere stata aggiunta in modo artificioso. Un'esperienza utente ben strutturata e ottimizzata per l'AI rende più semplice fornire indicazioni pertinenti nel contesto, ridurre il numero di passaggi nei flussi di lavoro complessi e rispondere alle domande utilizzando un linguaggio naturale, invece di costringere gli utenti a decifrare il gergo tecnico del sistema. Inoltre, tutela gli investimenti a lungo termine. Man mano che le capacità dell'AI evolvono, una base pronta per l'AI consente alle aziende di adottarle in modo graduale senza dover cambiare piattaforma, riqualificare tutto il personale o ricreare i flussi di lavoro chiave.

La ricerca potenziata dall'AI capisce il significato, non si limita a cercare parole chiave corrispondenti. Anziché fornire un lungo elenco di link e report, è in grado di interpretare l'intenzione (ad esempio, "Sto per diventare mamma" o "permesso pagato") e mostrare in un unico posto le attività, le politiche e le informazioni più pertinenti. In questo modo si evitano incertezze sulla pagina da aprire, si riduce il numero di clic e si aiuta l'utente a svolgere l'attività direttamente dalla pagina di ricerca. Per i team HR, Finance e IT, ciò si traduce in un minor numero di richieste del tipo "Come faccio a...", un maggiore successo del self-service e un'esperienza più fluida per gli utenti che non sono esperte del sistema.

La ricerca in linguaggio naturale consente agli utenti di porre domande proprio come farebbero con un collega, invece di utilizzare le denominazioni esatte dei menu o termini tecnici. Nel campo dei software aziendali, ciò significa che un utente può scrivere "Come faccio a richiedere le ferie?", "Mostrami la mia ultima busta paga" o "Sto cambiando ufficio: cosa devo aggiornare?", e il sistema capisce l'intenzione alla base della richiesta. Dietro le quinte, i modelli semantici decodificano il significato delle richieste, le collegano alle attività, ai dati e alle informazioni rilevanti, e offrono risposte immediate e già elaborate oppure suggeriscono i passaggi successivi, senza che l'utente debba conoscere codici di sistema, nomi di report o percorsi di navigazione.

Il design basato sulla ricerca mette in primo piano un'esperienza di ricerca potente e basata sull'AI (solitamente nella pagina iniziale), in modo che i collaboratori possano semplicemente "chiedere" invece di dover cercare tra menu, riquadri o segnalibri. Se la funzione di ricerca è ben visibile e profondamente integrata nei flussi di lavoro, gli utenti possono passare direttamente alle attività, trovare politiche o articoli utili nel contesto ed eseguire le operazioni più comuni da un singolo punto di partenza. Ciò riduce il tempo dedicato alla navigazione, alleggerisce il carico cognitivo e rende il sistema più simile alle app di uso quotidiano, consentendo agli utenti di dedicare meno tempo a capire come muoversi e più tempo al proprio lavoro.