La montée des grands modèles de langue (LLMS) dans IA Change non seulement la façon dont nous recherchons des informations, mais aussi comment nous interagissons avec les produits numériques. Des expériences traditionnelles sur le Web et les applications ont été construites autour de pages et de dispositions structurées où les utilisateurs doivent naviguer sur les menus, les filtres et les onglets pour trouver ce dont ils ont besoin. Mais avec les LLM, ce paradigme est retourné. La réponse elle-même devient l’interface.
Bienvenue à l’époque de LLM-Native Ux.
Des pages aux réponses
À l’ère Google, le Web était structuré autour des pages et des liens qui nécessitaient un clic, l’analyse et l’interprétation. Même lorsque les moteurs de recherche ont donné des extraits, la véritable expérience vivait sur des sites Web externes.
Mais les LLM aiment Chatte, Claudeet Perplexité effondrer cette étape. Ils ne vous envoient pas sur une page; Ils deviennent la page, synthétisant le contenu pertinent directement dans une réponse conversationnelle.
L’interface n’est pas la navigation, c’est l’interaction.
Qu’est-ce qui fait UX LLM natif?
Une expérience utilisateur native LLM (Ux) n’est pas seulement un chatbot intégré dans une application. C’est une philosophie du design qui embrasse:
- Franchise: Le Ui Fournit la réponse directement, pas seulement via des liens ou des menus.
- Personnalisation: Les réponses s’adaptent au contexte, à l’historique et aux préférences d’un utilisateur.
- Interactivité: Les réponses ne sont pas statiques; Ils évoluent à mesure que la conversation s’approfondit.
- Actionnabilité: Le LLM ne vous dit pas seulement quoi faire; Il peut déclencher des actions (par exemple, réserver, planifier, générer).
Pensez à la façon dont la perplexité AI offre des citations en ligne, ou comment Notion AI écrit directement à l’intérieur de votre document au lieu de vous envoyer ailleurs. C’est LLM-Native UX en action.
Exemples dans toutes les industries
- Applications de soins de santé: Au lieu de parcourir les vérificateurs de symptômes ou les pages FAQ, les utilisateurs décrivent leur état et obtiennent des conseils sur mesure – intégrés avec la réservation de rendez-vous.
- Commerce électronique: Au lieu de faire défiler les réseaux de produits sans fin, les acheteurs demandent: «Trouvez-moi des baskets durables de moins de 100 $» et obtenez une réponse organisée et achetée.
- Outils de productivité: Plutôt que de cliquer sur plusieurs tableaux de bord, un assistant natif LLM fait surface Insights: «Votre pipeline de vente a chuté de 15% cette semaine – je m’interrompe pour générer une campagne de sensibilisation?»
La page n’est plus la destination; la réponse est.
Défis à résoudre
La conception de LLM-Native UX apporte de nouveaux défis:
- Confiance et transparence: Les utilisateurs ont besoin de citations, de scores de confiance et de limites claires.
- Latence et flux: Un retard de 3 secondes est plus long dans la conversation que dans la navigation de page.
- Garde-corps: La prévention des hallucinations et des actions dangereuses nécessite des modèles UX réfléchis.
- Découvrabilité: Comment enseignez-vous aux utilisateurs ce qu’ils peuvent demander sans les submerger?
La résolution de ces derniers définira les dirigeants de la prochaine génération d’applications.
Réflexions finales
Nous assistons à un passage fondamental de la conception centrée sur la page à la conception centrée sur les réponses. LLM-Native UX consiste à repenser les interfaces afin que la conversation elle-même soit le produit. Les entreprises qui embrassent ce quart de travail ne se contentent pas de boulonner l’IA sur les pages existantes, ils réimmergeront l’ensemble du parcours client.
Au fur et à mesure que le développement de l’IA évolue, les applications les plus réussies seront celles où la réponse est l’interface.
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