Souhrn
V roce 2026 se umělá inteligence stane centrem UX/UI designu díky pokročilé personalizaci, která analyzuje chování uživatelů v reálném čase. Rozhraní se budou dynamicky přizpůsobovat kontextu, emocím a interakcím, což nahradí statické designy chytrou automatizací. Tento vývoj zefektivní procesy designérů a zlepší zapojení uživatelů.
Klíčové body
- Hyperpersonalizace založená na analýze chování, kontextu a emocí v reálném čase.
- Dynamické úpravy layoutu obsahu, barevného schématu a navigačních struktur.
- Aplikace v e-commerce pro přesnější doporučení produktů podle aktuálního záměru a nálady.
- Automatizace designových procesů, která eliminuje potřebu více statických verzí.
- Integrace AI nástrojů pro tvorbu intuitivních a adaptivních rozhraní.
Podrobnosti
Článek popisuje, jak se v roce 2026 změní UX/UI design díky AI řešením, která překonávají tradiční limity. Dříve personalizace vycházela z jednoduchých dat jako věk, poloha nebo historie prohlížení. Nyní algoritmy AI, jako ty založené na velkých jazykových modelech (LLM) nebo neuronových sítích pro zpracování videa, zpracovávají složité vzory chování. Například sledují rychlost pohybu myši, pauzy při čtení nebo tlak na dotykovou obrazovku, aby odvodily emoce – např. frustraci z opakovaných chyb nebo zájem z delšího pohledu na prvek.
V praxi to znamená, že e-commerce platformy jako ty od Shopify nebo WooCommerce s AI pluginy budou doporučovat produkty nejen podle minulých nákupů, ale i podle aktuálního času, denní doby nebo odvozené nálady. Pokud uživatel rychle prochází kategoriemi večer, systém může předpokládat relaxační záměr a nabídnout klidnější layout s tmavším režimem. Stejně tak v mobilních aplikacích, jako jsou bankovní appky od Revolut nebo fintech firem, se navigace upraví podle kontextu – např. zjednoduší se při detekci stresu z rychlých swipeů.
Designéři těmto AI nástrojům, jako Figma s AI asistenty nebo Adobe Sensei, předají základní šablony, které se pak automaticky generují pro jednotlivé segmenty. To snižuje manuální práci, ale přináší rizika: inference emocí dosahuje přesnosti kolem 70-80 % podle studií z MIT, což vede k chybám. Navíc sběr takových dat vyžaduje GDPR soulad, jinak hrozí pokuty. Kriticky lze říci, že bez kvalitních datových sad AI personalizace zesílí biasy – např. špatně reprezentované menšiny dostanou méně přesné rozhraní.
Proč je to důležité
Tento trend ovlivní průmysl tím, že zvýší konkurenceschopnost firem s AI integrací, kde engagement stoupne o 20-30 % podle reportů od McKinsey. Pro uživatele znamená lepší přístupnost, ale i riziko invaze soukromí – firmy musí balancovat mezi užitečností a etikou. V širším ekosystému posiluje AI dominanci velkých hráčů jako Google nebo OpenAI, kteří poskytují API pro tyto funkce, zatímco menší studia se musí adaptovat nebo riskovat zaostávání. Dlouhodobě to urychlí přechod k adaptivním systémům, ale vyžaduje regulace pro prevenci zneužití dat.
Zdroj: 📰 Designer-daily.com
