Durante gli UXDay2025 di Faenza Chiara De Angelis e Gabriele Diana di Fifth Beat (azienda italiana che si occupa di innovazione digitale, design strategico e sviluppo di prodotti e servizi digitali) hanno formulato un dialogo immaginario, nel quale un essere umano (Human) e un’intelligenza artificiale (AI) si confrontano su come affrontare il lavoro nel campo dello UX Design. Human e AI hanno gli stessi obiettivi, ma li affrontano con strategie e capacità differenti.

Il dibattito è suddiviso nelle 4 fasi tipiche del processo UX:

FASE 1: DISCOVERY (scoperta e raccolta informazioni)

🔶Human: Riesco a trovare i partecipanti giusti per la ricerca. Riesco anche a capire quando qualcuno non è sincero durante un’intervista.

🔷AI: Se i partecipanti non si presentano rischi di bloccare il lavoro, io uso utenti sintetici o persone già disponibili, quindi posso fare più ricerche in meno tempo.

🔶Human: Però tu arrivi presto a un punto in cui non emergono più nuove informazioni. Io so riconoscere quando abbiamo davvero raggiunto la “saturazione” dei dati.
Inoltre io ho una profonda conoscenza del contesto, so cosa serve agli stakeholder, capisco le loro motivazioni e conosco gli utenti con cui lavoro quotidianamente.

🔷AI: Se mi dai informazioni sul contesto, la mia conoscenza può scalare. Inoltre, traduco in qualsiasi lingua, utile per ricerche internazionali.

🔶Human: Le tue traduzioni, però, sono troppo letterali, io interpreto anche i non detti, il sarcasmo e tutte quelle sfumature di significato che stanno dietro le parole. Inoltre, tu tendi a darmi ragione. Io, invece, faccio ricerca per mettere in discussione le mie convinzioni.

 

FASE 2: DEFINE (analisi dati e raccolta idee)

🔷AI: Il mio obiettivo è arrivare velocemente a un risultato. Prendo i dati, li visualizzo e creo mappature complesse in pochi giorni, mentre tu richiedi settimane.

🔶Human: Ma quelle mappe non distinguono cosa è davvero importante: tutto sembra avere lo stesso peso. Le mappe non si spiegano da sole: servono interpretazioni intuitive che solo un essere umano può dare.

🔷AI: Io però vado oltre: mentre tu interpreti, io produco idee e soluzioni.
Supero i limiti del brainstorming: quante volte un cliente ha bisogno solo di uno spunto iniziale?

🔶Human: Sì, ma non puoi fare quello che fa un team. Ti limiti a generare tante idee, senza trovarne una che sia condivisa e senza considerare che il confronto crea coinvolgimento.

🔷AI: La motivazione del team si ottiene quando iniziamo a dare forma concreta alle idee: nel momento in cui si disegna qualcosa.

 

FASE 3: DELIVERY (realizzazione di possibili soluzioni)

🔷AI: Anche se le idee del cliente sono confuse, riesco comunque a creare un design coerente, usando pattern consolidati dal web, già riconosciuti dagli utenti.

🔶Human: Però ogni tanto c’è bisogno di inventare un pattern nuovo. Pensa, per esempio, al menu “hamburger” quando è stato introdotto.

AI: Sì, ma quanto spesso succede di dover inventare un pattern nuovo?

🔶Human: Raramente, ma quando succede, può cambiare completamente l’esperienza. Inoltre anche con pattern noti, le persone si comportano in modo imprevedibile. Io riesco a considerare anche i casi limite, quelli più rari.

🔷AI: Anch’io posso considerare gli edge case, se mi dai i dati. Posso analizzarli e aiutarti a risolverli.

 

FASE 4: TESTING (test con gli utenti)

🔶Human: Non puoi simulare tutto. Immagina di testare un totem in aeroporto o un POS in un centro commerciale. Non puoi riprodurre il senso di fretta o le condizioni reali. Io invece posso fare test sul campo.

🔷AI: Posso creare utenti sintetici basati sul contesto che mi hai descritto e identificare rapidamente pattern di errore e problemi ricorrenti.

🔶Human: I test non moderati sono utili, ma vanno comunque preparati e configurati. Il setup richiede troppo tempo.

🔷AI: Ma io posso testare centinaia di utenti in contemporanea e in poco tempo. Questo mi dà accesso a dati statistici solidi su cosa funziona e cosa no. 

🔶Human: Ma io ho bisogno di sapere il perché, non solo conoscere le percentuali di fallimento: sapere il motivo è alla base per scoprire insight significativi.

Conclusione del dibattito

🔶Human porta capacità uniche: selezione partecipanti reali, intuiti non verbali, interpretazione profonda, test in loco e spiegazione del perché dietro ai numeri.

🔷AI eccelle in scalabilità: creazione rapida di mappe dati, generazione di idee, test simultanei con statistiche robuste, traduzioni.

La miglior strategia? Un approccio ibrido: unire l’intuito e l’esperienza contestuale dell’umano con la velocità, portata e precisione della AI, per ottenere una ricerca UX robusta e ricca di insight.