चैट, वर्तमान में अधिकांश एआई उत्पादों के लिए उपयुक्त यूजर इंटरफेस नहीं है।
चैट डिफ़ॉल्ट एआई इंटरफ़ेस है, लेकिन अधिकांश कार्यों के लिए यह उपयुक्त नहीं है। इसका समाधान प्रत्यक्ष हेरफेर, संरचित आउटपुट, जनरेटिव यूआई, इनलाइन एआई और एम्बिएंट एआई के माध्यम से संभव है।
अधिकांश AI उत्पादों के लिए चैट एक अनुपयुक्त यूजर इंटरफेस है। हर टीम जो किसी वास्तविक इंटरफेस के कोने में "हमारे AI से बात करें" पैनल लगा रही है, वह एक ही गलती कर रही है, और गलती मॉडल में नहीं, बल्कि इंटरफेस में है।
संवादात्मक इंटरफेस डिफ़ॉल्ट इसलिए बन गया क्योंकि ChatGPT ने एक अरब लोगों को टेक्स्ट बॉक्स से बात करने में पारंगत बना दिया। यह पारंगतता वास्तविक है। इसलिए यह निष्कर्ष निकालना कि हर AI फीचर टेक्स्ट बॉक्स होना चाहिए, एक श्रेणीगत त्रुटि है।
चैट एक उपकरण है। अधिकांश AI फीचर्स के लिए यह अनुपयुक्त है। सही समाधान हैं प्रत्यक्ष हेरफेर, संरचित आउटपुट, जनरेटिव यूजर इंटरफेस, इनलाइन AI और एम्बिएंट AI, और जो उत्पाद अभी सफल हो रहे हैं, वे वही हैं जिन्होंने यह बात दूसरों से पहले समझ ली।
चैट डिफ़ॉल्ट कैसे बना
चैट डिफ़ॉल्ट इसलिए बना क्योंकि यह किसी भाषा मॉडल के ऊपर सबसे सस्ता इंटरफेस था। टेक्स्ट इनपुट और टेक्स्ट आउटपुट का एकीकरण एक दिन में हो जाता है। इसके अलावा कुछ भी करना एक वास्तविक डिज़ाइन समस्या है।
दूसरा कारण डेमो प्रभाव है। ChatGPT के लॉन्च ने चैट थ्रेड को "हमारे पास अब AI है" का दृश्य प्रतीक बना दिया, और उत्पाद टीमों ने आधुनिक दिखने वाले डिज़ाइन को चुना।
तीसरा कारण विनम्रता के आवरण में छिपी हुई आलस्य है। टीमें कहती हैं "उपयोगकर्ता को कुछ भी पूछने दें" क्योंकि वे इस बारे में कोई राय नहीं देना चाहतीं कि AI को क्या करना चाहिए। एक खाली टेक्स्ट बॉक्स डिज़ाइन के लिहाज़ से उदासीनता का प्रतीक है।
इनमें से कोई भी कारण उपयोगकर्ता से संबंधित नहीं है। ये गति, दिखावट और जोखिम से बचने से संबंधित हैं, और यही कारण है कि परिणामी उत्पाद उन लोगों को उदासीनता जैसा लगता है जो वास्तव में इसका उपयोग करते हैं।
चैट वास्तव में किसके लिए उपयोगी है
चैट कुछ सीमित कार्यों के लिए उपयुक्त है और आपको यह ठीक से पता होना चाहिए कि वे क्या हैं। एक है खुला अन्वेषण जहां उपयोगकर्ता को अभी तक पता नहीं है कि वे क्या चाहते हैं। दूसरा है बहु-चरणीय बातचीत जहां उत्तर को कई आदान-प्रदानों के माध्यम से परिष्कृत करने की आवश्यकता होती है। तीसरा है अस्पष्ट इरादा जहां उपयोगकर्ता लक्ष्य को एक संरचित रूप में स्पष्ट नहीं कर सकता।
ChatGPT का मुख्य इंटरफ़ेस सही है। Claude.ai का मुख्य इंटरफ़ेस भी इसी कारण से सही है। जब आप किसी जटिल आर्किटेक्चरल समस्या में फंस जाते हैं और आपको किसी दूसरे विशेषज्ञ की मदद की ज़रूरत होती है, तो कर्सर का चैट पैनल सही होता है।
इन तीनों उत्पादों में एक बात समान है कि चैट इंटरफ़ेस ही उत्पाद है, कोई अतिरिक्त सुविधा नहीं। चैट ही मुख्य घटक है, उपयोगकर्ता बातचीत के लिए आया है, और स्क्रीन का बाकी हिस्सा बातचीत को आगे बढ़ाने के लिए है।
जिस क्षण चैट मुख्य घटक होना बंद कर देती है और स्क्रीन के एक कोने में सहायक बनकर रह जाती है, आप गलत यूआई का उपयोग कर रहे होते हैं। तब विकल्प महत्वपूर्ण हो जाते हैं, और अधिकांश काम विकल्पों पर ही निर्भर करता है।
चैट किस काम में खराब है
चैट किसी भी ज्ञात आकार वाली चीज़ में खराब है। यदि AI का काम फॉर्म भरना है, तो चैट गलत है। यदि AI का काम किसी विशिष्ट पैराग्राफ को संपादित करना है, तो चैट गलत है। अगर AI का काम अगला फ़ील्ड, अगली पंक्ति, अगला पिक्सेल सुझाना है, तो चैट गलत है।
चैट गति के मामले में अच्छी नहीं है। हर चैट आदान-प्रदान एक चक्कर है। टाइप करें, भेजें, प्रतीक्षा करें, पढ़ें, फिर से टाइप करें। एक ऐसा काम जो सामान्य UI में एक क्लिक में हो जाता है, चैट में तीन चक्कर लगाना उपयोगकर्ता के लिए समय और सम्मान दोनों की कीमत है।
चैट समानांतर स्थिति के मामले में अच्छी नहीं है। एक बातचीत एक सिंगल थ्रेड होती है, और अधिकांश वास्तविक काम एक साथ कई चीजें करना होता है। उपयोगकर्ता तीन सेक्शन संपादित कर रहा होता है, दो विकल्पों की तुलना कर रहा होता है, और एक पूर्वावलोकन देख रहा होता है, और चैट थ्रेड इन सभी को एक क्रम में समेट देता है।
चैट भरोसे के मामले में अच्छी नहीं है। आप यह नहीं देख सकते कि AI क्या करने वाला है जब तक कि वह उसे कर न दे, और तब तक परिवर्तन दस्तावेज़ में पहले ही हो चुका होता है। डायरेक्ट मैनिपुलेशन उपयोगकर्ता को कार्रवाई करने से पहले उसे देखने की अनुमति देता है, और चैट कार्रवाई को एक वाक्य के भीतर छिपा देता है।
चैट के अलावा पाँच विकल्प
उत्पाद AI के लिए चैट से लगभग हमेशा बेहतर पाँच इंटरफ़ेस पैटर्न हैं। डायरेक्ट मैनिपुलेशन, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, जेनरेटिव यूआई, इनलाइन एआई और एम्बिएंट एआई, ये लगभग इसी क्रम में हैं कि ये कितनी बार सही विकल्प साबित होते हैं।
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डायरेक्ट मैनिपुलेशन: उपयोगकर्ता ऑब्जेक्ट को पकड़ता है और एआई उसे पकड़ने में सहायता करता है।
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स्ट्रक्चर्ड आउटपुट: एआई एक टाइप किया हुआ ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसे यूआई रेंडर करता है, पैराग्राफ नहीं।
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जेनरेटिव यूआई: एआई उत्तर लिखने के बजाय उत्तर के लिए इंटरफ़ेस बनाता है।
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इनलाइन एआई: एआई मौजूदा इंटरफ़ेस के भीतर एक प्रासंगिक क्रिया के रूप में मौजूद रहता है।
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एम्बिएंट एआई: एआई बिना अपने यूआई के मौजूद होता है और आवश्यकता पड़ने पर प्रकट होता है।
इनमें से प्रत्येक वह काम करता है जो चैट नहीं कर सकता। 2026 में सर्वश्रेष्ठ एआई सुविधाओं को लॉन्च करने वाली उत्पाद टीमें इनमें से दो या तीन का संयोजन में उपयोग कर रही हैं, और वे लगभग कभी भी चैट को प्राथमिकता नहीं देती हैं।
डायरेक्ट मैनिपुलेशन, जहां कर्सर का टैब वास्तव में बेहतर है
कर्सर का टैब कंप्लीशन डायरेक्ट मैनिपुलेशन का सबसे स्पष्ट और सटीक उदाहरण है। उपयोगकर्ता कोड टाइप कर रहा है, मॉडल अगले बदलाव का अनुमान लगाता है, और एक टैब कुंजी दबाने से वह बदलाव स्वीकार हो जाता है। इसमें कोई चैट, प्रॉम्प्ट, थ्रेड या वेटिंग रूम नहीं है।
उपयोगकर्ता ने कोई प्रश्न नहीं पूछा, बल्कि कोड टाइप किया। AI ने कोड को देखा और अगला कदम सुझाया, उपयोगकर्ता ने एक उंगली से 'हां' कहा और आगे बढ़ गया। यह प्रक्रिया AI विशेषताओं के एक विशाल वर्ग के लिए सही उत्तर है।
प्रत्यक्ष हेरफेर इसलिए काम करता है क्योंकि यह उपयोगकर्ता के मौजूदा कार्य पैटर्न को संरक्षित रखता है। उपयोगकर्ता को पहले से ही कोड लिखना, पिक्सेल पर क्लिक करना, लेयर्स को ड्रैग करना और सेल्स को एडिट करना आता है, और AI उस कार्य पैटर्न में एक सुझाव के रूप में जुड़ जाता है जिसे उपयोगकर्ता अपनी गति से स्वीकार या अनदेखा कर सकता है।
Notion का इनलाइन AI गद्य के लिए यही करता है। Figma के हालिया AI रीनेम और AI रीस्ट्रक्चर लेयर्स के लिए इसे सामने लाते हैं। यह पैटर्न कोड से कहीं आगे तक लागू होता है, और जहां भी उपयोगकर्ता पहले से ही काम कर रहा है, AI को काम के बारे में अलग से बातचीत शुरू करने के बजाय उसमें शामिल हो जाना चाहिए।
संरचित आउटपुट, चैट को छोड़ने के लिए Linear द्वारा उपयोग किया जाने वाला पैटर्न
Linear के प्राकृतिक भाषा के कमांड "मुझे सौंपे गए प्रमाणीकरण प्रवाह के लिए शुक्रवार तक एक बग बनाएं" जैसे वाक्य को शीर्षक, असाइनी, लेबल और नियत तिथि के साथ टाइप किए गए Linear इश्यू में बदल देते हैं। उपयोगकर्ता ने गद्य टाइप किया, उत्पाद ने एक इश्यू प्रस्तुत किया।
आउटपुट संरचित है। इसमें कोई बातचीत नहीं है, कोई स्पष्टीकरण प्रश्न नहीं है, कोई AI व्यक्तित्व नहीं है। मॉडल ने एक टाइप किया हुआ ऑब्जेक्ट लौटाया और UI ने ऑब्जेक्ट को उसके सामान्य रूप में, एक इश्यू कार्ड के रूप में दिखाया।
संरचित आउटपुट लगभग हर "शब्दों के साथ मेरे उत्पाद में कोई कार्य करें" सुविधा के लिए सही पैटर्न है। उपयोगकर्ता को स्वतंत्र रूप से टाइप करने की गति मिलती है, उत्पाद को अपने डेटा मॉडल के साथ काम करने की सटीकता मिलती है, और AI अदृश्य रहता है क्योंकि वह सही काम कर रहा है: एक आकार को दूसरे में अनुवादित करना और रास्ते से हट जाना।
ग्रैनोला का "ट्रांसक्रिप्ट, चैट नहीं" दृष्टिकोण, बैठकों पर लागू किए गए पैटर्न के समान है। उत्पाद एक ट्रांसक्रिप्ट सतह है, चैट थ्रेड नहीं, और AI ट्रांसक्रिप्ट से संरचित आर्टिफैक्ट्स जैसे एक्शन आइटम, निर्णय और फॉलो-अप निकालता है। उपयोगकर्ता सीधे आर्टिफैक्ट्स के साथ काम करता है, और बैठक के बारे में AI के साथ कोई बातचीत नहीं होती है।
जनरेटिव UI, जहां v0 और Claude आर्टिफैक्ट्स ने गेम बदल दिया
जनरेटिव UI वह पैटर्न है जहां AI टेक्स्ट नहीं, बल्कि एक इंटरफ़ेस लौटाता है। v0 एक प्रॉम्प्ट लेता है और एक कार्यशील React कंपोनेंट लौटाता है जिसे उपयोगकर्ता प्रीव्यू कर सकता है और कॉपी कर सकता है। Claude आर्टिफैक्ट्स एक अनुरोध लेते हैं और एक रेंडर्ड चार्ट, एक कार्यशील ऐप, बातचीत के भीतर एक उपयोगी दस्तावेज़ लौटाते हैं।
मानसिक मॉडल में बदलाव स्पष्ट है। AI अब किसी प्रश्न का उत्तर नहीं दे रहा है, बल्कि एक छोटा सा सॉफ़्टवेयर भेज रहा है जो प्रश्न का उत्तर देता है। उपयोगकर्ता को डेटा के बारे में कोई पैराग्राफ नहीं मिला, बल्कि उन्हें डेटा का एक चार्ट मिला जिस पर वे माउस कर्सर ले जाकर फ़िल्टर कर सकते हैं।
जेनरेटिव यूआई इसलिए काम करता है क्योंकि अधिकांश उत्तर गद्य की तुलना में इंटरफ़ेस के रूप में बेहतर संरचित होते हैं। आपको डैशबोर्ड का विवरण नहीं चाहिए था, आपको डैशबोर्ड ही चाहिए था। आपको डेटा का सारांश नहीं चाहिए था, आपको तालिका चाहिए थी।
यह सबसे लंबे समय तक चलने वाला पैटर्न है। अगले दो वर्षों में उत्पाद एआई का भविष्य इस बात से तय होगा कि टीमें कितनी तेज़ी से जेनरेटिव यूआई को डिफ़ॉल्ट प्रतिक्रिया प्रारूप के रूप में अपनाती हैं, और कितनी आसानी से वे उपयोगकर्ताओं को एआई द्वारा निर्मित आर्टिफैक्ट्स को सहेजने, संशोधित करने और एम्बेड करने की अनुमति देती हैं।
इनलाइन एआई और एम्बिएंट एआई, जहां एआई कार्य के भीतर मौजूद होता है
इनलाइन एआई उस सतह के भीतर मौजूद होता है जिसे उपयोगकर्ता ने पहले ही खोल रखा है, यह उस चीज़ से जुड़ी एक प्रासंगिक क्रिया के रूप में कार्य करता है जिस पर वे काम कर रहे हैं। Notion के इनलाइन एआई ब्लॉक उपयोगकर्ता को एक पैराग्राफ चुनने और रूपांतरण का अनुरोध करने की अनुमति देते हैं, और परिणाम चयन को उसी स्थान पर प्रतिस्थापित कर देता है। Arc के मिनी AI सरफेस उपयोगकर्ता द्वारा पढ़े जा रहे पृष्ठ के साथ-साथ चलते हैं, और परिणाम उसी टैब में दिखाई देता है।
इसका पैटर्न है "AI एक क्रिया के रूप में, न कि किसी स्थान के रूप में।" उपयोगकर्ता ने AI तक नेविगेट नहीं किया, बल्कि उन्होंने अपने सामने मौजूद चीज़ पर AI को सक्रिय किया। क्रिया समाप्त होने पर, उपयोगकर्ता उसी सरफेस पर थे, उसी सामग्री को देख रहे थे।
एम्बिएंट AI वह पैटर्न है जहाँ AI बिना किसी UI के मौजूद होता है। यह देखता है, तैयारी करता है, आवश्यकता पड़ने पर प्रकट होता है, और बाकी समय निष्क्रिय रहता है। कर्सर का टैब कंप्लीशन आंशिक रूप से एम्बिएंट है, ग्रैनोला काफी हद तक एम्बिएंट है, और GitHub कोपायलट के सबसे अच्छे हिस्से एम्बिएंट हैं।
सही एम्बिएंट AI एक अच्छे सहकर्मी की तरह महसूस होता है जो स्थिति को समझता है। वे अपना परिचय नहीं देते, वे यह नहीं पूछते कि क्या आपको मदद चाहिए, वे उस क्षण को भांप लेते हैं जब आपको उनकी आवश्यकता होती है और सबसे छोटी उपयोगी चीज़ प्रदान करते हैं।
चैट कब सही विकल्प है
चैट तब कारगर साबित होती है जब तीन शर्तें पूरी हों: उपयोगकर्ता को अभी तक यह पता न हो कि उसे क्या चाहिए, उत्तर को कई चरणों में परिष्कृत करने की आवश्यकता हो, और बातचीत ही वह मूल्य हो जिसके लिए उपयोगकर्ता आया है।
थेरेपी बॉट्स, खोजी अनुसंधान सहायक, आधी रात को आपके साथ फंसे कोड आर्किटेक्ट, ब्रेनस्टॉर्मिंग पार्टनर, और ChatGPT और Claude.ai के मुख्य इंटरफ़ेस, ये सभी इन तीन शर्तों को पूरा करते हैं। उपयोगकर्ता बात करने आया है, बात करना ही काम है, चैट सही विकल्प है।
यदि आपका फ़ीचर इन तीनों शर्तों को पूरा नहीं करता है, तो चैट शायद सही इंटरफ़ेस नहीं है। ईमानदारी से परीक्षण करें। यदि उपयोगकर्ता को पता है कि उसे क्या चाहिए, तो चैट बहुत धीमी है, और यदि उत्तर एक संरचित रूप में फिट बैठता है, तो चैट बहुत अस्पष्ट है।
सच्चाई से कहें तो, शायद केवल दस प्रतिशत AI फ़ीचर्स को ही चैट को प्राथमिक इंटरफ़ेस के रूप में आवश्यकता होती है। बाकी नब्बे प्रतिशत को पाँच विकल्पों में से एक और एक ऐसे डिज़ाइनर की आवश्यकता है जो अंतर बता सके, जिसका अर्थ है कि अधिकांश चैट शिप किए जा रहे काम के लिए गलत यूआई है।
निर्णय ढांचा
एआई फ़ीचर का स्वरूप तय करते समय इस तालिका का उपयोग करें। यह संपूर्ण नहीं है, यह प्रारंभिक रूपरेखा है।
| कार्य | सही सतह | गलत सतह |
|---|---|---| | उपयोगकर्ता के सामने मौजूद चीज़ को संपादित करें | प्रत्यक्ष हेरफेर या इनलाइन एआई | चैट पैनल |
| उत्पाद में शब्दों के साथ कोई कार्य करें | संरचित आउटपुट | चैट थ्रेड |
| उपयोगकर्ता द्वारा खोजे जा सकने वाले डेटा के साथ उत्तर दें | जनरेटिव यूआई | चैट में पैराग्राफ |
| काम देखें और तुरंत सहायता करें | एम्बिएंट एआई | हमेशा खुली चैट |
| उपयोगकर्ता को ज़ोर से सोचने में मदद करें | चैट | इनलाइन एआई |
| बारी-बारी से अस्पष्ट लक्ष्य पर बातचीत करें | चैट | सिंगल-शॉट फ़ॉर्म |
| गद्य को संरचित क्रिया में अनुवाद करें | संरचित आउटपुट | पुष्टिकरण के साथ चैट |
उत्तर के लिए इंटरफ़ेस बनाएं | जनरेटिव यूआई | चैट में मार्कडाउन |
यह फ़्रेमवर्क कमियों और खूबियों के बारे में स्पष्ट है। इस सूची में शामिल आठ कार्यों में से दो के लिए चैट उपयुक्त है, और बाकी छह वैकल्पिक कार्य हैं। यह अनुपात उन बेहतरीन एआई उत्पादों के अनुपात से मेल खाता है जो वर्तमान में उपलब्ध हैं।
बार-बार दिखने वाली विफलताएँ
लगभग हर "हमने अपने उत्पाद में एआई जोड़ा" लॉन्च में चार विफलताएँ दिखाई देती हैं। ये पूर्वानुमानित हैं, इनसे बचा जा सकता है, और ये सभी चैट से शुरू होती हैं।
पहली विफलता है चैट-आधारित समस्या। टीम चैट को आधार बनाती है, फिर फॉर्म भरने से लेकर डेटा विश्लेषण और इन-लाइन संपादन तक हर चीज़ के लिए चैट का उपयोग करने का प्रयास करती है। उत्पाद एक जटिल एप्लिकेशन पर चिपका हुआ एक टेक्स्ट बॉक्स बन जाता है, और उपयोगकर्ता को हर क्रिया को एक वाक्य में बदलना पड़ता है।
दूसरी विफलता है विलंबता का डर। हर चैट आदान-प्रदान एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें उपयोगकर्ता को बार-बार प्रतीक्षा करनी पड़ती है। उपयोगकर्ता टाइप करता है, भेजें बटन दबाता है, एक स्पिनर देखता है, एक पैराग्राफ पढ़ता है, फिर से टाइप करता है, और जिन कार्यों में एक क्लिक लगना चाहिए, उनके लिए चैट का समय बहुत अधिक लगता है।
तीसरी समस्या है संदर्भ का अभाव। चैट थ्रेड को यह नहीं पता होता कि उपयोगकर्ता क्या देख रहा है या तीस सेकंड पहले क्या कर रहा था। उपयोगकर्ता को हर बार अपनी बात दोबारा समझानी पड़ती है, और AI के जवाब सामान्य लगते हैं क्योंकि AI उपयोगकर्ता के काम को नहीं देख पाता।
चौथी समस्या है परिवेशी शोर। जब टीम चैट को परिवेशी बनाने का निर्णय लेती है, तो यह सुझावों, पॉपअप और सूचनाओं के रूप में दिखाई देता है जिनकी उपयोगकर्ता ने मांग नहीं की थी। उत्पाद स्वयं को बाधित करता हुआ प्रतीत होता है, और उपयोगकर्ता AI को पूरी तरह से अनदेखा करना सीख जाता है।
इनमें से प्रत्येक विफलता यह संकेत देती है कि चैट शुरू से ही गलत विकल्प था। इसका समाधान लगभग कभी भी बेहतर प्रॉम्प्ट नहीं होता, बल्कि एक अलग इंटरफ़ेस होता है।
वैकल्पिक डिज़ाइन कैसे करें
चैट के बाद AI को डिज़ाइन करना मुख्य रूप से उपयोगकर्ता के मौजूदा इंटरफ़ेस का सम्मान करने और AI को उसमें फिट करने के लिए छोटा करने का मामला है। उपयोगकर्ता जिस काम के लिए आया है, उससे शुरुआत करें, उस काम में वह क्षण खोजें जहां AI एक कदम बचा सकता है, फिर AI को ठीक उसी स्थान पर, ठीक उसी आकार में स्थापित करें।
प्रत्यक्ष हेरफेर उपयोगकर्ता के हाथों की गतिविधियों को देखकर डिज़ाइन किया जाता है। उपयोगकर्ता जहां पहले से ड्रैग, क्लिक, टाइप और सेलेक्ट करते हैं, वहां AI उनकी सहायता करता है और उन्हें चैट बॉक्स से प्रतिस्थापित नहीं करता है।
संरचित आउटपुट AI के उत्तर को उत्पाद के डेटा मॉडल से मैप करके डिज़ाइन किया जाता है। मॉडल एक टाइप किया हुआ ऑब्जेक्ट लौटाता है, UI उस ऑब्जेक्ट को प्रदर्शित करता है, बीच में कोई टेक्स्ट लेयर नहीं होती है।
जेनरेटिव UI AI की प्रतिक्रिया को एक छोटे सॉफ़्टवेयर के रूप में मानकर डिज़ाइन किया जाता है। इनलाइन AI इन्वेंट्री के आधार पर डिज़ाइन किया जाता है, जिसमें उपयोगकर्ता द्वारा परिवर्तन या पूर्णता की आवश्यकता वाले प्रत्येक स्थान को सूचीबद्ध किया जाता है और वहां एक छोटा सा विकल्प दिया जाता है। एम्बिएंट AI संयम के आधार पर डिज़ाइन किया जाता है, जिसमें हस्तक्षेप करने की सीमा "उपयोगकर्ता हमें धन्यवाद देगा" पर निर्धारित की जाती है।
अगले दो वर्षों के लिए इसका क्या अर्थ है
AI उत्पाद डिज़ाइन के अगले दो वर्ष इस बात से निर्धारित होंगे कि कौन सबसे पहले चैट से छुटकारा पाता है। जो टीमें वास्तविक अनुप्रयोगों के कोने में चैट पैनल पेश करती रहेंगी, वे प्रत्यक्ष हेरफेर, संरचित आउटपुट, जेनरेटिव UI, इनलाइन AI और एम्बिएंट AI पेश करने वाली टीमों से हार जाएंगी।
नई डिज़ाइन शब्दावली पहले से ही आकार ले रही है। "इनलाइन ब्लॉक्स," "जेनरेटिव आर्टिफैक्ट," "एम्बिएंट असिस्ट," "स्ट्रक्चर्ड एक्शन," और "डायरेक्ट एडिट" उत्पाद डिज़ाइनरों की कार्य शब्दावली में उसी तरह प्रवेश कर रहे हैं जैसे पंद्रह साल पहले "कार्ड," "मोडल," और "ड्रॉअर" शब्दावली में शामिल हुए थे। यदि आप 2026 के अंत तक इस शब्दावली में पारंगत नहीं होते हैं, तो आप हर तिमाही में दो बार गलत उत्पाद लॉन्च करेंगे।
सबसे बड़ा बदलाव वैचारिक है। एआई कोई ऐसा फ़ीचर नहीं है जिसे आप उत्पाद में जोड़ते हैं, एआई एक ऐसी सामग्री है जिससे आप निर्माण करते हैं, और चैट उस सामग्री का एक रूप है। जो डिज़ाइनर केवल चैट के स्वरूप को जानता है, वह केवल एक ही प्रकार का उत्पाद बना सकता है, और यही कारण है कि यह दावा कि चैट अधिकांश उत्पादों के लिए अनुपयुक्त यूआई है, महीनों बीतने के साथ-साथ और अधिक सही होता जा रहा है।
चैट खत्म नहीं हुई है। चैट उन सीमित नौकरियों के लिए उपयुक्त है जिनमें वास्तव में बातचीत की आवश्यकता होती है, और बाकी सभी के लिए भविष्य काम के अनुरूप आकार लेता है, न कि किसी धागे के अनुरूप। यदि आपका उत्पाद एक चैट बॉक्स है जिसे किसी वास्तविक इंटरफ़ेस से जोड़ा गया है, तो आपको बेहतर प्रॉम्प्ट की आवश्यकता नहीं है, आपको एक बेहतर सतह की आवश्यकता है, और यही काम हम /hire में करते हैं।
If your product is a chat box bolted onto a real interface, you do not need a better prompt, you need a better surface, and that is the work we do at /hire.
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