Облачная платформа для автоматизации строительства

ООО «Джемини Софт» разрабатывает облачные решения для автоматизации строительства. Их платформа помогает заказчикам и подрядчикам работать в одной среде: согласовывать документы, вносить изменения в чертежи и сопроводительные материалы, отслеживать прогресс задач.

Бизнес-задача

Компания пришла к нам с двумя ключевыми запросами:

1. Улучшить работу «умного» поиска. Он должен быть быстрее, точнее и понятнее для пользователей.
2. Сделать управление пользователями и доступами удобнее. Администраторы должны легко видеть полномочия, назначать и менять права.

Оба направления напрямую влияют на удобство и безопасность, а значит — на удовлетворенность пользователей.

Старый интерфейс системы

Дизайн-задача

Для поиска:

• провести анализ и зафиксировать ключевые сценарии;
• предложить концепты «умного» поиска, включая фильтрацию.

Старый интерфейс системы

Для управления пользователями:

• изучить требования и текущее решение;
• проанализировать отзывы пользователей;
• разработать концепты админ-панели для выдачи прав и управления доступом.

Результат

Для «умного» поиска мы:

• показали два варианта взаимодействия («классический» поиск и чат-бот);
• предложили 3 концепции UI-раскрытия результатов «умного» поиска;
• подготовили 4 формата выдачи результатов;
• добавили 8 идей-фич, повышающих удобство.

Два варианта взаимодействия

Классическое

Пользователь кликает на иконку поиска в шапке и видит на той же странице окно поиска посередине экрана. ИИ находит нужный файл, добавляет комментарии и ссылки. Когда пользователь вводит новый запрос, ИИ начинает новый поиск.

❮ ❯

Классическое взаимодействие: строка поиска, Ответ ИИ в модальном окне, новый поиск

LLM-чат-бот

Пользователь кликает на иконку поиска в шапке и видит модальное окно чат-бота. ИИ подкрепляет ответ ссылками на источники. Чат по контексту предлагает дополнительные возможности поиска для достоверности результатов. Если ищется человек, ему можно написать тут же. Когда пользователь вводит новый запрос, ИИ продолжает поиск в том же окне.

❮ ❯

Концепт взаимодействия «LLM-чат-бот»: начальное состояние, бот показывает ответ, новый ответ в том же окне

Три концепции UI-раскрытия результатов «умного» поиска

1. Раскрытие в хедере

Пользователь вводит текст в хедере и сразу получает результат в выпадайке. Никуда не переходит, кликает всего один раз — в поле поиска, чтобы начать вводить текст. Если нужно, может перейти на полную страницу результатов поиска.

Начальное состояние поиска

Это идеально подходит для поиска чего-то конкретного: файла, цитаты, комментария, даты. Но не очень удобно для списка документов, для объемных ИИ-ответов (пространство ограничено).

Концепт поиска 1. Результаты поиска и ответ ИИ в хедере

2. Раскрытие в модальном окне

Пользователь нажимает иконку поиска или комбинацию клавиш и попадает в модальное окно поиска. Видит фильтры и подсказки. Может получить предварительный ответ ИИ или углубиться и получить продуманный ответ. ИИ подсказывает, как можно продолжить или уточнить поиск.

Этот способ оставляет пользователя в контексте задачи или раздела, где он находился. Гибок в плане демонстрации результатов; ответ ИИ, фильтры, подсказки и другие элементы легко помещаются в одном модальном окне. Однако возможны сложности с фильтрацией результатов.

❮ ❯

Концепт поиска 2. Раскрытие в модальном окне: строка поиска, ответ ИИ в модальном окне

3. Раскрытие на весь экран

Пользователь кликает на иконку поиска в шапке и переходит на страницу поиска. Видит, что искал и открывал раньше. Вводит текст и сразу видит предварительные результаты. ИИ помогает фильтровать и уточнять ответы.

Плюсы:

• Содержит историю поиска.
• Сразу показывает фильтры и подсказки — пользователю проще уточнять результат.
• Умеет комбинировать большие списки документов и развернутый ответ ИИ.
• Самый доступный вариант с точки зрения управления результатами.

Минусы:

• Закрывает весь экран. Это почти новый раздел.
• Перебивает контекст, заставляет погружаться в новый экран.
• Избыточен, если пользователь хочет быстро найти конкретный документ.

❮ ❯

Концепт поиска 3. Раскрытие на весь экран: модальное окно с фильтрами, поисковая выдача и ответ ИИ

Четыре формата выдачи результатов

1. Классический список документов. ИИ убирает все лишнее: фильтры, подсказки и др.
2. Список документов в формате карточек.
3. Текстовый ответ ИИ со ссылками на источники.
4. Текстовый ответ ИИ, в котором суть ответа (например, дата) выносится в заголовок; далее следуют подробности и ссылки на документы.

❮ ❯

Форматы выдачи результата: список документов, карточки документов, текстовый ответ, ответ в заголовке

Административная панель

Мы проанализировали существующую административную панель. Разложили user-flow на 5 сценариев и 45+ макетов. Выявили проблемы в процессе выдачи прав и доступов.

Use cases — пользовательские сценарии, сценарии взаимодействия, сценарии использования, пользовательские сценарии — последовательное описание поведения человека при взаимодействии с системой и системы, когда с ней взаимодействует человек. У нас есть модуль дизайн-задачника «Сценарии взаимодействия» для тех, кто хочет научиться их использовать в дизайне интерфейсов.

Не успели мы приступить к созданию макетов административной панели, как заказчик приостановил проект по внутренним причинам.

Дополнительно

В процессе появились и дополнительные макеты — например, детализация ответа ИИ и вариант предварительного ответа. Они не входили в задачу, но были полезны для развития продукта.

❮ ❯

Фичи «умного» поиска: взаимодействие с результатами, система создает фильтры под ответ, превью, горячие клавиши

Команда дизайнеров предложила решения за рамками ТЗ. Одно из них — режим диалога с ИИ во время поиска. Заказчик отметил это как интересное направление для будущего.

❮ ❯

Фичи «умного» поиска: бот показывает ход размышлений, бот думает, фильтры под поиском, фильтры сбоку

Нюансы и особенности процесса

Мы работали в формате доверенного эксперимента: создавали концепты, обсуждали их на созвонах, вместе отсеивали то, что не актуально. Это позволило сфокусироваться на поиске новых решений, а не на преждевременной детализации.