Projektuję AI, któremu użytkownik może zaufać — bo rozumie wynik i ma nad nim kontrolę.
Warstwa UX/UI dla modeli i systemów decyzyjnych: wyjaśnienia, źródła, poziom pewności, ryzyko oraz human oversight.
Użytkownik nie potrzebuje wykładu o modelu. Potrzebuje właściwej odpowiedzi we właściwym momencie.
Projektuję warstwy wyjaśnień dopasowane do roli, ryzyka i kontekstu: od prostego uzasadnienia po szczegółowy audyt danych oraz działania modelu.
Compliance staje się częścią doświadczenia, a nie dokumentem obok produktu.
Pomagam przełożyć zasady transparentności i nadzoru na konkretne ekrany, komunikaty, potwierdzenia oraz ścieżki eskalacji.
Jedno wyjaśnienie nie wystarcza dla wszystkich.
Projektuję architekturę informacji, która rośnie wraz z potrzebą: szybko dla użytkownika, szczegółowo dla eksperta i audytora.
Wynik, pewność i najważniejsze ostrzeżenie.
Kluczowe czynniki, dane i logika rekomendacji.
Korekta, odrzucenie, alternatywa i eskalacja.
Historia, źródła, wersje i odpowiedzialność.
Większe zaufanie bez spowalniania produktu.
Explainability wspiera adopcję, ogranicza błędne użycie i ułatwia rozmowę produktu z compliance, security oraz klientami enterprise.
Twój model działa, ale użytkownicy nie ufają jego odpowiedziom?
Zaprojektujmy warstwę wyjaśnień wokół jednej kluczowej decyzji.