UX Collective: Da li radimo UX za AI na pravi način?

Katya Korovkina, menadžer dizajna i CX ekspert u kompaniji Eleks sa četrnaest godina iskustva u digitalnim proizvodima, objavila je ovaj tekst u januaru 2026. kao direktan izazov jednoj od najrasprostranjenijih pretpostavki u radu na AI proizvodima: da su dijaloški interfejsi prirodni podrazumevani format za AI funkcije. Ovu pretpostavku naziva “chatbot-first razmišljanjem” i tvrdi da šteti kvalitetu AI UX-a.

Tekst se zasniva na jednostavnom zapažanju: jezički modeli mogu da odgovaraju na prirodni jezik, pa timovi po defaultu prave chat interfejse. Međutim, sposobnost da se nešto uradi ne znači da je to pravi model interakcije. Centralna tačka Korovkine je da je dijaloški UI pogodan za uski skup zadataka, a genuino štetan za mnogo širi skup.

Autorka identifikuje nekoliko strukturnih problema preteranog oslanjanja na dijaloške interfejse. Prva je ono što naziva barijerom artikulacije. Unos prompta zahteva od korisnika da formulišu zahteve u pisanom obliku, a značajan deo populacije — uključujući i u bogatim zemljama — teško se snalazi sa takvim kompleksnim pisanim izražavanjem. Interfejsi izgrađeni oko chata faktički isključuju korisnike koji bi bez problema koristili dobro dizajnirani vizuelni UI. Drugi problem je to što prepoznavanje nadmašuje prisećanje u većini scenarija otkrivanja. Kada korisnik pregleda listu opcija, može da identifikuje šta mu treba bez da to unapred imenuje. Dijaloški interfejsi, nasuprot tome, zahtevaju da korisnik zna šta hoće pre nego što pita, što ih čini lošim za istraživačke zadatke.

Preciznost je treći problem. Visokorizične interakcije — potpisivanje ugovora, ažuriranje finansijskog zapisa, potvrđivanje medicinskih detalja — koriste od eksplicitne, polje-po-polje potvrde. Dijaloška komunikacija stvara nejasnoće, a u kontekstima gde je cena nesporazuma visoka, ta nejasnoća postaje problem, a ne prednost.

Preporučeni pristup Korovkine je tretirati AI sposobnost kao jedan alat u procesu service dizajna, a ne kao sâm sloj interakcije. Kao argument navodi stopu usvajanja Microsoft 365 Copilota u Fortune 500 kompanijama: AI stvara najveću vrednost kada unapređuje postojeći radni tok, a ne kada zamenjuje poznati interfejs oko njega. Timovi koji rade ovo mapiranje — utvrđujući gde u korisničkom putu AI zaista smanjuje trenje, a gde tradicionalni UI bolje obavlja posao — dosledno izveštavaju o višem zadovoljstvu od timova koji su od početka sve prebacili na chat.

Tekst je najrelevantniji za dizajnere i PM-ove koji treba da dodaju AI u postojeći proizvod, i za timove koji grade AI-native alate koji rizikuju da pomešaju dijaloške sposobnosti sa dobrim UX-om.