ИИ объединяет ранее разрозненные области контента, такие как дизайн, стратегия и управление знаниями, в единый пользовательский опыт. Эта интеграция показывает, что текущие рабочие практики не готовы к взаимозависимости этих систем. Борьба финансового менеджера с пониманием статуса оплаты счета из-за неполного понимания ИИ бизнес-процессов является примером этого нарушенного пользовательского опыта. Эта проблема возникает потому, что предприятия объединяют контентные и информационные экосистемы, управлявшиеся исторически изолированно.Навигация в этом сложна, поскольку мы обсуждаем трансформации ИИ и контента, а не только одну из них. Сара Гиббонс выделила четыре типа "дизайна ИИ", каждый из которых имеет разные последствия для работы с контентом. Дизайн с помощью ИИ ускоряет существующие процессы, в то время как дизайн для ИИ-агентов требует систем, которые надежно представляют концепции и действия для машин. Четвертый тип, дизайн самого ИИ, охватывает поведение моделей и формирует все остальные области дизайна ИИ.Специализация в дизайне контента растет, двигаясь в сторону систем структурированного контента и дизайна поведения моделей. Однако растет потребность в экспертизе в области семантической архитектуры и архитектуры контекста, использующей таксономии, онтологии и графы знаний для установления общего смысла между системами. Это требует от контент-дизайнеров сотрудничества с техническими командами и активного формирования семантической архитектуры опыта.Проблема усугубляется при рассмотрении UX-дизайна контента в отношении других корпоративных областей контента. Системы ИИ теперь используют документацию, маркетинговый контент и базы знаний, управляемые различными функциями. Эта сборка опыта в реальном времени из разнообразных источников создает новые операционные сложности, поскольку ни одна команда может не обладать полной видимостью для диагностики и устранения проблем.Для решения этой проблемы необходимо масштабировать скоординированное принятие решений между командами, отвечающими за корпоративные знания, семантическую архитектуру и разработку ИИ. В то время как повторно используемые системы исторически помогали масштабировать дизайн контента, ИИ делает несоответствия более значимыми. Масштабирование дизайна контента означает возможность повторять хорошие дизайнерские решения, и эти решения теперь охватывают инструменты и процессы нескольких команд. Изменение терминологии в масштабах предприятия, например, теперь требует обновления не только строк пользовательского интерфейса и справочного контента, но и таксономий, механизмов извлечения ИИ и интерпретаций агентов.