// CASO 04 · SHARELOCK · SICUREZZA AI-NATIVE
Quando chi fa sicurezza chiede efficienza, non eleganza.
Sharelock individua le minacce all'identità imparando come si comporta ogni utente e segnalando l'anomalia. Il machine learning era brevettato. Il problema era l'interfaccia: nel primo prototipo gli analisti non riuscivano a completare i task critici e i manager non riuscivano a leggere i report di rischio.
fig 01 · Accessi, compliance e telemetria in una sola vista, riprogettata.
fig 01 · Accessi, compliance e telemetria in una sola vista, riprogettata.
2
pubblici con bisogni opposti: analisti di sicurezza e manager
4
fasi, dal discovery workshop al design system
1
libreria di componenti condivisa con il team di sviluppo
2019
rilasciato, ancora la base della UI del prodotto
fig 02 · Dettaglio della dashboard: prima l'anomalia, poi l'azione.
01
Sintesi
Sharelock raccoglie dati da qualsiasi fonte, log, sensori, applicazioni, costruisce una linea di base comportamentale per ogni utente e segnala ciò che se ne discosta. Sono tanti dati su uno schermo, per due tipi di persone: analisti che vogliono profondità e velocità, e manager che vogliono una decisione. Abbiamo osservato gli analisti mentre eseguivano i loro compiti, o non ci riuscivano, riprogettato i flussi critici attorno a quello che cercavano davvero di fare, e impostato un design system perché il prodotto restasse coerente in ogni vista senza perdere usabilità.
02
Quattro fasi
➔ Discovery workshop e interviste agli stakeholder
➔ Test di usabilità con professionisti della cybersecurity e manager
➔ Sprint di design iterativi guidati da quello che vedevamo nei test
➔ Implementazione del design system con il team di sviluppo
fig 03 · La libreria di componenti da cui il team di sviluppo ha costruito.
Strumenti e tattiche
Test di usabilità qualitativi
Atomic design
Design ops cross-funzionali
Libreria di componenti
03
Problemi trovati
➔ I flussi di sicurezza complessi non avevano gerarchia: tutto sembrava ugualmente urgente.
➔ Il linguaggio tecnico chiudeva fuori i manager dai report su cui dovevano decidere.
➔ Ogni sezione della piattaforma aveva una logica visiva diversa.
➔ Le azioni critiche stavano nella navigazione secondaria.
➔ Le dashboard travolgevano le persone invece di guidare una decisione.
Quattro principi per chi è esperto
Chiarire la complessità, tenere la profondità
Prima l'azione critica
Mostrare cosa fa un'azione prima che la faccia
Abilitare la competenza, non ridurla
04
Risultati
I flussi critici sono diventati completabili da capo a fondo dagli analisti, e i manager hanno avuto report su cui agire. Il design system ha dato a Sharelock un modo di aggiungere funzioni senza riprogettare il prodotto ogni volta, e l'interfaccia è entrata nel pitch commerciale. Cosa non posso mostrarti: i tassi di completamento dei task vengono dai nostri test interni, non da uno studio pubblicato, quindi prendili come osservazione nostra. Cosa mi resta: lo stesso principio, organizzare invece di semplificare, è quello che applico oggi quando progetto interfacce sopra sistemi AI che producono più segnale di quanto una persona possa leggere.
05
Lezioni
➔ Chi ha competenze specialistiche merita un design pensato, non un prodotto più semplice
➔ Nel B2B la coerenza visiva viene da problemi di flusso risolti davvero
➔ Guardare le persone lavorare vale più di qualsiasi riunione con gli stakeholder
➔ Un design system è ciò che permette a un team piccolo di far crescere un prodotto complesso