בפרק הזה נדבר על עיצוב רגשי - מה המושג אומר, איך הוא התפתח, ולמה היום בעולם הבינה המלאכותית הוא רלוונטי יותר מתמיד. נדבר על שלושת רובדי העיצוב של דון נורמן, ונשתף כיצד השתמשנו בהם כדי לעצב את המוצר שלנו: Wix User Voice. (משתתפים: גיא עזיזה וליאל מאיר)

בפרק הזה של רדיו באטן, יהודית אשר מארחת את אייל בינו - יזם ומשקיע שחי בניו יורק מעל ל 20 שנה - לשיחה שמתחילה בקור, תרבות וגעגוע לאוכל מהבית, ומגיעה מהר מאוד לליבה של מה שמעסיק הרבה מאיתנו עכשיו.

בפרק שוחחנו על שיתוף הפעולה בין עיצוב לפיתוח ועל הטשטוש ההולך וגובר בין התפקידים, במיוחד בעידן שבו כלי בינה מלאכותית נכנסים עמוק לתוך תהליכי העבודה. טליה בקשי (מעצבת) ובר שעיה (מפתחת) שיתפו איך הניסיון הראשוני להפוך עיצוב לקוד באמצעות AI חשף בעיות יסוד של חוסר אחידות, מה שהוביל לבנייה מחודשת של Design System כבסיס משותף וברור לכולם. הן דיברו על החשיבות של שפה אחידה בין מעצבים למפתחים, על Naming Conventions ועל שימוש ב Design Tokens כדי להימנע מערכים אקראיים וליצור מקור אמת אחד שמאפשר גם לאנשים וגם לכלים חכמים לעבוד בצורה מדויקת ועקבית יותר. בהמשך העמקנו בכלים שמייעלים את התהליך, כמו Figma MCP ו Copilot, שמחברים בין סביבת העיצוב לסביבת הפיתוח ומאפשרים לייצר קוד שמבוסס על רכיבים קיימים במקום להמציא אותם מחדש. דיברנו גם על תהליך ההעברה לפיתוח, על החשיבות של הגדרת מקרי קצה, מצבי שגיאה ונגישות כדי למנוע בלבול ועיכובים. לבסוף הסתכלנו קדימה על התפקיד של AI כמכפיל כוח שמאיץ משימות טכניות ומשחרר זמן לחשיבה עמוקה ומשותפת יותר בין עיצוב, פיתוח ופרודקט, כדי להתמקד בפתרון הבעיות הנכונות עבור המשתמשים.

יהודית אשר אירחה את אסף וולף מBereisheet Tech וUniversity of the People לשיחה על חווית משתמש, לימודים באוניברסיטה, נטווריקנג וכמובן AI.

בעולם שבו AI אמור לעזור לנו לקבל החלטות, לפעמים הוא דווקא הופך אותן למבלבלות יותר. בפרק הזה, יהודית אשר מארחת את ניצן זיו, קו-פאונדר ומנכ"ל OX Security, לשיחה על קבלת החלטות בעידן AI - מה באמת עובד, ואיך משתמשים במודלים בצורה שמחזקת חשיבה במקום להחליף אותה. בפרק דיברנו על: למה הכל מתחיל בקונטקסט: יותר דיוק ומטרה ברורה = תשובות רלוונטיות יותר למה AI מצטיין בלהרחיב אפשרויות (כולל מטריצות השוואה), ולא לבחור במקומנו איך להפעיל Devil’s Advocate כדי לקבל ביקורת אמיתית ולא תשובות "מרצות" ולמה הבייסיקס לא השתנו: תהליך טוב, הבנת משתמשים, חריגים ומשאבים עריכה: מרינה ברודסקי, הודיה בית יעקב האזנה נעימה 🎧

בפרק הזה אירחתי את ד"ר עופר מונר לשיחה על אחד הנושאים שמעסיקים היום מעצבים, אנשי מוצר ובכלל - החשש מהיעלמות המקצוע בעידן הבינה המלאכותית. במקום להתמקד בכלים או בתחזיות טכנולוגיות, דיברנו על השאלות העמוקות יותר: מה באמת מבדיל בין אדם למכונה, והאם אפשר לצמצם חוויה אנושית למערכת חכמה של חוקים ופרדיקציות. נגענו ביצירתיות, בקבלת החלטות ובפער שבין מה שנדמה לנו שאנחנו חושבים לבין מה שמניע אותנו בפועל. בלי לפרט את כל התובנות, השיחה הציעה זווית אחרת ואפילו מרגיעה על העתיד. דיברנו על המקום של רגש, אמפתיה ופגיעות בעולם שהולך לאוטומציה, ועל האופן שבו דווקא האנושיות הופכת ליתרון מקצועי. זה פרק שמזמין לעצור לרגע ולחשוב מחדש על התפקיד שלנו כמעצבים - לא דרך הטכנולוגיה, אלא דרך החוויה האנושית שמאחוריה.

2025 הייה שנה מלאה בהפתעות, תהפוכות, וכמובן AI. אז רגע לפני כניסת 2026 לחיינו אנחנו מנסים להתבונן בכדור הבדולח ולחזות מה מחכה לנו בשנה החדשה. מבניית קריירה וראיונות עבודה, ועד טכנולוגיות חדשות ותנועות עסקיות, ננסה לנחש מה מצפה לעולם העיצוב מעבר לפינה.

בפרק הזה אני מארח את תומר פיליין לשיחה עמוקה על קופירייטינג, מיתוג ופרסונה בעולם שבו AI הפך לשחקן מרכזי. תומר משתף מניסיונו בעבודה עם מותגים גדולים ומסביר למה Content Writing הפך לקומודיטי, ואיפה מתחילה באמת כתיבה קריאייטיבית - במקום שבו אסטרטגיה, תחושת בטן ואמת מוצרית נפגשות. דיברנו על Truthtelling מול סטוריטלינג, על למה אי אפשר לזייף קול מותג, ואיך סיפור חזק לא יושב בפיצ'רים אלא בשינוי שהמותג מביא לחיי הלקוח. בהמשך צללנו לבניית פרסונה עגולה דרך המטאפורה של קונסולת דיג'יי - משחק חכם בווליום של תכונות שונות לפי הקשר, מסע רגשי וסיטואציה. שוחחנו על מיקרוקופי כניהול מערכת יחסים ארוכת טווח, על מחקר שטח אמיתי שמתחיל באנשים ולא בבריפים, ועל המקום המדויק של בינה מלאכותית בתהליך. המסקנה ברורה - AI עובד הכי טוב כמגבר, רק אחרי שבני אדם הגדירו כוונה, רגישות ואמת. אחרת, גם התוכן הכי מהיר ויעיל נשאר גנרי, ריק ובעיקר שוכח שיש בני אדם בצד השני.

מעצבים לא רק מעצבים את הממשק, אלא גם את האופן שבו AI נכנס למוצר וליום יום של הצוות. בפרק מעצבים בעידן ה AI - פחות פיקסלים, יותר השפעה, יהודית אשר מארחת את דניאל בוארון, מעצב מוצר ב Remitly ומייסד כנס Design AI, לשיחה על איך תפקיד המעצבים הולך ומשתנה בעידן ה AI. הם מדברים על העבודה עם כלים כמו Claude, Cursor ופיגמה AI, על הגבול המטושטש בין עיצוב, פרודקט ופיתוח, ועל השאלה הגדולה: אם AI יודע לייצר וריאציות, קוד ותובנות מתוך דאטה - מה נשאר בידיים של המעצבים? מתוך השיחה עולה תשובה מחזקת וברורה: היצירתיות, החשיבה המערכתית, ההבנה האנושית של ההקשר והיכולת לשאול את השאלות הנכונות. AI הוא מאיץ, לא מחליף. אם אתם מעצבים ומעצבות שמנסים להבין איך התפקיד שלכם משתנה בעידן ה AI, ואיך אפשר להשתמש בו כדי להרחיב את ההשפעה שלכם במקום לצמצם אותה, הפרק הזה לגמרי בשבילכם. 🎧✨ עריכה: מרינה ברודסקי האזנה נעימה 🎧 בחסות Triolla

בפרק הזה אני מארח את ענבר עדות, מעצבת רב-תחומית שחיה על התפר בין חוויות פיזיות, ועיצוב דיגיטלי ומראה איך אפשר לחבר בינה מלאכותית לתהליך העבודה של מעצבים בלי לאבד את הניצוץ האנושי. אנחנו מדברים על המוח האנושי כמנוע היצירתי שמביא את ההברקות, ההשראה, תחושת הבטן והניואנסים מהעולם האמיתי. ועל ה-AI כ"סיידקיק" עם אנרגיה אינסופית שמבצע, ממיין, מסכם, עושה מחקרי מתחרים, מדייק ניסוחים ומקצר שלבים שלמים בתהליכי UX, דיזיין ספרינט ומיתוג. במקום לפחד ש AI יחליף מעצבים, ענבר מציגה גישה אבולוציונית: אנחנו הופכים ל"מעצבי־על" כשאנחנו מבינים מה אנחנו שומרים אצלנו (השראה, קונספט, שפה ויזואלית, ברנד פרסונליטי) ומה מוציאים החוצה ל AI כעבודה שחורה. דרך קייס סטאדי אנחנו צוללים לפרקטיקה: ענבר משתפת איך היא בונה תהליך היברידי - לוח ופתקיות, פגישות צוות וסיעור מוחות מצד אחד, ומצד שני עבודה חכמה עם כלים כמו ChatGPT, Midjourney, Runway ו-Kling כדי לתרגם חלומות, השראות וזיקי יצירתיות לדמויות, עולמות ויזואליים וחומרים שיווקיים. בסוף הפרק יוצאת תמונה מאוד ברורה: אין תחליף למוח האנושי, אבל למי שמוכן לשתף פעולה עם AI - מחכה קפיצה מקצועית ואישית מטורפת.

אחרי שבועות של הכנה סוף סוף זה קרה: הקלטה של פרק חי מול קהל במשרדים של גונג! בנוסף לשיחות על סטטיסטיקות האזנה ושעשועון נושא פרסים, התארחו בפרק ליאור פרנקל, דלית הלדנברג, וליאור יאיר, שתרמו מהניסיון שלהם על נושאים מגוונים מAI ועד תכנון קריירה.

רן אביב, ארט דירקטור שמדבר על הניסיון העשיר שלו והשיטות היצירתיות שבהן הוא משתמש בכלי בינה גנרטיבית בעבודה שלו. הוא משתף איך הוא משלב אפליקציות כמו Midjourney, Sora ו־Stable Diffusion, יחד עם מודלי שפה כמו ChatGPT, כדי ליצור במהירות קונספטים, רקעים ונכסים לפרויקטים אמנותיים ומשחקיים. רן מדגיש את החשיבות של שמירה על חתימה אמנותית ייחודית גם כשהוא משתמש בכלים עם סגנון מובנה, ומספר על תהליך העבודה שלו. כולל שימוש בפלטפורמות אוטומציה להאצת יצירה ובדיקות תוכן. כל זה כחלק מהמטרה שלו להישאר תמיד בחזית, ולשלב את טכנולוגיות ה־AI החדשות בעולם היצירה והעיצוב. דוגמאות לעבודות של רן אפשר למצוא באתר שלו https://ranaviv.com/ לינקים לכלים שהזכרנו https://openai.com/sora/ https://openai.com/index/dall-e-2/ https://www.midjourney.com/ https://stablediffusionweb.com/ https://www.comfy.org/ https://pika.art/ https://fal.ai/ https://replicate.com/ https://suno.com/ https://nanobanana.ai/ https://www.vo3ai.com/ https://n8n.io/ https://www.weavy.ai/ קורס דיגיטלי חינמי של מתי מריאנסקי ׳ממילה לתמונה׳ https://youtube.com/playlist?list=PLgSyvmjqGGWLEhAPqcHdt5W6jv6UFSZcl&si=xsiTaIUgul1RJH7j

בעולם שבו בינה מלאכותית הופכת לחלק בלתי נפרד מהעבודה שלנו, חברות כמו אלמנטור כבר חיות את העתיד ומראות איך AI משנה מהיסוד את תהליכי הפיתוח, העיצוב והחשיבה על מוצר. בפרק הזה נקבל הצצה אל מאחורי הקלעים של הצוותים שכבר עובדים עם מודלים, אסיסטנטים ו־LLMs, ונבין איך בונים אמון, מגדירים חוקים חדשים, ונותנים למשתמשים להרגיש שהם עדיין בשליטה גם כשהמכונה עושה את רוב העבודה. מעבר לטכנולוגיה עצמה, נדבר על המיינדסט החדש שנדרש כדי לבנות מוצרי AI - איך נראים היום בריפים, איטרציות, ואפילו פגישות קיק־אוף בעולם שבו הכול קורה במקביל ומהר. מה קורה כשמעצבים, פרודקט ומפתחים רצים יחד באותו קצב? ומה אפשר ללמוד מזה על העתיד של כולנו, כש-AI כבר לא “תוסף” אלא חלק בלתי נפרד מה־workflow.

בפרק החדש של הפודקאסט אני מדבר עם יובל קשטכר על איך מעצבים לא רק מסכים, אלא מערכות שלמות.אנחנו צוללים לעולם האוטומציות ומדברים על איך לבנות לעצמנו “כפיל דיגיטלי” שעובד בזמן שאנחנו ישנים, מה אפשר ללמוד מכלים כמו n8n, Make, Zapier, ואיך הבינה המלאכותית משתלבת בכל זה.במהלך הפרק אנחנו מדגימים שורה של יוזקייסים פרקטיים: מפוסט שמתפרסם אוטומטית ונכנס לפאנל, דרך בוט שמסכם לנו טיקטים שבהם תוייגנו, ועד עוזר תוכן שמבין את ה-Style Guide של הארגון ויודע להציע מיקרוקופי רלוונטי.אנחנו מראים איך אנחנו מחברים בין הכלים האלה לבניית תהליכים שמבצעים בשבילנו את העבודה האפורה - סיכומי טיקטים מג’ירה, עדכונים לסלאק, יצירת מסמכים אוטומטית, וחיבור פשוט לדאטה דרך איגוד נתונים ב-Airtable או אפילו ב-Excel.דיברנו גם על המעבר ממעצבים למעצבי מערכות, על איך מתחילים מאוטומציה קטנה שחוסכת חמש דקות ומגיעים למערכת שלמה שמנהלת תהליכים בעצמה.ולבסוף, שוחחנו על סיפור מעורר השראה במיוחד: איך אותם עקרונות וכלים סייעו ליובל לפתח כלים לאיתור נעדרים בשביעי באוקטובר. ולמה מהירות, אינטגרציות חכמות ועיצוב נכון של מערכת יכולים באמת לשנות מציאות.זה פרק שמחבר בין יצירתיות, טכנולוגיה והיכולת לעצב תהליכים.

בפרק הזה אני מארח את יוסי גוואטה, ואנחנו עוברים יחד שלב־אחר־שלב על איך לחבר דיזיין סיסטם מפיגמה לקרסר. נדבר בצורה פשוטה וברורה על כל מה שצריך לדעת – מההכנה בפיגמה, דרך החיבור עצמו, ועד איך לבדוק שהכול עובד חלק. המטרה שלנו היא שתוכלו לעשות את זה בעצמכם בקלות, בלי תסכולים ובלי קיצורי דרך מעורפלים. אם רציתם להבין סוף סוף איך סוגרים את הפער בין עיצוב לקוד – זה בדיוק המקום להתחיל ממנו. הדרכה בוידאו + מסמך שמסביר ומדגים את התהליך אפשר למצוא כאן: https://tinyurl.com/ra5zhudh

מה באמת גורם למוצר לעורר רגש? בפרק הזה עדי לוין מארחת את עידו שביט - יועץ עצמאי לאסטרטגיה ואפיון חוויית משתמש, מעצב וחוקר עם יותר מ 35 שנות ניסיון, לשיחה על דילייטרים: אותם רגעים קטנים שמשדרגים חוויה מספקת למרגשת.עידו מסביר איך דילייטרים התפתחו מאלמנטים ויזואליים פשוטים לפיצ’רים אינטגרליים, ומדוע הם חלק מהותי מהחוויה ולא רק תוספת עיצובית.הפרק נוגע גם באתגר שמעצבים נתקלים בו שוב ושוב - מתי נכון להשקיע בדילייטרים, ואיך הם משתנים בעידן של בינה מלאכותית. הפרק הזה יצא כחלק משיתוף פעולה עם כנס COM.PLEX שיתקיים ב 19.11.25, אנו מארחות א.נשים שהולכים.ות להרצות שם ובכך לתת לכם.ן הצצה למה שהולך להיות בכנס. הכנס יתמקד במחקר, עיצוב ואפיון מערכות מורכבות.

בפרק בועט במיוחד אני מארח את דניאל בוארון לשיחה סופר-פרקטית על הגבולות שנמחקים בין דיזיין לפרודקט והפיתוח. דיברנו על איך לעבוד “עמוק ולא רחב” עם כלים כמו Figma Make, Cursor ו-FigJam , למה MCP הוא ה-API של עידן ה-AI, ואיך בונים Pipeline של אוטומציות שמחבר ג’ירה, סלאק, פיגמה וגיטהאב – עד Pull Requests שמעצבים פותחים בעצמם. דניאל משתף טקטיקות לוייב קודינג מבוססות דיזיין סיסטם, שימוש בטמפלטים לטסטים מהירים, ו-Human-in-the-Loop שמבטיח דיוק בלי לאבד מהירות. נשמע גם קייסים מהשטח שמראים איך צוותים לא-עיצוביים מייצרים פרוטוטייפים שעוברים ולידציה אמיתית. אם מעניין אתכם לשדרג את תהליך העבודה, לדבר “קוד” בלי לוותר על חוש העיצוב, ולהפוך למעצבים שמובילים החלטות—זה הפרק בשבילכם.

פרוטוטייפים מהירים שנבנו על ידי מעצבים ומנהלי מוצר בכלי וייב-קודינג ו־AI שימשו לוולידציה בלבד - ולבסוף נזרקו לפח כי לא השתלבו עם הקוד הקיים. Myop משנה את כללי המשחק: המערכת עוטפת אלפי שורות קוד שנוצרו בכלי חיצוני והופכת אותן ל־3 שורות שמתחברות ישירות לפרודקשן. כך אפשר להריץ ניסויים, לשנות קומפוננטות ולהוציא פיצ'רים חדשים תוך שעות או ימים, במקום שבועות וחודשים. אבל זה לא נגמר כאן. החזון של קרן הוא עולם שבו מעצבים ומנהלי מוצר מקבלים אייג’נסי אמיתי: הם בונים את חוויית המשתמש ישירות בפרודקשן, מריצים A/B, ומבצעים התאמות בזמן אמת, בעוד המפתחים מתמקדים בלוגיקות העסקיות המורכבות והייחודיות. התוצאה: קצבי פיתוח מהירים, מוצר גמיש יותר, והזדמנות אמיתית לסגור את הלופ בין רעיון לאימפקט עסקי.

בפרק הפודקאסט שוחחנו על השימוש בכלי Figma Make, ככלי לפרוטוטייפינג מהיר ובדיקות משתמשים. נסטיה גולובוצקי מצוות המוצר של אש הסבירה כיצד השתמשה בפיגמה מייק כדי לבנות אב־טיפוס לטופס מורכב שמחשב ערכים בזמן אמת – צורך שנבע מעבודה מול קהלים כמו רואי חשבון ובנקאים, שדורשים דיוק גבוה במספרים. הפרק התמקד בגישה פרקטית שמתחילה מהגדרה מדויקת של מה רוצים לבדוק, ממשיכה דרך ניסוח פרומפט חכם (בשילוב ChatGPT), ועוברת דרך עבודה ישירה עם פיגמה מייק כדי לדמות את ההתנהגות הנדרשת, גם אם העיצוב עדיין לא מושלם. נסטיה הדגישה את היתרון שבמהירות - אפשר לבנות אב־טיפוס פונקציונלי ולהשתמש בו לבדיקה מיידית, בלי להפעיל צוות פיתוח. בנוסף, היא שיתפה כיצד להשתמש באותו תהליך ובאותה שיחה עם ChatGPT גם ליצירת שאלון בדיקה, סיכום ראיונות משתמשים, ואפילו לאפיון פתרונות ראשוניים – מה שחוסך המון זמן וממקסם את הערך מכל שיחה עם משתמש. בשיחה נגענו גם בהתמודדות עם תקלות, בניית אב־טיפוס בשלבים, שמירה על גרסאות, והתובנה שה־AI הוא לא תחליף לאדם – אלא שותף שעוזר לבצע משימות חוזרות ומורכבות במהירות, תוך שמירה על שליטה אנושית ויצירתיות.

בפרק הזה נדבר על איך מבססים מערכת יחסים טובה ושיתוף פעולה בין UX לפיתוח, בתקופה שבה AI וטכנולוגיות חדשות מטשטשות את הגבולות בין שני התחומים.

בין אם אתם מתעניינים בבינה מלאכותית, מחקר משתמשים, או כתיבה למערכות מורכבות – המפגש הזה יספק תובנות וכלים פרקטיים שיעזרו לכם בעבודה היומיומית שלנו כמעצבים.‍ במיטאפ נחקור נושאים מגוונים – משימוש של ארטליסט בבינה מלאכותית להאצת תהליכי יצירה, דרך הפיכת בקשות משתמשים להזדמנויות עם מקרי בוחן אמיתיים מעולם הרובוטים האוטונומיים ועד כתיבת יו אקס למערכות מורכבות ושמירה על חוויית משתמש חלקה ופשוטה.‍

כמו עובד חדש שזקוק להיכרות עם הארגון כדי להפיק תוצרים איכותיים, גם AI זקוק לאונבורדינג והקשרים כדי לפעול באופן מיטבי. בהרצאה נדון בעיצוב ממשקי AI בתחום הקוד, הידוע כ-Developer Experience, ונבחן כיצד להתמודד עם אתגרים בעיצוב במרחב חדש שבו יש מעט מקורות השראה קיימים. כמו כן, נעסוק בשינוי תהליכי עבודה מסורתיים ובהתנגדויות האפשריות לשילוב כלי בינה מלאכותית, למרות הפוטנציאל הרב שהכלים הללו מציעים בשנים האחרונות.

יובל קשטכר מדגים בלייב איך הוא משתמש בבינה מלאכותית לסיעור מוחות עם המכונה במחקר משתמשים. זה מתחיל באפיון המשתמשים שלנו, ומשם הבנת הצרכים, ניתוח שפה ואפילו יצירת מסע משתמש. כל זה בתהליך פשוט ומהיר בהתכתבות עם ChatGPT

דיזיינרז בונים היום בלגו שנקרא דיזיין סיסטם, אבל מה קורה כשחסר לנו חלק חשוב? בהרצאתה תציג שני תהליך עבודה שיטתי שיצרה, שמאפשר לצוותי המוצר לאפיין רכיבים חדשים בעזרת AI כך שיהיו תואמים את הדיזיין סיסטם ואת התשתית הפיתוחית. בנוסף היא תשתף ממצאים מרכזיים ממחקרים שניהלה על הדרכים בהן AI יכול להקל על ארגונים להרחיב את הדיזיין סיסטם שלהם, תוך שמירה על עקביות גבוהה.

האם בינה מלאכותית יכולה להחליף גורם אנושי? באילו מקרים נוכל להשתמש בה כדי לייעל ואף לקצר את העבודה שלנו? איך נוכל להשתמש בה בצורה נכונה? על כל השאלות האלו והרבה יותר ידונו חברי הפאנל המדהימים שלנו, מומחים במחקר ובשימוש בבינה מלאכותית: ד״ר אילת סגל, ד״ר אורן שפירא, שירה וינברג הראל, סיגל וינאפל ואורח הכבוד.... כלי בינה מלאכותית בכבודו ובעצמו. נתחיל בסקירה קצרה של סיגל על הכלים הקיימים בשוק, ואז נעבור לפאנל. האירוע הזה הוא שיתוף פעולה בין הקהילה שלנו לסדרת המיטאפים "Talking Research".

גל שיר הוא יוניקורן אמיתי, עם דרך מאוד מיוחדת ומעוררת השראה. הוא מעצב, אנימטור, יזם, ומפתח שממציא את עצמו מחדש בצורה עקבית. דיברנו על הדרך שלו האומץ לעשות מה שהבטן אומרת לנו, על סקרנות מקצועית, ברנ-אווט וכמובן על הזוית המיוחדת שלו על מהפיכת הבינה המלאכותית. גל שיתף בתובנות שלו, שלדעתי ייתנו השראה לכולםן.

טל פלורנטין הוא מעצב ומאפיין חוויות משתמש, אחד ממומחי היואיקס הויתיקים והמוערכים בישראל, ובשנים האחרונות הקים ומוביל את סמוראי, אפליקציה שבין השאר מייצרת סיכומי באודיו של חומרים טקסטואליים ארוכים. בשיחה אנחנו מדברים על הכיוונים השונים שאליהם עיצוב בסביבת בינה מלאכותית יכול להתפתח. מה הייפ, מה באמת מהותי, האם יש לנו מה לפחד כמעצבים ואיך טל רואה ומשתמש בקדמה טכנולוגית.

הגזע האנושי חייב להבין. אנחנו חייבים להבין מדוע דברים קורים, ותמיד מחפשים סיבה והסבר, גם כשהם לא שם. זו הסיבה לכך שאנשים צריכים לדעת מדוע הבנק דחה את בקשת ההלוואה שלהם או מדוע המרק יצא תפל. זה ממש לא משנה אם מדובר במערכות אנושיות או במערכות טכנולוגיות. אבל הנה העניין: מערכות AI – ובמיוחד המורכבות והמתוחכמות שביניהן – קשות מאוד להבנה על ידי משתמשים.ות. כלומר, הן מספקות למשתמשים.ות המלצות והחלטות נפלאות. אבל זה מגיע עם מחיר כבד של הבנת ה"מדוע קיבלתי את ההמלצה הזו?" – ומי אוהבת לסמוך על המלצה שהיא לא מבינה את הרציונל שלה? בהרצאה זו יעקב ידבר על הדרכים להסביר למשתמש.ת את תוצאות פעילותה של מערכת AI באופן פשוט ונהיר. כיצד מאפשרים למשתמשות.ים לבטוח בתוצאות? כיצד מונעים רגשות שליליים של משתמשים.ות? אלו הם אתגרי UX חדשים לחלוטין שאף זכו לשם XAI – קיצור של eXplainable AI , אתגרים ששכיחותם הולכת ועולה עם חדירת מערכות AI לעולמנו. מבחינת עולם ה-UX, התחום עדיין בחיתוליו, אבל ישנם לא מעט דברים שכבר אפשר לעשות. ובניתוח הבעיה, דוגמאות לפתרונות והצגת כלים למומחי.ות UX לאתגרים אלו תעסוק ההרצאה כולה.

בינה מלאכותית היא חלק ניכר מחיי השגרה של כולנו. האם יום אחד נתעורר לעולם שבו בינה מלאכותית גזענית ושוביניסטית תשלוט בחיינו? אחת מתופעות הלוואי של חיקוי תהליכי חשיבה אנושיים על ידי בינה מלאכותית, היא הטיות שונות. הטיות יכולות להגביר את הדיוק של מערכות כאלו, אבל באותה נשימה הן גם מהדהדות את חוסר הגיוון ומדגישות את עליונותן של קבוצות חברתיות מסויימות על פני אחרות. בהרצאה שלי אתייחס להטיות השונות שמתרחשות בעולם הטכנולוגיה והפסיכולוגיה ואציג את הקו העדין והמתעתע שביניהן. הכירו את איה: היוש, אני איה בורשטיין בן אהרון, אני מאפיינת וחוקרת חווית משתמש ברד אינטראקטיב- אנחנו סטודיו לתכנון ופיתוח של מוצרים ושירותים דיגיטליים. אנחנו עוזרים לחברות וסטארטאפים בארץ ובעולם והמומחיות שלנו היא לעשות את זה באמצעות דיזיין ספרינטס

מהו תחום המחקר של HCI באקדמיה בעולם? איך זה מתחבר לעולמות הUX, עיצוב אינטראקציה, ועיצוב טכנולוגיות חדשניות? מה השינויים שעולם הUX עובר בחברות המובילות בעולם, בדגש על החיבור וההפרדה בין צוותי UX, UI, ותפקידי הפרודקט? הכירו את אורן: ד"ר אורן צוקרמן, בוגר מעבדת המדיה של MIT, ראש תוכנית תואר שני בHCI ומנהל המעבדה לחדשנות במדיה במרכז הבינתחומי הרצליה, חוקר ומרצה בתחומי אינטראקציית אדם-מחשב בדגש על אינטראקציה פיזית-דיגיטלית בין אדם לאובייקטים חכמים.

ראשון המרצים היה ד"ר עופר מונר, ראש התוכנית ללימודי UX ביחידה ללימודי חוץ באוניברסיטת חיפה וראש התוכנית לתואר ראשון במדעי ההתנהגות עם התמחות באינטראקציית אדם־מחשב (HCI) במכללה האקדמית תל אביב-יפו ומחבר הספר Interaction Psychology, שעסק במהפכת המידע תחת הכותרת "כשסקיינט פגשה את טרון: על אנושות, על טכנולוגיה, על טכנולוגיה אנושית".ד"ר מונר פתח בהצגת ההיסטוריה של האנושות כחברה יוצרת כלים – החל מן הפשוטים ביותר, כגון אבן הצור והגרזן, וכלה בכלים המתוחכמים של ימינו: המחשבים והטלפונים החכמים. לפי ד"ר מונר, האדם פיתח ומפתח כלים כדי להשתלט על העולם, כדי לשפר את היכולות שלנו ולתת להן ביטוי חזק יותר וכדי לשפר את התקשורת שלנו עם בני אדם אחרים. הכלי המתוחכם ביותר, שבו כולם מחזיקים, הוא הטלפון החכם; בטלפון ממוצע כזה יש כוח חישוב שדי בו כדי לשגר חללית לירח, וגם הוא נועד לאפשר לנו יכולת תקשורת רחבה עם העולם כולו ולהרחיב את יכולותינו ולהשלים חוסרים כגון בעיות זיכרון, קשיי התמצאות ועוד.אחת התוצאות של השינויים הללו היא שהמשאב החשוב ביותר כיום הוא מידע. בתחילה התאפשרה גישה למידע מסונן ומהונדס בלבד, אבל כיום הרשת מספקת "מידע נא" (RAW) שמגיע ממקורות שונים ורבים באיכות משתנה. עוד אחת מתוצאות מהפכת המידע היא שהמשתמשים בטכנולוגיה הולכים ונהפכים בעצמם למוצר – כשהמטרה של החברות הגדולות היא שהמשתמשים ייצרו תוכן שייצרך על ידי משתמשים אחרים ויגדיל את ההתמכרות לפלטפורמה ואת יכולת המכירה של החברות. ד"ר מונר הפציר בקהל להילחם עבור המשתמשים, ולדרבן את המאבק למען המשתמשים כדי שלא יהפכו למוצר, כאשר מעצבי הטכנולוגיה חייבים לזכור תמיד שהמשתמשים הם לפני הכל בני אדם. כך, סקיינט מנצחת את טרון.ד"ר מונר סיכם את הרצאתו בקביעה שמטרת מכון המחקר UED היא למנוע מצב שבו המשתמשים הופכים למשרתיה של הטכנולוגיה ולקדם מציאות שבה אנחנו השולטים בטכנולוגיה והיא משמשת בעיקר לטובתנו.‍

הרצאתו של ד"ר דוד גלולה ראש המכון על המתח בין בינה מלאכותית והעצמת משתמשים בכנס טלדן ה-34 ליישומי מידע. ד"ר גלולה הציע חזון, נחמה ומשימה. חזון בקולו של צ'רלי צ'פלין. קצת נחמה לכל האנשים המפחדים מהבינה המלאכותית באמצעות משחקי השחמט והגו. אבל בעיקר הטיל משימה כבדה על יצרני הטכנולוגיה בעולם לקחת על עצמם - להסיט את ספינת הבינה המלאכותית להעצים את בני האדם ואת האנושיות.