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.

תום אבן בנה לעצמו פאנל של סוכנים בצ׳אט, שכל אחד מהם מדמה קול אחר בצוות שלו – טכנולוגיה, פרודקט, מרקטינג ואסטרטגיה. הם תמיד זמינים, תמיד מגיבים בפרספקטיבה הייחודית שלהם, ויש גם סוכן מנחה שמוביל את הדיון ומוציא תובנות. דיברנו גם על מה קורה כשה-AI לא רק מייעץ – אלא גם מתחיל לבצע משימות בעצמו. בהמשך נפרסם גם את הפרומפטים ואת ההדגמות – כדי שתוכלו לנסות את זה בעצמכם.

היה כיף להשתתף בפאנל מסכם במפגש של קהילת Design Systems Israel שהתקיים במשרדי Melio ✨ רותם דקל שאירגנה את המיטאפ פתחה את האירוע בהרצאה מעוררת השראה על נגישות בדיזיין סיסטם – נושא קריטי שכדאי לכל צוות עיצוב לקחת בחשבון. https://www.youtube.com/watch?v=WGtMcJAPKrs אחריה שמענו את מיכל כהן עם הרצאה מרתקת על כלי בינה מלאכותית שיכולים לעזור לנו ולייעל את העבודה בבניית דיזיין סיסטם. https://www.youtube.com/watch?v=2TrM8oPWGjU ולבסוף, פאנל סופר מעניין בהנחיית ארז רזניקוב, שבו דיברנו על אתגרים, פתרונות וחזון לעתיד. תודה רבה לשותפים לפאנל 🫶 📌 למי שרוצה להמשיך וללמוד על דיזיין סיסטמס – מוזמנים להיכנס לאתר שמרכז ידע בנושא DesignSystem.co.il תמצאו שם תשובות לשאלות נפוצות, קישורים לכלים שמייעלים את העבודה, ואפילו סדנה מוקלטת לצפייה חופשית שתלמד אתכם לבנות דיזיין סיסטם בפיגמה – שלב אחרי שלב. מוזמנים לשאול בתגובות כל שאלה שעדיין לא קיבלה מענה, או לשתף כלים שחייבים להיכנס לרשימה – נשמח ללמוד מכם!

בפרקים הקודמים דיברנו על ווייב קודינג – גישה זורמת ואינטואיטיבית שבה העבודה עם קוד מרגישה כמו שיחה עם שותף חכם. היום אנחנו לוקחים את זה צעד קדימה, עם סיפור שממחיש איך הגבולות בין עיצוב לפיתוח ממשיכים להיטשטש. בפרק הזה אני מדבר עם ליטל, מעצבת מוצר שלא מזמן עשתה צעד לא שגרתי: היא זנחה את פיגמה, כי היא גילתה שדווקא בתוך הקוד, דרך קרסר, היא מצליחה להשפיע יותר, להבין לעומק, ולעבוד באמת יחד עם הפיתוח. היא כותבת שאלות, מבינה בעיות, מציעה פתרונות – והכול קורה בתוך הסביבה של המתכנתים. והתוצאה? שיתוף הפעולה בין עיצוב לפיתוח קפץ לרמה חדשה. פחות תרגומים, פחות חיכוכים – יותר הבנה משותפת. דרך הסיפור שלה נדבר על מה זה באמת קוד בווייב, איך נראה שיתוף פעולה בעידן של בינה פועלת, ולמה אולי הגיע הזמן שגם מעצבים יהיו חלק מתוך הקוד – לא רק סביבו.

הפעם אני מארחת את צחי דינר – איש קריאייטיב, יזם, מרצה, ראש המחלקה לתקשורת חזותית לשעבר ב-HIT, ומי שהוביל השקות של עשרות מוצרים דיגיטליים פורצי דרך. — הפרק של היום הוא מאסט להאזנה לכל מי שחי עיצוב, דיגיטל וטכנולוגיה. בפרק אנחנו צוללים יחד לשאלות הכי בוערות של עולם העיצוב ב-2025: מה זה עיצוב בעולם מג'ונרט ואיך משתנה התפקיד של המעצב/ת? למה "מעצב פיגמה" זה לא מספיק, ואיך שומרים על יצירתיות בעידן של AI? מה ההבדלים בין לימודי עיצוב באקדמיה לקורסים קצרים? אילו כלים, מיומנויות וגישות חייבים לאמץ כדי להישאר רלוונטיים? ומה מחפשים ממעצבים בשוק העבודה של היום? — בפרק תלמדו: איך השתנה עולם העיצוב בשנים האחרונות למה החשיבה היצירתית הופכת לחשובה יותר מתמיד כלים וטיפים מעשיים למעצבים שרוצים להצליח ולהישאר רלוונטיים תובנות על שילוב טכנולוגיה, חוויית משתמש וחדשנות — כל התכנים בפודקאסט מיועדים להשראה ולמידה בלבד, ואינם תחליף לייעוץ מקצועי.

השנים האחרונות הביאו שינויים רדיקליים בתפקיד המעצב - מהגדרת התפקיד ההולכת ומתרחבת, ועד כלי עבודה ומהפכת האינטליגנציה המלאכותית. אז השבוע אירחנו את דקל מועלם, המנהל המקצועי באקדמיית נטקראפט, בכדי לדבר על מה דרוש בכדי להכשיר את המעצבים של העתיד.

בפגישה השבועית של סטודיו Best Designers Ever, יעל שיתפה עבודה על דיזיין סיסטם למרקטינג — הצרכים, המבנה וההתאמות לצוותי עיצוב ופרודקט. דיברו גם על ביצועי הסוכן החדש של פיגמה, ויאנה הציגה סקיל VQA שיצרה בקלוד שמייצר קובץ MD מובנה למפתחים, ועבודה על פיצ׳ר אירועים על ציר זמן עם פרוטוטייפ אינטראקטיבי ועיצוב סופי בפיגמה.

שלוש הרצאות ממיטאפ 41 של Startup Designers באימפרווה: קארין סיבוני לשץ ורחלי ארליך על PM/UX Handover בעידן ה-AI, אביחי ברס על בניית זהות מקצועית בנישה ספציפית, ונטע שמר על ניהול אי-ודאות וקבלת החלטות UX בעידן הבינה המלאכותית.

גל סיימה את הכנס עם תזכורת חשובה על המקום של היצירתיות בתוך כל המהפכה הזאת. אחרי שנה וחצי שבה כמעט כל העבודה שלה מתבצעת דרך Cursor, Agents וכלי AI שונים, היא מצאה את עצמה מייצרת יותר מתמיד - אבל נהנית פחות. ההרצאה המקורית שלה הייתה אמורה להיות על תהליכי עבודה וכלים, אבל תוך כדי ההכנות היא הבינה שהשאלה המעניינת באמת היא לא איך עובדים מהר יותר, אלא איך שומרים על המקום האנושי בתוך כל זה. אחד הרעיונות המרכזיים שעלו היה שהקראפט לא נעלם - הוא משתנה. במקום להשקיע שעות בביצוע, אנחנו משקיעים יותר זמן בחשיבה, בחיבורים לא צפויים וביכולת לזהות רעיונות שאף מודל לא היה מגיע אליהם לבד. החדשנות לא נוצרת מתוך התשובה הראשונה שקיבלנו מ-Claude או Cursor, אלא מתוך אותם רגעים שבהם אנחנו עוצרים, נותנים למחשבות להתבשל ומחברים בין דברים שלא אמורים להתחבר. אם יש משהו שצריך לקחת מהעולם החדש הזה, זה לא לפחד שהקראפט נעלם - אלא להבין שהוא פשוט עובר למקום אחר.

שחר הציג גישה שמתחילה דווקא מהדאטה. במקום להתמקד בשאלות שהמשתמש כבר יודע לשאול, הוא מחפש את האזורים שבהם מסתתרים הסיגנלים שהמשתמש בכלל לא יודע לחפש. דרך דוגמאות מעולמות הסייבר, מערכות יחסים ואפילו ניהול תקציב אישי, הוא הראה איך אפשר לזהות דפוסים, חריגות והתנהגויות שמסתתרות בתוך כמויות גדולות של מידע ולהפוך אותן לתובנות שהמשתמש לא היה מגיע אליהן בעצמו. התפקיד של המוצר, ושל המעצב שמאחוריו, מתחיל להשתנות בהתאם. במקום רק לענות על שאלות, הוא צריך לעזור למשתמש לגלות דברים שהוא לא ידע לשאול מלכתחילה. לא עוד דשבורד שמציג נתונים, אלא מערכת שיודעת לחבר בין נקודות, לזהות סיגנלים ולהציף את התובנה הנכונה ברגע הנכון. מבחינתו, זה המקום שבו נוצר הערך האמיתי של AI - לא ביכולת לנתח דאטה מהר יותר, אלא ביכולת לחשוף את ה-unknown unknowns שמסתתרים מאחוריו.

טל דיבר על אחד הפערים הכי גדולים שקיימים היום בארגונים. בזמן שכלי AI הופכים אותנו למהירים יותר בכתיבה, פיתוח ועיצוב, הדרך שבה אנחנו מציגים רעיונות כמעט לא השתנתה. עדיין שולחים מסמכים ארוכים, מצגות אינסופיות ופגישות של שעה רק כדי להסביר רעיון שאפשר להבין תוך דקות ספורות. באמצעות כלים כמו Google Vids ובהמשך גם Claude ו-Remotion, הוא הדגים איך אפשר להפוך PRD, חזון מוצרי או פיצ'ר חדש לסרטון קצר שמעביר את אותו המסר בצורה הרבה יותר ברורה ואפקטיבית. היכולת לספר סיפור הופכת לחלק בלתי נפרד מהעבודה של מנהלי מוצר, מעצבים ומובילי צוותים. לא רק להגדיר מה בונים, אלא לגרום לאנשים להבין למה בונים את זה ולהרגיש חלק מהכיוון. בעולם שבו כולנו מוצפים במידע, תשומת לב הופכת למשאב נדיר. מי שיודע לארוז רעיון מורכב לכמה דקות ממוקדות, יצליח לייצר הרבה יותר Alignment, לקבל החלטות מהר יותר ולהניע אנשים לפעולה.

אחרי שנים של בניית Design Systems עבור חברות גדולות, עידו וקרן רואים מקרוב את הפער שנוצר בין מה שעובד מצוין בסטארטאפ קטן לבין מה שקורה כשצריך לנהל מוצר מורכב לאורך שנים. Vibe Coding מאפשר להגיע לתוצאות מרשימות במהירות, אבל בסביבות מורכבות עם עשרות צוותים, קוד לגאסי ומאות החלטות שהצטברו לאורך הדרך, האתגר כבר לא נמצא ביכולת לייצר אלא ביכולת להבין מה נבנה ולמה. אחת התובנות המרכזיות שעלו בשיחה הייתה שהנכס החשוב ביותר בארגון הוא לא הקומפוננטות עצמן אלא ההחלטות שמאחוריהן. למה רכיב מסוים נבנה בצורה מסוימת, אילו פשרות התקבלו בדרך, ואיך ההחלטות האלה באות לידי ביטוי בפיגמה, בקוד ובפרודקשן. ככל שיותר עבודה נוצרת על ידי מודלים, כך גדלה החשיבות של Decision Log מסודר ושל Human in the Loop שיודע לחבר בין הכוונה המקורית לבין התוצאה שנוצרה בפועל.

יעקב לקח את הדיון על AI למקום הרבה יותר אנושי. בזמן שרוב השיחות עוסקות במודלים, Agents וטכנולוגיה, הוא הזכיר שהמשתמשים שלנו עדיין פועלים לפי אותם מנגנונים פסיכולוגיים שפעלו לפני אלפי שנים. אנחנו עדיין מחפשים אמון, עדיין חוששים מאי ודאות ועדיין מקבלים הרבה מההחלטות שלנו מתוך רגש הרבה לפני שההיגיון נכנס לתמונה. הוא חילק את האמון לשני רבדים. אמון קוגניטיבי שנוצר כשאנחנו מבינים מה המערכת יודעת לעשות ומה המגבלות שלה, ואמון רגשי שנוצר כשאנחנו מרגישים שהמערכת פועלת לטובתנו. בעולם שבו יותר ויותר אנשים מקבלים החלטות בעזרת AI, היכולת לבנות את שני סוגי האמון האלה הופכת להיות קריטית. לא מספיק שהמערכת תהיה חכמה. היא צריכה גם להיות צפויה, ברורה ולגרום למשתמש להרגיש שהוא יכול לסמוך עליה.

שירה הציגה דרך להסתכל על AI לא כעוד כלי לכתיבה, מחקר או יצירת תוכן, אלא כמנטור שנמצא איתנו לאורך כל תהליך העבודה. במקום להשתמש בו רק כדי לייצר תוצרים, אפשר להשתמש בו כדי להתכונן לשיחות קשות, לבצע סימולציות, לקבל ביקורת, לבחון רעיונות מכמה זוויות שונות ולחשוב כמו האנשים שנמצאים סביבנו. לפעמים האתגר הוא לא למצוא תשובה, אלא לדעת אילו שאלות לשאול לפני שנכנסים לחדר. החלק המעניין באמת מתחיל כשמסתכלים על זה ברמה הארגונית. אם אפשר לתעד ידע, ניסיון ומתודולוגיות עבודה של אנשים מנוסים בתוך Workspace משותף, אפשר להנגיש אותם לכל עובד בארגון בדיוק ברגע שהוא צריך אותם. מנהל חדש יכול לקבל הכוונה לפני שיחת One-on-One, מנהל מוצר יכול לקבל ביקורת על PRD לפני Review אמיתי, ועובד חדש יכול ללמוד מהניסיון שהצטבר בארגון בלי לחכות שמישהו יהיה פנוי לעזור לו. במקום לשמור את הידע אצל אנשים ספציפיים, אפשר להפוך אותו למשאב נגיש שעובד עבור כולם.

ענבל הציגה גישה שנקראת Generative UI, שבה הממשק כבר לא מוגדר מראש על ידי מסכים, תפריטים וארכיטקטורת מידע קבועה. במקום לשלוח את המשתמש לחפש פעולה או מידע בתוך המערכת, המערכת מרכיבה עבורו את הממשק בזמן אמת מתוך הקומפוננטות הקיימות בדיזיין סיסטם. המשתמש מבקש מה הוא צריך, והאייג'נט מחליט האם להציג גרף, טבלה, כפתור או כל רכיב אחר שיעזור לו לבצע את המשימה. המשמעות היא שאנחנו מתחילים לעבור מעולם שבו מעצבים מנסים לחזות מראש את כל מסלולי הניווט וה-Use Cases האפשריים, לעולם שבו המשתמש יכול להגיע עם צורך שלא חשבנו עליו מראש. במקום לבנות עוד ועוד מסכים, אנחנו בונים ספריית רכיבים, חוקים ו-Guardrails שמאפשרים לאייג'נט להרכיב חוויה דינמית תוך כדי תנועה. הדיזיין סיסטם לא נעלם - הוא הופך למנוע שמאפשר לממשק להשתנות ולהתאים את עצמו לכל משתמש ולכל סיטואציה.

שלי הדגימה את Geniro, כלי שפיתחה מתוך צורך אישי לאגד במקום אחד תהליכי יצירה שלמים - מכתיבת סיפור, דרך יצירת פרומפטים ועד הפקת תמונות, וידאו ותוצרים קריאטיביים. אבל הנושא המרכזי בהרצאה לא היה הכלי עצמו אלא השאלה איך שומרים על זהות בעולם שבו יותר ויותר מוצרים, קמפיינים וממשקים מתחילים להיראות אותו דבר. אחד הדברים שעלו שוב ושוב היה החשיבות של ה-DNA היצירתי. הצבעוניות, השפה, האווירה, מקורות ההשראה והבחירות העיצוביות שמבדילות בין מוצר גנרי לבין מוצר שאפשר לזהות למי הוא שייך. במקום לתת ל-AI להוביל את התהליך, היא הציגה Workflow שמתחיל דווקא מהזהות הוויזואלית והקריאטיבית ורק אחר כך עובר לכלי היצירה. ככל שהכלים הופכים חזקים יותר, כך גדלה החשיבות של היכולת להגדיר חוקים, כיוון וטעם אישי. אחרת כולם מגיעים לאותו רקע לבן, אותו כפתור כחול ואותו Glow כתום.

רון הדגים את Figma Weave, פלטפורמה שמאפשרת לחבר בין מודלים שונים, כלי יצירה ותהליכי עבודה בתוך קנבס אחד. במקום לקפוץ בין עשרות כלים ולרדוף אחרי התוצאה הבאה, הוא הציג גישה שמבוססת על בניית Workflow מסודר שאפשר לחזור עליו, לשחזר אותו ולהרחיב אותו לאורך זמן. המטרה היא לא רק להגיע לתוצאה טובה, אלא להבין איך הגעת אליה ולהפוך את התהליך עצמו לנכס. התפקיד שלנו מתחיל להשתנות. פחות אנשים שמייצרים כל פיקסל בעצמם ויותר אנשים שמכוונים את התהליך. לדעת להגדיר קונטקסט, לבחור את המודלים הנכונים לכל משימה, לנתח את התוצאות שמתקבלות ולהמשיך לאיטרציה הבאה. לא לעצור בפלט הראשון אלא לבנות מערכת שמאפשרת להגיע שוב ושוב לתוצאה הרצויה תוך שמירה על השפה, האיכות והכוונה המקורית.

עומרי הדגים את Spring, פלטפורמה שמאפשרת לעבוד ישירות על המוצר עצמו ולא רק על ייצוג שלו בפיגמה. במקום לעצב מסכים ביקום מקביל ואז להעביר אותם לפיתוח, הוא הראה איך אפשר לעבוד מול ה-Codebase, הדאטה והאילוצים האמיתיים של המערכת. המטרה היא לצמצם את הפער בין הרעיון לבין המוצר שבאמת מגיע למשתמש. השאלה המרכזית שעלתה לאורך השיחה לא הייתה איך לכתוב קוד או איזה כלי לבחור. השאלה הייתה איך מוצאים את הדרך לעבוד על המוצר עצמו. הכלים ימשיכו להשתנות, אבל הכיוון נשאר זהה - פחות עבודה על סימולציה של המוצר ויותר עבודה על המוצר האמיתי. ברגע שמתחברים לשכבה הזאת, קל יותר להבין את ההשלכות של החלטות עיצוב, לעבוד עם נתונים אמיתיים ולקבל החלטות מתוך המציאות ולא מתוך הנחות.

דניאל פתח את הכנס עם אחד הנושאים שחוזרים כמעט בכל שיחה בתקופה האחרונה — טשטוש הגבולות בין עיצוב, מוצר ופיתוח. במקום להסתכל על התפקידים כתחומים נפרדים, הוא הציג Workflow שבו אפשר לקחת בעיה, להבין אותה, לעצב פתרון ולהגיע עד לפרודקשן. לא דרך מעבר אינסופי בין צוותים וכלים, אלא דרך לקיחת בעלות רחבה יותר על התהליך כולו.

המהפכה שאנחנו חווים עכשיו לא יוצרת רק כלים חדשים — היא גם מערערת הרבה מהיתרונות שהתרגלנו להסתמך עליהם. אם כולם עובדים עם אותם מודלים, אותם Agents ואותם כלי יצירה, השאלה כבר לא מי יודע להשתמש בכלי אלא מי יודע לייצר ערך סביבו. דרך המודל של ארבע חפיסות הקלפים — מקצועיות, נטוורקינג, מכירה ותוכן — שגיא דיבר על הנכסים שממשיכים לייצר יתרון גם כשהטכנולוגיה הופכת זמינה לכולם.

הקלטתי הדרכה מלאה על כלי שתייגתם אותי לגביו לא מעט לאחרונה, והיה לי חשוב לבדוק אותו לעומק: Figma Console MCP.

במיטאפ #40 גישרנו על הפערים בין עיצוב, מוצר ובינה מלאכותית. שמענו נקודות מבט שונות, התלבטויות אמיתיות, ניסיון מהשטח, והרבה כנות לגבי איך הדברים נראים כשעובדים עם כלים חדשים, קצב גבוה וציפיות משתנות. עומר אבירם: Bridging the Gap: Static Screens to Live Prototypes מכירים את זה שאתם מייצרים פרוטוטייפ בפיגמה, והכל נראה טוב, אבל כשמנסים לשלב נתונים אמיתיים והתנהגות מורכבת - פתאום משהו לא עובד והכל נהיה מסורבל? בהרצאה אציג איך שימוש בכלי בינה מלאכותית כמו קרסור, מאפשרים לנו לבנות פרוטוטייפ דינמי, מבוסס נתונים אמיתיים ולוגיקות מורכבות כדי לדמות את המוצר האמיתי. נדבר על תהליכי עבודה, דוגמאות פרקטיות וטיפים, שילוב כלים חיצוניים וטכניקות המאפשרות איטרציות ובדיקת פתרונות שונים בקלות. נבין מתי כדאי להשתמש בסוגי הכלים השונים ואת המגבלות שלהם. ⭐ עומר הכין לנו קובץ שמרכז הסברים וטיפים לכתיבת פרומטים בקורזור: https://drive.google.com/file/d/1hIid... אנה סטיליאנו: מי המעצב כאן? כלי בינה מלאכותית הפכו לחלק בלתי נפרד מתהליך העיצוב, ויחד עם היעילות והמהירות, עלו גם שאלות חדשות: מי מקבל את ההחלטות? מי אחראי על הבחירה? ואיפה עובר הגבול בין עזרה להובלה? בהרצאה נדבר על קבלת החלטות בעיצוב בעידן של בינה מלאכותית: הרגעים שבהם הבחירות מרגישות ברורות מאליהן, איך “קול חכם” נוסף משפיע על שיקול הדעת, ולמה דווקא עכשיו חשוב לעצור ולבחון מחדש את תפקיד המעצב בתוך התהליך.

הצצה לפגישה השבועית של צוות סטודיו Best Designers Ever – עם תהליכי עבודה, דילמות ותובנות. בלי פילטרים. בפגישה השבועית, יאנה לקחה אותנו אל תוך תהליך העבודה על פיצ'ר חדש במערכת מורכבת - מהגדרת האתגר ועד לשלב ההכנה לפיתוח. מה בפרק? •⁠ ⁠פירוק האתגר: איך הופכים בעיה גדולה לשאלות ממוקדות שצריך לפתור •⁠ ⁠ניפוי אופציות: הצצה לכיוונים שירדו מהפרק ועל השיקולים מאחורי זה •⁠ ⁠הפתרון הנבחר: איך שימוש ב-AI עזר להמחיש את הקונספט בצורה מדויקת •⁠ ⁠החלטות עיצוביות נוספות כחלק מאותו פיצ'ר במערכת אם אתם עובדים על מוצרים מורכבים, זה פרק שמראה איך לנהל תהליך חשיבה, לקבל החלטות ולהציג אותן לצוות בצורה מעשית.

**פאנל בנושא הכי חם: איך לעבוד עם AI? 🤖** כל הזמן יוצאים עוד ועוד כלים, אבל איך באמת מכניסים אותם לתהליך העבודה שלנו? האם הם באמת תורמים לנו ומקצרים את העבודה? איך משכנעים את האירגון להשתמש בהם? ומאיפה בכלל מתחילים? בפאנל ישתתפו 2 מומחיות שיענו על כל השאלות שלכם וישתפו מהניסיון שלהן, אחת כמעצבת יחידה בסטרטאפ, והשנייה על עבודה בשיתוף פעולה עם צוות שלם. יהיה מעניין! --- בואו נכיר קצת את הדוברות... 👋 💜 **חן ויצמן** מעצבת חוויות משתמש וחוקרת משתמשים, מתמקדת בעיקר במערכות מורכבות, ומובילה את הפרודקט דיזיין בסטארטאפ של team8 שעדיין ב-stealth. אל תפקידה כמובילת תחום העיצוב הראשונה היא מגיעה עם רקע בסטארטאפים וקורפורייטים בגדלים שונים. בנוסף, חן היא קו-פאונדר של UXR Lounge, קהילה המתמקדת במחקר משתמשים בישראל, בעלת תואר ראשון בפסיכולוגיה וסוציולוגיה מאוניברסיטת תל אביב, ותואר שני בתקשורת מאוניברסיטת רייכמן. **יוליה בודיאנסקי** מעצבת יואיקס יואיי בכירה בחברת Zoominfo, עם למעלה משבע שנות ניסיון בעיצוב חוויית משתמש למערכות מורכבות, כולל ניהול צוותי עיצוב. בחיפוש מתמיד אחר דרכים לעבוד חכם יותר - בתוך צוות העיצוב ובשיתופי פעולה עם מחלקות אחרות, לאחרונה, כמובן, גם באמצעות בינה מלאכותית. בעלת תואר שני בפסיכולוגיה ומרצה מעת לעת על חוויותיה מהשטח.

הקלטה של המיטאפ של הדיזיין קלאב בשיתוף פעולה עם אלמנטור. דיברנו על איך ליצור חוויית שימוש טובה יותר בממשקי שיחה, איך לשלב בינה מלאכותית בארגון בצורה חכמה, איך לחשוב במונחים של "כלכלת פרומפטים" בוייב קודינג, ואיך לבנות תהליכי עבודה ואוטומציה שמקצרים משמעותית את הזמן מרעיון למוצר. 00:00 אינטרו של סער גיל 02:40 אדפטיישן - שרית לב נותנת טיפים לשילוב כלי בינה מלאכותית במוצר שלנו ואיך נוכל להקל על משתמשים בממשקי צ'ט: הפחתת חיכוך, תבניות והשלמות חכמות. 20:17 אינטגריישן - שמוליק דבר משתף איך מזהים מקומות בתהליך העבודה שלנו שבהם אפשר לשלב כלי בינה מלאכותית לייעול 39:26 ולידיישן - נסטיה גולובוצקי מדגימה איך אפשר ליצור פרוטוטייפים מהירים ומדוייקים באמצעות פיגמה מייק כדי לקבל פידבקים מהשטח בזמן קצר 53:40 אוטומיישן - יובל קשטכר מציג שימוש בכלי נו-קוד לשיכפול כח העבודה ויצירת אוטומציות למשימות רפיטטיביות

איך יצרתי מיקרו-אינטראקציות של Lottie — בלי לפתוח After Effects? בסרטון הזה אני מדגים איך יצרתי אנימציה בעזרת Figma ו-Lottielab בלבד. עד היום, כל פעם שרציתי להוסיף מיקרו־אינטראקציות, הייתי עובר דרך After Effects. וזה אחלה כלי, אני עובד איתו לא מעט… אבל הוורקפלואו מסורבל, וה-learning curve שלו משמעותי. בעזרת Lottielab אפשר ליצור, לערוך ולייצא אנימציות בפורמט Lottie — ישירות מהדפדפן, ובממשק שמאוד דומה ל-Figma. בסרטון הזה, אני מראה את התהליך, שלב-שלב, איך יצרתי את האנימציה ישירות מעיצוב שיצרתי ב-Figma. אם אתם יוצרים מיקרו-אינטראקציות למוצרים שאתם עובדים עליהם או לאתרי אינטרנט — שווה לבדוק.