"הדבר הכי חשוב, בכלל, בלהקים ביזנס, אתה צריך לייצר סיסטמה, יש מכונה שצריכה לעבוד, שצריכה לעשות איקס פעולות, בשביל שה איקס פעולות האלו יניבו לך תוצאות".בפרק הזה עדי מארחת את אסף בר אור, שב20 שנה האחרונות הוא מייסד שותף וראש מחלקת העיצוב בחברת פיטנגו יואיקס , אחת מהחברות המובילות לעיצוב חוויית משתמש בתעשיית הטק בישראל.הפרק הפעם מוקדש למעצבים פרילנסרים בתעשייה, על הקושי הזה לבנות את עצמם מאפס, לייצר מעצמם "עסק" (מי מהם שפניהם מוכוונות לצמיחה לביזנס, דיסקליימר, לא כולם), איך, למה וכמה? איך מתחילים? כמה אני יכול.ה או רוצה לספוג עלויות בתחילת הדרך, אם בכלל? כיצד משיגים מספיק לקוחות בכדי להעסיק עובדים תחתיי? המון שאלות.אסף משתף מנסיונו רב השנים שהדרך בנויה מהמון המון דברים ופעולות קטנות שצריך לייצר, לקחת בחשבון, גם כהשקעה לטווח רחוק, שלפעמים, במיוחד כעצמאים ניובי'ס, לא תמיד רואים או יכולים לאמוד את האימפקט של העשייה, שההסתכלות על הדברים היא לרוב מוכוונת ROI, מה ההחזר על ההשקעה שלי וכמה הוא מהיר… בפרספקטיבה שלו לאחור, הדברים הופכים בהירים יותר בהמשך וההסתכלות משתנה עם הניסיון שנצבר.כמה תובנות שעלו בשיחה -ההבנה שבתחילת הדרך כל משכורת היא כנראה ואלידית, יש שוק ואתה מוכר את התוצר עבור הלקוחות, בשלב זה, משיגים לקוחות, מתייצבים, מתפרנסים.מעצבים לא למדו להיות אנשי עסקים ולא תמיד רוצים, מנגד, הם כן צריכים להיות כדי לגדול.כדי להיות ביזמות צריך הרבה חוסן נפשי, לא להרפות ולהמשיך כל הזמן לדחוף, גם במשך תקופות ארוכות, לבסוף, ההתמדה היא זאת שמביאה את התוצאות המיוחלות, הלידים, הלקוחות, ההצלחה.בנוסף נגענו באיך הדברים עובדים כיום? כמובן, להיות נוכח ברשתות החברתיות (זה מאסט).איך מיישמים בפועל? בקצרה, נטוורקינג/ נוכחות בלינקדאין (על ידי כתיבת תוכן, שיתוף ידע, תגובות וכו'…) ומיתוג עצמי (איך אני נתפס בעיניי אחרים? למצוא את החזון שלנו ולשתף עם העולם).בסיכומו של דבר על מנת להפוך מפרילנס יחיד לבעל עסק צריך קודם כל לרצות, המון אורך רוח והתמדה, ולהביןשההצלחה לא מגיעה ביום אחד, היא בנויה מהמון ניסוי וטעייה, הרבה ויתורים לצד יצירת גבולות בהמשך, ובקיצור - אין קיצורי דרך ☺️איך זה התברר אצל אסף? בכל פעם שהוא היה צריך לטפס על הר הוא גילה שיש הרים גבוהים יותר לטפס עליהם 🙂 והחליט להמשיך.וזה רק על קצה המזלג…אז, רוצו להקשיב, אולי תגלו שם דברים ויפלו אסימונים חשובים.

בפרק זה נצלול עם ארז לעולם הפרוטוטייפינג המודרני ונבחן את הכלים החדשניים העומדים לרשות מעצבי המוצר. נחקור את המתח המעניין בין פלטפורמות קנבס מסורתיות כמו פיגמה, המציעות שליטה מדויקת אבל מנותקות מהמציאות, לבין כלי בינה מלאכותית חדשניים המאפשרים יצירת מוצרים פעילים ובדיקתם בתנאי אמת. נגלה כיצד שילוב נכון בין שני העולמות יכול להאיץ את תהליך הוולידציה ולשפר משמעותית את תהליך פיתוח המוצר.

איך עושים מחקר משתמשים נכון? כשמדברים על מחקר משתמשים בחברות טכנולוגיה, נעם סגל הוא בדיוק האדם שרציתם לשמוע. עם ניסיון עשיר בחברות כמו Meta, Twitter ו-Airbnb, הוא היה שם כשהתעשייה עיצבה מחדש את הדרך בה אנחנו מתקשרים, מתארחים ומשתפים מידע. בשיחה עם תום אבן, נעם משתף בתובנות על המתח המתמיד בין טכנולוגיה לאנושיות, מסביר איך AI משנה את כללי המשחק במחקר משתמשים, ולמה לפעמים דווקא רובוט יכול לגרום לנו להיות יותר כנים. זוהי שיחה על ההבדל בין לבנות מוצר, לבין לבנות מוצר שאנשים באמת צריכים. 💌 להרשמה לניוזלטר: ~~~ על האורח: נעם סגל הוא חוקר ומנהל מחקר בכיר בתעשיית הטכנולוגיה, עם רקע עשיר בפסיכולוגיה ומחקר משתמשים. לאורך הקריירה שלו הוביל צוותי מחקר בחברות מובילות כמו Meta, Twitter, Airbnb ו-Upwork. בנוסף לתפקידיו בתעשייה, נועם הוא מאמן מוסמך המתמחה בליווי אנשי טכנולוגיה בפיתוח הקריירה והמנהיגות שלהם. הוא משלב את הרקע האקדמי שלו בפסיכולוגיה עם ניסיונו העשיר בתעשייה כדי לעזור לאנשים להתגבר על חסמים מנטליים ולממש את הפוטנציאל שלהם.

תרגילי בית דורשים כמות לא קטנה של שעות בכדי לפתור, אך פרוטוטייפ ברמה גבוהה הוא רק נקודת אמצע הדרך. החצי השני של המבחן הוא להציג את העבודה בפני פאנל של מגייסים, ולהסביר את התהליך שהביא אותנו מהבעיה לפתרון, עם תחנות עצירה בניתוח הבעיה, בניית פרסונות, הגדרת הפתרון ועוד. השראת השבוע: https://playbook.ebay.com/

בעידן שבו בינה מלאכותית משנה את חוקי המשחק, איך אנחנו ממציאים מחדש את הדרך שבה אנחנו מעצבים חוויות משתמש? זו השאלה העיקרית שהתעסקנו בה בפרק הזה, בו עדי לוין מארחת את דוד קלר, מנכ״ל ומייסד מאניוואן ישראל. בפרק דברנו על איך AI מאפשר ליצור תהליכי עיצוב חדשניים ומהירים, איך מראים ללקוח 200 קונספטים בלי לבלבל אותו, ועל שבירת המוצרים הרגילים שאנחנו מכירים ויצירת חוויות חדשות שמתאימות לעידן ולטכנולוגיה הנוכחים. דוד משתף בפרק על שלב הקונספט אקספלוריישן שהם יצרו במאניוואן – שם הבינה מלאכותית משנה את הדרך בה הם עובדים כבר בתהליכי העבודה שלהם. כאשר הם עובדים על מוצרים פיזים, כלי ה איי-איי מאפשרים להם לייצר ולסנן מאות קונספטים בצורה מסודרת וברורה, במקום להציג רק 3-4 רעיונות ללקוח כמו בדרך המסורתית. הפריימוורק הייחודי הזה משלב יצירה ואוצרות, ומביא לכך שהלקוחות מקבל לא רק יותר אפשרויות, אלא גם הבנה עמוקה יותר על מה שעובד ומה פחות – כי הם שותפים לתהליך. אפשר להבין די מהר שאחרי שעושים דבר כזה, קשה לחזור אחורה… דבר נוסף מעניין מאוד שהם מכניסים לתהליכים שלהם זהו רדאר טרנדים - כלי שפיתחו בעצמם ומחבר בין מודלי שפה, מאגרי מידע, ותובנות שמוזנות ידנית כדי ליצור מפת טרנדים ברורה ונגישה. הכלי הזה מאפשר ללקוחות לראות את התמונה הגדולה – מה צפוי לקרות בשנה הקרובה, בעוד שנתיים, ואפילו בעוד חמש שנים. אפשר להכניס שאלה כמו ״אני מנהלת של חברת מזון לילדים, באילו תחומים שווה לי להתמקד ולפתח מוצרים חדשים?״ לאחר מכן נקבל תשובה ויזואלית בצורה שתאפשר לנו לדבר על זה יחד - כל הסטייקהולדרים (וגם אנחנו המעצבים מאוד רלוונטים לכאן). כך ניתן לחזות לא רק את העתיד העסקי, אלא גם את הצרכים העתידיים של המשתמשים, ולתכנן בהתאם את המוצרים והחוויות. נכנסנו גם לעומק של חוויית משתמש בעידן הבינה המלאכותית. לפעמים מרגיש שכדי לא להשאר מאחור, חברות מוסיפות למוצרים שלהן חיבור לג׳יפיטי בתור השיח של המשתמש עם המערכת וחושבים שזה עושה את העבודה. אז זהו - שממש לא. הצ׳אט הוא דרך מאוד ספציפית לשפר את החיים שלנו, אבל לא כל מוצר צריך את זה, ולא לכל מוצר זה מספיק כדי לספק חוויה מדהימה למשתמשים. דוד מעלה את השאלה - האם אנחנו צריכים לעצב היום כמו לפני שנתיים, או שאולי הגיע הזמן לחשוב מחדש על החוויה עצמה? לדוגמה, האם חוויית משתמש צריכה להיראות אותו דבר לכולם, או להפוך לפרסונלית לכל יוזר? שווה לראות את הקונספט המגניב שהם עשו לאיקאה - ובו הגדירו מחדש את חווית הקנייה הדיגיטלית. אז נכון, זה לא משהו שיצא בשנה הקרובה, אבל חשוב לחלום רחוק כדי להבין לאיפה אנחנו רוצים להגיע. לסיכום ומצד שני (ויש כזה), צריך לזכור ולא לבטל שנים של UX שהוכיח את עצמו (כמו הכנסת פילטרים שעוזרים לקבל החלטות). היום, עם שימוש בצ׳אט חכם לחוויות איקומרס לדוגמא, אנחנו לפעמים מחזירים את החוויה לנקודת ההתחלה – ודורשים מהמשתשמש לשאול שאלה פתוחה. האתגר שלנו המעצבים הוא לשלב את החדש מבלי לאבד את מה שעבד. עריכה: מרינה ברודסקי האזנה נעימה 🎧

בפרק הזה עדי התרגשה לארח את ד״ר יעקב גרינשפן. יעקב הוא מומחה לאפיון ממשקי משתמש, והוא מסוג האנשים שיכול להפוך כל מילה לנושא שיחה שלם, ויכול לדבר עליו שעות. כמות הידע שיש לו ואסף לאורך 25 שנות הקריירה שלו היא מרשימה מאוד, ואפילו מרתק לשמוע ממנו דוגמאות שקשורות בטכנולוגיות שכבר עברו מהעולם… 🙃 (לא מפתיע שהעקרונות נשארו דומים). בפרק הזה דיבר עם עדי על עקרונות קוגנטיביים בעיצוב אונבורדינג. לא חיפשנו מדריך קסמים של "עשה ואל תעשה", אלא ניסינו להבין מה באמת קורה בראש של משתמשים בתהליך הזה. יעקב הסביר על הרמות העמוקות הקוגניטיביות שאנחנו עוברים וצריכים לדעת כאשר אנחנו מעצבים אנבורדינג. התחלנו בלדבר על על מתי אונבורדינג מתחיל ומתי נגמר. יעקב טען שאונבורדינג לא מתחיל בהכנסת האימייל ולא נגמר בהרשמה, אלא הרבה לפני ואחרי. הוא דיבר על החשיבות של תפיסת המוצר על ידי המשתמשים, ועל זה שאנחנו צריכים לקחת בחשבון את המחשבות והדעות שיש למשתמשים עוד לפני שהם בכלל נכנסים למוצר. עוד נושא מעניין שדברו עליו היה מה הופך אונבורדינג למוצלח. יעקב טען שצריך להפריד בין הצלחה במדדי הקונברז׳ן שהגדרנו לעצמנו לבין הצלחה של האונבורדינג לאורך זמן. אונבורדינג מוצלח הוא הרבה יותר משילם/נרשם/מסר פרטים. הסיבה היא שמה שקורה בתהליך הראשוני, חייב להיות בהלימה עם המוצר עצמו. אחרת יכול להתפתח פער בין מה שהבנתי שהמוצר הוא, לבין מה שאקבל בפועל. ובמקרה הטוב המשתמשת כבר נרשמה, ובמקרה הפחות טוב היא בכלל לא נרשמה, כי לא הבינה את הדבר הבסיסי ביותר - מה הוא המוצר הזה בכלל. יעקב סיפר על "קיללת הידע" - הקושי שלנו, כאנשי מקצוע, לחשוב מנקודת מבט של מי שלא מכיר את המוצר. זה קריטי לבנות את הידע של המשתמשים על המוצר בצורה נכונה - לא לאט מידי ולא מהר מידי. לתת בדיוק את המידע שהם צריכים בכל נקודת זמן. פעמים רבות יעקב ראה מוצרים נכשלים מכיוון שהיוזרים לא הבינו את הדבר הבסיסי ביותר - מה המוצר שאותו ירכשו. שיטה מעולה לבדוק את עצמנו היא לשאול את עצמנו (ואת המשתמשים) - האם יש הלימה נכונה בין מה שהמשתמש יכול לדעת, לבין מה שהוא צריך לדעת. יעקב גרינשפן הוא ממקימי חברת UI, בעשור האחרון יעקב מאפיין קונספטים לממשקי משתמש לחברות גדולות כמו גם קטנות ומלמד מספר קורסים בתחום ה-UX באוניברסיטת רייכמן. בנוסף מלווה סטארטאפים ומעביר הרצאות וסדנאות בארץ וברחבי העולם. ☝הפרק הזה יצא כחלק משיתוף הפעולה שלנו עם כנס com.plex, מבית UXI Live שיתקיים ב19.11.24, בו אנחנו מארחות א.נשים שהולכים להרצות שם, ובכך לתת לכםן הצצה למה הולך להיות בכנס. הכנס יתמקד במחקר, אפיון ועיצוב של מערכות מורכבות. ההרצאה של יעקב נקראת - ״כשהמוח בלחץ: איך לתכנן UX מתוך חשיבה על עומס קוגניטיבי?״, ואני כבר ממש מחכה לשמוע אותה. נשמח לפגוש אתכםן שם! עריכה: מרינה ברודסקי

אנחנו יכולים להעזר בבינה מלאכותית כמכפיל כח בכל אחד מהשלבים בתהליכי Design Thinking. רן לירון משתף אותנו בכלים מומלצים לכל שלב.

איך שומטים את הידע על הממשק וחוזרים להיות משתמשים קלולסים

מדוע נדרשת מטוטלת בתהליך האפיון והעיצוב, ולמה עליה לנוע כל הזמן בין צד המומחה וצד המשתמש

הזמנתי את שגיא שרייבר להדגים לנו מה זה אומר עיצוב אמוציונלי כדי שנבין ונדע לנמק החלטות עיצוביות ואיך להשפיע על המשתמשים באמצעות הטריגרים.

שיטת שלושת השלבים לניסוח סיפור משתמש - הפעם מול מערכת מורכבת

מתכון שלושת השלבים לניסוח סיפור משתמש אמיתי ואפקטיבי

איך נמנעים מעכברים משוטטים בפיגמה? איך מאפיינים תהליך עבודה מחדש? ואיך אנחנו יודעים שזה עובד? שירלי גואטה ועומר מורג מעצב מוצר Senior Product Designer JFrog משוחחים על שיפור תהליכי עבודה בחברה, ומעקב אחר ביצועי התהליך לאורך זמן. בואו ללמוד איתנו איך להתבונן בתהליך העבודה הקיים ומשם עובדים יותר נכון ויעיל.

היי חברים, הפעם אנחנו עם ישי כהן, מומחה UX, ויחד אנחנו צוללים לחפירה עמוקה על הקו הדק בין פרודקט לUX. ישי מדגיש את החשיבות של שיתוף פעולה אפקטיבי בין השניים וגם מדבר על השינוי שחל בתעשייה בעקבות מהפכת כלי הAI. בשיחה נגענו בחשיבות הנחת האגו בצד בהתנהלות שבין UX וPM כדי להגיע לתוצאות מיטיבות, ועל המחשבה מאחורי החלטות מוצר מסוימות שנובעות משילוב בין המוצר לקהל היעד, ואפילו דיברנו קצת על טיקטוק

בפרק הזה נלמד על פרסונות. יש כמה מתודולוגיות מאוד נפוצות באקדמיה, שתמיד תהיתם האם בתעשייה שמים אליהן בכלל לב. פרסונות זה לגמרי אחת מהן. מי שרציני בתעשייה ישתמש ומי שלחוץ בזמן או שלא מעריך את הכלי הזה, ישכח ממנו מאוד מהר. בפרק הזה נעקוב אחרי שודד הים הידוע "הלל שחור הזקן" שבאופן מפתיע לא מצליח לשדוד...

אודי סלנט, מנהל ובעלים של סטודיו סלנט איי די ומרצה באוניברסיטת רייכמן, מתמחה באפיון ועיצוב מערכות מורכבות. הוא משמש גם כמנטור בתוכנית האקסלרטורים של גוגל. בפרק, אודי מדבר על תפקידו כיועץ לחוויית משתמש בחברות עם מוצרים בעייתיים או "שבורים." תהליך העבודה שלו כולל תצפיות וניתוח אנליטיקה כדי לזהות מגמות חוסמות המונעות מהמוצר להצליח. את המגמות הוא מציף לצוות המוצר ומעניק המלצות לשיפור. אודי מציין שעקב אכילס של מוצרים רבים הוא ארכיטקטורת מוצר מסורבלת עם פיצ'רים מיותרים, לעיתים עקב חוסר תשומת לב ודיוק בעבודה במשך השנים. לדבריו, הפתרון הוא לפרק את המוצר ולבנות אותו מחדש. האתגר המשמעותי בתהליך זה הוא התקשורת עם צוות המוצר, ולכן אודי מדגיש את חשיבות הסופט סקילס כדי להעביר ביקורת בצורה בונה ולא מאשימה, ולהוביל את הצוות להבנת שורש הבעיה ולשיפור המוצר.

מה ההזדמנות בשילוב Generative AI במוצר שלנו? לאיזה מוצרים זה מתאים? ואיך מוודאים שזה לא פוגע באיכות המוצר שאנחנו מציעים? חודש אוגוסט הגיע ואנחנו עומדים להקדיש את כולו לנושא שיהיה לכם קל לצרוך גם אם אתם בחופש – AI. בכל פרק בחודש, נסקור איך אפשר להשתמש ב-AI כדי לאפטם ולשפר תחום אחר בסטארטאפ שלנו – מה הכלים שקיימים, ואיך נכון להשתמש בהם. ובפרק הפעם – האחרון לחודש – אנחנו מדברים על איך אפשר לשלב Generative AI במוצר שלנו, כדי להגדיל את הצעת הערך שלנו למשתמשים. בשנה האחרונה AI נהיה מושג נפוץ, והתחושה היא שכל מוצר צריך להטמיע בתוכו פיצ׳רים של בינה מלאכותית, ושכל יזם צריך לקחת את זה בחשבון כשהוא יוצא לגייס כסף. אכן, אין ספק של-AI יש יתרונות משמעותיים, אבל האם הוא אכן מתאים לכל סוגי המוצרים? מי יכול להרוויח מהטמעה שלו, ובאיזה מוצרים זה דווקא יכול לפגוע? אז השבוע אדוה שיסגל מדברת עם מירב פרלמוטר, Data Analytics Lead ב-Tastewise, שלפני חצי שנה התחילו תהליך של הטמעת Generative AI במוצר שלהם, מה שיצר אימפקט מאוד משמעותי על הצעת הערך שלהם. מירב משתפת בהזדמנות שהם זיהו ב-Tastewise ובאיך עשו את ההטמעה בפועל, באתגרים שהם עוד חווים סביב התהליך, וגם לאיזה חברות ומוצרים הטמעה של AI לא בהכרח מתאימה.

בפרק היום נדבר על דיזיין סיסטם, מה זה, מתי כדאי לבנות אחד ומתי לא.. נדבר על בניית דיזיין סיסטם בצורה היעילה ביותר והאם אפשר לחיות בלעדיה.

נטלי ועומר מדברים על דיזיין ספרינטז. מתי ואיך לעשות אותם, ממה להזהר ואיך לקבל השראה מהתהליך.

בפרק עומרי ואני דיברנו על:  - מה זה תרבות עיצובית בארגון, ומה שלושת המרכיבים שעומרי מכוון בהגדרתה  - איך מתחילים ליצור תרבות עיצובית, גם כשאתה מעצב יחיד  - נקודות המפגש בין תרבות ארגונית לתרבות עיצובית  - איך שריר האמפטיה תורם לנו ליצירת תרבות יותר מודעת  - למה חשוב להגדיר את התרבות עיצובית האישית שלנו, וכיצד לשדר אותה גם במסגרת חיפוש עבודה   ההמלצה של עומרי: Material Design Foundations   לינקדין: עומרי דביר

בפגישה השבועית נטלי המשיכה לשתף את הדיזיין ספרינט — והפעם עם פוקוס על איפה הבינה המלאכותית עזרה בתהליך, ואיפה לא. מעבר על הכנת תסריט לבדיקות שמישות, הגדרת קריטריונים במאגר משתמשים, ואיך פלטפורמת User Interviews שימשה לגיוס משתמשים. תובנות מבדיקות שמישות 1:1 לעומת בדיקות שמישות מונחות AI, ולסיום מעבר על הכנת סיכום ספרינט. הצצה לפגישה השבועית של סטודיו Best Designers Ever — עם תהליכי עבודה, דילמות ותובנות. בלי פילטרים.

בפגישה השבועית נטלי לקחה אותנו אל תוך דיזיין ספרינט שהיא הנחתה — שלב אחרי שלב. מההכנות לסדנה, דרך מיפוי עולם הבעיה (הגדרת האתגרים וההזדמנויות: למי פונים? מה לא עובד בפתרון הקיים? מהם הצרכים והכאבים של המשתמשים?), ועד שרטוט פתרונות והתכנסות לקונספט אחד. ולקונספט הנבחר יצרנו פרוטוטייפ — עם קלוד קוד, כמובן. הצצה לפגישה השבועית של סטודיו Best Designers Ever — עם תהליכי עבודה, דילמות ותובנות. בלי פילטרים.

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.

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.

הצצה לפגישה השבועית של סטודיו Best Designers Ever – עם תהליכי עבודה, דילמות ותובנות. בלי פילטרים. הפרק כולל שתי הדגמות קלילות: יאנה הדגימה את החידושים של סלוט בפיגמה, חידוש שמשדרג את העבודה עם קומפוננטות שמכילות מספר פריטים ומאפשר לשמור על גמישותן. בהמשך הוצג החיבור בין קלאוד לבין Figma Console MCP לטובת דקומנטציה בדיזיין סיסטם.

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

הצצה לפגישה השבועית של סטודיו Best Designers Ever – עם תהליכי עבודה, דילמות ותובנות. בלי פילטרים. בפגישה הזו יאנה ריכזה לנו טיפים פרקטיים להוספה של דארק מוד במערכות מורכבות: מאיפה נכון להתחיל, אילו אתגרים מחכים בדרך ואיך לא להסתבך עם קונטרסטים, טוקנים ותלויות בין קומפוננטות. היא שיתפה טכניקות שונות ליישום נכון בדיזיין סיסטם, והציגה דוגמאות מסיפריות דיזיין סיסטם גדולות. כל השאלות, ההתלבטויות והפתרונות שעלו תוך כדי – מחכים לכם בפרק. 🎥

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.

הצצה לפגישה השבועית של צוות סטודיו Best Designers Ever – עם תהליכי עבודה, דילמות ותובנות כמו שהן באמת. בפגישה השבועית נטלי שיתפה המשך עבודה על בקר ההשקיה לגינות פרטיות של נטפים, ואיך התכתבות קצרה עם הצוות בוואטסאפ על המסכים פתאום סידרה לה את הראש והובילה ללייאאוט האופטימלי 🙌 כי אין כמו נקודת מבט חיצונית :) למי שפספס, זה המשך ישיר לפרק 3, שבו הוצג תהליך חשיבה ממוקד של יום אחד לפיצוח הקונספט הראשוני. בחלק השני של הפגישה נטלי ויאנה נכנסו לשאלה הגדולה: איך ניגשים לעשות סדר בדיזיין סיסטם, ומהם הצעדים הפרקטיים להתחיל מהם. את טמפלט שיצרנו לבנייה וסדר של הדיזיין סיסטם, תוכלו להוריד מהקומיוניטי של פיגמה: https://www.figma.com/community/file/...