איך להמשיך לפתח את יכולות העיצוב?עומר פרנק, ‎מתארח בפרק ה-15 של הפודקאסט.בשיחה מרתקת יחד עם עומר שוחחנו על איך לפתח את יכולות העיצוב ללא הפסקה? למה הוא חושב שמעצבים לפעמים מתעצלים ובוחרים בדרך הפשוטה במקום להתמודד וליצור עיצובים טובים יותר.

עודד בביוף הוא VP Designe בחברת similarweb וממקימי סטודיו מתנס אינטראקטיב ובין השאר מלמד עיצוב בשנקר.מה גרם לו להחליף 6 מקומות עבודה בשנתיים? איך מוצאים את המקום עבודה הנכון? האם יש קשר בין עיצוב פרודקט לברנד בחברה? מה חשוב לו במעצב מוצר כשהוא מגייס? ומה זה גיק של עיצוב?‍כל זה ועוד - בפרק השלישי של Radio Button!האזנה מהנה :)

**פרק 2**מה התפקיד של מעצב בהייטק? מה זה בכלל עיצוב מוצר? ולמה תואר זה לא הכל?עומרי הוא מוביל צוות עיצוב במיקרוסופט ישראל ולפני זה עבד כמעצב בפייסבוק.עומרי מתמקד בחינוך לעיצוב, הוא מעביר סדנאות בתוך מיקרוספט אבל רוצה גם לעזור מעבר.חשוב לו שמעצבים יבינו את המשמעות של עיצוב מוצר ויפסיקו להתמקד רק בפקסלים.ו........ הוא מזמין אותכם לשלוח קו"ח ישירות למייל האישי שלו ומבטיח להתייחס 😇אז יאללה, תתחילו להקשיב כי זה סופר רלוונטי להיום.המייל של עומרי:Omri.dvir@microsoft.com

*פרק ראשון**היא הקימה את Startup Designers מאפס, למיטאפ השני הגיעו 12 אנשים (כולל בעלה והסדרן), ניהלה במקביל קריירה כמעצבת יחידה בסטארטאפ, והייתה צריכה להתמודד עם לימוד דברים שלא היה לה מושג מה הם.בפרק הראשון שלנו, נארח את שיר זלצברג, אז.. איך היא התקדמה צעד אחרי צעד בהקמה של הקבוצה? למה היא ממליצה למעצבים לנסות להתקבל למשרות שגדולות עליהם? איך היא מצא את המוטיבציה להמשיך למרות האתגרים? ואיך להמשיך ליצור דברים בלי לפחד?אל תשכחו להצטרף לקבוצה:https://www.facebook.com/groups/1208195396047093/

רותם וויסמן התחילה במאנדיי (אז דהפאלס) לפני חמש שנים בתור מעצבת יחידה בחברה של שישה אנשים שעבדו מתוך דירת חדר קטנטנה ברוטשילד עם לקוח אחד בלבד. פאסט פורווד להיום היא מובילה את העיצוב בחברה של 126 עובדים, 300 אלף משתמשים מ158 מדינות ברחבי העולם. חתיכת נסיעה. רותם מספרת על איך נראה תפקיד המעצבת במאנדיי, אז והיום. איך ממשיכים לשמור על פשטות במוצר כל כך מורכב שמשתכלל ומתפתח בקצב מסחרר, למה המעצבים במאנדיי חיים ונושמים דאטה ומה הסוד למערכת היחסים המשגשגת בין מפתחים ומעצבים בחברה (ספוילר: זה לא תמיד היה ככה).

הפגישה השבועית הייתה הפעם קצת אחרת: פחות הדגמה ויותר דיון. צללנו לשאלה אם עדיין יש טעם להקים דיזיין סיסטם בפיגמה כשהפרוטוטייפינג עבר כולו לקלוד (ספויילר: הגענו מהר מאוד למסקנה שאין טעם), ומה הוורקפלואו הנכון כדי לסנכרן בין קלוד לפיתוח.

בפגישה השבועית, יעל הציגה תהליך עבודה על הכנסת דאטה חדשה למערכת שמספקת לחקלאים מידע על מצב הגידולים. היא התחילה בהבנת הדאטה והגדרת האתגר שצריך לפתור, אספה השראות ובחנה את היתרונות והחסרונות של כל סוג של צ׳ארט.

במפגש השבועי, מאיה שיתפה תהליך חשיבה על שיפור ניווט במערכת מורכבת: איך היא הגיעה לתובנות משתמש, ואיך הגדרת האתגרים וההזדמנויות עזרה לה למקד את החיפוש אחר פתרונות.

במפגש השבועי, ינה סיפרה על תהליך עיצוב של וידג'ט שעון לדשבורד בקלוד דיזיין. היא הראתה איך מסקיצ'ה ראשונה לא מוצלחת הובילה את הכלי להפיק 4 רעיונות מונפשים שניסחה, ואיך הם הלכו בפועל לפיתוח. בדרך היא הראתה לנו איך יוצרים דיזיין סיסטם בקלוד דיזיין ושיתפה ביתרונות ובחסרונות של הקמתו וניהולו.

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.

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.

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.

אז Auto Layout ב-Figma יכול להיות מאתגר, ובסרטון הזה אני מסביר שלב אחרי שלב איך יצרתי קומפוננטות Pricing Cards רספונסיביים בעזרת Auto Layout.

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.