מתודולוגיית ה-AI שלנו: משלבים בין בינה מלאכותית לתבונה אנושית

לפני קצת יותר משנה, כשהתחלנו לעשות שימוש בכלי הבינה המלאכותית, הרגשנו שנכנסנו לעולם קסום ומרתק. היינו מתחילים להתנסות בבוקר ופתאום, מבלי שהרגשנו, נהיה לילה. לא רצינו לעצור. השתמשנו במגוון כלים, השוונו תוצאות, אימצנו בחום את הפלטפורמות שאהבנו וזנחנו עזרים שפחות דיברו אלינו. אותם ימים ראשוניים הרגישו כמו ביקור של ילדים בחנות צעצועים מושקעת במיוחד.

מההתחלה, היה לנו ברור שבינה מלאכותית היא העתיד. התמקצעות מהירה לא הייתה חשובה -היא הייתה קריטית. הפשלנו שרוולים והתחלנו ללמוד ולהתנסות. מצד אחד, חווינו הצלחות שהתבטאו באיכות לצד חיסכון משמעותי בזמן עבודה. מצד שני, נרשמו אכזבות משעשעות כשכלי הבינה המלאכותית לא בדיוק דייקו בנתונים, מה שייצר תמיהה לצד עבודה כפולה.

מתודולוגיה תחילה: על AI ועבודה תהליכית

מאז אותם ימים, עברו הרבה כלים בנהר. במקום להיסחף בזרם, יצאנו למסע עם רגליים על הקרקע. חקרנו, בדקנו, ניסינו – עד שבנינו מתודולוגיה שלמה שאימצנו לעבודה השוטפת. הנה חלק מהשאלות ששאלנו את עצמנו בתחילת הדרך:

• באילו שלבים של הפרויקט יכול ה-AI באמת לחסוך זמן, לשפר תוצרים, ולעזור לנו לחשוב מחוץ לקופסה?
• איפה ה-AI נוטע “להיתקע”? באילו צמתים נוצרות בעיות שדורשות יותר בדיקות?
• איזה מידע צריך להיות נגיש לצוות, כדי שיוכל להשתמש נכון בכלי הבינה המלאכותית?
• והכי חשוב: מהו האיזון הנכון בין עבודה עם כלי ה-AI לבין מימוש היכולות המקצועיות והיצירתיות שלנו בסטודיו?

אנחנו מתמחים ומתמקצעים בשילוב של עולמות ה-AI עם תכנון חווית המשתמש, כאשר מי שנהנה מכך באופן ישיר הם הלקוחות שלנו, אנחנו יכולים להציע לוחות זמנים קצרים יותר, לא כי אנחנו עובדים פחות אלא כי אנחנו עובדים חכם. בנוסף, אנחנו יודעים לבצע יותר גרסאות, לבחון יותר חלופות ולהשקיע יותר בפתרונות יצירתיים בתוך מסגרות תקציביות שפעם לא אפשרו את הגמישות הזו.

בעבודה משותפת, יצרנו מפת תהליכים: לכל שלב בפרויקט הגדרנו מתי רצוי להשתמש ב-AI, באיזה כלי לבחור, איך לוודא איכות, ומתי נדרש להניח את הבינה המלאכותית בצד ולסמוך על המיומנות המקצועית שלנו. הנה כמה דוגמאות:

• מחקר משתמשים: כלים כמו Dovetail מנתחים ראיונות ומזהים תבניות אבל אנחנו תמיד עושים ולידציה ידנית של התובנות.
• אפיון כלים כמו Grok, Gemini, NotebookLM מקצרים זמני מחקר ועוזרים לבנות תרחישים ומסעות משתמשים, אבל ההחלטות על קונספט, אופי המוצר והרכיבים נשארות לגמרי שלנו.
• עיצוב אנחנו נעזרים בכלים כמו Figma Make, UX Pilot כדי לייצר וריאציות מהירות, אבל כל החלטה עיצובית וכל פיקסל עוברים דרך המעצבים שלנו. 

בינה לטובתך: מתרגמים AI לערך מוסף ללקוחות

“אנחנו מתמחים ומתמקצעים בשילוב של עולמות ה-AI עם תכנון חווית המשתמש, כאשר מי שנהנה מכך באופן ישיר הם הלקוחות שלנו”,
אומרת איריס דנון, מרצה ומאפיינת UX בכירה באמן דיגיטל. “אנחנו יכולים להציע לוחות זמנים קצרים יותר, לא כי אנחנו עובדים פחות אלא כי אנחנו עובדים חכם.
בנוסף, אנחנו יודעים לבצע יותר גרסאות, לבחון יותר חלופות ולהשקיע יותר בפתרונות יצירתיים בתוך מסגרות תקציביות שפעם לא אפשרו את הגמישות הזו.
כל אלו ועוד מתאפשרים הודות לבינה המלאכותית ולאנשים שיודעים להשתמש בה בתבונה”.

שכשמדובר בבינה מלאכותית, לקוחותינו יודעים ש:

• הם בחרו בשותף מנוסה ומיומן: מאז שכלי ה-AI חדרו למציאות העסקית בישראל ובעולם, עוד לפני שהם הפכו לחובה, נכסנו All-in לתחום עם המון מרץ והתלהבות כשכל כלי משמעותי מקבל את תשומת הלב הראוי לו. הפכנו למומחים, על מנת להישאר רלוונטיים, לייצר מובילות ולתת ללקוחות שלנו יותר.
• אנחנו בחזית החדשנות: הטמעת AI הוא תהליך מתמשך של למידה, התאמה ושיפור. כל פרויקט מלמד אותנו משהו חדש, גם כי הכלים משתנים ומתפתחים וגם כי אנחנו תמיד עם יד על הדופק בנוגע לכלים ויכולות חדשות. אנחנו לעולם לא “נתקעים” על הכלים המוכרים. נהפוך הוא: כל מה שחדש מלהיב אותנו, ואם נוכל להעשיר את ארגז הכלים המוכח בכלים נוספים—אז זכינו!
• הידע לא נשאר אצלנו: חשוב לנו לחלוק את מה שלמדנו עם אנשים אחרים, על מנת לקצר תהליכי עבודה, להעשיר אנשי מקצוע שאנחנו מעריכים ולייצר קהילה מבוססת ידע. הסדנאות שאנחנו מציעים—כלי AI בתהליכי אפיון ועיצוב של מוצרים דיגיטליים, או אפיון UX באמצעות AI—לא רק לוקחות את הלקוחות שלנו קדימה, אלא גם מחזקות את השותפות בינינו.

“כתוצאה מהתמקצעות וההשקעה שלנו בבינה מלאכותית, הערך המוסף שאנחנו יכולים לספק ללקוחות שלנו גדל”, אומרת איריס. “מצאנו דרך שמייצרת תוצאות ואנחנו משתפרים מדי יום. זה עד כדי כך פשוט”.

מבט לעתיד

מדהים לחשוב על זה, אבל ה-AI שנכנס כמעט לכל תחום בחיינו, נמצא רק בחיתוליו. בתחום בו הכלים משתנים כל שבוע, הקרקע היציבה היא המתודולוגיה—באיזה שלב משלבים את כלי הבינה מלאכותית, באילו כלים בוחרים ומדוע, איך מתעדים תהליכים, ועוד. מדובר בפרקטיקה מסודרת שנשענת על ההבנה שכלי הבינה המלאכותית לא נועדו להחליף מאפיינים ומעצבים, אלא להעצים אותם. בסוף, מי שקובע את הטון הם אנשי ונשות מקצוע בעלי שיקול דעת, אמפתיה, ניסיון, ויכולת למידה.

“בעתיד, כנראה שה-AI יהיה יותר אוטונומי, מדויק, ומשולב”, מסכמת איריס. “אבל חשוב לזכור שהטכנולוגיה היא תמיד רק אמצעי. המטרה נשארת אותה מטרה- לעצב מוצרים דיגיטליים שפותרים בעיות אמיתיות ומשפרים חיים”.