UXAIRFORCE

Gdy designerzy zaczynają wysyłać prawdziwy kod: lekcje z transformacji Intercom #EN320

A

Adam Michalski

10 października 2025

Nota redakcyjna: Poniższy tekst to notatki z prezentacji konferencyjnej Emmeta Connolly’ego, VP of Design w Intercom. Wszystkie przemyślenia, obserwacje i wnioski przedstawione w artykule pochodzą bezpośrednio z jego wystąpienia na temat dwuletniej transformacji zespołu designu i całej firmy w erze AI.

TL;DR:

  • Intercom przeszedł transformację z tradycyjnego SaaS na AI-first w mniej niż 2 lata, zwiększając resolution rate Fin z 23% do ponad 70%
  • 100% product designerów w Intercom (30 osób) wysłało kod do produkcji w Q2, podczas gdy początkowo zakładano sukces 2-3 osób
  • Designerzy uzyskali autonomię nad jakością produktu, mogąc samodzielnie naprawiać błędy zamiast czekać na priorytetyzację
  • Narzędzia AI, takie jak Cursor, umożliwiają tworzenie nie tylko prototypów, ale prawdziwych komponentów produkcyjnych z design systemu
  • Granica między designem a engineeringiem stopniowo się przesuwa, co może prowadzić do przejęcia przez designerów odpowiedzialności za cały front-end
  • Początek krzywej S w rozwoju technologii AI to moment wymagający kreatywności, nie tylko procesów
  • Role zawodowe się zacierają: nowa pozycja „forward deployed engineer” w OpenAI brzmi identycznie jak tradycyjny opis designera

Sygnał ostrzegawczy dla branży tech

Connolly rozpoczyna swoją prezentację od filmowej analogii. Listopad 2022 przypominał moment z kina, gdy nagle pojawia się sygnał ostrzegawczy zapowiadający nadchodzące zmiany.

Od tamtego momentu branża technologiczna spędziła znaczący czas na monitorowaniu sytuacji i próbach nadążenia za rzeczywistymi wydarzeniami. Według Connolly’ego proces ten czasami przypominał scenę z filmu – obserwatora patrzącego na radar pokryty śluzem. Ta metafora odnosi się do Twitter threads o AI i spekulacji na temat przyszłości, gdzie bardzo trudno oddzielić istotny sygnał od otaczającego szumu, szczególnie gdy próbuje się tylko obserwować z boku.

AI to nie tylko niesamowity wir nowej technologii, ale także ogromnego szumu medialnego towarzyszącego tym zmianom.

Dla Intercom – firmy z 14-letnim doświadczeniem w obszarze customer support i helpdesk – był to moment prawdy. Pokrywanie się możliwości LLM z problemami produktowymi firmy okazało się znaczące. Technology-product fit był wysoki, co oznaczało, że nadchodzące zmiany nie będą powierzchowne. Connolly podkreśla, że była to transformacja egzystencjalna dla całej przestrzeni produktowej.

W jego ocenie reakcja musiała być natychmiastowa – firma nie mogła pozwolić sobie na wahanie.

Radykalna transformacja: od SaaS do AI-first

Marzec 2023, zaledwie cztery miesiące po premierze ChatGPT, Intercom uruchamia Fin. Partnerstwo z OpenAI zbiegło się w czasie z premierą GPT-4. Pierwsze określenie produktu brzmiało skromnie: „natural language AI bot”. Zespół dopiero odkrywał, czym ta technologia rzeczywiście może być.

Na początku Fin wyglądał jak dodatek do głównego produktu Intercom – ważny, ale wciąż na marginesie strategii. Jednak stopniowo przejmował coraz większą część uwagi firmy.

Connolly prezentuje listę wysyłanych funkcji, która jest trudna do odczytania na slajdzie, natomiast wymowny pozostaje wykres wzrostu. Resolution rate – procent poprawnych odpowiedzi – systematycznie rósł z 23% do 51% w pierwszym roku. Obecnie osiąga ponad 70% średnio u wszystkich klientów korzystających z systemu.

Wraz z kolejną wersją produktu zmieniła się także narracja. Zamiast określenia „AI bot” pojawiło się „AI agent”. Fin przestał tylko odpowiadać na pytania – zaczął wykonywać zadania. Zwraca pieniądze, aktualizuje systemy backendowe, podejmuje działania.

Dzisiaj Fin nie jest już dodatkiem – to główny produkt, który reprezentuje przyszłość biznesu Intercom.

Cena szybkości i wielowymiarowe wyzwanie

Tempo zmian było brutalne. Connolly przyznaje wprost, że bardzo trudno utrzymać jakość przy takim tempie wysyłki funkcji. Kompromisy stały się nieuniknione.

Wyzwanie miało jednak wiele wymiarów. Firma musiała nawigować liczne zmiany jednocześnie. Z jednej strony AI oznaczał fundamentalną zmianę dla produktu i tego, czym ten produkt musi się stać. Z drugiej strony stanowił znaczącą szansę dla sposobu działania zespołu designu.

W tym samym okresie firma przeprowadziła szereg innych zmian organizacyjnych:

  • Centralizacja zespołu designu – scalenie struktury w jedną spójną jednostkę
  • Zmiana kadencji planowania – przejście z cyklu kwartalnego na dwutygodniowy
  • Likwidacja tradycyjnej roadmapy – zastąpienie jej workstreams, czyli małymi grupami roboczymi skupionymi na tematach zamiast z góry zaplanowanych funkcji

Connolly zauważa, że wiele z tych transformacji było trudnych do przeprowadzenia. Przywołuje jednak powiedzenie, które warto zapamiętać: „Jeśli nie lubisz zmian, jeszcze mniej polubisz bycie nieistotnym”. Firma jednocześnie uciekała od grożącej nieaktualności i goniła wizję przyszłości.

Teoria krzywej S: idealny moment dla designerów

Connolly wprowadza teoretyczny kontekst rozwoju technologii – koncepcję krzywej S. Na początku występuje powolny start, następnie następuje eksplozja wzrostu, a na końcu stabilizacja.

Smartfony przeszły dokładnie tę drogę. Z początku każdy nowy iPhone był prawdziwym przełomem. Obecnie większość użytkowników nie wie nawet, jaką wersję telefonu posiada – technologia osiągnęła dojrzałość.

W fazie czwartej, stabilizacji, praca musi być znacząco sprocesowana. Wymagane są duże zespoły, które wykonują zadania niezawodnie i powtarzalnie. To właśnie tam rodzi się potrzeba specjalizacji i sztywnych procesów. Connolly przywołuje wcześniejszą wypowiedź Jenny na konferencji – w tej fazie prawdopodobnie nie powstanie nic rewolucyjnego, ale z drugiej strony organizacja nie zejdzie całkowicie z obranego kursu.

AI znajduje się dopiero na początku krzywej S. Według Connolly’ego nigdy nie wiadomo na pewno, będąc na wykładniczej krzywej wzrostu, w którym dokładnie jej miejscu się znajdujemy. Jedno pozostaje jednak pewne – to wyjątkowy czas dla profesji designera.

Początek krzywej wymaga przede wszystkim kreatywności, intuicji i zmysłu estetycznego. Nie wszystko da się przepuścić przez ustalone procesy – konieczne jest wynajdywanie nowych rozwiązań.

W ocenie Connolly’ego to jednocześnie dobry i przerażający moment. Wszyscy próbują wspólnie to ogarnąć.

Najskuteczniejsza metoda uczenia się: poznać słoje swojego drewna

Connolly dzieli się osobistą analogią. Kilka lat temu postanowił zbudować domek zabaw dla swoich dzieci, nie mając żadnej wiedzy o stolarce. Obejrzał wiele filmów instruktażowych na YouTube.

Miał wrażenie, że się uczy. Dopiero gdy wyszedł na zewnątrz i zaczął łączyć deski młotkiem, zdał sobie sprawę z jakości swojego wytworu. Kiedy przestał się tym przejmować i zaczął czerpać przyjemność z samego procesu uczenia się przez działanie, rzeczywiście zaczął coś rozumieć.

Pierwszy krok do stania się przyzwoitym stolarzem? Poznać słoje swojego drewna. Poczuć teksturę materiału.

Według Connolly’ego dokładnie ten sam mechanizm działa w przypadku AI. Tylko poprzez praktyczne działanie można naprawdę zrozumieć, do czego te systemy są zdolne.

Ambitny cel: każdy designer wysyła kod

W tym duchu Connolly postawił cel dla 30-osobowego zespołu product designerów: każda osoba wysyła pull request w drugim kwartale roku. Każdy ma wprowadzić zmianę w kodzie do produkcji – czy to aplikacji Intercom, czy Fin.

Cel miał jednak bardziej zniuansowany charakter. W praktyce chodziło o to, aby wszyscy spróbowali wysłać kod. Connolly nie miał pewności, czy to realistyczne założenie – spodziewał się, że może 2-3 osoby osiągną sukces.

Sens tkwił jednak w samej próbie. Zespół miał w ten sposób odkryć nowe, znacznie szersze granice swojej roli zawodowej. A gdy granice stają się jasne, można zacząć przeprowadzać małe ekspedycje poza nie.

Przygotowanie designerów do wysyłania kodu

Intercom zastosował proste, ale skuteczne podejście:

  • Zorganizowanie warsztatów wprowadzających – kilka sesji dla całego zespołu
  • Konfiguracja środowiska deweloperskiego – około 2 godzin na osobę (Connolly wspomina o zdjęciu, gdzie wygląda na mocno zdezorientowanego, Josh wydaje się przygnębiony, ale ostatecznie wszyscy uruchomili swoje środowiska)
  • Przeprowadzenie sesji vibe codingu – wspólne hackathony mające pokazać, że można eksperymentować i dzielić się rezultatami
  • Stworzenie pliku Cursor rules – niedestrukcyjne ograniczenia mówiące AI, gdzie może, a gdzie nie może działać (przykładowo: „nie wchodź do backendu”). Ellie, jedna z designerek, przygotowała ten plik, co znacząco zwiększyło pewność siebie zespołu
  • Rozpoczęcie od małych kroków – brak oczekiwań dotyczących pełnych funkcjonalności od razu

Rezultat? 100% designerów w zespole wysłało kod do produkcji w drugim kwartale. Każda osoba. Przy minimalnym naciskaniu ze strony Connolly’ego.

Najczęstsza reakcja brzmiała: „Wow, to było dużo łatwiejsze niż myślałem. Czuję, jakbym miał supermoce”.

Od pomysłu do kodu: nowe możliwości projektantów

Co konkretnie ludzie wysyłali? Niektóre rzeczy miały bardzo podstawowy charakter – poprawka literówki, drobna zmiana w CSS.

Jednak większość przypadków wyglądała inaczej: po lewej stronie janky reordering, gdzie elementy nakładają się na siebie. Po prawej stronie: designer rozmawiał z Cursorem, naprawił problem, przejrzał kod wzrokiem, wysłał do code review. Lepsza wersja znajduje się obecnie w produkcji.

Connolly zauważa, że stanowi to znaczącą część odpowiedzi na wspomniany wcześniej problem jakości. Podczas szybkiej wysyłki funkcji łatwo wpaść w frustrujący cykl: wysyłasz feature, coś jest niedopracowane, logujesz błąd, tworzysz redline wszystkiego, próbujesz załatwić poprawkę. Ta jednak nie zostaje wykonana właściwie. Zaczynasz prosić o priorytet. Słyszysz, że to P4. I tak dalej.

To dość proste rozwiązanie, jak przyznaje Connolly, ale reprezentuje dla niego sporą zmianę. To ścieżka do samostanowienia nad jakością dla designerów. Oznacza możliwość wzięcia spraw w swoje ręce i posiadanie faktycznej, większej kontroli nad jakością produktu końcowego.

Product design: Daria buduje całą funkcjonalność

Niektórzy designerzy poszli znacznie dalej. Daria nie akceptowała designu starej strony z poradami. Próbowała lobbować za zmianą, jednak nigdy nie udało się tego odpowiednio spriorytetyzować. Pokazywała projekty ładniejszej wersji, którą firma powinna posiadać.

W końcu powiedziała sobie: po prostu spróbuję to zbudować. I tak zrobiła.

Connolly zastrzega, że Daria reprezentuje bardziej techniczną część spektrum w zespole designerów. Pokazuje ten przykład jednak jako realny case study. Nie chodzi tu o jakość samego designu – ważniejsze pozostaje to, co ten przypadek reprezentuje.

Daria zaprojektowała i zbudowała cały front-end wykorzystując komponenty z design systemu. Prawdziwe komponenty, prawdziwy kod gotowy do wdrożenia produkcyjnego. Dotarła do tego etapu, następnie udała się do zespołu inżynierskiego. Ich reakcja? „Och tak, możemy podpiąć to do backendu. Możemy to uruchomić”.

To znaczący skok naprzód w tym, co designerzy są w stanie samodzielnie osiągnąć.

Vibe coding i ultra-krótkie pętle feedbacku

James, inny designer, stworzył vibe-coded prototype nowego pomysłu wyglądający jak prawdziwy produkt. Jego podejście zasługuje na szczególną uwagę.

Zbudował solidny interaktywny prototyp, następnie przeszedł do fazy testów użytkowników – prawdopodobnie przez platformę usertesting.com. Jego metodologia: 30-minutowa sesja z użytkownikiem, obserwacja, rozmowa. Rozłączenie. Aktualizacja prototypu. 30 minut później kolejna sesja z zaktualizowanym wariantem. Test, powtórzenie całego cyklu.

Można to krytykować jako statystycznie niewystarczające. Jednak w tym kontekście nie ma to znaczenia. James osiągnął znaczący progres w kierunku funkcjonalności, która będzie działała naprawdę dobrze w produkcji.

Według Connolly’ego trzeba pozwolić sobie na tę swobodę eksperymentowania. To ponownie kwestia podejścia do procesu – odrzucenia niektórych starych sposobów pracy lub ich zignorowania podczas odkrywania nowych.

Brand design: nowe narzędzia i kreatywne możliwości

Zmiany nie dotyczą wyłącznie product designu. Creative studio – zespół brand designu – również rozpoczął budowanie narzędzi. Jeden z członków zespołu wykorzystał Claude Desktop z prostym zapytaniem: hej, chcę żebyś zbudował mi narzędzie pozwalające eksperymentować z wszystkimi parametrami tego typu elementów.

Wykorzystują to do tworzenia assetów na stronę internetową. Inny brand designer stworzył interesujące interaktywne logo dla Pioneer – nadchodzącego eventu Intercom. Zbudował również narzędzie służące do jego generowania.

Connolly podkreśla wartość tego zjawiska – nigdy nie stworzyliby takiego design outputu, gdyby byli ograniczeni do poprzednich narzędzi. Paleta możliwości się poszerza, a nawet kreatywne możliwości tego, co można stworzyć, znacząco rosną.

Ostatni przykład stanowi intercom.design – strona stworzona przez kilku designerów w celu prezentacji części ich prac. Po prostu ją vibe-codowali i opublikowali online.

To, co Connolly szczególnie docenia w tym projekcie: obecność zabawowości w eksperymentowaniu, która charakteryzowała pracę designerów nad tym materiałem.

Kontrfaktywna obserwacja dotycząca generowania kodu

Connolly dzieli się nieoczywistym spostrzeżeniem. Całe zjawisko code generation wydaje się stworzone dla inżynierów. Być może faktycznie tak jest. Jednak jury wciąż nie podjęło ostatecznego werdyktu, jak bardzo precyzyjnie te narzędzia zwiększają efektywność właśnie inżynierów.

Prawdopodobnie zwiększają, ale pełny obraz pozostaje do zobaczenia. Natomiast bez wątpienia zmienia to krajobraz dla designerów, którzy obecnie mogą wyrażać się na wiele nowych sposobów, które po prostu nie były wcześniej dostępne.

Paleta możliwości znacząco się powiększyła w zakresie tego, co można zrealizować.

Żaden z przedstawionych przykładów sam w sobie nie stanowi rewolucji. Jednak gdy spojrzy się na nie łącznie i lekko przymruży oczy – można dostrzec, że tradycyjna rola product designera może się naprawdę szybko rozszerzyć, jeśli ten kierunek będzie konsekwentnie rozwijany.

Przynajmniej taką perspektywę obserwuje zespół Intercom.

Początek nowej ery projektowania interfejsów

Connolly zauważa niezwykłą paralelę między dwoma interfejsami. Z jednej strony klasyczna strona główna Google z prostym polem wyszukiwania. Z drugiej – pole wprowadzania tekstu w dzisiejszych narzędziach AI.

Oba stanowią pozornie bardzo proste pola input, które ukrywają całkowicie nowe technologie. Oba reprezentują punkt wyjścia do tego, dokąd można pójść dalej.

Connolly pracował w Google, gdy firma wyglądała dokładnie tak, jak na tym screenie. Ilość innowacji interfejsowych, która wydarzyła się w okresie następującym po tym etapie, była niesamowita. Część z nich była design-led, ale część stanowiła połączenie designu i technologii. Rozwiązania takie jak AJAX umożliwiały nowe doświadczenia użytkownika – jeśli to rozumiałeś, mogłeś projektować te nowe doświadczenia.

Ta współpraca między technologią a designem pozostaje kluczowa.

Connolly pokazuje screeny najbardziej ekscytujących produktów i interfejsów ostatniego roku – narzędzi command line. Istnieje coś fascynującego w ich porównywaniu. Warto poeksperymentować z kilkoma z nich i odkryć ich osobowość.

Mają nawet lekko różne podejścia do terminal UI. Jednak najciekawsze pozostaje poeksperymentowanie z nimi i uświadomienie sobie, jak interesujące i nerdowskie są, ale też jak ograniczone. Pozwolić umysłowi trochę powędrować i wyobrazić sobie, dokąd mogą ewoluować.

Według Connolly’ego ten user interface – Launchpad – jest znacznie ciekawszy niż liquid glass czy dyskusje o promieniach zaokrągleń rogów.

Uczenie się przez budowanie: projekty osobiste

Connolly stara się stosować własną radę i uczyć się struktury materiału samodzielnie. Zbudował grę „2027 Race to AGI”, w której gracz wciela się w CEO frontier lab i musi podejmować serię moralnych decyzji na drodze do osiągnięcia bezpiecznej AGI.

Spoiler: naprawdę trudno wygrać tę grę. Większość prób kończy się porażką. Wykorzystywał Claude Code – w tym momencie jest, jak sam określa, „ride or die” na tym narzędziu.

Używał również Claude do pomocy w pisaniu kodu dla Strudel – platformy do live coding muzyki. Zajmuje się wieloma projektami muzycznymi i to go szczególnie interesuje. Live coding to aktualizowanie kodu na żywo, który generuje muzykę – podczas edycji kodu muzyka się zmienia. System ma również świetne wizualizacje w tle.

Próbował zbudować instrument muzyczny – gestural musical instrument. Jednak całkowicie się rozproszył w kierunku samego gestural UI i różnych efektów wizualnych. Lekcja z tego doświadczenia: po prostu spróbuj coś zbudować. Nie ma znaczenia co dokładnie. Podążaj za swoimi zainteresowaniami – możesz skończyć gdzieś ciekawszym niż pierwotnie planowałeś.

Ze swoim 11-letnim synem obsesyjnie grającym w gry wideo budowali kilka małych projektów. To przyjemne rzeczy do wspólnej pracy. Kod pochodził z Claude, tła z Midjourney, sprite packs – Didier mówił o spriteach wcześniej tego dnia – Nanobanana od Google potrafi tworzyć naprawdę dobre sprite sheety do gier.

Connolly podkreśla, że cały czas świetnie się przy tym bawi. To przyjemny proces.

Co najważniejsze w jego ocenie – jest zdecydowanie za wcześnie, aby próbować wymyślać, jak to bezpośrednio zastosować do pracy zawodowej. Można oczywiście stosować w pracy, ale jeśli cel to eksploracja, lepiej podążać za wyobraźnią lub ciekawością.

Nauczył się znacznie więcej po prostu eksperymentując z tymi rzeczami niż obserwując pokryty śluzem abyss Twittera i ludzi spekulujących o tym, co właściwie się dzieje.

Zacieranie granic między rolami zawodowymi

Connolly zauważa coś interesującego. Kiedy na konferencji dwie osoby niezależnie prezentują praktycznie dokładnie ten sam slajd – to prawdopodobnie coś oznacza.

Jenny pokazała slajd o trzech rolach: product design, research, engineering. Co to reprezentuje? Role znajdują się całkiem blisko siebie, prawdopodobnie bliżej względem siebie nawzajem niż są względem siebie między sobą.

Te narzędzia dają możliwości zbliżone do supermoc w kontekście wkraczania w inne obszary i rozmywania granic między rolami zawodowymi.

Connolly idzie dalej niż tylko postulat cofania się od specjalistów do generalistów. W jego ocenie wszyscy muszą być generalistami na początku krzywej S. Jeśli to możliwe – nawet generalistami wykraczającymi poza samego designa.

Co więcej, jeśli to kogokolwiek pociesza – proces zachodzi również w drugą stronę. Inne dyscypliny będą wkraczać w obszar designu.

Forward deployed engineer równa się designer?

Connolly prezentuje ogłoszenie o pracę OpenAI dla nowej roli: forward deployed engineer. Intercom również posiada takie stanowisko. Forward deployed engineers – w zasadzie wciąż pozostaje naprawdę trudne uruchomienie AI agenta samodzielnie. Potrzebna jest osoba do pracy z biznesem, pomocy w konfiguracji systemu, aby organizacja nie „strzeliła sobie w stopę”.

Jednak warto przyjrzeć się kluczowemu fragmentowi opisu tej roli jako forward deployed engineer: „zagłębisz się w środowisko klientów, zrozumiesz ich domenę, współstworzysz rozwiązania do radzenia sobie z prawdziwymi problemami w często niezdefiniowanych, ewoluujących przestrzeniach problemowych”.

Według Connolly’ego to całkiem dobre określenie tradycyjnego designera. Role rozmywają się również z drugiej strony zawodowego spektrum.

Przyszłość projektowania: możliwa konwergencja

To w pewnym sensie odważna teza, jak przyznaje Connolly. Próbuje jednak to wyjaśnić. Zmiana tego, co designerzy mogą robić, dzieje się na kilka sposobów.

Po pierwsze: solution design – jak powinniśmy rozwiązać ten problem? Czym produkt w ogóle powinien być lub jak powinien wyglądać? Obecnie istnieje możliwość tworzenia jednorazowych proof of concept vibe-coded prototypów. To znacząca zmiana.

Designerzy w Intercom obecnie znacznie bardziej wpływają na strategię i na to, co buduje firma, dzięki interaktywnym, przekonującym prototypom wykorzystującym prawdziwe lub mock dane. Jest to po prostu dużo bardziej przekonujące niż statyczny „pozwól mi przeprowadzić cię przez mój 50-artboard plik Figma i spróbować opowiedzieć, jaki jest mój pomysł”.

Podobnie do przykładu Darii budującej cały ekran – designerzy faktycznie konstruują UI z komponentów design systemu i zaczynają przekazywać nie redline mockup obrazu tego, czego chcą (oczekując, że ktoś to przebuduje), ale faktyczny początek prawdziwej rzeczy, która trafi do produkcji.

Z drugiej strony: posiadamy production code, być może część jest buggy, istnieje potrzeba naprawy jakości. Były sposoby i narzędzia do tego. Teraz wykorzystanie Cursora do dostarczania QA, polishu, naprawiania tego co znajduje się w produkcji, dostrajania drobniejszych detali – to nowa moc, którą designerzy posiadają.

Proces ten się nie zatrzymuje. Możliwości po każdej ze stron spektrum rosną.

Według Connolly’ego, jeśli te rzeczy dalej będą się do siebie zbliżać, zbiegną się w punkcie, gdzie designerzy mogą lub będą odpowiedzialni za budowanie i ownership całego front-endu.

Zamiast przekazywać specyfikacje inżynierom i prosić ich o implementację – designerzy zbudują front-end samodzielnie. Front-end/back-end stanowi dużo bardziej naturalną linię separacji między designem a engineeringiem niż obecny układ, który jest trudny nawet do podsumowania – bolesny i nieuporządkowany.

To interesująca, znacząca szansa dla designu. Jeśli profesja zdecyduje się to wykorzystać.

Trzy filary wykorzystania AI w pracy designu

Connolly identyfikuje trzy główne obszary zastosowania AI w praktyce Intercom:

Vision setting – Znacznie bardziej przekonujące prototypy. Vibe-coded pomysły materializujące idee i pozwalające eksplorować je dużo szybciej. Iterowanie przez te koncepcje w znacznie krótszym czasie.

Efficiency – Umożliwiło znacznie większą efektywność i przekształcenie w bardziej produktywną maszynę wysyłającą funkcjonalności w ramach tradycyjnego procesu współpracy design-engineering.

Ownership – Zespół nie dotarł tam jeszcze całkowicie, ale znajduje się na ścieżce do potencjalnego ownershipu front-endu od początkowej koncepcji aż po najdrobniejsze detale implementacji.

Puszczanie przeszłości przy zachowywaniu umiejętności

Connolly cytuje długi fragment, więc przedstawia tylko jego sedno: aby być wolnym do tworzenia, trzeba puścić strategie, które działały w przeszłości.

Co ważne – może to być przerażające. Jednak gdy to puścisz, wciąż tam będzie dla ciebie. Nadal będziesz posiadał wszystkie te umiejętności i narzędzia, które nabyłeś. Po prostu dostajesz nowe dodatkowo.

Trzeba jednak naprawdę – nie zrywając więzi całkowicie – pozwolić sobie zostawić niektóre z tych rzeczy za sobą, jeśli chce się wejść w niektóre nowe możliwości znajdujące się przed nami.

Design zawsze dotyczył eksplorowania adjacent possible – tego, co jest możliwe tuż obok obecnego stanu rzeczy. Przynajmniej dla Connolly’ego zawsze o tym był. Nie o dostrajaniu drobniejszych detali czy mikro-optymalizowaniu wszystkiego – ale o przesuwaniu granic nowych rzeczy.

Z tego powodu AI może być naprawdę, naprawdę świetne dla designu i designerów. Connolly naprawdę w to wierzy – jeśli pozwolimy, aby tak było.

Wybierz swoją rolę w historii o AI

Istnieje wiele sposobów myślenia o AI. Być może jesteś osobą po lewej – siedzisz wygodnie, zamyślony, rozważasz implikacje tego wszystkiego. Być może pochylasz się do przodu, zdumiony, z otwartymi ustami – nie możesz uwierzyć w to, co widzisz, jesteś oszołomiony tym, czego jesteś świadkiem.

Być może jesteś ze skrzyżowanymi ramionami, sceptyczny, może nawet trochę wrogi wobec tych zmian. Albo może całość sprawia, że nerwowo obgryzasz paznokcie myśląc o przyszłości i tym, co nadejdzie.

Według Connolly’ego nie powinieneś być jednak facetem z głową w dłoniach. To Garry Kasparov w 1997 roku – był światowym arcymistrzem szachowym i właśnie został pokonany przez Deep Blue.

Wiele osób twierdzi, że to była prawdopodobnie opening scene historii AI, przez którą wszyscy obecnie przechodzimy. Te początkowe sceny są zaprojektowane, aby zahaczić widza i stworzyć emocjonalną reakcję.

Wielu designerów doświadczyło tej emocjonalnej reakcji lub konfuzji co do tego, jak zareagować na AI do tego momentu. Jednak jeśli pamiętamy, że funkcją designu nie jest utrzymywanie starego porządku, ale wynalezienie czegoś nowego – mijamy tę początkową scenę.

Znajdujemy się w punkcie, gdzie można faktycznie wybrać swojego bohatera. Zdecydować, jak chcesz istnieć w tym filmie i jaką rolę zamierzasz grać.

Według Connolly’ego istnieje wielka szansa dla wielu z nas.

Kluczowy insight

Prototyp to nie specyfikacja

Standardowo myślimy: Jako projektanci tworzymy wysokiej jakości makiety i prototypy, które służą jako precyzyjna specyfikacja dla inżynierów do zaimplementowania. Naszą rolą jest pokazanie „jak ma wyglądać”, a ich rolą jest „zbudowanie tego”.

W praktyce okazuje się, że: Najbardziej wpływowe prototypy stworzone z pomocą AI nie są już tylko obrazem produktu – stały się jego pierwszą, działającą wersją. Zamiast przekazywać szczegółową specyfikację do odtworzenia, projektanci dostarczają inżynierom gotowy front-end, który wymaga jedynie podłączenia do backendu.

Dlaczego to jest istotne: Eliminuje to całkowicie koszt „tłumaczenia” projektu na kod i fundamentalnie przesuwa rolę projektanta – od osoby specyfikującej do realnego budowniczego produktu. To nie jest już o „komunikowaniu wizji”, ale o „materializowaniu wizji”.

Test na jutro: Następnym razem gdy będziesz projektować nową, prostą funkcję, zamiast tworzyć idealną makietę w Figmie, spróbuj zbudować jej surową, działającą wersję za pomocą asystenta AI (Claude, Cursor) i przekaż ją inżynierowi jako punkt startowy. Zmierz, o ile skróciło to cały proces deweloperski i ile iteracji zostało wyeliminowanych.


Ten wpis jest częścią mojej kolekcji notatek z ciekawych podcastów, webinarów i innych treści, które uważam za wartościowe i do których sam chcę wracać. Jeśli chcesz sprawdzić oryginalne źródło, znajdziesz je tutaj: prezentacja konferencyjna Emmeta Connolly’ego „When Designers Start Shipping Real Code

More from the blog