Od researchu do promptów: projektowanie na sterydach

Transcript

1. Od researchu do promptów: projektowanie na sterydach Dominik Paszkiewicz Senior Product Designer w Squiz Poland
2. 01 Wprowadzenie 02 Co tu się dzieje? 03 Jak przetrwać podróż z nadmierną prędkością? 04 Program AI Fluency 05 Podsumowanie Spis zagadnień
3. 01 Wprowadzenie
4. 40 lat temu pisałem pierwsze programy, a temat AI wraca do mnie od dawna. Później byłem webdeveloperem, grafikiem, designerem, analitykiem biznesowym, specem od dostępności, wykładowcą, konsultantem i strategiem cyfrowym, liderem zespołów, product designerem. Obecnie to wszystko łączę, ale i tak AI mnie zastąpi. Szczęśliwie umiem budować, remonty, stolarstwo i bardzo lubię się uczyć nowych rzeczy. ;) Nie jestem entuzjastą AI. Łączy nas miłość, nienawiść, konieczność oraz instynkt przetrwania. 7-letni Dominik pracuje nad algorytmem sztucznego życia 01 Wprowadzenie
5. Jak przetrwać w dobie AI — erze ostatniego wynalazku ludzkości? Czego się uczyć? Czy mój zawód/specjalizacja zostaną zautomatyzowane? Czy AI to tylko taka bańka jak mawiają eksperci lub „eksperci”? Dlaczego ojcowie AI są obecnie AI-doomerami? Czy jak używam AI to oszukuję? 01 Wprowadzenie Być może zadajesz sobie niektóre z poniższych pytań. Jeśli modele LLM to tylko taka statystyka to może nie zastąpią mojej kreatywności? No ale przecież modele halucynują, więc może to tylko zabawka? Czy AI może zapanować nad światem? Czy inwestuję czas w umiejętności, które za rok będą nieaktualne? Czy AI „rozumie” co robi, czy tylko świetnie udaje?
6. Jak zmieni/a się definicja mojej pracy? Które części mojej pracy chcę oddelegować, a które zachować? Jak mogę wykorzystać AI do robienia tego, co lubię, częściej? Co stanowi moją unikalną wartość w systemie human+AI? 01 Wprowadzenie A może powinnaś / powinieneś zadawać sobie takie pytania? Jak mogę eksperymentować z AI w bezpiecznym środowisku? Jakie nowe możliwości otwiera AI, których wcześniej nie mogłam/em realizować? Jakie kompetencje powinnam/powinienem rozwijać, żeby być wartościową/ym za 3 lata? Jakie nowe role/specjalizacje powstają na przecięciu AI i mojej dziedziny?
7. 02 Co tu się dzieje?
8. Zagadka: kiedy rozwój ruszy wykładniczo? Predykcja goni predykcję, ale nikt nie wątpi, że to kwestia czasu. 2023 ElevenLabs udostępnia betę 02 Co tu się dzieje? Szybko poszło i przyspieszy. 2022 30 listopada 2022 udostępniony został ChatGPT 2020-> AlphaFold od Deepmind zrewolucjonizował badania nad strukturą białek 2024 Sora od OpenAI 2012 Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G.E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communicati ons of the ACM, 60, 84 - 90. 2017 Vaswani, A., Shazeer, N.M., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. Neural Information Processing Systems. ASI Artificial Super Intelligence AGI Artificial General Intelligence 2024 Claude Computer Use 2022 Pierwsze wydanie Midjourney 2025 DeepSeek R1 2025 ChatGPT 5
9. 02 Co tu się dzieje? Rewolucja się nie zatrzyma, choćby się zatrzymała dzisiaj. Suma pobrań modeli z Hugging Face = 36 450 707 797
10. 02 Co tu się dzieje? Twórcy AI nie chcą AI.
11. 03 Jak przetrwać podróż z nadmierną prędkością?
12. „The illiterate of the 21st century will not be those who cannot read and write, but those who cannot learn, unlearn, and relearn..” Alvin Toffler 03 Jak przetrwać podróż z nadmierną prędkością? Główne założenia, motywacje, kuksańce Nikt nie nauczy Cię wykorzystania AI. Dlatego kreślę tu wskazówki, jak eksplorować ten obszar samodzielnie. Adaptuj się albo… -------------------------------------------------- Nie możesz już pracować jak zawsze / kilka lat temu. -------------------------------------------------- To jest czas przytłaczających transformacji z prędkością bez precedensu. -------------------------------------------------- Lepiej umieć w AI niż nie umieć w AI. -------------------------------------------------- Promptowanie to przedszkole. -------------------------------------------------- Nikt nie wie, co będzie za rok.
13. 03 Jak przetrwać podróż z nadmierną prędkością? Przyczynki do redefinicji Otwórz się na redefinicję swojej roli / profilu zawodowego w nadchodzących latach. Jak bardzo moja przewaga/wartość jest oparta na informacji vs. na osądzie? ------------------------------------------------------ Informacja jest coraz łatwiej dostępna (AI, search, RAG), wiedza demokratyzuje się. ------------------------------------------------------ Osąd pozostaje domeną człowieka — mimo potęgi AI. ------------------------------------------------------ Jeśli Twoja przewaga to „wiem dużo o X", możesz mieć całkiem mocną konkurencję (AI). Jeśli — „rozumiem kiedy użyć X vs Y w tym kontekście" oraz określić wielowymiarowo co jest prawdziwe i właściwe, umiesz coś czego AI nadal nie umie.
14. Operator/Użytkownik AI Ko-kreator To osoby, które nauczą się posługiwać gotowymi narzędziami, szablonami, interfejsami. Nie muszą rozumieć, jak modele działają, wystarczy im wiedza „gdzie kliknąć”. To osoby, które traktują AI nie jako kalkulator, ale jako partnera projektowego. Potrafią myśleć metapoziomowo: wiedzą, jak projektować procesy, jak łączyć dane, jak kwestionować wyniki AI. Ryzyko: spłaszczenie roli do wykonywania powtarzalnych czynności (jak wczesne etapy automatyzacji w fabrykach). Siła: umiejętność przeniesienia AI z roli narzędzia do rol wspólnika w twórczości i inżynierii. Przykład: ktoś, kto używa Figma Make, żeby generować z krótkiego prompta 10 wariantów prototypów i wybiera jeden. Przykład: projektantka/projektant, który wykorzystuje AI do symulacji scenariuszy UX, analiz kontekstowych, a potem świadomie reinterpretuje wyniki w świetle wiedzy o użytkownikach i rynku. 03 Jak przetrwać podróż z nadmierną prędkością? Na rynku pracy mogą wyłonić się dwie prędkości: Ko-kreacja jako model mentalny w wykorzystaniu AI.
15. Przepraszam! Nie wiedziałem jak to nazwać, więc nazwałem jak jakiś kurs za 399 zł, ale wiadomo o co chodzi :) 04 Program AI Fluency
16. „Measure twice, cut once.” Im precyzyjniej zdefiniujesz swój cel / problem do rozwiązania, tym lepsze wyniki. Briefuj jak dobry klient, który nie zbywa Cię mówiąc „Po co te wszystkie pytania, Ty się znasz — zaprojektuj”. 04 Program AI Fluency 1. Zacznij od celu, nie od promptu Zamiast: „Zaprojektuj mi super aplikację, która robi a, b, c.” Spróbuj: „Mam problem x do rozwiązania. Moim celem jest y. Problem x dotyczy takich a takich grup behawioralnych. Jak można odpowiedzieć na potrzeby tych grup? Jak konkurencja rozwiązuje te problemy…” (… długa konwersacja, budowanie założeń, specyfikacji, person, analiza danych.)
17. Traktuj chat / LLM jak rozbudowaną przestrzeń roboczą, a nie jak generator smart-odpowiedzi. Nie różni się to niczym od dokumentacji, którą współdzielisz z zespołem. 04 Program AI Fluency 2. Twórz projekty — buduj trwałe systemy pamięci Przykład: • Załóż w Claude, ChatGPT lub innym LLMie projekt. • Umieść w nim precyzyjny brief projektu. • Dodaj persony, wyniki badań, raporty rynkowe z dziedziny Twojego projektu. • Surowe dane z badań z użytkownikami. • Transkrypcje konwersacji Twojego zespołu. • Aktualizowany log decyzji. • Ograniczenia: techniczny stack, wymogi prawne etc.
18. DEFINE EMPATHIZE IDEATE PROTOTYPE TEST IMPLEMENT Przykład: Pracuj z AI w metodyce Design Thinking Pierwsza odpowiedź to hipoteza, nie rozwiązanie. Korzystaj z podejść, w których można wykorzystać chain-of thoughts. Dopiero zaczęłaś/zacząłeś kalibrować sesję LLMa do Twoich założeń (chyba, że odrobiłeś lekcję dotyczącą tworzenia projektów i karmienia kontekstem). 04 Program AI Fluency 3a. Iteruj, drąż, kombinuj, powtórz Diverge: „Przeanalizuj te 15 wywiadów z użytkownikami aplikacji zdrowotnej. Wydobądź wszystkie wspomniane problemy, frustracje i potrzeby. Nie filtruj – chcę zobaczyć pełen obraz." Cluster: „Listę problemów uporządkuj wg według obszarów doświadczenia użytkownika: onboarding, codzienna interakcja, synchronizacja danych, wsparcie. Które grupy pojawiają się najczęściej?" Synthesize: „Dla trzech najczęstszych grup: sformułuj problem statement w formacie: '[persona A] potrzebuje [x], ponieważ [y], co prowadzi do [z]'." Validate: „Które z tych problem statements są najbardziej actionable i mają największy wpływ na retencję użytkowników według danych z analytics?"
19. DEFINE EMPATHIZE IDEATE PROTOTYPE TEST IMPLEMENT Przykład: Pracuj z AI w metodyce Design Thinking Etap Design Thinking Co AI robi w iteracji Przykładowe frazy w promptach Empathize Odkrywa pełen kontekst, ekstrahuje wnioski z danych „Przeanalizuj…”, „Wydobądź wszystkie…”, „Jaki jest kontekst…” Define Syntetyzuje w problem statement, identyfikuje wzorce „Pogrupuj wg…”, „Nazwij i uporządkuj…”, „Znajdź najczęstsze wzorce…” Ideate Generuje listę możliwych rozwiązań. Filtruje wg kryteriów, tworzy ranking. „Wygeneruj 20 różnych…”, „Myśl szeroko…”, „Zaproponuj alternatywy…”, „Które najlepiej…” Prototype Rozwija szczegóły, tworzy architekturę, szkicuje rozwiązania „Narysuj wireframe…”, „Zbuduj działający prototyp…” Test Ocenia, identyfikuje ryzyka, proponuje walidacje, pisze scenariusze testów „Oceń przez pryzmat…”, „Co może pójść nie tak, jakie są słabe punkty…”, „Jak zweryfikować…” Build Buduje „Na podstawie prototypu…”, „Stwórz proof of concept w technologii…” Użyj dowolnej metodyki, w której połączysz ustrukturyzowane przetwarzanie informacji LLMa z Twoją intuicją i kreatywnością. 04 Program AI Fluency 3b. Iteruj, drąż, kombinuj, powtórz
20. LLM nie siedzi w Twojej głowie — nie wie co wiesz, a czego nie wiesz. Podziel się swoją dziedzinową ekspertyzą, znajomością faktów i wyraźnie oddziel od tego co jest dla Ciebie niejasne. ↑ To jeden ze sposobów na ograniczenie potencjalnych halucynacji. 04 Program AI Fluency 4. Rozróżnij to, co wiesz od tego, co zakładasz Przykład: „Wiem z analityki, że nasz główny segment to rodzice 30-40 lat, 70% użytkowników mobilnych. Za to nie wiem, czy preferują Instagram czy TikTok do konsumpcji treści. Zaproponuj framework testowy do wyboru kanałów w kampanii o bezpieczeństwie.” (Model rozróżnia ograniczenia oparte na faktach od obszarów, wymagających badań i generuje hipotezy do zweryfikowania zamiast założeń.)
21. LLM w trybie oceny myśli głębiej niż w trybie tworzenia. Krytyczne przetwarzanie danych może ujawnić luki, błędy, niedoskonałości koncepcji. 04 Program AI Fluency 5. „Powiedz co nie działa” zamiast „daj pomysł” Przykład: „Oto koncept landing page’a konferencji: [koncept]. Moim celem jest sprawne wyprzedanie wszystkich biletów. Oceń tę stronę przez pryzmat: 1) Heurystyk Nielsena 2) Teorii obciążenia poznawczego 3) Dobrych praktyk optymalizacji konwersji Wskaż konkretne problemy (w tabelce) i uszereguj je wg wpływu na cele, które chcę osiągną i nakładu pracy. A jeśli nie wiesz, o co zapytać AI, to zapytaj o co 💡 zapytać np. „Wg jakich kryteriów można krytycznie przeanalizować ten landing page”.
22. Zupełnie tak, jakbyś pracował/a z juniorem. Motywuj do krytycznej refleksji, sokratejskiego „Wiem, że nic nie wiem”. Jeśli pracujesz z juniorem, możesz chcieć by kształcił swój aparat krytyczny i pokorę poznawczą. LLMy są trenowane na „pewności siebie”, by brzmieć przekonująco i statystycznie prawdopodobnie — a nie, by mieć epistemiczną pewność, że mówią prawdę. Płynny język ≠ wiarygodna wiedza. 04 Program AI Fluency 6. Kwestionuj, kalibruj, wytrącaj z poczucia pewności Przykład: O taki pożyteczny master prompt: „Przeanalizuj swoją poprzednią odpowiedź a następnie: • Oceń jej pewność (1-10) z uzasadnieniem. • Wypisz kluczowe założenia, które przyjąłeś. • Wskaż części najbardziej/najmniej wiarygodne. • Zaproponuj jak mogę to zweryfikować niezależnie. • Podaj główny kontrargument do swojej tezy.” Rozpoznawaj wzorce odpowiedzi, ucz się drążyć, kształć pokorę modelu.
23. „Dla mnie AI jest fajne, bo jestem dobry w wymyślaniu ale nie egzekucji.” Dominik Paszkiewicz Idealna współpraca z AI to na chwilę obecną zrzucenie na AI proceduralnego skalowania i egzekucji. W takim układzie człowiek zachowuje strategiczny osąd i sprawczość. AI amplifikuje i augmentuje Twoją ekspertyzę, nie zastępuje Twojego osądu. 04 Program AI Fluency 7. Deleguj wybiórczo, zachowaj sprawczość Deleguj: „Przetwórz 65 wywiadów użytkowników w ustrukturyzowaną tabelę, powtarzające się tematy, częstotliwość, reprezentatywne cytaty, wzorce behawioralne. Wynik zapisz do CSV, abym mógł dane przetwarzać dalej.” Masz draft maila: „Wygeneruj 5 wariantów tego maila w różnym tonach: formalny, kolokwialnym, przyjaznym, pilnym, zwięzłym.” Nie deleguj: „Wyciągnij mi kluczowe wnioski z 65 wywiadów z użytkownikami”. „Napisz email do klienta o opóźnieniu projektu”.
24. Nazwa Przypadek użycia Struktura promptu Kiedy i jak używać Wersja Kopacz insightów Analiza badań jakościowych „Przeanalizuj [N] wywiadów. Wydobądź powtarzające się wzorce, przypadki odstające i skataloguj się je w strukturze [x], [y]. Przygotuj mi format [z], żebym mógł użyć w moim programie.” Po badaniach jakościowych, przed ideacją v1.3 Generator person Tworzenie person „Na podstawie [dane demograficzne, dane behawioralne]: stwórz 3 persony różniące się [kluczowe wymiary]. Dla każdej zdefiniuj: cele, wyzwania, motywacje, kontekst, cytat, zachowania i nawyki.” Claude lepszy dla bardziej z niuansowanej osobowości. Weryfikuj z teamem czy persony rezonują! v2.7 Przepisywacz treści Adaptacja treści do specyfiki różnych kanałów „Weź [długi artykuł/tekst]. Przekształć w: Post na LinkedIn (150 słów, ton profesjonalny), Wątek na Twitterze (5 tweetów, zaczynający się od mocnego hooka), Newsletter emailowy (ton konwersacyjny, CTA na końcu) Karuzelę na Instagram (5 slajdów, nagłówki, które działają wizualnie).” Każdy format potrzebuje weryfikacji per platforma. Dodaj brand voice guidelines do promptu. v1.7 Zbieraj prompty do wielokrotnego użycia, jak szablony lub komponenty. Najlepsze prompty powstają z praktyki i eksperymentowania, utrwalaj je i dziel się w swojej organizacji. Utwórz dla siebie, zespołu lub całej organizacji regularnie aktualizowaną bibliotekę promptów. 04 Program AI Fluency 8. Twórz reużywalne narzędzia i procesy Przykład:
25. Tak samo jak ludzie, ale trochę mniej LLM halucynuje. To co model do Ciebie komunikuje traktuj jak hipotezę, a nie konkluzję czy prawdę. Różne modele mają odmienne architektury, dane treningowe, inaczej przebiega fine-tuning. Podobnie zresztą ludzie są poznawczo różnorodni. 04 Program AI Fluency 9. Weryfikuj wieloźródłowo → triangulacja lub walidacja sekwencyjna Przykład (walidacja sekwencyjna): 1) ChatGPT generuje hipotezę strategiczną. 2) Claude ocenia ryzyka i przypadki brzegowe. 3) Konsultujesz rezultaty z ekspertką / ekspertem dziedzinowym. 4) Realizujesz testy empiryczne na prototypie (adekwatne do Twojego projektu. Przykład (triangulacja): ChatGPT + Claude + Gemini + ekspert + weryfikacja danych rynkowych → porównanie perspektyw.
26. LLM może wcielić się w różnych interesariuszy zwanych częściej stakeholderami ;), ale też w użytkowników – wykorzystaj to jako narzędzie do zgłębiania perspektyw. Nie tylko "pomyśl o X" ale "pomyśl o X jako Y". AI jako symulator użytkowników, ekspertów, przeciwników. 04 Program AI Fluency 10. Symuluj role Przykład: 1) „Jesteś UX researcherem z 10-letnim doświadczeniem. Przejrzyj ten koncept przez pryzmat użyteczności i dostępności. Co Cię niepokoi?” 2) „Jesteś CFO. Ten sam koncept. Jakie widzisz ryzyka biznesowe i możliwości?” 3) „Jesteś samym użytkownikiem: Ania, 42 lata, zajęta mama dwójki dzieci. Pierwszy raz widzisz ten produkt. Co myślisz?” 4) „Synteza: zestaw te trzy role. Jakie są kluczowe obszary do zaadresowania?” Dodatkowe: • „Jesteś konkurencją, która widzi naszą strategię. Jak byś ją zaatakował? Gdzie są słabe punkty?” • „Przeprowadź tę samą osobę przez flow: raz jako zadowolony power-user, raz jako sceptyczny nowy użytkownik, raz jako zestresowany użytkownik pod presją czasu.”
27. 1. Buduj agentów no-code (np. make.com) 2. Eksperymentuj z automatyzacjami no-code (np. n8n.io) 3. Samodzielnie prototypu i buduj działające rozwiązania (np. lovable.dev) 4. Korzystaj lokalnych modeli, takie ~ mixture-of-experts (np. ollama.com) 5. Eksperymentuj z podpatrzonymi w społeczności „AI workflow for x, y, z” 04 Program AI Fluency Następne kroki — zrozum jak AI działa
28. 05 Podsumowanie
29. 1. Jest rewolucja i wpłynie na każdego 2. Zbuduj strategię adaptacji i rewiduj ją regularnie 3. Nasiąkaj AI, nawet jeśli nie chcesz 4. Nie jesteś techniczny/a — stań się, choć trochę 5. Deleguj wykonanie, nie myślenie 05 Podsumowanie „Pośród chaosu jest też okazja.” Sun Tzu
30. 47-letni Dominik pije kawę a ludziska za niego robią Życzę Wam gładkiej adaptacji! :) Śmiało pisz do mojej agentki od komunikacji ze światem zewnętrznym: dominik@paszkiewicz.design paszkiewicz.design Dziękuję!