როგორ აერთიანებს Figma AI-ს, რათა გარდაქმნას დიზაინი და გააძლიეროს შემოქმედები
საუბარი Figma-ს AI პროდუქტების ხელმძღვანელ დევიდ კოსნიკთან.
ჩვენი ახალი სერიის, Executive Function-ის, ფარგლებში წარმოგიდგენთ ლიდერების ხედვებს, რომლებიც AI-ის მეშვეობით ტრანსფორმაციას წარმართავენ.
Figma არის ადგილი, სადაც გუნდები ერთიანდებიან, რათა იდეები მსოფლიოს საუკეთესო ციფრულ პროდუქტებად და გამოცდილებებად აქციონ. ჩვენ ვესაუბრეთ Figma-ს AI პროდუქტების ხელმძღვანელს, დევიდ კოსნიკს, დიზაინში AI-ის გავლენაზე, შემოქმედებითობის გაძლიერებასა და Figma-ს თანამშრომლებისთვის AI ფლუენტურობის განვითარებაზე.
თქვენ აღწერდით AI-ს როგორც პლატფორმულ გარდატეხას და ასევე ძირითად შესაძლებლობას. როგორ ცვლის AI დიზაინს და როგორ პოზიციონირებს Figma საკუთარ თავს ამ ტრანსფორმაციაში?
რადგან AI ციფრული პროდუქტების შექმნას უფრო მეტად ამარტივებს, შესანიშნავი დიზაინი სულ უფრო მეტად გახდება მთავარი განმასხვავებელი ფაქტორი. მაგრამ დიზაინი მხოლოდ პიქსელები არ არის; ის ხელობაა: ემპათია, სამუშაო პროცესის გაგება და პრობლემების გადაჭრა.
სწორედ ამიტომ, AI ჩაშენებულია Figma-ს მთელ ეკოსისტემაში — პროდუქტში ტექსტის რედაქტირებიდან და სურათის გენერირებიდან დაწყებული, ფენების ავტოგადარქმევითა და საიტის ვიზუალებით დასრულებული — რაც შექმნას უფრო სწრაფს, ინტუიციურს და მეტი ადამიანისთვის ხელმისაწვდომს ხდის.
ამასთანავე, AI ასევე არის პლატფორმული გარდატეხა. Figma თავიდანვე შექმნილია ციფრული პროდუქტების ასაგებად. ეს გვაძლევს შესაძლებლობას, სამუშაო პროცესები საწყისი პრინციპებიდან გადავიაზროთ.
ერთ-ერთი მაგალითია Figma Make(იხსნება ახალ ფანჯარაში) — მოთხოვნიდან აპამდე მისასვლელი ინსტრუმენტი, რომელიც ენიდან, სურათებიდან ან სტრუქტურირებული ფრეიმებიდან საწარმოო დონის კოდს გენერირებს. ის როგორც პროგრამისტებს, ისე არაპროგრამისტებს — დიზაინერებს, PM-ებს, ინჟინრებს, მარკეტერებს — აძლევს საშუალებას, უფრო შორს წავიდნენ, შექმნან პროტოტიპები და გამოხატონ იდეები ტექნიკური ბარიერების გარეშე.
ბევრს საუბრობენ AI-ზე, როგორც კოპილოტზე და არა ჩანაცვლებაზე. როგორ ხედავთ, რომ ეს დინამიკა შემოქმედებითობას აძლიერებს?
Figma გამოირჩევა ხელობისადმი ღრმა ერთგულებით — ის მომხმარებლებს სრულ კონტროლს აძლევს, რომ ყველა დეტალი დახვეწონ. AI-ის საშუალებით ჩვენ ვიზუალურ ფენას გავცდით და ენა, ვიზუალი და კოდიც დავამატეთ — ისეთი ხელსაწყოებით, როგორიცაა კოდის კომპოზერი და „კოდის ფენები“, რომლებიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, ადგილობრივად დაწერონ და გამოაქვეყნონ AI-ის დახმარებით შექმნილი კოდი.
„AI აგენტების ერთ-ერთი ნამდვილად ამაღელვებელი რამ ისაა, რომ მათ შეუძლიათ ძალიან შორს წაგიყვანონ, ბევრი რუტინული საქმე გააკეთონ და დაწყებაში დაგეხმარონ.“
AI აგენტებს შეუძლიათ შეასრულონ რუტინული სამუშაო, მაგრამ ამის შემდეგ ბევრი ინსტრუმენტი კასტომიზაციას ზღუდავს. Figma-ში შეგიძლიათ სრულად დაარედაქტიროთ ყველა ფენა — ენა, ვიზუალი და კოდი — რათა შედეგი თქვენს ხედვას შეესაბამებოდეს და ხელობა შეინარჩუნოთ. ჩვენ ასევე მხარს ვუჭერთ მრავალმოდალურ სამუშაო პროცესებს, ასე რომ, იქნება თქვენი ძლიერი მხარე კოდი, დიზაინი თუ ენა, შეგიძლიათ თქვენებურად იმუშაოთ — თითქოს full-stack იყოთ, საკუთარი სპეციალიზაციის დაკარგვის გარეშე.
საბოლოო ჯამში, Figma-ში შექმნილი პროდუქტები ადამიანებისთვისაა. და ადამიანებს მოაქვთ განსჯა, ემპათია და გემოვნება — თვისებები, რომლებიც მათ ნამდვილ პილოტებად აქცევს და არა უბრალოდ კოპილოტებად.
„AI ადამიანებს დაეხმარება ბევრად სწრაფად გამოიკვლიონ, იდეების განვითარებაში ბევრად შორს წავიდნენ, მაგრამ ვფიქრობ, რომ ადამიანური განსჯა, ემპათია, ოსტატობა და გემოვნებაა ის, რაც ნიშნავს იყო პილოტი და არა კოპილოტი.“
Figma Make და Dev Mode MCP Server მნიშვნელოვანი ნაბიჯები იყო AI-ის სრულ სამუშაო პროცესებში ინტეგრაციისთვის. რა ისწავლეთ იმაზე, თუ როგორ სურთ დიზაინერებსა და დეველოპერებს კოდის მეშვეობით AI-თან ურთიერთობა?
დიზაინერსა და დეველოპერს შორის თანამშრომლობა ემყარება იმას, რომ საბოლოოდ შეიქმნას ის, რაც რეალურად მუშაობს — არა მხოლოდ არასწორი კომუნიკაციის თავიდან აცილებას, არამედ მომხმარებლისთვის ღირებულების უზრუნველყოფასაც. Figma Make გუნდებს ეხმარება, შეამოწმონ და დატესტონ ბევრი შესაძლო იდეა, რათა როცა გადაწყვეტაზე შეთანხმდებიან, სწორი საქმის აშენების მტკიცე რწმენა ჰქონდეთ.
Dev Mode(იხსნება ახალ ფანჯარაში)-მა გადაცემა გაამარტივა ისეთი სტრუქტურირებული მონაცემებით, როგორიცაა CSS და token-ები, ხოლო MCP(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ამას კიდევ უფრო შორს მიჰყავს, რადგან დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, გამოიძახონ კოდირების აგენტი, რომელიც mock-ებს სრულ კონტექსტთან ერთად საწარმოო მზადყოფნის კოდად თარგმნის — ხელით copy-paste-ის გარეშე.
მიუხედავად იმისა, რომ Make ძირითადად პროტოტიპირებისთვის არის შექმნილი, დიზაინერებს ხშირად შეუძლიათ ინტერაქციები იმდენად ზუსტად აღწერონ მოთხოვნით, რომ ინჟინრები კოდს პირდაპირ აკოპირებენ — რის შედეგადაც ის თანდათან ინჟინერიისთვის გადაცემის არტეფაქტადაც იქცევა.
უფრო ფართოდ თუ შევხედავთ, Figma ყოველთვის იყო დიზაინითვე მრავალმომხმარებლიანი, განსხვავებით ადრეული AI ინსტრუმენტებისგან, რომლებიც უმეტესად ინდივიდუალურ გამოყენებაზე იყო მორგებული. ახლა კი უფრო კოლაბორაციული AI გამოცდილებებისკენ მივდივართ, რომლებიც სხვებსაც იწვევს შემოქმედებით პროცესში.
როგორ ფიქრობთ AI ინსტრუმენტებზე, რომლებიც თანამშრომლობასა და მრავალმომხმარებლიანობის იდეას უჭერს მხარს?
მრავალმომხმარებლიანობა Figma-ს საფუძველია, და ისეთი ხელსაწყოები, როგორიცაა Figma Make და კოდის ფენები, რეალურ დროში თანამშრომლობის მხარდასაჭერად არის შექმნილი — AI-სთან ერთადაც კი. ორ ადამიანს შეუძლია ერთსა და იმავე ფაილზე იმუშაოს, ერთმანეთის ავატარები დაინახოს და AI ასისტენტთან ერთად შექმნას, რითაც შეხვედრები საერთო, ინტერაქტიულ სამუშაო სესიებად იქცევა.
სურათის გენერირებაც FigJam-სა და Slides-ში ერთ-ერთ გამორჩეულ შესაძლებლობად იქცა, რაც გუნდებს აძლევს საშუალებას, ერთობლივად შექმნან ბრენდთან თანხვედრილი ვიზუალები ან გვერდიგვერდ იმუშაონ იტერაციებზე. ამას კულტურული განზომილებაც აქვს — მაგალითად, ჩვენი ტრადიცია FigJam-ის საიუბილეო ბარათების შექმნისა, როცა თანაგუნდელები OpenAI-ის სურათის რედაქტირებას იყენებენ ავატარების გადასამუშავებლად და სახალისო, პერსონალიზებული მიძღვნები იქმნება. ასეთი შემოქმედებითი რიტუალები კავშირსა და გუნდურ სულისკვეთებას აძლიერებს ისე, როგორც ინსტრუმენტების უმეტესობას არ შეუძლია.
როდესაც უფრო მეტი დიზაინის პროცესი — მაგალითად ფენების დასახელება, ქოფირაითინგი, ვიზუალური ძიება და გენერირება — AI-ზე დაფუძნებული ხდება, როგორ ხედავთ პროფესიონალი დიზაინერის როლის განვითარებას?
ხელობა რჩება ყველაზე არსებით უნარად — ემპათია, გემოვნება და კვლევისა და დახვეწის უნარი. რადგან იდეების გამოცდის ფასი მცირდება, ადამიანებს შეუძლიათ უფრო ღრმად ჩასწვდნენ იმას, რაც მუშაობს, და ყოველი დეტალი — ანიმაციებიდან ინტერაქციებამდე — სრულყოფილების შესაძლებლობად აქციონ. ხმაური გაიზრდება, მაგრამ გამორჩეული ხელობა მაინც გამოჩნდება.
ჩვენ ასევე ვხედავთ გადაადგილებას შემსრულებლიდან პრობლემების გადამჭრელისკენ, როლების შერწყმას და იმას, რომ უფრო მეტი ადამიანი ხდება შემქმნელი. დიზაინერები კოდს წერენ, და მომავალი ეკუთვნით ხედვის მატარებლებს — მათ, ვისაც შეუძლია იდეა კონცეფციიდან რეალიზაციამდე დამოუკიდებლად მიიყვანოს.
მედიასა და გართობის სფეროში მყავს კოლეგა, რომელიც აღწერს, რამდენად მაღალი იყო იდეების გენერირებისა და მათი წარდგენის საწყისი ღირებულება — იმდენ ძალისხმევას მოითხოვდა, რომ ბევრი შესანიშნავი იდეა იფილტრებოდა, სანამ შანსიც კი ექნებოდა. ახლა კი AI-ით ეს ვიწრო ყელი მსუბუქდება. ვხედავთ იდეების გამრავლებას, რადგან შემოქმედებს შეუძლიათ ბევრად უფრო თავისუფლად იკვლიონ და გააზიარონ.
ეს მაგონებს Doctor Strange-ს Marvel-ის სამყაროში — როგორ ხედავს ყველა შესაძლო მომავალს. სწორედ ეს ხდება AI დიზაინისთვის: გზა, რომ გამოიკვლიო უთვალავი მიმართულება და კონკრეტული პრობლემისთვის საუკეთესო აირჩიო.
თქვენი აზრით, როგორი ტიპის მომხმარებლებს ან გამოყენების შემთხვევებს გახსნის Figma-ს AI, რაც ადრე შესაძლებელი არ იყო?
ჩვენ უკვე ვხედავთ საოცარ მაგალითებს — გაშვებამდეც კი. შიდა ტესტირებისას HR გუნდის ერთმა წევრმა, რომელსაც არც კოდირების და არც დიზაინის გამოცდილება ჰქონდა, აღმოაჩინა Workday API და Figma Make მხოლოდ ორ საათში თამაშის ასაგებად გამოიყენა: მასში Workday-დან გამოტანილი ოთხი სახე და სახელი ჩანდა და მათი ერთმანეთთან შეხამება გიწევდა — სახალისო გზა ახალი თანამშრომლებისთვის, რომ თანაგუნდელები გაიცნონ. ახლა ეს ჩვენი ონბორდინგის პროცესის ნაწილია.
ეს იყო იდეა, რომელსაც შიდა ინსტრუმენტების გუნდი ალბათ არასოდეს მიანიჭებდა პრიორიტეტს, მაგრამ ის რეალობად იქცა, რადგან AI-მ ბარიერი შეამცირა. მან აჩვენა, რომ არატექნიკურ ადამიანებს, რომლებსაც კარგი იდეები აქვთ, ახლა შეუძლიათ რეალური, გამოსადეგი ინსტრუმენტების შექმნა — ზოგჯერ განთავსებაც კი — ინჟინრების გუნდის გარეშე.
ვხედავთ უამრავ მოულოდნელ გამოყენების შემთხვევას და ეს წარმოუდგენლად შთამაგონებელია. ისეთი ინსტრუმენტები, როგორიცაა Figma Make და Figma Design, ადამიანებს აძლევს საშუალებას, გამოხატონ და აამოქმედონ იდეები, რომლებიც სხვაგვარად მიძინებული დარჩებოდა.
როგორ აშენებთ AI ფლუენტურობას — იმ „აჰა“ მომენტებს, როცა ადამიანები აცნობიერებენ, რომ შეუძლიათ გააკეთონ ის, რაც ადრე არ შეეძლოთ? რაიმე გაკვეთილი უკვე გამოიკვეთა?
საკუთარი პროდუქტების აქტიური გამოყენება ჩვენი კულტურის ცენტრია და Figma Make-ში სრულად ჩავერთეთ. ჩავატარეთ „Great Figma Bake Off“ — კომპანიის მასშტაბის კონკურსი მაგარი პროექტების ასაგებად, პირდაპირი jam სესიებით ყველა დროის სარტყელში. ასეთმა პრაქტიკულმა მხარდაჭერამ AI-ით დაინტერესებულ თანამშრომლებს თავდაჯერება შემატა, განსაკუთრებით მათ, ვინც ამ ინსტრუმენტებში ახალი იყო. სოციალური სტიმულები და ცოცხალი გზამკვლევობა მნიშვნელოვნად დაეხმარა ადამიანებს ჩართულობაში.
ამის გარდა, მთელი კომპანიის მასშტაბით დავნერგეთ ChatGPT Enterprise. ეს გარდამქმნელი აღმოჩნდა — ბაზარზე გატანის გუნდები მას იყენებენ შეთავაზებების დასახვეწად, იმეილების დასაწერად და სხვა ამოცანებისთვის, თანაც უსაფრთხო და კონფიდენციალურობაზე ორიენტირებულ გარემოში.
ასევე ვატარებთ Maker Weeks-ს — ერთკვირიან ჰაკათონებს, რომლებიც ყველასთვისაა ღია და არა მხოლოდ პროდუქტის გუნდებისთვის. ადამიანები ყველაფერს ქმნიან — ვიდეოებიდან და დახმარების დოკუმენტაციიდან Slack-ში ინტეგრირებულ GPT‑ებამდე. ეს ყველას აძლევს უფლებას, სცადოს, შეცდეს და ისწავლოს — ამცირებს პრაქტიკული ექსპერიმენტირების ბარიერს, განსაკუთრებით მათთვის, ვინც ძირითადი ტექნიკური როლების მიღმაა.
ეს უფრო ფილოსოფიურია — AI ფლუენტურობის კულტურის შექმნა — თუ პროგრესის გაზომვის გზებიც გაქვთ?
Figma-ში AI ფლუენტურობა კულტურიდან იწყება. ჩვენ ვქირაობთ ადამიანებს, რომლებსაც ექსპერიმენტირება და ახალი ინსტრუმენტების გამოკვლევა სურთ, და ამას სწავლისთვის გამოყოფილი დროითა და ბიუჯეტით ვუჭერთ მხარს — სავალდებულო მოთხოვნების გარეშე.
„ჩვენ შევქმენით გუნდი, რომელსაც მომავალში ცხოვრება სურს. და შევქმენით დიზაინერების გუნდი, რომელიც დაუღალავად ცდილობს იპოვოს გზები, როგორ გახადოს ყველაფერი უკეთესი, და აღფრთოვანებულია ახალი ხელსაწყოებითა და ახალი ტექნოლოგიით.“
ჩვენ ვუსვამთ ხაზს წარმატების ისტორიებს, მაგალითად HR გუნდის მიერ Workday-ზე მომუშავე თამაშის შექმნას, რათა ვაჩვენოთ, რომ 10-წუთიან ექსპერიმენტსაც კი შეუძლია რეალური გავლენის გამოწვევა. ეს პირველი ნაბიჯი ხშირად ყველაზე რთულია.
უსაფრთხო კვლევის მხარდასაჭერად, ექსპერიმენტული ინსტრუმენტებისთვის შესაბამისობის დაჩქარებული გზა შევქმენით — მონაცემთა გამოყენების დამცავი ჩარჩოებით — რათა გუნდებმა ახალი AI დაბრკოლებების გარეშე დატესტონ. ინსტრუმენტების უმეტესობა იდეალურად ვერ იმუშავებს, მაგრამ ცდის ფასის შემცირება რეალური ღირებულების აღმოჩენას უწყობს ხელს და მთელ ორგანიზაციაში ინოვაციას აჩქარებს.
თქვენ გააზიარეთ მნიშვნელოვანი ხედვები შიდა AI ფლუენტურობის განვითარებაზე. მაგრამ რას იტყვით მომხმარებლის მხარეზე — როგორ უნდა მიუდგნენ კომპანიები AI-ის საკუთარ პროდუქტებსა და გამოცდილებებში ინტეგრაციას?
როგორც AI-ის მომხმარებლებმა და შემქმნელებმა, ვისწავლეთ, რომ ქვემოდან წამოსული ექსპერიმენტირება დანერგვას აჩქარებს. თანამშრომლებმა არაოფიციალურად დაიწყეს ისეთი ინსტრუმენტების გამოყენება, როგორიცაა ChatGPT, რამაც უსაფრთხო და მხარდაჭერილი გზის მოთხოვნა წარმოშვა — და საბოლოოდ ChatGPT Enterprise-ის დანერგვამდე მიგვიყვანა.
მთავარი დასკვნა ასეთია: როგორც კი ადამიანები AI სამუშაო პროცესებს გასინჯავენ და მიხვდებიან, რამდენად მარტივია ისინი, თავს ძალაუფლებულად გრძნობენ შექმნისთვის. აზროვნების ეს ცვლილება გადამწყვეტია მნიშვნელოვანი AI დანერგვის მასშტაბირებისთვის — როგორც კომპანიის შიგნით, ისე მომხმარებლებისთვის.
დასასრულებლად — პირადად თქვენ როგორ იყენებთ AI-ს თქვენს სამუშაო პროცესებში Figma-ში?
მე ChatGPT‑ს ყოველდღიურად ვიყენებ ყველაფრისთვის — რევიუს ჩანაწერების გასაწმენდად, კომუნიკაციების დასაწერად თუ სიღრმისეული კვლევისთვის — ხშირად ასეთი მოთხოვნით: „ეს პრობლემა ჩვეულებრივ როგორ გვარდება?“ რათა სწრაფად გამოვიკვლიო შესაძლო გადაწყვეტების სივრცე.
ასევე ვეყრდნობი Figma Make-ს პროტოტიპირებისა და იდეების კვლევისთვის, ხოლო Slack AI-ს — რთული განხილვების შესაჯამებლად და ორგანიზაციის მასშტაბით სინქრონში დარჩენისთვის. ბოლოს, Grammarly-ს მუდმივად ვიყენებ — შეიძლება AI-დ არც აღიქმებოდეს, მაგრამ ერთი დაწკაპებით მთელი დღის განმავლობაში ჩუმად აუმჯობესებს ჩემს წერას.
Figma იყენებს OpenAI API-ებს FigJam AI-ის, ასევე თავის პლატფორმაზე სურათის გენერირების შესაძლებლობების გასაძლიერებლად. მან ასევე დანერგა ChatGPT Enterprise მთელ ორგანიზაციაში, რათა საკუთარი სამუშაო ძალისთვის AI ფლუენტურობა უზრუნველყოს.
