Så integrerar Figma AI för att genomföra förändringar på designområdet och skapa nya möjligheter för kreatörer

I vår nya Executive Function-serie får ledare som driver omvandling via AI berätta om sina perspektiv.

Olika typer av team möts i Figma för att omvandla idéer till världens bästa digitala produkter och upplevelser. Vi pratade med Figmas David Kossnick, chef för AI-produkter, om vilka effekter AI får på designområdet, hur man skapar förutsättningar för kreativitet och utvecklar Figma-medarbetares AI-kompetens. 

Du har beskrivit AI som både ett plattformsbyte och en grundkapacitet. På vilket sätt förändrar AI designområdet och hur positionerar Figma sig i den omställningen?

Med AI blir det enklare än någonsin tidigare att skapa digitala produkter. Därmed blir högkvalitativ design i allt större utsträckning en viktig konkurrensfaktor. Men design handlar inte bara om pixlar, utan om hantverk: empati, förståelse för arbetsflödet och problemlösning.

Därför är AI integrerat i hela Figma – från textredigering och bildgenerering i produkten till automatiska namnbyten på lager och bilder på webbplatser. Det bidrar att skapandeprocessen blir snabbare, mer intuitiv och tillgänglig för fler.

Samtidigt leder AI också till ett plattformsbyte. Figma är specialutvecklat för att skapa digitala produkter. Det gör att vi kan tänka nytt kring arbetsflödena från de första principerna.

Ett exempel är Figma Make⁠(öppnas i ett nytt fönster) – ett ”prompt-to-app”-verktyg som genererar kod av produktionskvalitet från språk, bilder eller strukturerade ramar. Det ger både alla som arbetar med kod och andra – designer, projektledare, tekniker, marknadsförare – ett sätt att gå vidare, att skapa prototyper och uttrycka idéer utan att stoppas av tekniska hinder.

Det pratas mycket om att AI är en ”co-pilot”, snarare än en teknik som ska ersätta människor. På vilket sätt tror du att den dynamiken skapar förutsättningar för kreativitet?

Figma utmärker sig genom sitt djupa engagemang för hantverket och ger användarna fullständig kontroll att finjustera varje detalj. Med hjälp av AI fokuserar vi på mer än bara det visuella lagret och inkluderar språk, bilder och kod. Vi lägger till verktyg som en kodkompositör och ”kodlager” som ger användarna en integrerad möjlighet att skriva och publicera AI-stödd kod.

AI-agenter kan hantera rutinuppgifterna, men därefter är möjligheterna till anpassning begränsade i många verktyg. Med Figma kan du redigera varje lager fullt ut – språk, bilder och kod – så att det motsvarar den vision du har och upprätthåller hantverksnivån. Vi stödjer också arbetsflöden mellan olika modaliteter, vilket gör att du kan arbeta på ditt eget sätt, oberoende av om du är bäst på kod, design eller språk. Det är som att arbeta med full-stack utan att du tappar din specialitet.

I slutändan är de produkter som skapas i Figma till för människor. Och människor tillför omdöme, empati och smak – det är människor som styr och de är mer än bara en ”co-pilot”.

Figma Make och Dev Mode MCP Server var viktiga steg i arbetet med att integrera AI i heltäckande arbetsflöden. Vad har du lärt dig om hur designer och utvecklare vill interagera med AI genom kod?

Om designer och utvecklare ska kunna samarbeta måste man leverera något som verkligen fungerar. Det handlar inte enbart om att undvika fel i kommunikationen, utan om att säkra värde för användarna. Figma Make hjälper team att validera och testa många möjliga idéer. När man väl hittar en lösning finns det en stark övertygelse om att det man utvecklar är rätt.

Effektiviserad överlämning i Dev Mode⁠(öppnas i ett nytt fönster) med strukturerade data som CSS och tokens samt MCP⁠(öppnas i ett nytt fönster) tar allt ett steg till genom att utvecklarna kan anropa en kodningsagent som översätter simuleringar till produktionsfärdig kod med fullständig kontext – man slipper kopiera och klistra in manuellt.

Även om Make främst är utvecklat för prototypframtagning kan designer ofta skriva en prompt till interaktioner som är så exakta att teknikerna kopierar koden direkt. Make håller på att bli en överlämningsfunktion mot tekniksidan.

I ett bredare perspektiv har Figma alltid varit en multiaktör i grunden, till skillnad från tidiga AI-verktyg som till största delen var singelaktörer. Nu är vi på väg mot mer samarbetsinriktade AI-upplevelser som bjuder in andra i den kreativa processen.

Hur tänker du kring AI-verktyg som stödjer samarbete och idén om en multiaktör?

Att vara en multiaktör är huvudfokus för Figma och verktyg som Figma Make och kodlager är utvecklade för att stödja samarbete i realtid – också med AI. Två personer kan arbeta i samma fil, se varandras avatarer och skapa tillsammans med en AI-assistent. Möten blir till gemensamma, interaktiva utvecklingssessioner.

Bildgenerering har också blivit en viktig funktion i FigJam och Slides och det gör att team tillsammans kan skapa bilder som stämmer överens med varumärkesprofilen eller iterera sida vid sida. Det finns även en kulturell dimension – som vår tradition att skapa FigJam-kort på årsdagar, där teammedlemmar remixar avatarer med hjälp av OpenAI:s bildredigering för att skapa lekfulla, personliga hyllningar. Dessa kreativa ritualer skapar samhörighet och laganda, något de flesta verktyg inte lyckas åstadkomma.

När fler designprocesser – som namngivning av lager, copywriting, visuell sökning och generering – blir AI-drivna, på vilket sätt ser du att den professionella designerns roll kommer att utvecklas?

Hantverket är fortsatt den viktigaste färdigheten – empati, smak och förmågan att utforska och finjustera. I takt med att kostnaden för att testa idéer minskar kan man fördjupa sig i vad som fungerar och se alla detaljer – från animationer till interaktioner – som en möjlighet att skapa hög kvalitet. När mängden irrelevanta data ökar kommer ett högkvalitativt hantverk göra att man skiljer sig från mängden.

Vi ser också en omställning där man går från att implementera till att lösa problem, där olika roller smälter samman och allt fler blir kreatörer. En designer kommer att skriva kod och framtiden tillhör dem som har en vision – som kan ta en idé från konceptstadiet till att genomföra den på egen hand.

Jag har en kollega i medie- och underhållningsbranschen som beskriver den höga direkta kostnad som är kopplad till att generera idéer och sälja in dem. Tidigare krävde det så stora arbetsinsatser att många fantastiska idéer filtrerades bort innan de ens fick en chans. Med AI har den flaskhalsen vidgats. Vi ser att det finns massor av idéer, eftersom kreatörer kan utforska och dela med sig på ett mycket friare sätt.

Det påminner mig om Doctor Strange i Marvel-världen – hur han kan se alla tänkbara framtider. AI har fått den rollen inom design: det är ett sätt att utforska massor av olika vägar och välja den som är bäst för ett visst problem.

Vilka typer av användare eller användningsfall tror du att Figma:s AI kommer att göra tillgängliga, som inte var möjliga tidigare?

Vi ser redan fantastiska exempel – till och med före lanseringen. Under den interna testningen upptäckte någon i HR-teamet, som inte hade någon kodnings- eller designbakgrund, ett Workday API och använde Figma Make för att skapa ett spel. Det tog två timmar och visade fyra ansikten och namn som hämtats från Workday. Uppgiften var att kombinera dem – ett roligt sätt att hjälpa nyanställda att lära känna andra teammedlemmar. Det ingår nu i vår introduktionsprocess.

Det här var en idé som ett internt verktygsteam aldrig hade prioriterat, men det blev verklighet eftersom AI sänkte ribban. Det visar att personer som inte arbetar med teknik, men som har fantastiska idéer nu kan utveckla verkliga, användbara verktyg – som ibland kan implementeras brett – utan att man behöver något tekniskt team.

Vi ser massor av oväntade användningsfall och det är oerhört inspirerande. Med verktyg som Figma Make och Figma Design kan människor uttrycka och aktivera idéer som annars hade fått ligga kvar på hyllan.

Hur utvecklar ni AI-kompetens – de ”aha”-ögonblick människor får när de inser att de kan göra något de inte klarade av tidigare? Några lärdomar så här långt?

Att använda våra egna produkter internt är centralt i vår företagskultur och det gör vi fullt ut med Figma Make. Vi genomförde ”Great Figma Bake Off” – en tävling inom hela företaget om att utveckla coola projekt, med ”jamsessions” i realtid i alla tidszoner. Med detta konkreta stöd fick medarbetare som var nyfikna på AI hjälp att öka sin kompetens. Det gällde också dem som inte var bekanta med de här verktygen sedan tidigare. Sociala incitament och vägledning i realtid gjorde stor skillnad för att få människor att engagera sig.

Vi införde också ChatGPT Enterprise i hela företaget. Det har inneburit en omställning – marknadsföringsteam använder det för att finjustera sina säljargument, ta fram utkast till e-postmeddelanden och mycket annat i en säker, integritetsmedveten miljö.

Vi anordnar också Maker Weeks, som är veckolånga ”hackathons” som är öppna för alla, inte bara för produktteam. Deltagarna skapar allt från videofilmer och hjälpdokumentation till Slack-integrerade GPT:er. Det ger alla möjlighet att testa, misslyckas och lära sig, vilket gör att hindren för praktiska experiment minskar, inte minst för alla som inte främst arbetar med teknik.

Ligger det här mer på det filosofiska planet – att skapa en kultur för AI-kompetens – eller har ni något sätt att mäta vilka framsteg som görs?

Inom Figma börjar AI-kompetens med kulturen. Vi anställer människor som vill experimentera och utforska nya verktyg och det stödjer vi genom att vi avsätter tid och en budget för lärande – det finns inga särskilda krav.

Vi lyfter fram framgångsrika exempel, som ett HR-team som skapade ett Workday-drivet spel, för att visa att också ett experiment som tar 10 minuter kan få konkreta effekter. Det första steget är ofta det svåraste.

För att man ska kunna utforska på ett säkert sätt har vi skapat en genväg för att uppnå efterlevnad med experimentella verktyg – med skyddsräcken för dataanvändning – så att teamen kan testa ny AI utan friktion. De flesta verktyg fungerar inte alltid perfekt, men om man sänker kostnaderna för att testa bidrar det till att frigöra verkligt värde och driva innovation inom hela organisationen.

Du har gett oss fantastiska insikter om hur man utvecklar intern AI-kompetens. Men hur ser det ut på konsumentsidan – hur bör företag gå till väga för att integrera AI i sina produkter eller upplevelser?

Som både användare och utvecklare av AI har vi lärt oss att experiment på gräsrotsnivå leder till ökad användning. Medarbetarna började använda verktyg som ChatGPT på ett informellt sätt, vilket skapade efterfrågan på en mer säker väg att följa. Det gjorde i sin tur att vi implementerade ChatGPT Enterprise.

Den främsta lärdomen är att när människor testar AI-arbetsflöden och inser hur enkla de är inser de att de kan utvecklas på egen hand. Detta förändrade sätt att tänka är avgörande för att man ska kunna skala upp AI-användningen – både inom företaget och för kunderna.

Avslutningsvis: hur använder du själv AI i dina arbetsflöden hos Figma?

Jag använder ChatGPT varje dag för allt från att rensa anteckningar och ta fram utkast till kommunikation till djup research. En prompt jag ofta använder är ”hur löser man normalt det här problemet” för att snabbt utforska olika lösningar. 

Jag använder också Figma Make för att ta fram prototyper och utforska idéer och Slack AI för att sammanfatta komplexa trådar och skapa enhetlighet inom hela organisationen. Slutligen använder jag Grammarly hela tiden. Det betraktas kanske inte som AI, men det förbättrar det jag skriver under dagen på ett diskret sätt, med ett enda klick.

Figma använder OpenAI API:er för att driva FigJam AI och dess funktioner för bildgenerering på företagets plattform. Man har också implementerat ChatGPT Enterprise inom hela organisationen för att skapa förutsättningar för AI-kompetens för alla medarbetare.