1. Dizajn v dobe AI

Prvá kapitola kurzu bola veľmi všeobecná. Pre ľudí, ktorí nie sú oboznámení so svetom AI, slúži ako úvod, kde sa rozoberá, čo je umelá inteligencia, čo je generatívna AI, čo je prompt engineering a podobne. Pre mňa bolo najzaujímavejšie video v podkapitole 1.7, ktoré sa venovalo efektívnemu tvoreniu promptov pre generatívnu AI. V tejto podkapitole bolo veľmi dobre vysvetlené, z čoho by sa mal prompt skladať, aby sme dosiahli čo najlepší výsledok. Prompt by mal mať päť krokov:

1. Opísanie objektu, ktorý chceme vygenerovať.
2. Nastavenie scény – aká tam má byť akcia, aká je lokácia, čo má napríklad oblečené.
3. Štýl, v ktorom to chceme, napríklad abstract, art deco.
4. Nasvietenie scény – odkiaľ má ísť svetlo, kde majú byť tiene, prípadne denná doba.
5. Detaily fotky – aká to má byť kamera, aký to má byť objektív a podobne.

Z tejto kapitoly som si odniesol hlavne informácie z podkapitoly 1.7, pretože som už v AI svete trochu zbehnutý, a preto mi zvyšok kapitoly pripadal pomerne nezáživný. Hľadal som skôr hlbšie, praktickejšie informácie, ktoré by mi pomohli rozšíriť moje existujúce vedomosti, práve preto bola časť o tvorbe promptov taká prínosná.

2. AI "prvého diamantu" - Analýza a výskum

V tejto kapitole sa kurz zaoberal tým, ako AI dokáže zrýchliť workflow v analytickej, výskumnej a ideovej fáze. Primárne sa tu hovorilo o veľkých jazykových modeloch (LLM), ktoré vďaka správnym promptom môžu pomôcť napríklad pri konkurenčnej analýze, generovaní person a návrhu výskumu (napr. návrh scenára). V celej kapitole sa prízvukuje, že je dôležité, aby dizajnér vždy fact-checkoval tvrdenia od AI.

Je tu zobrazených mnoho nástrojov, časť z nich je veľmi nápomocných. Škoda je, že veľa tých funkcií je dostupných iba vo vyššom balíku predplatného. Napríklad je tam veľmi kvalitný nástroj Condens, ktorý poznám už z praxe, pracoval som s ním aj pri predmete DESB21, kde sme spoločne s ním analyzovali hĺbkové rozhovory. Nevýhoda je, že si jeho všetky AI funkcie nedokážem otestovať, napr. také AI analýzy rozhovorov, ktoré ma veľmi zaujímali.

V kapitole sa nachádzajú zaujímavé tipy, ale nevýhoda je, že dané nástroje, ktoré sa odporúčajú na preskúmanie, sa vôbec nenachádzajú na videách. IxDF síce poskytuje aj „cheatsheet“ s promptmi, ktoré sú však veľmi obecné. Väčšinou sa len skladajú zo zadania a príkladu výstupu. Ako opisujem v mojej prípadovej štúdii z mojej praxe, dobrý prompt by mal byť komplexný, návodný, veľmi dopodrobna špecifikovaný a tým minimalizujeme chyby. Primárna vec, ktorú si z tejto kapitoly dokáže človek odniesť, je teda experimentovanie a hlavne overovanie toho, čo AI sebavedome tvrdí… Keďže dobre vieme, že funguje len na princípe pravdepodobnosti.

3. AI "druhého diamantu" - Prototypovanie a testovanie

Táto kapitola bola pre mňa zaujímavejšia, čo sa týka nástrojov a nápadov na to, ako s nimi pracovať. Rozoberalo sa v nej, ako AI dokáže zrýchliť workflow pri návrhu prototypov a ich otestovaní. Najviac prínosný pre mňa bol plugin do Figmy s názvom WireGen, ktorý generuje na základe podrobného popisu aplikácie wireframe (“tzv. dráťák”).

Ďalšia prínosná vec sa týkala nástrojov Relume a Uizard, ktoré už poznám. Relume je nástroj, ktorý obsahuje rôzne UI knižnice do Figmy, Webflow a ďaľších nástrojov. Jedným stlačením sa dajú kopírovať a po novom, vie generovať aj rozhrania, ktoré sa dajú klikom poslať do Figmy a pracovať tam s nimi ďalej. Pre dizajnérov, ktorí Relume nepoznajú to podľa mňa určite stojí za vyskúšanie.

V ďalších častiach sa ešte rozoberalo, ako dokážeme cez LLM rýchlo vygenerovať micro copy, ale túto vec už Figma integruje do svojho riešenia, takže tento krok už nebude úplne potrebný. Čo sa týka testovania, tak tam boli zobrazené nástroje, ktoré dokážu pomocou svojej naučenej databázy heatmap vygenerovať základné heatmapy a udeliť tak skóre. Tam však bola prízvukovaná veľmi dôležitá a zásadná vec ,s ktorou súhlasím, a to, že daný výstup vôbec nemôžeme považovať za finálny. Je to ohodnotenie podľa heuristiky, vďaka ktorému môžeme odchytiť začiatočné chyby pred reálnym testom s používateľmi. Znova ma tu sklamali krátke videá, v ktorých mohli byť viacej dopodrobna rozobraté jednotlivé metódy a nástroje.

4. Budúcnosť dizajnu s AI

Posledná kapitola, kde sa celkovo rozoberal prínos AI nástrojov, ako s nimi pracovať a čo je a v budúcnosti bude najväčší problém. V tejto kapitole sme sa dotkli etických otázok, napríklad otvorenej komunikácie o AI voči používateľovi alebo vysvetlenia toho, odkiaľ berieme dáta a ako budeme ich výstupy spracovávať. Toto je podľa mňa veľmi dôležité a je správne, že sa to v tomto kurze rozoberalo.

Takisto bola zaujímavá aj podkapitola o skreslení, ktoré AI má a aká je dobrá prax u spoločností, ktoré sa tomu vyhli. Napríklad AI Google pri vyhľadávaní makeup obrázkov, primárne uprednostňovalo ľudí s bledou farbou pokožky, zatiaľ čo ľudí s tmavšou farbou pokožky upozaďovalo. Toto skreslenie vyriešili pridaním funkcie, kde si používateľ môže zvoliť odtieň pokožky.

Pri skresleniach je veľmi dôležitý ľudský faktor, ktorý pri vo fázy učenia AI zvedomí jednotlivé skreslenia. AI s tým potom môže lepšie pracovať. Táto kapitola bola pre mňa “oči otvárajúca”, nepredávala hard skill, ale skôr zvedomovala dôležité veci.

Záver

Kurz mi celkovo priniesol cenné poznatky, najmä v oblasti uvedomenia si etických otázok spojených s AI. Takisto splnil moje očakávania, pokiaľ ide objavenie niektorých nových nástrojov. Prompty však mohli byť viacej rozpracované a komplexnejšie, bol to skorej taký úvod. Najviac sklamaný som bol z tých priložených videí, o ktorých som si myslel, že budú viac prínosné a hlavne obsiahlejšie. Bolo by oveľa lepšie, keby tieto videá ponúkali podrobnejšie ukážky a vysvetlenia metód a nástrojov. Celkovo však kurz hodnotím pozitívne, pretože mi pomohol rozšíriť obzory v oblasti AI v dizajne a hlavne mi zvedomil dôležitosť kritického myslenia pri práci s generatívnymi nástrojmi.

‍