בפרק זה נצלול עם ארז לעולם הפרוטוטייפינג המודרני ונבחן את הכלים החדשניים העומדים לרשות מעצבי המוצר. נחקור את המתח המעניין בין פלטפורמות קנבס מסורתיות כמו פיגמה, המציעות שליטה מדויקת אבל מנותקות מהמציאות, לבין כלי בינה מלאכותית חדשניים המאפשרים יצירת מוצרים פעילים ובדיקתם בתנאי אמת. נגלה כיצד שילוב נכון בין שני העולמות יכול להאיץ את תהליך הוולידציה ולשפר משמעותית את תהליך פיתוח המוצר.

בעידן שבו בינה מלאכותית משנה את חוקי המשחק, איך אנחנו ממציאים מחדש את הדרך שבה אנחנו מעצבים חוויות משתמש? זו השאלה העיקרית שהתעסקנו בה בפרק הזה, בו עדי לוין מארחת את דוד קלר, מנכ״ל ומייסד מאניוואן ישראל. בפרק דברנו על איך AI מאפשר ליצור תהליכי עיצוב חדשניים ומהירים, איך מראים ללקוח 200 קונספטים בלי לבלבל אותו, ועל שבירת המוצרים הרגילים שאנחנו מכירים ויצירת חוויות חדשות שמתאימות לעידן ולטכנולוגיה הנוכחים. דוד משתף בפרק על שלב הקונספט אקספלוריישן שהם יצרו במאניוואן – שם הבינה מלאכותית משנה את הדרך בה הם עובדים כבר בתהליכי העבודה שלהם. כאשר הם עובדים על מוצרים פיזים, כלי ה איי-איי מאפשרים להם לייצר ולסנן מאות קונספטים בצורה מסודרת וברורה, במקום להציג רק 3-4 רעיונות ללקוח כמו בדרך המסורתית. הפריימוורק הייחודי הזה משלב יצירה ואוצרות, ומביא לכך שהלקוחות מקבל לא רק יותר אפשרויות, אלא גם הבנה עמוקה יותר על מה שעובד ומה פחות – כי הם שותפים לתהליך. אפשר להבין די מהר שאחרי שעושים דבר כזה, קשה לחזור אחורה… דבר נוסף מעניין מאוד שהם מכניסים לתהליכים שלהם זהו רדאר טרנדים - כלי שפיתחו בעצמם ומחבר בין מודלי שפה, מאגרי מידע, ותובנות שמוזנות ידנית כדי ליצור מפת טרנדים ברורה ונגישה. הכלי הזה מאפשר ללקוחות לראות את התמונה הגדולה – מה צפוי לקרות בשנה הקרובה, בעוד שנתיים, ואפילו בעוד חמש שנים. אפשר להכניס שאלה כמו ״אני מנהלת של חברת מזון לילדים, באילו תחומים שווה לי להתמקד ולפתח מוצרים חדשים?״ לאחר מכן נקבל תשובה ויזואלית בצורה שתאפשר לנו לדבר על זה יחד - כל הסטייקהולדרים (וגם אנחנו המעצבים מאוד רלוונטים לכאן). כך ניתן לחזות לא רק את העתיד העסקי, אלא גם את הצרכים העתידיים של המשתמשים, ולתכנן בהתאם את המוצרים והחוויות. נכנסנו גם לעומק של חוויית משתמש בעידן הבינה המלאכותית. לפעמים מרגיש שכדי לא להשאר מאחור, חברות מוסיפות למוצרים שלהן חיבור לג׳יפיטי בתור השיח של המשתמש עם המערכת וחושבים שזה עושה את העבודה. אז זהו - שממש לא. הצ׳אט הוא דרך מאוד ספציפית לשפר את החיים שלנו, אבל לא כל מוצר צריך את זה, ולא לכל מוצר זה מספיק כדי לספק חוויה מדהימה למשתמשים. דוד מעלה את השאלה - האם אנחנו צריכים לעצב היום כמו לפני שנתיים, או שאולי הגיע הזמן לחשוב מחדש על החוויה עצמה? לדוגמה, האם חוויית משתמש צריכה להיראות אותו דבר לכולם, או להפוך לפרסונלית לכל יוזר? שווה לראות את הקונספט המגניב שהם עשו לאיקאה - ובו הגדירו מחדש את חווית הקנייה הדיגיטלית. אז נכון, זה לא משהו שיצא בשנה הקרובה, אבל חשוב לחלום רחוק כדי להבין לאיפה אנחנו רוצים להגיע. לסיכום ומצד שני (ויש כזה), צריך לזכור ולא לבטל שנים של UX שהוכיח את עצמו (כמו הכנסת פילטרים שעוזרים לקבל החלטות). היום, עם שימוש בצ׳אט חכם לחוויות איקומרס לדוגמא, אנחנו לפעמים מחזירים את החוויה לנקודת ההתחלה – ודורשים מהמשתשמש לשאול שאלה פתוחה. האתגר שלנו המעצבים הוא לשלב את החדש מבלי לאבד את מה שעבד. עריכה: מרינה ברודסקי האזנה נעימה 🎧

"תפסיקו להיות חוקרים. תהיו בני אדם" הפעם תום נפגש עם טלי פיק כדי ללמוד על על מחקר חווית משתמש.ת, רגשות ובינה מלאכותית. טלי שיתפה בטריק לראיונות משתמשים מוצלחים - והוא מפתיע בפשטותו. "קודם כל, תהיה אתה," היא אומרת. "כי עצם העובדה שאתה באמת רוצה לשפר את המוצר שלך, שבאמת אכפת לך - זה מה שיוצר קרבה אמיתית." זה נשמע פשוט, אבל כמה מאיתנו באמת עושים את זה? במקום להתחבא מאחורי פרוטוקולים ושאלונים, טלי ממליצה על גישה אחרת: "להיות פתוח לשחרר את הכדור לצד השני." על האורחת: טלי פיק היא חוקרת חוויית משתמש.ת מנוסה בתעשיית המשחקים והטכנולוגיה. עם למעלה מעשור של ניסיון, טלי מביאה איתה ידע עמוק בשיטות מחקר מגוונות, החל ממחקר עיצוב משותף ועד לניתוח נתונים מתקדמים. כמרצה באוניברסיטת בר-אילן ובמכללה האקדמית אונו, טלי מאמינה כי חוויית משתמש.ת מוצלחת היא כמו מערכת יחסים רומנטית: היא דורשת הקשבה עמוקה לצרכים, הבנה של הרגשות, ויצירת חיבור אמיתי עמוק. באמצעות מחקר חווית משתמש.ת ושימוש בכלי בינה מלאכותית, טלי מלמדת כיצד ליצור מוצרים טכנולוגיים שגורמים למשתמשים להרגיש אהובים, מיוחדים ומוערכים. בפרק המלא תגלו: איך לבנות אמון עם משתמשים ברגע הראשון איך לשלב כלים חדשניים בלי לאבד את המגע האנושי איך משחקים עוזרים לנו לחשוב יותר יצירתי על פתרונות ~~~ 👋 מי אנחנו? תום אבן - מעצב חווית משתמש שאוהב מאוד פסיכולוגיה. מנחה סדנאות ליישום תובנות התנהגותיות, מלווה ומייעץ לסטארטאפים. רועי בן-דור כהן - בעל תואר שני בפסיכולוגיה קוגניטיבית ומנחה תהליכי חשיבה יצירתית. מייסד חברת מחקר וייעוץ בתחום של תובנות התנהגותיות. ~~~ 🔗 לינקים וחומרים שהוזכרו בפרק: ליצירת קשר עם טלי בלינקדאין: linkedin.com/in/tali-pick-63a55135 כלי AI מומלץ של גוגל: https://notebooklm.google/ משחק שטלי אוהבת במיוחד: https://annapurnainteractive.com/en/games/florence ~~~ 🙌 דברו איתנו: לאתר של תום אבן: http://bit.ly/tomeven לאתר של רועי בן-דור: http://www.roybendor.com לחברת Q - מחקר וייעוץ תובנות התנהגותיות: https://www.q-bt.co/

גיפיטי הפך להיות הנושא הכי מדובר בעולמות הדיזיין ומרגיש שכבר אין מה לחדש. בפרק היום תשמעו כל מה שג'וניור צריך לדעת על עולם הבינה המלאכותית, ונלמד איך להפוך את גיפיטי להיות העוזר האישי שלכם

אנחנו יכולים להעזר בבינה מלאכותית כמכפיל כח בכל אחד מהשלבים בתהליכי Design Thinking. רן לירון משתף אותנו בכלים מומלצים לכל שלב.

אילו שאלות כדאי לשאול כלי AI כדי להפיק תובנות אמינות ומדוייקות ממחקר המשתמשים שלנו? איך רותמים בינה מלאכותית כדי לסכם ולנתח כמויות גדולות של פידבק כתוב? איך אפשר לשפר את מיומנויות הריאיון שלנו באמצעות AI? הפעם, אדוה שיסגל מדברת עם מורן רוזנטל (Senior UI/UX Product Designer במאנדיי) ועמיחי אבן חן (Senior Product Manager במאנדיי), על הדרך שבה הם משתמשים בבינה מלאכותית כדי לשדרג את מחקר המשתמשים שלהם: מהשלב הראשון של זיהוי והגדרת הבעיות שלנו, דרך עיבוד כמויות גדולות של פידבקים כתובים, ועד להפקת תובנות סדורות שיובילו לפעולות מלומדות שישפרו את המוצר שלנו.

בפרק זה, סער גיל מסכם את ההרצאות מתוך כנס UXI Live של ברק דנין. הוא בוחן כל הרצאה מבחינת התובנות והיישום שלהן בעבודה היומיומית, ומדגיש את הנקודות החשובות שהמרצים היו רוצים שהקהל יאמצו. הסיכום מציג תובנות מעשיות ומדגיש את החשיבות של כל נושא שהועלה בכנס, תוך מתן דגש על היישום הפרקטי בעבודה בתחום ה-UX.

האם יצא לכםן לחשוב על הפוטנציאל האמיתי של אווטארים דיגיטליים? כאלה שאפשר לדבר איתם בזמן אמת והם מגיבים לנו? ככל שעובר הזמן הגבול בין העולם הווירטואלי למציאות מטשטש, בייחוד שמדברים על דמויות שנראות כמונו, נשמעות כמונו, ויש להן מימיקות כמו שלנו. בפרק הזה אירחתי את תומר צוקר, שהוא VP Marketing ב D-ID, ודיברנו על התהליך של בניית האווטארים, היישום שלהם במוצרים והפוטנציאל הגדול בטכנולוגיה הזו. ב D-ID פיתחו אווטארים שאפשר להגדיר להם מראה, אישיות ולאמן אותם על בסיס ידע מסויים, וכך אפשר לדבר איתם בזמן אמת, והם עונים בקול ובסגנון שלהם. שוחחנו על האלמנטים השונים שניתן לשנות באווטארים – מראה, דיבור, מחוות, ואיך הם משפיעים על התפיסה שלנו אותם. זה קריטי במיוחד שחושבים על התאמת האווטארים לתרבויות ושפות שונות. דברנו על השימושים השונים של האוואטרים על ידי חברות עסקיות ומשתמשים פרטיים, ואיך אנחנו יכולים לשלב אותם במוצרים שלנו. תומר סיפר על השפעת האוואטרים על חוויית המשתמש, ואיך הם יכולים לשנות את האופן בו אנחנו מתקשרים עם מוצרים דיגיטליים, ולהביא את האינטראקציה איתם לרמה חדשה של אינטראקטיביות ודינמיות. אחת הדוגמאות המגניבות שדיברנו עליהן הייתה איך אווטארים גנרטיביים יכולים להשתלב באפליקציות למידה. דמיינו מנטור דיגיטלי שנראה אנושי שמעביר לנו את מהלך השיעורים לפי תסריט מוגדר מראש, וכאשר מגיעים לאימון, אותו מנטור עונה לנו על שאלות בצורה חופשית בזמן אמת. המוח האנושי גורם לנו לבטוח בו כי אנחנו מרגישים שאנחנו כבר מכירים אותו. גם אם אנחנו יודעים ב100% שהוא מג׳ונרט. למעשה, יש פה 2 סוגי אווטארים - למנטור הראשון יש טקסט קבוע, והשני מאומן כך שיודע לענות על השאלות שלנו בלייב ובאופן חופשי. לדעתי זה פותח אפשרויות מדהימות ללמידה אינטראקטיבית ומותאמת אישית.

מאיה צללה והסבירה איך הבינה המלאכותית מעצימה את היכולת לעצב חוויות רגשיות, בדגש על חוויות רגשיות מעולם הבריאות הטיפולי. היא נתנה הרבה דוגמאות למוצרים מרתקים שעושים את זה, והדגימה איך מעצבים מפגש שעוסק ברגשות.

מה ההזדמנות בשילוב Generative AI במוצר שלנו? לאיזה מוצרים זה מתאים? ואיך מוודאים שזה לא פוגע באיכות המוצר שאנחנו מציעים? חודש אוגוסט הגיע ואנחנו עומדים להקדיש את כולו לנושא שיהיה לכם קל לצרוך גם אם אתם בחופש – AI. בכל פרק בחודש, נסקור איך אפשר להשתמש ב-AI כדי לאפטם ולשפר תחום אחר בסטארטאפ שלנו – מה הכלים שקיימים, ואיך נכון להשתמש בהם. ובפרק הפעם – האחרון לחודש – אנחנו מדברים על איך אפשר לשלב Generative AI במוצר שלנו, כדי להגדיל את הצעת הערך שלנו למשתמשים. בשנה האחרונה AI נהיה מושג נפוץ, והתחושה היא שכל מוצר צריך להטמיע בתוכו פיצ׳רים של בינה מלאכותית, ושכל יזם צריך לקחת את זה בחשבון כשהוא יוצא לגייס כסף. אכן, אין ספק של-AI יש יתרונות משמעותיים, אבל האם הוא אכן מתאים לכל סוגי המוצרים? מי יכול להרוויח מהטמעה שלו, ובאיזה מוצרים זה דווקא יכול לפגוע? אז השבוע אדוה שיסגל מדברת עם מירב פרלמוטר, Data Analytics Lead ב-Tastewise, שלפני חצי שנה התחילו תהליך של הטמעת Generative AI במוצר שלהם, מה שיצר אימפקט מאוד משמעותי על הצעת הערך שלהם. מירב משתפת בהזדמנות שהם זיהו ב-Tastewise ובאיך עשו את ההטמעה בפועל, באתגרים שהם עוד חווים סביב התהליך, וגם לאיזה חברות ומוצרים הטמעה של AI לא בהכרח מתאימה.

כבר תקופה לא מבוטלת תוצרים של בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) פוגשים אותנו בנקודות שונות.‍בין אם זה תמונות שנוצרו ״בהשראת״ אומנות, תוצרי טקסט כמו פוסטים או מאמרים, ואפילו בתוצרי ממשק מיוצרי מכונה.‍זה עולם חדש, מרתק ומפחיד בו זמנית.‍עולם שדורש מאתנו הרבה למידה והתכווננות, לצד חשיבה ביקורתית ובחינת אמות המוסר האישיות שלנו.‍השבוע נפגשתי עם שני הוניג לשוחח על מה זה בכלל Generative AI, איפה זה פוגש אותנו- מקצועית ואישית, איך להתנסות ולבקר את הכלי החדש הזה, מה המשמעות של הכלים הללו מבחינת השפעתם עם המקצועות שלנו, ובעיקר, איפה האנושיות שלנו פוגשת את המכונה המשוכללת החדשה הזו. שני היא חוקרת ומאפיינת UX, שמתמחה במערכות מורכבות מבוססות AI. לא מזמן שני סיימה דוקטורט בתחום של אינטרקציית אדם-רובוט, בו היא חקרה תקלות רובוטיות מנקודת המבט של משתמשות. היא חובבת מדע בדיוני, סקי, ולמידה אינסופית‍את שני ניתן למצא כאן:‍⁠https://www.linkedin.com/in/shaneehonig/⁠

התגעגענו, אז חזרנו!ארבע דוברות, שלוש הרצאות, שתיים על בינה מלאכותית וכדור טניס אחדזו אומנם לא ההגדה שלנו ולא נתכנס סביב שולחן אחד גדול אבל המיטאפ הבא שלנו יהיה לא פחות חגיגי ומה שבטוח מלא בחמץ.מה מחכה לנו?איך טניס ועיצוב מוצר מתחברים? איך אפשר לדבר עם משתמשים בלי משתמשים? ואיך יוצרים אייג׳נטים שיכולים להחליף אפילו חברי צוות שרק חלמתם שיהיו לכם?ואיך פלטפורמות נו קוד יכולות לקצר משמעותית זמני פיתוח וקבלת החלטות?מלא שאלות, כל התשובות אצלנו במיטאפ!

בתקופה האחרונה אנחנו שומעים על כלכך הרבה כלי בינה מלאכותית ליצירת פרוטוטייפים חיים במהירות, כבר קשה לעקוב. אבישי כהן, מנכל אנימה מדגים לנו איך אפשר להעביר עיצוב סטטי מפיגמה לקוד ומשם לעשות איטרציות בצורה טבעית דרך צ׳אט. נראה פה 2 יוזקייסים - הראשון, יצירת פורטפוליו ופיבלוש אתר והשני יצירת פרוטוטייפ ממסך סטטי לולידציה מול פיתוח ומשתמשים.

4 הרצאות על AI שרלוונטיות לעיצוב ומחקר חווית משתמש. אורי פרידמן, מרינה ברודסקי, דנה שמעוני ורום-יה קארו סיפרו לנו בתמצות ממש 'סיפורים מהשטח' על שילוב כלי AI בעבודה השוטפת בחווית משתמש.

בין אם אתם מתעניינים בבינה מלאכותית, מחקר משתמשים, או כתיבה למערכות מורכבות – המפגש הזה יספק תובנות וכלים פרקטיים שיעזרו לכם בעבודה היומיומית שלנו כמעצבים.‍ במיטאפ נחקור נושאים מגוונים – משימוש של ארטליסט בבינה מלאכותית להאצת תהליכי יצירה, דרך הפיכת בקשות משתמשים להזדמנויות עם מקרי בוחן אמיתיים מעולם הרובוטים האוטונומיים ועד כתיבת יו אקס למערכות מורכבות ושמירה על חוויית משתמש חלקה ופשוטה.‍

כמו עובד חדש שזקוק להיכרות עם הארגון כדי להפיק תוצרים איכותיים, גם AI זקוק לאונבורדינג והקשרים כדי לפעול באופן מיטבי. בהרצאה נדון בעיצוב ממשקי AI בתחום הקוד, הידוע כ-Developer Experience, ונבחן כיצד להתמודד עם אתגרים בעיצוב במרחב חדש שבו יש מעט מקורות השראה קיימים. כמו כן, נעסוק בשינוי תהליכי עבודה מסורתיים ובהתנגדויות האפשריות לשילוב כלי בינה מלאכותית, למרות הפוטנציאל הרב שהכלים הללו מציעים בשנים האחרונות.

יובל קשטכר מדגים בלייב איך הוא משתמש בבינה מלאכותית לסיעור מוחות עם המכונה במחקר משתמשים. זה מתחיל באפיון המשתמשים שלנו, ומשם הבנת הצרכים, ניתוח שפה ואפילו יצירת מסע משתמש. כל זה בתהליך פשוט ומהיר בהתכתבות עם ChatGPT

דיזיינרז בונים היום בלגו שנקרא דיזיין סיסטם, אבל מה קורה כשחסר לנו חלק חשוב? בהרצאתה תציג שני תהליך עבודה שיטתי שיצרה, שמאפשר לצוותי המוצר לאפיין רכיבים חדשים בעזרת AI כך שיהיו תואמים את הדיזיין סיסטם ואת התשתית הפיתוחית. בנוסף היא תשתף ממצאים מרכזיים ממחקרים שניהלה על הדרכים בהן AI יכול להקל על ארגונים להרחיב את הדיזיין סיסטם שלהם, תוך שמירה על עקביות גבוהה.

האם בינה מלאכותית יכולה להחליף גורם אנושי? באילו מקרים נוכל להשתמש בה כדי לייעל ואף לקצר את העבודה שלנו? איך נוכל להשתמש בה בצורה נכונה? על כל השאלות האלו והרבה יותר ידונו חברי הפאנל המדהימים שלנו, מומחים במחקר ובשימוש בבינה מלאכותית: ד״ר אילת סגל, ד״ר אורן שפירא, שירה וינברג הראל, סיגל וינאפל ואורח הכבוד.... כלי בינה מלאכותית בכבודו ובעצמו. נתחיל בסקירה קצרה של סיגל על הכלים הקיימים בשוק, ואז נעבור לפאנל. האירוע הזה הוא שיתוף פעולה בין הקהילה שלנו לסדרת המיטאפים "Talking Research".

גל שיר הוא יוניקורן אמיתי, עם דרך מאוד מיוחדת ומעוררת השראה. הוא מעצב, אנימטור, יזם, ומפתח שממציא את עצמו מחדש בצורה עקבית. דיברנו על הדרך שלו האומץ לעשות מה שהבטן אומרת לנו, על סקרנות מקצועית, ברנ-אווט וכמובן על הזוית המיוחדת שלו על מהפיכת הבינה המלאכותית. גל שיתף בתובנות שלו, שלדעתי ייתנו השראה לכולםן.

עדן וידאל נמצא על התפר בין מעצב למפתח פרונט-אנד כבר הרבה שנים, הקים עם אשתו ענבל את סטודיו אנדר שמתמחה בהרצת ברנד-ספרינט מפוקס ואפקטיבי ללקוחות, יזם סטארטאפ שבו בנה כלי עיצוב-פיתוח בשם רילייט ועכשיו עובד על הפרויקט החדש שלו - ריינבואו. דיברנו על המוטיבציה לבנות כלי שלא מבוסס קנבס, מה לדעתו של עדן הוא בסיס הבעיה עם כלים כאלה, מה יהיה התפקיד של בינה מלאכותית בכלי העיצוב של המחר ומה יהיה משקל ההשפעה של טכנולוגיות הווב בעתיד.

טל פלורנטין הוא מעצב ומאפיין חוויות משתמש, אחד ממומחי היואיקס הויתיקים והמוערכים בישראל, ובשנים האחרונות הקים ומוביל את סמוראי, אפליקציה שבין השאר מייצרת סיכומי באודיו של חומרים טקסטואליים ארוכים. בשיחה אנחנו מדברים על הכיוונים השונים שאליהם עיצוב בסביבת בינה מלאכותית יכול להתפתח. מה הייפ, מה באמת מהותי, האם יש לנו מה לפחד כמעצבים ואיך טל רואה ומשתמש בקדמה טכנולוגית.

הגזע האנושי חייב להבין. אנחנו חייבים להבין מדוע דברים קורים, ותמיד מחפשים סיבה והסבר, גם כשהם לא שם. זו הסיבה לכך שאנשים צריכים לדעת מדוע הבנק דחה את בקשת ההלוואה שלהם או מדוע המרק יצא תפל. זה ממש לא משנה אם מדובר במערכות אנושיות או במערכות טכנולוגיות. אבל הנה העניין: מערכות AI – ובמיוחד המורכבות והמתוחכמות שביניהן – קשות מאוד להבנה על ידי משתמשים.ות. כלומר, הן מספקות למשתמשים.ות המלצות והחלטות נפלאות. אבל זה מגיע עם מחיר כבד של הבנת ה"מדוע קיבלתי את ההמלצה הזו?" – ומי אוהבת לסמוך על המלצה שהיא לא מבינה את הרציונל שלה? בהרצאה זו יעקב ידבר על הדרכים להסביר למשתמש.ת את תוצאות פעילותה של מערכת AI באופן פשוט ונהיר. כיצד מאפשרים למשתמשות.ים לבטוח בתוצאות? כיצד מונעים רגשות שליליים של משתמשים.ות? אלו הם אתגרי UX חדשים לחלוטין שאף זכו לשם XAI – קיצור של eXplainable AI , אתגרים ששכיחותם הולכת ועולה עם חדירת מערכות AI לעולמנו. מבחינת עולם ה-UX, התחום עדיין בחיתוליו, אבל ישנם לא מעט דברים שכבר אפשר לעשות. ובניתוח הבעיה, דוגמאות לפתרונות והצגת כלים למומחי.ות UX לאתגרים אלו תעסוק ההרצאה כולה.

בינה מלאכותית היא חלק ניכר מחיי השגרה של כולנו. האם יום אחד נתעורר לעולם שבו בינה מלאכותית גזענית ושוביניסטית תשלוט בחיינו? אחת מתופעות הלוואי של חיקוי תהליכי חשיבה אנושיים על ידי בינה מלאכותית, היא הטיות שונות. הטיות יכולות להגביר את הדיוק של מערכות כאלו, אבל באותה נשימה הן גם מהדהדות את חוסר הגיוון ומדגישות את עליונותן של קבוצות חברתיות מסויימות על פני אחרות. בהרצאה שלי אתייחס להטיות השונות שמתרחשות בעולם הטכנולוגיה והפסיכולוגיה ואציג את הקו העדין והמתעתע שביניהן. הכירו את איה: היוש, אני איה בורשטיין בן אהרון, אני מאפיינת וחוקרת חווית משתמש ברד אינטראקטיב- אנחנו סטודיו לתכנון ופיתוח של מוצרים ושירותים דיגיטליים. אנחנו עוזרים לחברות וסטארטאפים בארץ ובעולם והמומחיות שלנו היא לעשות את זה באמצעות דיזיין ספרינטס

מהו תחום המחקר של HCI באקדמיה בעולם? איך זה מתחבר לעולמות הUX, עיצוב אינטראקציה, ועיצוב טכנולוגיות חדשניות? מה השינויים שעולם הUX עובר בחברות המובילות בעולם, בדגש על החיבור וההפרדה בין צוותי UX, UI, ותפקידי הפרודקט? הכירו את אורן: ד"ר אורן צוקרמן, בוגר מעבדת המדיה של MIT, ראש תוכנית תואר שני בHCI ומנהל המעבדה לחדשנות במדיה במרכז הבינתחומי הרצליה, חוקר ומרצה בתחומי אינטראקציית אדם-מחשב בדגש על אינטראקציה פיזית-דיגיטלית בין אדם לאובייקטים חכמים.

ראשון המרצים היה ד"ר עופר מונר, ראש התוכנית ללימודי UX ביחידה ללימודי חוץ באוניברסיטת חיפה וראש התוכנית לתואר ראשון במדעי ההתנהגות עם התמחות באינטראקציית אדם־מחשב (HCI) במכללה האקדמית תל אביב-יפו ומחבר הספר Interaction Psychology, שעסק במהפכת המידע תחת הכותרת "כשסקיינט פגשה את טרון: על אנושות, על טכנולוגיה, על טכנולוגיה אנושית".ד"ר מונר פתח בהצגת ההיסטוריה של האנושות כחברה יוצרת כלים – החל מן הפשוטים ביותר, כגון אבן הצור והגרזן, וכלה בכלים המתוחכמים של ימינו: המחשבים והטלפונים החכמים. לפי ד"ר מונר, האדם פיתח ומפתח כלים כדי להשתלט על העולם, כדי לשפר את היכולות שלנו ולתת להן ביטוי חזק יותר וכדי לשפר את התקשורת שלנו עם בני אדם אחרים. הכלי המתוחכם ביותר, שבו כולם מחזיקים, הוא הטלפון החכם; בטלפון ממוצע כזה יש כוח חישוב שדי בו כדי לשגר חללית לירח, וגם הוא נועד לאפשר לנו יכולת תקשורת רחבה עם העולם כולו ולהרחיב את יכולותינו ולהשלים חוסרים כגון בעיות זיכרון, קשיי התמצאות ועוד.אחת התוצאות של השינויים הללו היא שהמשאב החשוב ביותר כיום הוא מידע. בתחילה התאפשרה גישה למידע מסונן ומהונדס בלבד, אבל כיום הרשת מספקת "מידע נא" (RAW) שמגיע ממקורות שונים ורבים באיכות משתנה. עוד אחת מתוצאות מהפכת המידע היא שהמשתמשים בטכנולוגיה הולכים ונהפכים בעצמם למוצר – כשהמטרה של החברות הגדולות היא שהמשתמשים ייצרו תוכן שייצרך על ידי משתמשים אחרים ויגדיל את ההתמכרות לפלטפורמה ואת יכולת המכירה של החברות. ד"ר מונר הפציר בקהל להילחם עבור המשתמשים, ולדרבן את המאבק למען המשתמשים כדי שלא יהפכו למוצר, כאשר מעצבי הטכנולוגיה חייבים לזכור תמיד שהמשתמשים הם לפני הכל בני אדם. כך, סקיינט מנצחת את טרון.ד"ר מונר סיכם את הרצאתו בקביעה שמטרת מכון המחקר UED היא למנוע מצב שבו המשתמשים הופכים למשרתיה של הטכנולוגיה ולקדם מציאות שבה אנחנו השולטים בטכנולוגיה והיא משמשת בעיקר לטובתנו.‍

הרצאתו של ד"ר דוד גלולה ראש המכון על המתח בין בינה מלאכותית והעצמת משתמשים בכנס טלדן ה-34 ליישומי מידע. ד"ר גלולה הציע חזון, נחמה ומשימה. חזון בקולו של צ'רלי צ'פלין. קצת נחמה לכל האנשים המפחדים מהבינה המלאכותית באמצעות משחקי השחמט והגו. אבל בעיקר הטיל משימה כבדה על יצרני הטכנולוגיה בעולם לקחת על עצמם - להסיט את ספינת הבינה המלאכותית להעצים את בני האדם ואת האנושיות.