Poznaj, jak smak, estetyka i wyczucie projektowe stają się przewagą konkurencyjną w erze AI oraz jak narzędzia takie jak Figma Make demokratyzują proces tworzenia, jednocześnie podkreślając znaczenie ludzkiej kreatywności i wizji.
Skrzyżowanie sztucznej inteligencji i designu to jeden z najbardziej przełomowych momentów w rozwoju produktów. Wraz z wykładniczym wzrostem możliwości AI pojawia się paradoks: im potężniejsza staje się AI w generowaniu projektów, tym bardziej rośnie wartość ludzkiego smaku. Ten paradoks leży u podstaw rewolucji, jaką firmy takie jak Figma wprowadzają do świata kreatywnego. W rozmowie o filozofii stojącej za Figma Make i ewolucji AI w projektowaniu, Dylan Field, założyciel Figmy, przedstawia wizję, w której smak — ocena estetyczna i kreatywna wrażliwość odróżniająca wybitne produkty od przeciętnych — staje się ostatecznym filarem konkurencyjności. Ten artykuł analizuje, co to oznacza dla projektantów, twórców produktów i wszystkich uczestniczących w tworzeniu cyfrowych doświadczeń w świecie wspieranym przez AI.
Smak w projektowaniu i kontekście produktu to wypracowana umiejętność rozpoznawania jakości, podejmowania świadomych decyzji estetycznych i utrzymywania spójności w całym doświadczeniu produktu. To nie tylko subiektywna preferencja — to zdyscyplinowany osąd oparty na zrozumieniu zasad hierarchii wizualnej, typografii, odstępów, teorii kolorów, psychologii użytkownika i szerszego kontekstu tego, co sprawia, że produkt wydaje się dopracowany i zamierzony. Smak odróżnia produkt, który sprawia wrażenie przemyślanego, od tego, który wygląda na poskładany z elementów. To różnica między projektem, który działa, a takim, który zachwyca. W historii technologii smak był cechą firm osiągających długotrwały sukces. Obsesyjna dbałość o szczegóły Apple, minimalistyczna elegancja wczesnych interfejsów Google czy przemyślane interakcje w produktach takich jak sama Figma — to wszystko przejawy smaku w dużej skali. Smak objawia się w tysiącach drobnych decyzji: odcieniu szarości użytej do tekstu pomocniczego, precyzyjnym timingu animacji, białej przestrzeni wokół przycisku, hierarchii informacji na stronie. Każda decyzja, podejmowana świadomie i spójnie, buduje ogólne poczucie jakości, które użytkownicy mogą nie zauważyć świadomie, ale z pewnością odczuwają. Dlatego smak ma znaczenie — to skumulowany efekt przemyślanych wyborów, który sprawia, że ludzie kochają korzystać z produktu.
Wydawać by się mogło, że wraz z rozwojem AI zdolnej do generowania projektów, potrzeba ludzkiego smaku maleje. Jest dokładnie odwrotnie. Im potężniejsze narzędzia AI, tym szybciej powstają sensowne projekty — a wąskim gardłem staje się selekcja i udoskonalanie, nie generowanie. Gdy projektanci musieli ręcznie tworzyć każdy mockup i każdą iterację, ograniczeniem była zdolność produkcyjna. Teraz, gdy AI generuje dziesiątki opcji w kilka sekund, ograniczeniem staje się osąd — umiejętność rozpoznania, które opcje warto rozwijać, które kierunki pasują do wizji produktu i które wybory stworzą najbardziej spójne i zachwycające doświadczenie. To zmienia istotę pracy projektanta. Zamiast skupiać się na mechanicznej produkcji, poświęcają czas na ocenę, dopracowanie i strategiczne wyznaczanie kierunku. To właśnie tutaj smak jest bezcenny. Projektant o dobrym smaku natychmiast rozpozna, który z dziesięciu układów wygenerowanych przez AI ma właściwy balans, najlepiej spełnia potrzeby użytkownika i najlepiej wpisuje się w język projektowy produktu. Potrafi następnie tę opcję udoskonalić i dopracować tak, by spełniała wysokie standardy jakości. W tym sensie AI nie zastępuje smaku — wzmacnia go. Daje projektantom dźwignię do stosowania swojego smaku na znacznie większej przestrzeni projektów, eksplorowania większej liczby opcji i sięgania dalej niż przy ręcznej pracy. Firmy, które wygrają w erze AI, to te, które tę dynamikę rozumieją: wykorzystają AI do rozszerzenia przestrzeni możliwości, a smak wykorzystają do świadomej i spójnej nawigacji po tej przestrzeni.
Aby zrozumieć, dlaczego AI dziś realnie wspiera projektowanie, trzeba poznać drogę, która do tego doprowadziła. Historia AI w rozwoju produktów sięga dekad, ale obecne przyspieszenie wynika z jednego spostrzeżenia: praw skalowania. Zasada ta mówi, że większe modele trenowane na większych zbiorach danych i przy większej mocy obliczeniowej zyskują wykładniczo większe możliwości — to fundamentalna zmiana w sposobie działania systemów AI. W początkach machine learning skupiano się na algorytmach i inżynierii cech. Zespoły miesiącami projektowały odpowiednie cechy, optymalizowały parametry i liczyły na drobne ulepszenia. To podejście miało twardy sufit. Przełom nastąpił, gdy odkryto, że wystarczy powiększać modele, trenować je na większych danych i dawać więcej mocy obliczeniowej, by pojawiły się nowe, nieprogramowane możliwości. To spostrzeżenie, potwierdzone przez badania m.in. OpenAI, zmieniło wszystko. Premiera GPT-3 w 2020 r. była momentem przełomowym: model językowy trenowany w skali potrafił wykonywać zadania, do których nie był wprost uczony — pisać kod, odpowiadać na pytania, generować kreatywne treści i wiele więcej. Skok między GPT-3 a wcześniejszymi modelami nie był inkrementalny — był wykładniczy. To otworzyło nowe możliwości także w designie. Prawo skalowania oznacza, że wraz ze wzrostem wielkości modeli i danych, możliwości rosną wykładniczo, nie liniowo. To ma olbrzymie znaczenie dla narzędzi projektowych: AI potrafi rozumieć kontekst, wnioskować o intencji z języka naturalnego, rozpoznawać wzorce w systemach projektowych i generować spójne projekty zgodne z wizją produktu. Takich możliwości nie dawały mniejsze modele i klasyczne podejścia ML. One są efektem skali.
Droga Figmy z AI trwa już ponad dekadę, choć firma nie zaczynała od generatywnej AI. Oryginalna misja — zmniejszyć dystans między wyobraźnią a rzeczywistością — miała pomóc projektantom przekładać pomysły na cyfrową formę. Początkowo oznaczało to budowę narzędzi do współpracy, pracy w czasie rzeczywistym i platformy do płynnej kooperacji projektantów. Jednak już wtedy założyciele myśleli, jak AI może wspierać tworzenie. Na początku lat 2010-tych zespół Figma fascynowały badania nad fotografią obliczeniową i edycją obrazu. Powstawały prace o wykorzystaniu danych internetowych do uzupełniania scen — w zasadzie content-aware fill, ale w skali internetu. Inne badania dotyczyły konwersji obrazów 2D do 3D przy użyciu fotogrametrii i estymacji głębi. Były to fascynujące koncepcje, ale jeszcze niepraktyczne. Technologia pozwalała osiągnąć 85% celu, ale nie 100%. Dopiero dojrzewanie deep learningu uczyniło te podejścia użytecznymi. Kluczowy wniosek: musi istnieć sposób, by ułatwić tworzenie w wielu domenach, nie tylko w jednej. Stąd wizja “od pomysłu do rzeczywistości” — nie tylko “od pomysłu do projektu” czy prototypu, ale szerzej: AI jako wsparcie w przejściu od koncepcji do realizacji na wielu polach. Dziś Figma Make to dojrzałość tej wizji. To nie tylko generator projektów, ale narzędzie rozumiejące intencje, analizujące systemy projektowe i pomagające efektywnie eksplorować przestrzeń projektową. Droga od tamtych rozmów o sieciach neuronowych i fotografii obliczeniowej do produktu, z którego korzystają miliony, pokazuje, jak długo dojrzewa AI, zanim stanie się praktycznym narzędziem.
Jednym z najciekawszych aspektów Figma Make jest to, jak funkcjonuje na styku trzech tradycyjnie osobnych światów: projektowania, specyfikacji i kodu. W klasycznym rozwoju oprogramowania były to oddzielne fazy: product manager pisał specyfikację, projektant tworzył makiety, a inżynier implementował projekt w kodzie. Każda faza miała własne narzędzia, język i ograniczenia. To „wodospadowe” podejście działało, ale było powolne i pełne tarć przy przekazywaniu pracy. Pytanie, które stawia Figma, brzmi: co, jeśli te trzy reprezentacje intencji mogą być płynne? Co, jeśli wysokiej jakości projekt może być specyfikacją? Co, jeśli prototyp zastąpi dokumentację? Co, jeśli kod można generować z projektu? Odpowiedź: specyfikacja, projekt i kod to różne sposoby wyrażenia tej samej intencji. To różne formy opisu, co produkt powinien robić i jak wyglądać. W miarę jak AI poprawia tłumaczenie między tymi reprezentacjami, granice się zacierają. Figma Make działa właśnie w tej rozmytej przestrzeni. Możesz opisać, czego potrzebujesz językiem naturalnym, a narzędzie wygeneruje projekt. Projekt jest na tyle precyzyjny, że może służyć jako specyfikacja dla deweloperów. Może być powiązany z kodem przez narzędzia deweloperskie Figmy. Kod można analizować, by rozumieć intencje projektu i sugerować ulepszenia. Ta płynność pozwala zespołom pracować w najwygodniejszy dla nich sposób. Jedni zaczną od szczegółowego projektu, inni od prototypu, jeszcze inni od kodu, korzystając z narzędzi projektowych do wizualizacji i szlifowania. Kluczowe jest, że wszystkie te podejścia są możliwe w jednej platformie, a AI pomaga tłumaczyć między nimi.
Jednym z najbardziej prowokacyjnych stwierdzeń Dylana Fielda jest porównanie obecnej ery promptowania do „epoki MS-DOS” AI — że dzisiejsze wpisywanie promptów będzie za kilka lat tak prymitywne, jak dziś wydają się linie poleceń. Oznacza to, że język naturalny nie będzie docelową formą komunikacji z AI, a raczej jej początkiem. Prompty to sposób eksplorowania tzw. „przestrzeni latentnej” — wielowymiarowej przestrzeni możliwości, którą model nauczył się w trakcie treningu. Promptując AI, przesuwamy ją w określonych kierunkach, eksplorując różne regiony tej przestrzeni. Język naturalny jest do tego wygodny, bo tak komunikują się ludzie. Ale to nie jedyny, i być może nie najlepszy na każdą okazję, interfejs. Wraz z rozwojem narzędzi AI pojawi się eksplozja różnych sposobów eksplorowania przestrzeni latentnej. Część będzie wizualna — suwaki i kontrolki do dostosowania wymiarów projektu. Inne będą bardziej ograniczone — prowadząc użytkownika przez strukturalny wybór opcji. Jeszcze inne będą zabawowe — zachęcając do eksperymentowania i serendypii. Kluczowy wniosek: ograniczenia mogą pobudzać kreatywność. Projektant pracujący w ograniczonym interfejsie może odkryć możliwości, których nie znalazłby przy nieograniczonym promptowaniu. Dlatego przyszłość projektowania wspieranego przez AI to nie tylko lepsze modele językowe, ale lepsze interfejsy eksplorowania przestrzeni projektowej. Figma Make już idzie w tym kierunku: obsługuje prompty, ale rozumie też kontekst z istniejących projektów, potrafi wnioskować o intencji z systemu projektowego i sugeruje opcje na podstawie rozpoznanych wzorców. To poziom wyżej niż zwykłe promptowanie — chodzi o głębsze zrozumienie intencji projektanta i efektywniejszą eksplorację przestrzeni projektowej.
Systemy projektowe są coraz ważniejsze w nowoczesnym rozwoju produktów. To spisany język wizualny produktu, wzorce i zasady zapewniające spójność na wszystkich touchpointach. System projektowy zawiera skale typografii, palety kolorów, zasady odstępów, bibliotekę komponentów oraz wytyczne, jak łączyć te elementy. W kontekście AI systemy projektowe zyskują jeszcze większą wartość. To one wyznaczają AI granice i pomagają zrozumieć, jak powinien wyglądać Twój produkt. Gdy Figma Make potrafi korzystać z systemu projektowego, generuje opcje już zgodne z marką, zasadami odstępów, typografią i komponentami. To znacznie ogranicza potrzebę ręcznego dopracowania. Zamiast generować całkowicie generyczny projekt wymagający dużych przeróbek, AI tworzy opcje już w 80% gotowe do wdrożenia. Takie połączenie AI i systemów projektowych jest potężne: AI generuje i eksploruje opcje, system projektowy zapewnia spójność, a smak projektanta decyduje, które opcje rozwijać i jak je udoskonalić. Ten trójpodział — AI do generowania, systemy projektowe do spójności, ludzki smak do selekcji — to przyszłość procesów projektowych. Nie chodzi o zastąpienie projektantów AI, lecz o danie im lepszych narzędzi do eksplorowania większej liczby możliwości bez utraty spójności i zamysłu, które definiują wybitne produkty.
Sprawdź, jak FlowHunt automatyzuje Twoje procesy AI w zakresie treści i designu — od researchu i generowania, przez udoskonalanie, aż po publikację — wszystko w jednym miejscu.
Zasady, które opisuje Dylan Field — smak, AI i systemy projektowe — mają takie samo znaczenie w tworzeniu treści i automatyzacji workflow. FlowHunt opiera się na tej samej filozofii: wykorzystuj AI do poszerzania przestrzeni możliwości, ale to ludzki osąd i smak decydują, co faktycznie trafia do odbiorców. W workflow treści oznacza to generowanie przez AI wielu wariantów — różnych nagłówków, podejść, struktur — i użycie ludzkiego osądu do wyboru i udoskonalenia najlepszych. W designie to generowanie layoutów i wariacji komponentów przez AI, ale ocena ich pod kątem systemu projektowego i estetycznej wizji produktu należy do projektanta. FlowHunt integruje te możliwości w jednej platformie, gdzie twórcy treści, projektanci i zespoły produktowe mogą współpracować przy workflow wspieranym przez AI. Platforma rozumie, że smaku nie da się zautomatyzować — trzeba go wspierać i wzmacniać. Dzięki narzędziom pozwalającym łatwo generować opcje, porównywać je, udoskonalać i utrzymywać spójność w systemie projektowym czy bibliotece treści, FlowHunt pomaga zespołom stosować swój smak w dużej skali. To szczególnie cenne tam, gdzie trzeba produkować duże wolumeny treści lub projektów. Zamiast tworzyć wszystko ręcznie, można korzystać z AI do generowania opcji, a następnie selekcjonować i doskonalić je dzięki ludzkiemu smakowi. Efekt to wyższa jakość, szybsza produkcja i większa spójność w każdym punkcie kontaktu.
Jedną z najważniejszych konsekwencji narzędzi projektowych wspieranych przez AI jest zacieranie tradycyjnych ról. Historycznie rozróżniano: product manager pisze specyfikacje, projektant tworzy makiety, inżynier wdraża. Każda rola wymagała innych umiejętności i narzędzi. Wraz z rozwojem AI te granice się rozmywają. Product manager może stworzyć prototyp bez bycia projektantem. Projektant może generować kod bez bycia inżynierem. Inżynier może tworzyć projekty bez doświadczenia w designie. Ta demokratyzacja tworzenia jest potężna, ale rodzi też ważne pytania. Jeśli każdy może wygenerować projekt z AI, jaka jest wartość projektanta? Odpowiedzią jest smak. Wartość projektanta to nie tylko umiejętność obsługi narzędzi — to zdolność rozpoznawania jakości, podejmowania świadomych wyborów i dbania o spójność. Te umiejętności zyskują na znaczeniu, gdy AI ułatwia generowanie projektów każdemu. Projektanci, którzy odniosą sukces w tej rzeczywistości, to ci, którzy zrozumieją, że ich rola ewoluuje z „twórcy projektów” na „kuratela i udoskonalacza projektów”. Skorzystają z AI do eksplorowania większej liczby możliwości niż przy ręcznej pracy, a potem użyją swojego smaku do wyboru i dopracowania najlepszych opcji. To inny zestaw umiejętności niż w tradycyjnym projektowaniu, ale coraz bardziej wartościowy. Podobnie product managerowie rozumiejący zasady designu mogą tworzyć lepsze prototypy. Inżynierowie rozumiejący design mogą lepiej uczestniczyć w decyzjach projektowych. Efektem jest więcej współpracy, iteracji i — finalnie — lepsze produkty. Kluczowe jest, że smak — zdolność rozpoznawania jakości i podejmowania świadomych wyborów — pozostaje cenny na każdym etapie. Nie chodzi o stanowisko, lecz o osąd i wizję.
Zrozumienie praw skalowania jest kluczowe dla zrozumienia, dlaczego AI nagle tak skutecznie wspiera design. Przez dekady badania AI dawały przyrostowe postępy — nowe algorytmy, techniki, podejścia poprawiały wyniki nieznacznie. Przełom nastąpił, gdy odkryto, że wystarczy powiększać modele, trenować na większych danych i z użyciem większej mocy, by możliwości wzrastały wykładniczo. To spostrzeżenie, sformalizowane w badaniach nad prawami skalowania, zmieniło trajektorię rozwoju AI. Konsekwencje są ogromne: im większe modele i zbiory danych, tym szybszy postęp. Firmy i zespoły z dostępem do największych zasobów będą mieć przewagę. Dla narzędzi projektowych oznacza to, że wraz ze wzrostem modeli językowych i multimodalnych, będą one coraz lepiej rozumiały intencje projektowe, wnioskowały z systemów i generowały spójne opcje. Dzisiejsze możliwości Figma Make za kilka lat będą wydawać się prymitywne. To ekscytujące — bo możliwości AI w kreacji wciąż są dalekie od wyczerpania — i pokorne, bo przewaga konkurencyjna bazująca wyłącznie na AI może nie przetrwać. Prawdziwą przewagą jest smak — umiejętność wykorzystania tych możliwości w służbie jasnej wizji i estetyki. Firmy łączące potężne narzędzia AI z silnym smakiem i zasadami projektowymi stworzą produkty, które pokochają użytkownicy.
Ostateczna wizja Dylana Fielda to świat, w którym AI pomaga ludziom eksplorować znacznie większą przestrzeń opcji niż kiedykolwiek wcześniej. Zamiast ograniczać się do tego, co jest w stanie stworzyć projektant lub zespół, można badać setki czy tysiące wariantów. Rola projektanta przesuwa się z tworzenia na eksplorację — rozpoznawanie, które kierunki są warte rozwoju, które opcje pasują do wizji i które wybory zapewnią najbardziej spójne i zachwycające doświadczenie. Ta zmiana głęboko wpływa na sposób budowania produktów: oznacza więcej iteracji, eksploracji i w efekcie bardziej przemyślane produkty. Zamiast trzymać się pierwszego działającego projektu, zespoły mogą przetestować wiele dróg i wybrać tę najlepiej służącą użytkownikom i wizji. To smak staje się ograniczeniem, nie wydajność produkcyjna. Wygrają zespoły o silnym smaku i dyscyplinie w jego stosowaniu. Dlatego Figma Make jest tak ważna — to nie tylko narzędzie do szybszego generowania projektów, ale do poszerzania przestrzeni możliwości i pomagania projektantom świadomie ją eksplorować. To narzędzie, które rozumie, że smak jest prawdziwą przewagą, a rola AI to jego wzmacnianie poprzez możliwość eksplorowania i dopracowania większej liczby opcji. Przyszłość kreacji nie polega na zastąpieniu ludzkiego osądu przez AI, ale na jego wzmocnieniu, poszerzeniu przestrzeni możliwości i daniu twórcom narzędzi do bardziej gruntownej eksploracji i intencjonalnego szlifowania niż kiedykolwiek wcześniej.
Konwergencja możliwości AI i narzędzi projektowych to fundamentalna zmiana w sposobie tworzenia produktów. Jak podkreśla Dylan Field, smak — wypracowana zdolność rozpoznawania jakości, podejmowania świadomych wyborów i dbania o spójność — staje się ostatecznym filarem konkurencyjności właśnie dlatego, że AI coraz lepiej radzi sobie z mechanicznymi aspektami projektowania. Droga od pierwszych eksperymentów z machine learning do Figma Make pokazuje, jak długo dojrzewają możliwości AI i jak ważne jest zachowanie jasnej wizji problemów, które chcemy rozwiązać. Zacieranie ról projektantów, product managerów i inżynierów przez narzędzia AI demokratyzuje tworzenie, ale jednocześnie czyni smak jeszcze cenniejszym. Systemy projektowe stanowią ramy, które pomagają AI generować spójne opcje zgodne z wizją produktu. Język naturalny to dopiero początek interakcji z AI — przyszłe interfejsy pozwolą jeszcze lepiej eksplorować przestrzeń projektową. Prawa skalowania napędzające współczesne AI sugerują, że możliwości będą nadal rosnąć wykładniczo, ale przewaga konkurencyjna będzie wynikać nie z dostępu do najlepszej AI, lecz ze smaku i wizji służących jasnej estetyce. Zespoły łączące potężne narzędzia AI z wyrazistymi zasadami projektowymi, jasną wizją i dyscypliną smaku stworzą produkty, które się wyróżnią. Przyszłość kreacji nie polega na zastąpieniu ludzkiego osądu — chodzi o jego wzmocnienie, poszerzenie przestrzeni możliwości i wyposażenie twórców w narzędzia do głębszej eksploracji i bardziej intencjonalnego dopracowania niż kiedykolwiek wcześniej.
Smak odnosi się do oceny estetycznej, wizji kreatywnej i wyczucia projektowego, które wyróżniają wyjątkowe produkty na tle przeciętnych. W czasach, gdy AI może szybko generować projekty, smak staje się przewagą konkurencyjną, ponieważ to ludzki czynnik decyduje, które z opcji wygenerowanych przez AI zostaną dopracowane, udoskonalone i ostatecznie dostarczone użytkownikom. To umiejętność rozpoznawania jakości, dokonywania świadomych wyborów projektowych i utrzymywania spójności, która buduje trwałą przewagę konkurencyjną.
Figma Make obniża próg wejścia do projektowania, pozwalając każdemu generować układy, przepływy i prototypy za pomocą promptów AI. Jednak narzędzie to nie eliminuje potrzeby smaku — wręcz ją wzmacnia. Projektanci i twórcy produktów nadal muszą oceniać wygenerowane opcje, udoskonalać je, podejmować świadome decyzje co do kierunku i zapewniać zgodność z systemem projektowym. Smak staje się jeszcze cenniejszy, bo jest filtrem, który przekształca surowe wyniki AI w dopracowane, spójne produkty.
Systemy projektowe stanowią ramy i ograniczenia, które pomagają AI zrozumieć język wizualny, wzorce i zasady Twojego produktu. Gdy narzędzia AI, takie jak Figma Make, mogą korzystać z Twojego istniejącego systemu projektowego, generują opcje już zgodne z Twoją marką, zasadami odstępów, typografią i biblioteką komponentów. Dzięki temu potrzeba ręcznego dopracowania jest mniejsza, a spójność większa, przy jednoczesnym zachowaniu roli smaku w wyborze i iteracji najlepszych rozwiązań.
GPT-3 udowodnił, że tzw. prawa skalowania — zasada, że większe modele z większą ilością danych i mocy obliczeniowej stają się wykładniczo bardziej zaawansowane — są prawdziwe i mają ogromne znaczenie. To otworzyło drzwi do zastosowań AI, które potrafią rozumieć kontekst, intencje i niuanse w sposób niedostępny dla wcześniejszych modeli. Dla narzędzi projektowych oznacza to, że AI potrafi zrozumieć intencję projektową z naturalnego języka, wnioskować na podstawie istniejących projektów i generować spójne, adekwatne opcje zamiast przypadkowych wyników. Wykładniczy wzrost możliwości modeli przekłada się bezpośrednio na bardziej użyteczne i intuicyjne wsparcie projektowe.
Tradycyjnie były to oddzielne fazy: wymagania → projekt → kod. W erze AI te granice się zacierają. Wysokiej jakości projekt może być specyfikacją. Prototyp może zastąpić dokumentację. Kod może być generowany na podstawie projektu. Kluczowe jest zrozumienie, że wszystkie trzy są różnymi reprezentacjami tej samej intencji. W miarę jak AI coraz lepiej tłumaczy między tymi reprezentacjami, pytanie brzmi nie 'która faza jest pierwsza?', ale 'która reprezentacja najlepiej oddaje naszą intencję i pozwala najefektywniej eksplorować możliwe opcje?'. Różne zespoły odpowiedzą na to różnie i narzędzia muszą wspierać różne przepływy pracy.
Arshia jest Inżynierką Przepływów Pracy AI w FlowHunt. Z wykształceniem informatycznym i pasją do sztucznej inteligencji, specjalizuje się w tworzeniu wydajnych przepływów pracy, które integrują narzędzia AI z codziennymi zadaniami, zwiększając produktywność i kreatywność.
Odkryj, jak FlowHunt integruje automatyzację projektowania wspieraną przez AI z Twoimi obecnymi procesami, przyspieszając tworzenie, a jednocześnie zachowując unikalną estetyczną wizję.
Poznaj, jak inżynieria kontekstu przekształca rozwój AI, ewolucję od RAG do systemów gotowych na produkcję oraz dlaczego nowoczesne bazy wektorowe, takie jak Ch...
Zintegruj FlowHunt z Figma, aby umożliwić współpracę projektową opartą na AI, automatyzować powtarzalne zadania oraz uzyskiwać dostęp do zasobów projektowych i ...
Tworzenie prototypów AI to iteracyjny proces projektowania i budowania wstępnych wersji systemów AI, umożliwiający eksperymentowanie, walidację i optymalizację ...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.
