Speciál · Jak používat AI v UX práci

Hlavní myšlenka

• AI ano, ale jako rukavice, ne jako robot – NN/g doporučuje brát se jako stratég, který AI používá k rozšíření toho, co zvládne, ne jako někoho, kdo jí předá celý workflow. Ruce řídí práci dál designer, AI přidává sílu a rychlost. zdroj
• Design proces není mrtvý, jen zhuštěný – Zkušení designéři procházejí stejnými kroky jako dřív, jen rychleji. Hodí se jako argument, když klient chce „rovnou vygenerovat obrazovky“ bez discovery. zdroj
• 7 smrtelných AI hříchů – Seznam pokušení, která oslabují UX dovednosti (např. přebírání výstupu bez kontroly), a k nim protějšky – „AI ctnosti“. Poslouží jako rychlý checklist pro tým. zdroj

Prompty a kontext

• CARE – struktura promptu – Kontext, konkrétní zadání, pravidla a příklady (Context, Ask, Rules, Examples). Ušetří iterace u každého promptu pro rešerše, texty i prototypy; dá se rovnou zabudovat do týmových skills. zdroj
• UX-Context Design – Výstupem výzkumu a designu už nejsou jen dokumenty pro lidi, ale kurátorovaný kontext, který řídí AI generování (persony, principy, pravidla DS). Přesně tuhle roli hrají firemní design skills pro Claude – vyplatí se je psát s touto optikou. zdroj
• Proč vágní prompty pro UI selhávají – Přesná vizuální klíčová slova, reference, mock data a úryvky kódu dávají u AI prototypování výrazně lepší výsledky. Vyzkoušej připravit „prompt kit“ s referencemi z Mobbinu a ukázkovými daty. zdroj

Design a prototypování

• Promptframes – Wireframy s AI generovaným obsahem místo lorem ipsum dávají realističtější zpětnou vazbu od uživatelů i stakeholderů. Hodí se pro rané fáze prototypů, kde rozhoduje realistický obsah. zdroj
• AI mock tabulky a grafy pro testování – Realistická data v tabulkách a grafech zlepšují výsledky uživatelských testů. Ideální pro reportingové a investiční obrazovky. zdroj
• Kritika jako klíčová dovednost – U AI systémů je potřeba převést potřeby uživatelů a designový úsudek do jasně definovaných evaluačních kritérií. Prakticky: ke každému agentnímu workflow sepsat, podle čeho výstup hodnotíš. zdroj
• AI prototypování: sliby a pasti – Video o rizicích AI prototypů (vypadají hotově dřív, než jsou promyšlené). zdroj

Výzkum

• AI nejvíc pomáhá v plánování a analýze – V těchto fázích výzkumu je přínos největší, při vedení rozhovorů a interpretaci méně. zdroj
• Syntetičtí uživatelé a digitální dvojčata – Mohou doplnit chybějící data a odhadnout trendy, ale skutečný výzkum nenahradí. Použij je nanejvýš na přípravu scénářů. zdroj
• Neoutsourcuj učení – I kdyby AI dosáhla kvality výstupu výzkumníka, týmové učení z pozorování uživatelů se delegovat nedá. zdroj
• AI moderované rozhovory – Rychlá zpětná vazba ve velkém, ale ne náhrada polostrukturovaných rozhovorů vedených člověkem. zdroj

Kariéra a role

• Čtyři designové role, které AI vytvořila – „AI design“ se už rozpadl na čtyři odlišné typy práce. Užitečné pro zarámování vlastního profilu i nabídky studia. zdroj
• Návrat generalisty – S AI roste hodnota designérů, kteří rozumí více disciplínám a strategii. zdroj
• Vkus vs. technické dovednosti – Když tvořit může každý, rozhoduje úsudek a vkus. zdroj
• State of UX 2026 – Obor se po roce 2025 stabilizuje, ale odlišení a prokazatelný byznysový dopad zůstávají klíčové. zdroj

Workshopy a texty

• AI jako kreativní spoluhráč – Týmy, které při ideaci používají AI, překonaly jednotlivce i týmy bez AI. Navazují praktické tipy na přípravu a facilitaci AI workshopů. zdroj
• Tón bez robota – Místo slov o tónu v promptu dej AI existující text a chtěj víc variant. zdroj

Co z toho udělat tento týden

• Přepsat jeden týmový skill podle CARE – Vezmi nejpoužívanější prompt nebo skill a doplň mu chybějící Rules a Examples. Rozdíl uvidíš hned na dalším výstupu. zdroj
• Ke každému AI workflow evaluační kritéria – Sepsat 5–7 bodů, podle kterých výstup (obrazovku, text, analýzu) přijmeš, a dát je agentovi jako závěrečnou kontrolu. zdroj