● Планування інтерв'ю, зведення розшифровок у висновки, кластеризація інсайтів, побудова й перевірка портретів користувачів, визначення їхніх задач (JTBD, Jobs To Be Done — навіщо людина «наймає» продукт).● Інструменти: Claude / ChatGPT для зведення інтерв'ю, FigJam AI для карт емпатії та кластерів.● Найсильніший блок автоматизації: тут штучний інтелект економить найбільше часу з мінімальним ризиком для якості.
Результат: зведене дослідження за годину замість дня.

● Навігація продукту, послідовність дій користувача до цілі, розкладка контенту за логікою.● Робота не тільки з нуля, а й із наявним складним продуктом: як вбудувати новий флоу в legacy-логіку (наявні застарілі сценарії), врахувати обмеження системи як вхідні дані.● Сортування карток (card sorting — метод перевірки, як користувачі групують інформацію) у FigJam AI.
Результат: структура інформації і сценарії переходів проєкту.

● Швидка генерація чорнових каркасів і станів екранів, відбір робочого варіанта, доведення до інтерактивного прототипу, який можна клікати.● Прототип як інструмент перевірки гіпотези й показу керівництву чи стейкхолдерам для узгодження — а не production-ready дизайн (готовий до розробки).
Результат: інтерактивний прототип для перевірки ідеї та демонстрації.

● Головна межа курсу: штучний інтелект дає слабкий фінальний інтерфейс, тому ми не доручаємо йому візуал. Розбираємо, що з UI-рутини він усе ж прискорює — авторозкладка, варіації компонентів, перейменування шарів, заповнення станів.● Робота з наявною дизайн-системою: як передати штучному інтелекту компоненти, стилі й бренд-правила як контекст і обмеження (constraints), щоб він не створював безликі «перемальовки» й не відкидав брендинг. Це закриває головний біль — generic-інтерфейси, що ламають систему.● Інструменти: Figma AI, Figma Make (генерація інтерактивного прототипу з опису), популярні плагіни — що реально економить час, а що ні.
Результат: оформлений тобою інтерфейс у межах наявної дизайн-системи, де штучний інтелект зняв рутину, а якість задав ти.

● Мікротексти (кнопки, підказки, повідомлення про помилки), заповнення пустих станів (empty states), єдиний стиль подачі, редактура згенерованих текстів під продукт.
Результат: тексти для ключових екранів.

● Перевірка гіпотез на зручність, пошук проблем за правилами оцінки інтерфейсів (usability-евристики), внесення правок.
Результат: перевірений і виправлений прототип.

● Framer — інструмент, що збирає з дизайну живий сайт із робочою анімацією й публікує його за посиланням без розробника. Ближчий дизайнерам і швидший для збірки з макета.● Основна практика — Framer: перенесення макета, готові шаблони й компоненти середовища, анімація, адаптив, публікація за доменом.● Оглядово — Webflow (більша частка ринку, вищий поріг входу, ближче до логіки верстки) і v0 (генерація коду інтерфейсу з опису): коли який інструмент брати, у чому різниця.
Результат: опублікований за посиланням робочий сайт або лендинг на Framer і розуміння, коли доречніший Webflow.

● Як показати замовнику чи роботодавцю, що ти працюєш швидше за ринок: оформити процес, аргументувати рішення (це робиш ти, не штучний інтелект), провести презентацію.● Кар'єрний блок: як описати свій AI-workflow у портфоліо й кейс-стаді, у резюме (CV — резюме) та в профілі LinkedIn, як відповідати на питання про штучний інтелект на співбесіді.
Результат: оформлений процес, відпрацьована презентація й опис AI-навичок для портфоліо й резюме.

Презентація проєкту у форматі співбесіди або захисту перед клієнтом, з розбором від ментора. Аргументацію ведеш ти — курс готує саме до цього.

Так. Наскрізним кейсом можна взяти покращення фічі у наявному продукті. Модуль 2 присвячений роботі з legacy-флоу й обмеженнями системи, а Модуль 4 — вбудуванню штучного інтелекту в наявну дизайн-систему без порушення бренду й компонентів.

Це окремий блок Модуля 4: як передати компоненти, стилі й бренд-правила як контекст і обмеження, щоб на виході не було безликих «перемальовок» і втрати брендингу.

Ні як самоціль. Часто підбір «правильного запиту» довший за саму роботу. Ми даємо готову бібліотеку робочих запитів під кожен етап і чесно показуємо, де швидше зробити руками чи відкрити референси.

Figma AI, Figma Make (генерація інтерактивного прототипу з опису) і розбір популярних плагінів: що реально економить час, а що ні. FigJam AI — для дослідження, карт і сортування карток.

Основна практика — Framer (ближчий дизайнерам, швидший для збірки з макета), до результату: опублікований сайт за посиланням. Webflow розбираємо оглядово — щоб ти розумів різницю й знав, коли який брати.

Основна цінність для працюючого дизайнера — не кейс, а швидкість: власний процес, що економить години на проєкті. Плюс кар'єрний блок — як описати AI-workflow у портфоліо, резюме й на співбесіді, де про штучний інтелект уже питають.

Ні. Основа курсу — методологія UX-процесу, вона стабільна. Інструменти — змінний шар, який оновлюється між потоками.

Дослідження Nielsen Norman Group (NN/g — дослідницька компанія у сфері зручності інтерфейсів) показують: штучний інтелект підсилює процес, але не замінює постановку задачі, розуміння користувача, вибір компромісів і комунікацію з бізнесом. Курс вчить використовувати його як важіль.