Ви ще тут? Бо ми готові представити майже зіркового куратора цього тижня — Олексій Солодовніков, продуктовий дизайнер із 15-річним досвідом, останні 10 років живе і працює в Нью-Йорку.

За цей час він встиг попрацювати від великих компаній типу Spotify до ранніх стартапів і власних проєктів.

Останнім часом активно працює з AI та досліджує, як він змінює не тільки інструменти дизайнера, а й сам дизайн-процес і роль дизайнера. Інколи менторить на платформі.

Про що саме Алекс буде говорити цього тижня — він розповість сам. Питання можете залишати в коментарях.

А поки передаємо слово куратору 💙

Всім привіт 👋🏼 Дякую Projector за довіру! Постараюсь цього тижня поділитися чимось реально корисним і цікавим.

Якщо трохи про мене поза роботою - мене завжди цікавив перетин технологій, психології та культури. Дуже люблю музику, тому так вийшло, що значну частину карʼєри я працював саме з музичними продуктами. Ще цікавлюсь mindfulness, мистецтвом, люблю подорожувати і серфити.

Одразу скажу, що мені було б цікаво цього тижня поговорити не стільки про конкретні інструменти чи технічні навички, скільки про мислення, підходи до роботи і soft skills. Особливо зараз, коли в багатьох технічних навичках AI вже стає кращим за нас, саме ці речі, як на мене, стають ще важливішими.

Тому думав поговорити про системне мислення, розвиток карʼєри та персонального бренду, власні проєкти, AI і те, як він змінює нашу роботу.

Буду дуже вдячний за фідбек по ходу. Пишіть питання, сперечайтесь, пропонуйте теми - із задоволенням буду підлаштовувати наступні пости під те, що вам цікаво.

Якщо вибрати один скіл, який найбільше вплинув на мій розвиток як дизайнера і який я б порадив прокачувати, я б, мабуть, назвав системне мислення.

І з мого досвіду, чим далі ростеш у карʼєрі, тим важливішим воно стає. Неважливо, куди саме ти рухаєшся - senior IC, менеджмент чи власний бізнес. В якийсь момент просто добре вирішувати задачу, яка лежить перед тобою, вже недостатньо.

Треба починати дивитися трохи ширше: чому ця задача взагалі зʼявилася? Що на неї впливає? Що станеться, якщо ми щось тут змінимо? Чи ми взагалі вирішуємо проблему в правильному місці?

Я помітив, що часто, коли кажеш "системне мислення", його плутають з аналітичністю або організованістю. Для мене це скоріше звичка дивитись на проблему не ізольовано, а разом з усім, що навколо неї: елементами, звʼязками, причинами й наслідками.

Причому “система” це не лише цифри, флоу чи схеми. Культура компанії, мотивація та інсентиви - це теж система. Бізнес-модель - система. Ваші персональні фінанси або здоровʼя - теж системи.

З AI це стає ще важливішим. Моделі все краще і краще, вони стають автономнішими, тому наша задача вже не в тому, щоб детально пояснювати кожен крок, скільки в тому, щоб правильно побудувати систему навколо них: з чого вона складається, як повʼязані компоненти, який фідбек вона отримує і як цей фідбек впливає на наступний крок.

Тобто менше контролювати кожну окрему дію і більше думати про те, як побудувати весь loop так, щоб система сама рухалась у правильному напрямку.

В наступному пості дам пару прикладів та інструментів, які я сам постійно використовую.

Два приклади з моєї роботи, щоб було трохи конкретніше.

В одному з hardware-продуктів, над яким я працював, у нас був досить великий drop-off на checkout. Ми якийсь час намагались покращити сам флоу: спрощували його, міняли блоки місцями, пробували різні способи оплати. А потім виявилось, що проблема взагалі не в checkout. Люди просто не хотіли щомісячну підписку - вони хотіли купити hardware і володіти ним без підписки. Коли ми її прибрали, метрики одразу значно покращились. Тобто весь цей час ми оптимізували місце, де проблема проявлялась, а не де вона насправді виникала. Для мене це хороший приклад того, чому системне мислення важливе: можна було ще довго покращувати checkout, а можна було відзумити і запитати себе - а чи правильну проблему ми взагалі вирішуємо?

Інший приклад вже з AI. У своїй поточній команді я будую сетап, який має сам покращувати нашу дизайн-систему по мірі того, як дизайнери нею користуються. Ідея досить проста: сесії дизайнерів, і хороший і поганий output від AI та фідбек на нього не мають просто зникати після кожної взаємодії. Все це аналізується, зберігається в узагальненому вигляді і поступово впливає на те, як система еволюціонує далі. Feedback loops тут вбудовані в сам процес користування дизайн-системою. Це дозволяє думати про неї не як про статичний Figma-файл чи репозиторій, а як про живий організм, який постійно вчиться і змінюється.

Загалом майже в кожному своєму проєкті я намагаюсь час від часу зупинятись, відзумлювати і дивитись на проблему трохи ширше. Є кілька простих інструментів системного мислення, до яких я сам постійно повертаюсь:

• декомпозиція - розкласти складну проблему на частини
• композиція - зібрати її назад і подивитись, як все працює разом
• межі системи - перевірити, чи не дивлюсь я на проблему занадто вузько
• feedback loops - зрозуміти, який сигнал система отримує назад і як він впливає на те, що відбувається далі

Останнє зараз особливо цікаве через AI. Ми все менше думаємо в парадигмі «один запит → один результат» і все більше будуємо цикли: дія → результат → оцінка → сигнал → корекція → наступна дія.

✨Це все, звісно, дуже по верхах. Не хочу перетворювати цей пост на лекцію про systems thinking - скоріше хотів звернути увагу на саму навичку і показати на парі прикладів, чому я вважаю її настільки корисною.

Якщо захочете копнути глибше, я б почав з Donella Meadows - Thinking in Systems.

Є ще одна навичка, про яку чомусь мало говорять, хоча для росту вона дуже важлива. Це agency. Нормального українського слова я так і не знайшов, тож якщо знаєте, підкажіть.

Якщо по-простому, це коли ти сам штовхаєш речі вперед. Не чекаєш, поки тобі дадуть задачу, а береш і робиш, сам вирішуєш і сам за це відповідаєш.

І найкращий тренажер для цього, як на мене, це власні проєкти. Не робочі і не фриланс, а щось своє, що ви самі придумали і робите без клієнта і без боса. Бо там ніхто не скаже, куди рухатись. Ніхто не розставить пріоритети. І якщо щось не вийде, звалити нема на кого 🙂

І дуже швидко розумієш, що «я просто дизайнер» тут не прокатить. Треба думати і про продукт, і про технології, і про маркетинг, і про гроші. Зате потім набагато краще розумієш людей з інших команд і чому вони вирішують так, як вирішують.

✨ Кидайте в коментарі свої сайд-проєкти. А якщо є ідея, яку давно відкладаєте - розкажіть про неї. Може, саме час нарешті почати?

Я люблю відкопувати старі відео, які з часом стали тільки актуальнішими. Одне з найулюбленіших у мене - лекція про мертвих риб.

Про те, чим цифрові продукти відрізняються від статичних картинок і чому ми досі часто проєктуємо їх як картинки. Лекції вже понад десять років, але зараз, з AI, вона звучить так, ніби записана вчора.

Якщо не бачили, дуже раджу: https://vimeo.com/64895205

Ми вже десь на екваторі тижня, тому хочу уточнити, про що вам було б цікаво почитати далі.

Тож давайте цього разу ви вирішите. Варіанти:

• поради для пошуку роботи
• особистий бренд і портфоліо
• мій AI-сетап + корисні тули й посилання
• смак — звідки він береться і як його натренувати
• трохи більше про мій досвід — наприклад, навчання в Hyper Island чи роботу в Spotify

Пишіть у коментарях, що вам цікавіше. Хочете про щось інше - теж пишіть, врахую.

Гарного дня всім!

В опитуванні був явний фаворит - мій AI-сетап. Збираю все в один пост, закину пізніше сьогодні. На решту питань теж обовʼязково відповім.

Пости поки виходять трохи пізно - різниця в часі + запуск проєкту на роботі, тому пишу переважно вечорами. Але все буде :)

Розкажу трохи детальніше про свій AI-сетап. Розібʼю це на два пости: тут коротко про інструменти, якими зараз користуюсь, а в наступному - про принципи і підхід до роботи, які для мене насправді важливіші за самі тули.

Мій основний стек зараз:
• ⁠Cursor - зараз основне робоче середовище. Працюю напряму з продуктовим repo, останнім часом в більшості через cloud agents.
• ⁠Claude code + ⁠ChatGPT - основні агенти для більшості задач.
• ⁠Wispr flow - надиктовую голосом замість того, щоб друкувати.
• ⁠Ghostty - швидкий, мінімалістичний і гнучко кастомізований термінал.
• ⁠Agentation - для VQA і фідбеку прямо на інтерфейсі, з контекстом конкретного елемента.
• ⁠Paper і Figma - для більш візуальної роботи з AI на canvas, коли зручніше думати не через код.
• ⁠Graphite + ⁠CodeRabbit - робота з PR-ами та автоматичний code review.
• ⁠Notion + ⁠Obsidian - knowledge base і контекст для агентів.
• Mymind - для зберігання й організації референсів, ідей і всього, що хочу зберегти на потім.
• ⁠Hermes - памʼять між сесіями й агентами (на пряму не привʼязаний до дизайн процесу, але корисний в плані загального AI сетапу).

Сам список тулів тут насправді найменш важлива частина. Ще пару місяців тому він у мене виглядав інакше, і майже впевнений, що ще через пару місяців знову зміниться.

✨ Тому в наступному пості - про те, що для мене важливіше: як організувати сам процес роботи з AI, агентами, контекстом і feedback loops.

І друга частина - про сам підхід. Тули постійно змінюються, тому для мене набагато важливіше те, як організувати сам процес роботи з AI.

Ось кілька принципів, до яких я прийшов за останній час:

1. Працюйте напряму з кодом
Дуже раджу дизайнерам отримати доступ до репозиторія вашого продукту і поступово пробувати працювати напряму в коді. Я все частіше сам вношу зміни, працюю з реальними даними, interactions і motion, а потім кидаю PR інженеру на ревʼю.

У мене навіть був період, коли я заради експерименту пару тижнів взагалі не користувався Figma. Для деяких задач це працює супер, але повністю відмовлятись від неї поки не бачу сенсу - для коментарів, командної роботи і певних візуальних задач вона досі дуже зручна. Просто зараз Figma для мене - один з інструментів, а не центр дизайн-процесу.

2. Зробіть спільний design sandbox
Окремий repo для прототипів та експериментів, де можна швидко щось пробувати, не боячись зламати production. В ідеалі - з візуальною галереєю, де команда бачить усі експерименти і може їх форкати, копіювати та розвивати далі. Так прототипи не помирають у старих PR чи персональних sandboxʼах, а стають спільною бібліотекою команди.

3. Будуйте context library, а не складні промпти
Якість роботи агента дуже залежить від того, що він знає про продукт: дизайн-система, принципи, патерни, критерії якості, research, продуктові рішення, стратегія, технічні обмеження. І це не PDF, який хтось оновлює раз на пів року. Я дивлюсь на це як на живу knowledge base: .md файли, Notion, Slack, транскрипти дзвінків та інші джерела.

Важливо продумати і loop навколо цього: як нові рішення та інформація потрапляють назад у контекст, перевіряються, оновлюються і впливають на наступний output.

4. Постійно розвивайте свої skills
Skills - не те, що один раз скачав і забув. Тестуйте їх на реальних задачах, дивіться, де результат просідає, допилюйте інструкції, додавайте контекст і тестуйте знову. В ідеалі це спільна бібліотека cкілів для всієї команди, яка постійно розвивається разом з продуктом. Навіть design crit можна оформити як skill: агент знає, на якому етапі зараз робота, і дає feedback, релевантний саме для цього етапу.

5. Будуйте loops, а не одноразові AI-задачі
Я все більше дивлюсь на свій сетап як на команду агентів з конкретними ролями. Один, наприклад, раз на місяць робить аудит продукту, інший постійно вичитує тексти, інші закривають свої вузькі задачі у фоні.

6. Зробіть так, щоб AI поступово вчився вашому смаку
Хороший і поганий output, вибір між варіантами, feedback і дизайн-рішення не мають зникати після кожної сесії.
Я намагаюсь повертати ці сигнали назад у систему, щоб з часом AI краще розумів мій смак, принципи продукту і те, що для нашої команди означає хороший дизайн.

7. Вбудовуйте агентів у звичний workflow
Агенти не обовʼязково мають жити в окремому чаті. Їх можна інтегрувати в Slack, Linear та інші інструменти, де команда вже працює. Наприклад, дрібні баги і прості задачі я часто віддаю Cursor agent прямо в Linear - просто тегаю його в тікеті. Апдейти і follow-up питання так само можна отримувати прямо в тредах.

8. Давайте агентам хороші референси
Не змушуйте AI кожного разу придумувати UI у вакуумі. Наприклад, через  ⁠Mobbin MCP можна підтягувати релевантні патерни з реальних продуктів і використовувати їх як контекст та inspiration при генерації дизайну.

9. Автоматизуйте власний AI research
Я вже не намагаюсь вручну слідкувати за всіма новими моделями, тулами і дискусіями. У мене є щоденний автоматичний loop, який сканує нові релізи, дизайнерські Twitter-акаунти, цікаві дискусії навколо AI, UX і дизайну та по моїм критеріям відфільтровує те, на що реально варто звернути увагу.

✨ На мою думку, AI все більше зміщує роль дизайнера зі збирання екранів вручну в бік того, щоб задавати напрямок, курувати і додавати delight там, де це справді важливо.

Задавайте питання, якщо щось варто уточнити. А також діліться вашим інструментами та підходом.

Серед питань було про Hyper Island, тому коротко розкажу про свій досвід навчання там.

Для тих, хто не знає: Hyper Island - доволі нестандартна шведська школа для дизайну, стратегії, маркетингу та інших напрямків у tech. В основі їхнього підходу - learning by doing: реальні брифи, багато командної роботи, фідбек і постійна рефлексія. Великий фокус на лідерських навичках, team dynamics, комунікації та self-awareness.

Мені був 21 рік, коли я переїхав у Стокгольм на навчання. До цього я вже кілька років працював дизайнером в Україні, але настільки міжнародне середовище було для мене абсолютно новим. В одній команді могли бути люди зі Швеції, Кореї, Австралії, США - з дуже різним бекграундом і способом комунікації. І раптом ви всі в одній команді, і вам треба швидко знайти спільну мову та навчитись нормально працювати разом.

Майже все навчання було трохи поза зоною комфорту. В моменті це часто було дивно і некомфортно, але ретроспективно саме це дуже сильно мене прокачало.

І окремо - нетворк. Його цінність я насправді зрозумів уже пізніше. Багато людей, з якими я навчався, зараз працюють у топових компаніях по всьому світу. І загалом в індустрії вже дуже багато випускників Hyper Island, тому цей нетворк реально відкриває багато дверей.

При цьому це точно не для всіх. Я б не йшов туди саме за hard skills чи традиційною освітою з основ дизайну. Головна цінність, як на мене, зовсім в іншому.

Навчання недешеве, але особисто для мене воно було того варте і допомогло перейти на якісно інший рівень. Якщо є якісь більш детальні питання - пишіть, з радістю поділюсь.

Кілька простих порад про пошук роботи і нетворк. В основному для дизайнерів, але думаю, багато з цього працює і ширше.

1. Не чіпляйтеся за старі кейси.
Портфоліо - не архів вашої карʼєри. Це демонстрація того, як ви мислите і працюєте сьогодні. Я сам довго тримався за старі кейси зі Spotify. Думав типу: впізнаваний бренд, складні проєкти, важлива частина карʼєри. Але інструменти, очікування і сам процес зараз змінюються настільки швидко, що старі кейси часто не відповідають на головне питання: який рівень цієї людини і як вона працює зараз? Краще 2-3 сильних свіжих кейси за останні пару років, ніж 10 застарілих.

Також раджу додати щось окрім кейсів, якийсь свій playground. Маленький свій продукт, прототип, AI-експеримент, щось просто для фану. Не пишіть, що вмієте працювати з AI - зробіть так, щоб портфоліо саме це доводило.

2. Зробіть так, щоб вас було легко зрозуміти і запамʼятати. Уявіть це зі сторони рекрутера чи дизайн-менеджера: десятки, інколи сотні кандидатів, схожі портфоліо, ті самі правильні слова про "user-centered design". Що саме ця людина згадає про вас завтра? Чому саме вас? Важливо чітко доносити свої сильні сторони і те чому ви гарно підходите на цю роль.

3. І пару слів про нетворк. Він будується до того, як він вам потрібен. Підтримуйте контакт з людьми, з якими працювали, знайомтесь з людьми у своїй сфері, час від часу зʼявляйтесь у полі зору. Діліться думками, експериментами, чимось корисним. Не для того, щоб завтра попросити роботу, а щоб про вас просто памʼятали. Бо можливості часто приходять від колишніх колег, знайомих знайомих або когось, хто просто згадав вас у правильний момент. Для мене хороший нетворк - це не список людей, яким можна написати, коли вас звільнили. Це кількість людей, яким ваше імʼя може прийти в голову, коли зʼявиться правильна можливість.

В ідеалі поступово відбувається важливий зсув: не тільки ви шукаєте компанії, а компанії починають знаходити вас.

І на кінець ще пару слів про сайд-проєкти. Я б радив обирати щось, що вам цікаво. Не лише тому, що на цьому можна заробити чи тому, що «треба». І це не обовʼязково має бути про продуктовий дизайн.

У мене таким проєктом став Act.1 — бренд одягу, який я заснував понад десять років тому. Мене завжди чіпляли добре задизайнені речі: одяг, меблі, машини, посуд, снаряга, архітектура. Коли річ функціональна, продумана і її приємно взяти в руки.

З Act.1 хотілося перенести цей підхід в одяг і компенсувати роки роботи з цифровими продуктами чимось фізичним. Я підходив до цього як до продуктового дизайну: ми створили свою дизайн-систему з форм, лекал, принципів і функціональних елементів, які повторюються з колекції в колекцію. Бренд і команда виросли, але мені досі цікаво. Думаю, саме тому, що мені подобалось це до того, як воно стало бізнесом.

Тож я б починав із себе: чого вам не вистачає? Що ви хотіли б створити і самі цим користуватись? Не обовʼязково думати про великий бізнес. Почніть з чогось малого.