Kolumni | Designerin uusi supervoima on koodata osaamatta koodata
Mitä kaikkea pystymmekään tekemään, vaikka emme ”osaa”.
DIGITAALISTEN palveluiden kehittämiseen on tullut uusi joukko tekijöitä: ihmiset, jotka eivät osaa ohjelmoida, mutta rakentavat silti sovelluksia tekoälyn avulla.
Vibekoodauksessa kerrotaan luonnollisella kielellä tekoälylle, mitä halutaan tehdä, kokeillaan syntyvää versiota, huomataan mikä ei toimi ja jatketaan siitä.
Koodia syntyy taustalla, vaikka tekijä ei itse ymmärtäisi siitä mitään. Designer vie idean ajatuksesta toimivaksi protoksi ilman perinteistä koodausosaamista.
Tämä ei tarkoita, että ohjelmoinnin tai teknisen osaamisen merkitys katoaisi. Päinvastoin.
Hyvä lopputulos vaatii edelleen ymmärrystä käyttäjistä, liiketoiminnasta, tietoturvasta, saavutettavuudesta ja teknisistä rajoitteista.
Tekoäly tuottaa toimivan näköisen ratkaisun, mutta se ei tiedä, mikä ongelma kannattaa ratkaista tai milloin ratkaisu on käyttäjälle erinomainen ja milloin surkea.
Toimiva proto vauhdittaa kehittämistä
Designissa on totuttu tekemään näkyväksi jotain, mitä ei vielä ole olemassa.
Piirretään asiakaspolkuja, luodaan service blueprinttejä, tehdään wireframeja ja koodataan protoja. Niiden avulla palvelua voi tutkia ja siitä voi keskustella ennen toteutusta.
Nyt toimivan version tekemisen kynnys on romahtanut. Miksi piirtää kuva digitaalisesta palvelusta, jos samassa ajassa voi rakentaa toimivan proton?
Toimiva proto ei tosin vielä tarkoita hyvää asiakaskokemusta, toimivaa liiketoimintaa tai teknisesti kestävää, tietoturvallista palvelua.
Se kuitenkin vauhdittaa kehittämistä ja oppimista huomattavasti. Ideasta voi tehdä jotain kokeiltavaa, testata sitä oikeilla käyttäjillä ja tehdä seuraavan version palautteen perusteella.
Suunnittelu ja toteutus eivät enää seuraa toisiaan selkeinä peräkkäisinä vaiheina, vaan tapahtuvat rinnakkain.
Kilpailuetu syntyy oppimisnopeudesta
Rakastamamme hokema ”fail fast” saa uuden merkityksen. Jos yhden idean testaamiseen meni aikaisemmin viikkoja ja nyt samassa ajassa voi kokeilla useita vaihtoehtoja, kilpailuetu alkaa syntyä oppimisnopeudesta.
Kuinka monta vaihtoehtoa ehdimme kokeilla ennen kuin sitoudumme yhteen? Kuinka nopeasti osaamme vaihtaa suuntaa?
Myös käsitys MVP:stä voi muuttua. Jos ensimmäisen toimivan version saa aikaan nopeasti, mikä oikeastaan on MVP, minimum viable product, juuri sinun palvelullesi? Ja mikä estää kokeilemasta heti?
Asiakkaat kun tuppaavat tykkäämään siitä, että he pääsevät testaamaan palvelua varhaisessa vaiheessa ja osallistumaan sen kehittämiseen antamalla palautetta hiomattomasta timantista.
Myös kaupallisen potentiaalin näkee nopeammin. Olemmeko luomassa hittituotetta, joka tuo ihmisille aitoa lisäarvoa, vai emme? Muhitetaanko palvelua kehitysputkessa vielä tovi vai ei?
Kilpailuetua myös fyysiseen designiin
Sama kehitys näkyy myös fyysisessä designissa.
Oli kyse korusta, autosta, vaatteesta tai ihan mistä tahansa, tekoälyn avulla voi kokeilla, miltä tuote näyttäisi eri värisenä tai kokoisena, toisesta materiaalista valmistettuna, erilaisessa ympäristössä tai liikkeessä. Ideasta voi tehdä kuvan, videon ja yhä helpommin myös 3D-mallin ennen ensimmäistäkään fyysistä protoa.
Ei muuta kuin Google Gemini auki ja Nano Banana 2 testaamaan kuvaa ja Veo 3.1ä videota.
Sitten promptaamalla hienosäätöä ja seuraavaa versiota. Fyysinen tuote pitää toki lopulta valmistaa, mutta yhä useampia vaihtoehtoja voi nähdä ja arvioida ennen kuin materiaaleja, aikaa ja rahaa kuluu tuotantoon.
Johto, älä mokaa tätä!
Tämä on iso kysymys myös Suomelle.
Suomalainen viiden hengen tiimi ei pysty vastaamaan amerikkalaisen tai kiinalaisen kilpailijan resursseihin ihmisten määrällä. Käytössämme ovat kuitenkin pitkälti samat tekoälytyökalut.
Kun lähes kaikilla on pääsy samoihin työkaluihin, ero syntyy siitä, kuka osaa käyttää niitä parhaiten.
Pienen maamme kilpailuetu voisi löytyä oppimisnopeudesta: siitä, kuinka nopeasti pystymme viemään ajatuksia kokeiltaviksi ja huomaamaan, mikä toimii ja mikä ei. Globaalissa kilpailussa sillä on enemmän merkitystä kuin sillä, kuinka monta työtuntia tekoälyn avulla säästimme.
Kunhan yritysten johdot eivät nyt heittäisi kapuloita rattaisiin ja olisi kehityksen tiellä kieltämällä parhaat työkalut. Copilot ei riitä maailmanluokan designiin.
Ammatilliset siilot luhistuvat, yhteistyö rulaa
Samaan aikaan ammattien rajat hämärtyvät.
Tekoäly sorvaa nopeaa ja pysyvää muutosta monella ammattialalla yhtä aikaa. Yksi ihminen pystyy tekemään asioita, joihin vielä vähän aikaa sitten tarvittiin useampi ihminen ja useampaa erilaista osaamista. Tämä ei vähennä yhteistyön merkitystä, mutta muuttaa sen tapaa.
Designer voi keskustella tekoälyn kanssa toteutuksesta, rakentaa ensimmäisen version itse ja kutsua kehittäjän mukaan silloin, kun tarvitaan syvempää teknistä osaamista.
Jokaisesta designerista ei kuitenkaan ole tulossa ohjelmistokehittäjää, eikä uuden työkalun käyttäminen tuo mukanaan vuosien ammattitaitoa. Canva ei tehnyt kaikista graafisia suunnittelijoita eikä kännykkä valokuvaajia.
Tekoälystä puhutaan paljon tehokkuustyökaluna ja lasketaan, kuinka paljon nopeammin sillä voi kirjoittaa, analysoida, suunnitella tai koodata.
Designin kannalta suurempi muutos voi löytyä ammatillisten siilojen luhistumisesta. Kun designer pystyy rakentamaan sen, minkä hän on suunnitellut, työnjako muuttuu väistämättä.
Mitä kaikkea pystymmekään tekemään, vaikka emme varsinaisesti ”osaa”?
Koodata näemmä ainakin.
KIRJOITTAJA
Elina Bono Nitro AIMin toimitusjohtaja ja johtava konsultti sekä yksi Suomen kysytyimmistä generatiivisen tekoälyn hyödyntämisen valmentajista.
