✅درباره نقش AI Native Product Designer در تیم‌های محصولطی یکی دو سال اخیر یک عنوان شغلی جدید در آگهی‌های استخدام شرکت‌های بزرگ و پیشرو زیاد دیده می‌شود: AI Native Product Designer. این فقط یک لیبل تزئینی روی همان کار قدیمی نیست؛ شرح وظایف و انتظارات این نقش واقعاً فرق دارد. دراین پست تلاش کردم از آنچه در بازار واقعی(حتی الزاما نه مارکت ایران) زیر این عنوان تعریف می‌شود(تا جایی که میدانم) بنویسم.🌟تفاوت نقش Digital Product Designer و AI Native Product Designerدر واقع تفاوت این دو نقش بیشتر در نقطه‌ی شروع و محل تصمیم‌گیری است تا در ابزار. یک Digital Product Designer معمولاً مسئله را در چارچوب رابط و تجربه‌ی کاربر حل می‌کند: کشف نیاز، طراحی جریان کاربری (user flow)، پروتوتایپ در Figma، و هماهنگی با مهندسی برای پیاده‌سازی یک محصول با رفتار قابل‌پیش‌بینی. اما یک AI Native Product Designer روی محصولی کار می‌کند که خودِ رفتارش غیرقطعی و پویاست، چون یک مدل هوش مصنوعی در دل تجربه تصمیم می‌گیرد، پاسخ می‌دهد یا حتی اقدام می‌کند. به همین دلیل مسئولیت او فراتر از چیدمان رابط می‌رود: باید prompt و لحن پاسخ AI را طراحی کند، برای رفتارهای غیرمنتظره‌ی مدل (edge cases) طرح جایگزین بسازد، شفافیت و کنترل کاربر روی تصمیم‌های خودکار را تضمین کند، و سیستم طراحی را طوری مستند کند که هم انسان و هم مدل بتوانند از آن پیروی کنند. به زبان ساده: Digital Product Designer تجربه‌ای برای یک سیستم قابل‌پیش‌بینی طراحی می‌کند؛ AI Native Product Designer تجربه‌ای برای یک سیستم می‌سازد که خودش هم یکی از تصمیم‌گیرندگان تجربه است.🌟این عنوان دقیقاً یعنی چه؟طراح AI Native کسی نیست که فقط از ابزارهای هوش مصنوعی (AI tools) در کارش استفاده می‌کند. تفاوت اصلی در نقطه‌ی شروع فرآیند طراحی است:طراح سنتی معمولاً کار را در Figma شروع می‌کند و بعد در جایی از مسیر، AI را وارد می‌کند.طراح AI Native کار را با یک مدل زبانی (LLM) شروع می‌کند، برای شفاف‌سازی مسئله، کشف فرضیات پنهان (assumptions)، و هم‌راستا شدن با تیم محصول (Product) پیش از هر خط طراحی بصری.شرح وظایف واقعی (بر اساس آگهی‌های استخدام)🌟بر اساس نمونه‌های واقعی بازار، مسئولیت‌های اصلی جدید این نقش معمولاً شامل این‌هاست:در واقع اکثر هسته‌ی وظایف طراح محصول (Digital Product Designer) دست‌نخورده باقی مانده، چیزی که عوض شده لایه‌ای است که رویش اضافه شده، نه جایگزینی آن. چیزی که واقعاً فرق کرده، نقطه‌ی شروع فرآیند و ابزار میانی است، نه ماهیت وظایف، طراح دیجیتال قبلی مسئله را در Figma شروع می‌کرد و در انتها احتمالاً AI را وارد می‌کرد؛ طراح AI Native همان زنجیره‌ی «تحقیق → تعریف مسئله → طراحی → تست» را طی می‌کند، اما مرحله‌ی اول را با یک LLM شروع می‌کند و در میانه هم باید برای Agent UX و سیستم‌های خوانا برای AI طراحی کند.🟡طراحی رابط برای عامل‌های هوشمند (Agent UX): طراحی تجربه‌هایی که در آن‌ها AI به‌جای منتظر ماندن برای دستور کاربر، خودش اقدام می‌کند. این نیازمند الگوهای جدیدی است: نمایش شفاف اینکه عامل (agent) چه کاری دارد انجام می‌دهد، چرا آن تصمیم را گرفته، امکان override توسط کاربر، و بازیابی روان از خطا (error recovery).🟡طراحی سیستم‌های طراحی هوشمند (AI-native design systems): توکن‌ها، کامپوننت‌ها، قوانین حرکت (motion)، الزامات دسترسی‌پذیری (accessibility) و لحن محتوا باید در قالبی نوشته شوند که هم انسان و هم مدل‌ها/عامل‌ها بتوانند آن را بخوانند و اجرا کنند.🟡همکاری عمیق‌تر با مهندسی: مرز کلاسیک «طراح اسپک می‌دهد، مهندس پیاده می‌کند» کم‌رنگ شده. چون AI بخش زیادی از تولید کد را سریع‌تر کرده، طراح باید درک فنی واقعی از state، data flow و معماری داشته باشد تا بتواند در این گفت‌وگو شریک باشد، نه فقط تحویل‌دهنده.🟡قضاوت و مسئولیت‌پذیری روی خروجی AI: هوش مصنوعی بر اساس الگو تولید می‌کند، نه درک. این طراح است که باید تشخیص دهد خروجی تولیدشده با جهت بلندمدت محصول هم‌خوان است یا نه، یعنی نقش quality gatekeeper پررنگ‌تر شده، نه کم‌رنگ‌تر.🟡پروتوتایپ سریع و مشارکت در استراتژی محصول: در بسیاری از آگهی‌ها (به‌خصوص در استارتاپ‌ها)، این نقش با GTM و استراتژی محصول هم تلاقی دارد؛ یعنی از طراح انتظار می‌رود در تصمیم‌های محصول هم نقش پررنگ داشته باشد.⭕️ نکته مهم: ما با اضافه کردن عنوان AI به ابتدای عنوان شغلی‌مان الزاما تبدیل به AI Native Product Designer نمی‌شویم. در پست بعدی درباره مهارت‌هایی که باید یادگرفت خواهم نوشت.#عنوان_شغلی #طراحی_محصول #مدیریت_محصول #هوش_مصنوعی🫶 @SodehDesign☝️ Sodeh.me⚙️ https://linktr.ee/irSodeh