In die inDrive-produkontwerpspan is AI reeds 'n werkende hulpmiddel. Dit word gebruik vir veld UX-onderhoude oor verskillende lande, vir die outomatisering van roetine-takke in Figma, en vir die vinnige generering van realistiese visuele beelde uit illustrasies. Hier is drie werklike stories: hoe ontwerpers AI-oplossings implementeer het, watter uitdagings hulle geconfronteer het, en watter resultate hulle bereik het. Onderwys sonder tussenpersoneel - ervaring Polina Gladkova Polina Gladkova Voorheen is interviews met bestuurders in Egipte en Latyns-Amerika uitgevoer met die hulp van plaaslike kollegas wat as tolke optree.Dit was nuttig, maar aangesien hulle nie professionele navorsers was nie, wou hulle dikwels die bestuurders help - antwoorde voorstel of wys waar om in die app te klik. Om die navorsing meer akkuraat te maak, het Polina besluit om die interviews self te bestuur met behulp van stemgebaseerde ChatGPT. Die ontwerper praat Russies, die bestuurder hoor die vertaling in Arabiese, die bestuurder antwoord en ChatGPT vertaal terug. In die praktyk lyk dit so: 
 
 
 
 
 
 
 preparing the interview script in ChatGPT beforehand; 
 
 during the ride, enabling voice chat and setting a translator prompt with dialect clarification (e.g., “Egyptian Arabic”) when needed; 
 
 after the interview, asking ChatGPT for: a detailed review of the conversation, a summary table for a series (e.g., 10 interviews), recurring patterns/differences, and hypotheses; 
 
 
 simultaneously recording audio → transcribing it in another AI tool → feeding the text into ChatGPT for more accurate processing. Die uitdagings: 
 
 
 
 soms het ChatGPT "gesteek" en die Russiese frase herhaal in plaas van dit te vertaal; gemengde deelnemers (bv. antwoorde wat aan die verkeerde bestuurder toegewys is); Gedurende 'n lang reeks interviews het dit voorheen konteks verloor. Wat het gehelp: 
 
 
 
 om die dialek in die prompt te spesifiseer; werk deur middel van teks (audio → transcript → ChatGPT); Handmatige monitoring tydens onderhoude. Die resultate: 
 
 
 
 tyd bespaar van ongeveer 3-5x in vergelyking met die tradisionele tolk stelsel; “ skoonder” eksperiment: minder invloed van derde partye, kalmer een-op-een dialoog; in daaglikse werk — gereelde gebruik van ChatGPT vir vertalings en teksfeedback op logika / UX. Automatisering van lokalisering en roetine in Figma - ervaring Sergei Goltsov Sergei Goltsov Sergey hanteer herhalende take deur Figma-plugins te bou. Die benadering is eenvoudig: neem 'n werklike pynpunt (van Figma-fora / chat of persoonlike praktyk), formuler 'n gedetailleerde versoek en skep 'n plug-in met behulp van die kombinasie van ChatGPT + Figma Plugin API-dokumentasie. Volgens sy raming genereer ChatGPT tot 80% van die kode; die res is handmatige hersiening en verfyning (HTML/CSS/JS, toetsing in die redakteur en in Figma). Openbaar toeganklike plugins deur Sergey: 
 
 
 
 
 
  — 9,500+ users,   in Figma Weekly. Chat Builder featured 
 
  — ~3,600 users. ChartBG 
 
 
  — ~2,600 users. BorderMockup One internal case was solving a recurring pain point: the monotonous manual work of creating translation keys and linking them to layers in Figma. To address this, Sergei built the   plugin. It scans the entire file (including groups, Frames, and Auto Layout), finds all text layers, and converts them into text variables. The plugin automatically cleans variable names according to API requirements; if the same text is repeated, only one variable is created and all relevant layers are linked to it. Text to Strings Chat bouer Voorgestel Chartjie Die grensbeweging Tekst vir Strings Nog 'n interne geval was die outomatisering van vertalings in Figma. Voorheen was die lokalisering van opstellings saai roetinewerk: tekste moes handmatig gekopieer word, afsonderlike weergawes van skerms geskep word, en updates moes toegepas word elke keer as iets verander het. Om hierdie monotonie te verwyder, het Sergei 'n proses opgestel wat gebaseer is op Figma Variables en die Sheet to Variables-plugin. Tekste word outomaties omskep in veranderlike sleutels, vertalers werk slegs in Google Sheets, en die ontwerper importeer die voltooide vertalings via CSV. Wat om in gedagte te hou: 
 
 
 
 skep baie gedetailleerde oproepe (selfs "vra al die verduidelikende vrae voordat jy genereer"); handmatige kode valideer en kruis-kontroleer met dokumentasie: die model kan die werkslogika beïnvloed of verouderde API-oproepe voorstel; Die gewildheid van Chat Builder is versterk deur gemeenskapsposte en word in 'n bedryf digest. Van illustrasies tot realistiese foto's - ervaring Arthur Sitdikov Arthur Sitdikov In inDrive se foodtech rigting is plat illustrasies al lank gebruik. Arthur wou die hipotese toets: realistiese beelde van produkte werk beter omdat mense presies sien wat hulle koop. Hoe dit gedoen is: 
 
 
 
 neem bestaande illustrasies (banane, brood, ens.) en stel hulle direk in die opstelling; om ChatGPT te vra om die komposisie in 'n realistiese styl te "herleef"; ontvang gereed vir gebruik aktiva met transparante agtergronde en toepas dit in produk en promosie. “Ons verander nie die komposisie nie, maak dit realisties, soos in tydskrifte. Wat is waargeneem: 
 
 
 eerste uitkomste was dikwels goed genoeg; tydens lang sessies het foute begin verskyn - gewoonlik twee pogings per beeld was genoeg; soms het die model "vergeet" oor deursigtigheid en 'n checkerboardpatroon verlaat - dit moes verberg word. Die resultate: 
 
 
 
 
 
 first acceptable variants in ~15 minutes; 
 
 a complete set of assets in two evenings instead of lengthy approvals with photoshoots or stock purchases; 
 
 
 the approach is already in use in product/promo; in parallel, 3D images were generated for interfaces, and outputs from photoshoots were mixed with AI generations. Key Takeaways van die drie gevalle 
 
 
 
 In onderhoude het die spraakgebaseerde ChatGPT direkte kontak met respondente moontlik gemaak, die analise versnel en die invloed van interprete verminder (tydbesparing geraam op 3-5×). Layoutvoorbereiding vir lokalisering het vinniger geword as gevolg van outomatiese veranderlike skep en 'n CSV-vertalingssiklus (taalskakeling in een klik). Visuele generasie het realistiese aktiva in twee aandele geproduseer, met eerste variante in minute - genoeg om idees vinnig aan belanghebbendes te wys en hulle vorentoe te beweeg. Konklusie Dit is drie konkrete maniere waarop ontwerpers reeds AI in alledaagse werk gebruik: as 'n vertaler en "sekretaris" vir interviews, as 'n mede-auteur van plug-in kode, en as 'n instrument vir vinnige, realistiese visuele. In elke geval beskryf die ontwerpers die beperkings wat hulle ontmoet het en hoe hulle hulle oorkom het. Die algehele voordele is duidelik: vinniger spoed, minder handmatige roetine en skoonder data vir ontwerpbesluite.

inDrive.Tech

Hierdie oudio word in die oorspronklike taal van die storie vervaardig!

AI in produkontwerp: Drie praktiese gevalle van inDrive

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

Thrilled to be Recognized as Startup of the Year in New York City

How to Vote in the HackerNoon 2021 Noonies Awards #Noonies2021

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

Thrilled to be Recognized as Startup of the Year in New York City

How to Vote in the HackerNoon 2021 Noonies Awards #Noonies2021

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps