The design process is dead. Here's what's replacing it. | Jenny Wen (head of design at Claude)

เลิกยึดติดกับ Design Process แบบเดิม: ไม่ต้องเสียเวลาทำ Research หรือ Mockup แบบครบทุกสเตป ปล่อยให้ฝั่ง Engineer ได้ลองปั้นของจริง (Let them cook) แล้วเราค่อยเข้าไปช่วยปรับแก้ เพราะเทคโนโลยี AI เปลี่ยนเร็วเกินกว่าจะวางแผนล่วงหน้านานๆ

เปลี่ยนบทบาทจากคนทำ Mockup เป็นคนช่วย Execute: งาน Design กว่า 30-40% ตอนนี้คือการเข้าไปนั่ง Pair หรือแจมกับ Engineer หน้างาน เพื่อช่วยตัดสินใจและผลักดันให้ฟีเจอร์สำเร็จ (เน้นการ Vibe Coding ร่วมกัน) ไม่ใช่แค่โยนไฟล์ Design ให้แล้วจบ

ใช้ AI Coding Tools ลุยงาน Last-mile Polish ด้วยตัวเอง: ไม่ต้องรอตั้งทิกเก็ตให้ Engineer แก้ CSS หรือ UI เล็กๆ น้อยๆ ให้ใช้เครื่องมือ AI ใน IDE เข้าไปปรับแต่งโค้ดส่วนหน้าบ้าน (Frontend) ด้วยตัวเองเพื่อให้งานเดินไวขึ้น

หยุดทำ Prototype แบบหลอกๆ ให้เทสจากโมเดล AI จริง: โมเดล AI มีความไม่แน่นอน (Non-deterministic) คุณไม่สามารถ Mockup ทุก State ได้อีกต่อไป ต้องทำ Prototype ด้วยโค้ดจริงๆ เพื่อดูว่าเมื่อเจอ Data หรือ Prompt จริงแล้วระบบตอบสนองอย่างไร

ลดสเกล Vision จาก 5 ปี เหลือแค่ 3-6 เดือน: การทำ Deck สวยหรูเพื่อมองภาพยาวๆ ไม่ตอบโจทย์อีกต่อไป ให้สร้าง Prototype ที่ใช้การได้จริงเพื่อชี้ทิศทางให้ทีมเห็นภาพตรงกันในระยะสั้นก็พอ

สอนวิธีคิด (Principles) ให้ทีมแทนการผูกขาดการตัดสินใจ: อธิบายเหตุผลเบื้องหลังการออกแบบ และวาง Design System ให้ชัดเจน เพื่อให้ Engineer สามารถใช้ AI Gen โค้ดหรือวาง UI ได้เองอย่างถูกต้องในครั้งต่อไปโดยไม่ต้องรอคุณ

สร้างความเชื่อใจด้วยความเร็ว (Build trust through speed): ปล่อยฟีเจอร์ออกไปก่อนในฐานะ "Research Preview" แม้จะไม่สมบูรณ์ แต่ต้องสัญญาว่าจะรับฟัง Feedback และแก้ปัญหาอย่างรวดเร็ว การ Ship บ่อยและแก้ไวคือวิธีซื้อใจผู้ใช้งานที่ดีที่สุด

เก็บ Figma ไว้ใช้สำหรับงานแพลนเนอร์และการทดลอง (Exploration): แม้โค้ดจะเป็นพระเอก แต่เครื่องมืออย่าง Figma ยังจำเป็นสำหรับการทดลองไอเดียหลายๆ ทางเลือกพร้อมกันอย่างรวดเร็ว (เช่น การเทียบ Typography หรือ Style) ก่อนจะไปลงแรงทำโค้ดจริง

เป็นหัวหน้าที่ยอมลงมาจับงานฝั่ง IC (Individual Contributor): ไม่ว่าคุณจะเป็นคนนำทีมหรือสถาปนิกระบบ ควรแบ่งเวลาลงมาทำงานหน้างานจริง เพื่อให้เข้าใจความเปลี่ยนแปลงของเครื่องมือ AI และเกิด Empathy กับ Workflow แบบใหม่ของลูกทีม

ยอมทำ "งาน Low Leverage" เพื่อสร้าง Impact มหาศาล: การลงมาจับงานเล็กๆ อย่างการเทสระบบอย่างหนักหน่วง หาบั๊ก หรือเปิด PR แก้โค้ดเองบ้าง จะสร้างวัฒนธรรมการทำงานที่ดีและทำให้ลูกทีมเห็นว่าคุณใส่ใจในรายละเอียดแบบนำทัพด้วยตัวเอง

มองหาคนเก่งแบบ "Block-shaped Generalist": ในการฟอร์มทีม ให้เน้นคนที่เก่งทักษะหลักหลายด้านระดับ 80% (เช่น เข้าใจทั้ง Design, Product และ Tech Stack) เพราะคนกลุ่มนี้จะยืดหยุ่นและปรับตัวเข้ากับระบบ Agentic Workflow ได้ดีที่สุด

เปิดโอกาสให้คนรุ่นใหม่หรือ "Craft New Grad": คนที่ไม่มี "กระบวนการตายตัว" ฝังหัว มักจะเรียนรู้และทดลองใช้เครื่องมือใหม่ๆ ได้เร็วกว่า ให้ดูจากคนที่ชอบสร้าง Side Project หรือกล้าลองผิดลองถูก

สร้าง Psychological Safety ด้วยการยอมให้ทีม "Roast" (แซว) กันได้: สภาพแวดล้อมที่ทีมกล้าแซวกันรวมถึงกล้าแซวหัวหน้า แสดงถึงความรู้สึกปลอดภัยขั้นสูง ซึ่งเมื่อทีมเชื่อใจกันแล้ว คุณจะสามารถดัน Standard การทำงานให้สูงเพื่อรีดประสิทธิภาพได้โดยที่ทีมไม่เกิดอาการ Burnout

ทำตัวเป็น VC ภายในองค์กร (สอดส่อง Illegible Ideas): คอยสังเกตไอเดียหรือ Prototype แปลกๆ ใน Slack ของทีมที่ดูเหมือนจะใช้งานจริงไม่ได้แต่มีคนตื่นเต้นกับมัน แล้วเข้าไปช่วยจัดระเบียบ UX เพื่อเปลี่ยนมันให้กลายเป็นโปรเจกต์ที่ใช้งานได้จริง

ใช้ AI เป็นเครื่องมือจัดระเบียบสมอง (Introspection): โยนไฟล์โน้ตดิบๆ ข้อมูลจากการคุย 1-on-1 หรือไอเดียกระจัดกระจายเข้าไปใน AI Workspace แล้วสั่งให้มันช่วยสกัดออกมาเป็น Framework, Rubric หรือ Insight ใหม่ๆ ที่คุณสามารถหยิบไปใช้จัดการทีมหรือโปรเจกต์ต่อได้ทันที