UX Researchers' Guild: researcher builder — исследователь, который строит
Видео продолжительностью 56 минут вышло в рамках серии AI Club, которую ведёт Крис Монье (Microsoft, исследования Copilot) на канале UX Researchers’ Guild. Гость эпизода — Ноам Сегал, руководитель направления AI insights в Figma, ранее работавший исследователем в Meta, Airbnb, Wealthfront, Twitter и Upwork. Основной тезис: исследователь сегодня должен уметь не только проводить исследования и доносить insights до стейкхолдеров, но и самостоятельно строить AI-инструменты — прототипы, агенты, автоматизированные пайплайны. Этот тип специалиста Сегал называет researcher builder.
Для кого это видео
Видео адресовано UX-исследователям и специалистам по user research, которые хотят расширить свою роль за пределы классической аналитики. Оно будет полезно тем, кто уже знаком с основами LLM-инструментов и готов двигаться дальше — к созданию собственных AI-продуктов внутри исследовательской практики. Начинающим исследователям или тем, кто только знакомится с AI, видео может показаться перегруженным: акцент здесь на практике, а не на введении.
Ключевые идеи
-
Researcher builder как новая профессиональная идентичность. Сегал разграничивает два режима работы: исследователь-аналитик доставляет insights, исследователь-строитель создаёт инструменты, которые генерируют insights в масштабе. Figma уже сформировала внутри исследовательской команды отдельное направление для разработки AI-продуктов — как для внутреннего использования, так и потенциально для пользователей платформы.
-
Навыки и инструменты. В качестве базового стека Сегал называет vibe coding (генерация кода через диалог с LLM), работу с Claude AI для прототипирования и знание основных принципов того, как LLM обрабатывает контекст. Важный акцент: перед тем как начать строить, необходимо понять ограничения — галлюцинации, чувствительность к формулировкам промпта, проблемы с воспроизводимостью.
-
Кейс: прототипирование с Claude AI. В разделе с разбором кейсов Сегал показывает, как с помощью Claude построить прототип Spotify-функции в Figma Make и как автоматизировать визуализацию данных опроса. Ключевое наблюдение: прототипы, собранные исследователем за несколько часов, уже достаточны для проверки гипотезы — даже без привлечения инженерной команды.
-
Организационное измерение. В финале видео Монье и Сегал обсуждают, как встроить практику AI building в структуру исследовательской команды. Отдельный специалист или выделенное направление — не единственный вариант: researcher builder может появиться как дополнительная роль внутри существующей команды, если организация поддерживает эксперименты.
-
«Активация инсайтов». Сегал вводит понятие insight activation — способность исследователя не просто описать проблему, но создать артефакт (прототип, агент, дашборд), который двигает продуктовое решение. По его мнению, это направление пока не получило широкого признания в профессии, но именно оно определит ценность исследовательской роли в ближайшие годы.
Стоит смотреть, если…
Вы хотите понять, в каком направлении развиваться как исследователь, и вас не устраивает ответ «учите Python» или «просто используйте ChatGPT». Видео даёт конкретный образ новой роли и практические примеры того, с чего начать — без чрезмерного упрощения.