Can I Have It In Blue?
Can I Have It In Blue?
Podcast Description
Can I Have It In Blue? is a podcast about design, technology, product, and everything in between.
Podcast Insights
Content Themes
The podcast covers themes like user research methodology, career transitions within design, and collaborative processes between designers and product managers. Episodes such as 'Unveiling the Power of User Research in Product Design' feature practical insights on research methods and challenges, while 'Changing Careers in Your 30s' shares personal stories about professional evolution in the design field.

Can I Have It In Blue? is a podcast about design, technology, product, and everything in between.
Na segunda parte deste episódio de Can I Have It in Blue, Álvaro Bezerra e Carolina Strecht, da Subvisual, dão continuidade à conversa sobre IA e gestão de produto, desta vez com foco em como a IA se manifesta, na prática, no dia a dia do trabalho. Discutem:
- Um evento, duas realidades: a história da Carolina sobre um encontro do setor que a fez perceber como a IA é tratada de forma muito diferente fora do seu círculo. Algo rotineiro na Subvisual, mas ainda um luxo para muitas outras equipas de produto.
- Exagero e FOMO: a pressão de acompanhar um campo que muda de mês para mês e por que isso é normal, e não uma falha pessoal.
- Integração através de perguntas e respostas: como ligar a IA diretamente a uma base de código transforma-a numa forma rápida e fiável de aprender sobre um produto existente, sem ter de esperar pelos programadores ou pelas partes interessadas.
- Do design ao código: como os designers estão agora a lançar, por iniciativa própria, protótipos de front-end funcionais e o que essa confusão de papéis significa para a equipa.
- Descoberta e prototipagem aceleradas: protótipos mais realistas para testes com utilizadores, requisitos mais precisos e por que avançar rapidamente na direção errada continua a ser a jogada errada.
- Higiene da IA: a perspetiva da Carolina sobre como evitar a «desorganização da IA», treinar ferramentas para que soem menos a máquina e continuar a validar com pessoas e não apenas com prompts.
Concluem apresentando o seu conjunto de ferramentas e explicando por que razão ensinar a IA a trabalhar à sua maneira é mais importante do que esperar que ela funcione logo à primeira.

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