Podczas jednej z konferencji miałem okazję uczestniczyć w świetnej prezentacji autorstwa Tiziana Kronsbeina dotyczącej “Data Thinking”. To podejście warsztatowe podobne do Design Thinking, ale skupiające się na danych. Ten koncept spodobał mi się tak bardzo, że pojechałem później do Berlina wziąć udział w warsztatach uczących dogłebnie tej metody.
Po przejściu całego szkolenia zauważyłem wiele obszarów w których mogłem ją zastosować w mojej pracy. Przeprowadziłem kilka warsztatów wewnątrzfirmowych, w których Data Thinking świetnie zadziałało, jako alternatywa do Design Thinking. Miałem też okazję przeprowadzić warsztaty dla studentów różnych kierunków Uniwersytetu SWPS podczas UXathonu.
Czym jest Data Thinking?
Wszystko opiera się na Data Innovation Board, który jest bardzo podobny do Business Model Canvas. Najpierw skupiamy się w nim na istniejących użytkownikach, ich potrzebach, istniejących danych. Potem wymyślamy różne sposoby na wykorzystanie danych w celu rozwiązania problemów i identyfikujemy brakujące dane. Na końcu określamy KPIs i doprecyzowujemy pomysł.
Tutaj znajdziesz artykuł naukowy tłumaczący w szegółach metodę Data Thinking.
Warsztat dla Uniwersystetu SWPS
Podczas planowania warsztatu przyjąłem podobną strukturę, ale stworzyłem własne karty pracy lepiej dopasowane do struktury warsztatu. Zależało mi na stopniowym odkrywaniu przed uczestnikami kolejnych etapów pracy. Pokazanie od razu całego template na pewno by zaburzyło pracę i odpowiedni proces myślowy na którym mi zależało.
Scenariusz
Studenci wcielali się w rolę developerów nowoczesnego budynku w którym znajdują się mieszkania, restauracje, biura i sklepy. Pierwszym zadaniem uczestników było wypisanie najważniejszych grup osób zarządzających takim budynkiem. Do każdej z grup uczestnicy musieli wypisać czynności, które dana grupa musi wykonywać podczas obsługi budynki.
Proces projektowy i potrzeby
Po pierwszym zadaniu przeszedłem do wytłumaczenia procesu projektowego, design thinking i w ogóle badania potrzeb użytkowników. Następnym zadaniem było wypisanie w grupach potrzeb, które mogą mieć wybrane grupy mieszkańców i właścicieli biznesów.
Korzystanie z danych
W kolejnym module opowiedziałem o protokole HTTP i korzystaniu z różnych Api. To był całkiem nowy temat dla wielu studentów i chciałem im pokazać w jaki sposób można mieć dostęp do wielu treści w sposób automatyczny. Następnie studenci mieli za zadanie wypełnić karty pracy z możliwymi rodzajami danych, które przydałoby się zbierać w budynku, który był elementem ćwiczenia (taka karta przydaje mi się na codzień w pracy UX designera).
AI i ML
W ostatnim module nauki tłumaczyłem w jaki sposób można używać danych w sposób automatyczny. Uczestnicy mieli do wypełnienia kolejny arkusz z rodzajami rozwiązań AI i ML takimi jak segmentacja, scoring, wykrywanie anomalii itp. Dla wielu studentów to było pierwsze zetknięcie z taką tematyką.
Dalsze kroki
Cały warsztat miał przygotować studentów do maratonu projektowania, który odbywał się przez weekend. Warsztat odbył się tuż przed wakacjami 2023, więc jeszcze przed premiera Chata-GPT i innych narzędzi AI, które znamy obecnie. Teraz na pewno rozwinąłbym ten warsztat o vibe-codowanie prototypów w Google AI Studio lub innym pokrewnym narzędziu.
Data thinking dla biznesu
Według mnie cały format Data Thinking idealnie pasuje do wykorzystywania w biznesie w dobie AI. Integrując różne źródła danych z agentami AI, można nawet zautomatyzować tworzenie narzędzi wykorzystując Claude Code i inne narzędzia tego typu. W tym wszystkim ekspert UX może wspomóc badania potrzeb użytkowników, opracowywanie narzędzi, a potem testowanie ich i monitorowanie użycia.