Proiectarea pantei: setarea implicită rămâne produsul

Un video scurt pe care l-am văzut săptămâna aceasta formulează o dorință pe care o recunosc. Vorbitorul, al cărui nume nu apare, spune că viitorul interfețelor e software-ul pe care îl poți modifica singur. Dă ca exemple două unelte de programare lansate în vara aceasta: un harness pentru agenți AI în care „totul” e „construit ca plugin” și un mediu de dezvoltare care se prezintă drept „IDE-ul care se construiește singur”. Cu cât folosește mai mult un software, spune, cu atât vrea mai mult să-l personalizeze, și știe că ar face-o mai repede decât echipa care i-l livrează. Așa că vrea ca organizațiile să-i livreze software-ul „într-un container”, cu o interfață pe care s-o poată schimba printr-o comandă, din interiorul aplicației, construită pe „primitive pentru ce pot face efectiv”, fără să reconstruiască totul. Apoi adaugă o propoziție care duce mai mult decât tot ce a spus înainte: „Totuși, probabil nu sunt utilizatorul obișnuit.”

Propoziția aceasta e subiectul eseului. Vorbitorul are dreptate în privința sa, iar cercetarea despre cine modifică software-ul e neobișnuit de consecventă în a explica de ce. Ce decurge de aici e mai degrabă o întrebare de design decât una tehnică. Dacă AI face ieftin pentru oricine să ceară propria interfață, cei mai mulți vor trăi tot în interfața pe care a proiectat-o altcineva pentru ei, câțiva vor schimba lucrurile pentru toți ceilalți, iar modificările care contează cel mai mult vor fi cele mici, construite în sistem. Munca designerului se mută de pe ecran pe ceea ce voi numi pantă: setarea implicită, piesele de construcție și urcușul dintre ele.

Am o miză aici din ambele părți. Ca designer, fac setările implicite în care trăiesc alți oameni. Ca utilizator, sunt vorbitorul: în ultimul an mi-am construit, cu ajutorul AI, câteva unelte mici, și aș remodela cu plăcere fiecare aplicație pe care o folosesc dacă aș putea. Ambele poziții duc, până la urmă, la aceeași concluzie.

1. Ce nimerește video-ul

Ambele produse sunt reale și ambele spun despre ele ce spune video-ul. „Harness-ul AI deep sea” din subtitrările stâlcite e DeepSeek Harness, un harness open-source pentru agenți, lansat ca previzualizare pentru dezvoltatori în august 2026. Sloganul lui e „Everything is a Plugin”, iar documentul de arhitectură spune că „nu există un nucleu privilegiat de modificat”: adaptorul de model, registrul de unelte și bucla agentului sunt toate pluginuri pe care le poți înlocui (DeepSeek Harness). La începutul lui noiembrie, DeepSeek a adăugat un Creator Mode în care utilizatorii construiesc unelte și interfețe noi prin conversație, inclusiv o nouă înfățișare pentru interfața Harness însăși. Al doilea produs e bb, al cărui titlu de pe pagina principală e, literal, „The IDE that builds itself”: ceri o funcție, el o adaugă și scrie instrucțiuni care îi învață pe agenții tăi AI s-o folosească (bb). Pe Hacker News, comentatorii s-au contrazis dacă o aplicație centrată pe chat mai e un IDE, iar doi utilizatori de Emacs au observat că au un editor care se modifică singur de decenii.

Reacția e corectă, la fel și descrierea vorbitorului. Pentru dezvoltatori, să-ți schimbi uneltele printr-un prompt a devenit ceva obișnuit. Anthropic a adăugat pluginuri agentului Claude Code în octombrie 2025 și „skills” reutilizabile o săptămână mai târziu (Anthropic); bb și DeepSeek Harness merg cu un pas mai departe și pun agentul să scrie pluginul în locul tău.

Și observația vorbitorului că folosirea intensă aduce mai multă personalizare are sprijin în cercetare. Într-un studiu din 1996, Stanley Page și colegii lui au urmărit 101 utilizatori de WordPerfect pe propriile calculatoare, timp de 28 de zile, fără să le spună că studiul era despre personalizare. Singurul predictor semnificativ al cât de mult personalizau oamenii a fost cât de mult foloseau programul. Experiența, postul, vârsta și educația n-au contat (Page et al. 1996).

Afirmația care nu se susține e „pot face asta mai repede decât echipa care îmi livrează software-ul”. Cele mai bune dovezi controlate sunt, în cel mai bun caz, amestecate. În studiul randomizat METR din 2025, 16 dezvoltatori open-source experimentați au lucrat cu 19% mai mult la sarcini reale când aveau voie să folosească unelte AI, deși credeau după aceea că fuseseră cu 20% mai rapizi (METR 2025). O continuare din 2026, cu 57 de dezvoltatori, arată spre o accelerare, cu intervale de încredere care includ zero, iar METR o numește „dovadă foarte slabă” (METR 2026). Când cercetătorii au dat unor sisteme AI 23 de cereri reale de modificare de la cercetători în științe sociale pentru o aplicație web de 20.000 de linii, cele mai bune sisteme au interpretat cererile „semi-corect”, le-au executat parțial și au modificat cod fără legătură (Yang et al. 2025); testul a folosit modele din 2024, iar cele actuale probabil s-ar descurca mai bine. Comparația ascunde și o diferență de natură. Modificarea făcută de producător trebuie să meargă pentru toți, să fie testată, accesibilă, întreținută și să supraviețuiască următoarei actualizări. O ajustare personală e mai rapidă mai ales pentru că e o sarcină mai mică.

2. O dorință veche de cincizeci de ani

Ce prezintă video-ul ca dorință nouă e unul dintre cele mai vechi argumente din designul de interfață, iar aproape fiecare parte a lui are o dată.

În 1977, Alan Kay și Adele Goldberg descriau calculatorul pe care îl construiau la Xerox PARC drept un „metamediu” pe care „orice proprietar l-ar putea modela și canaliza după nevoile sale”. Încercarea de a anticipa dinainte nevoile fiecărui utilizator, scriau ei, „s-ar termina într-un amestec dezastruos, încărcat de funcții, care n-ar fi cu adevărat potrivit pentru nimeni”. Răspunsul lor: „Povara proiectării și specificării sistemului e transferată utilizatorului”, ceea ce funcționează doar cu „un mediu general de comunicare care să le permită utilizatorilor obișnuiți să-și descrie lejer și ușor dorințele pentru o unealtă anume”, plus „destule unelte generale deja scrise, încât un utilizator să nu înceapă de la zero” (Kay și Goldberg 1977, pp. 403–404 în retipărire). Citit în 2026, acesta e „mediul închis și primitivele” din video, iar mediul general se scrie acum „limbaj natural”.

Richard Stallman a descris aceeași libertate pentru un editor de text în 1981: utilizatorii „pot adăuga comenzi noi de editare sau le pot schimba pe cele vechi după nevoile lor, chiar în timp ce editează”, iar bibliotecile le permit să-și „publice și să-și împartă extensiile” (Stallman 1981). Autorii Unix scriseseră deja jumătatea despre primitive: „Fă ca fiecare program să facă un singur lucru bine” și „Așteaptă-te ca ieșirea fiecărui program să devină intrarea altuia, încă necunoscut” (McIlroy et al. 1978). În 2000, Brad Myers, Scott Hudson și Randy Pausch cereau exact arhitectura descrisă în video: personalizarea „nu ar trebui construită în fiecare aplicație în parte, cum se face astăzi”, pentru că utilizatorii ar trebui să învețe o tehnică nouă pentru fiecare; „facilitățile ar trebui oferite la nivel de sistem” (Myers et al. 2000, p. 21).

Apple a fost cel mai aproape să o lanseze. OpenDoc, dezvoltat împreună cu IBM și alții și lansat în 1994, construia documente din părți editate pe loc de editoare mici, interschimbabile, fără ca o singură aplicație să dețină documentul. Apple l-a anulat în 1997, după întoarcerea lui Steve Jobs. Relatările pe care le-am găsit dau vina pe bani, pe politica de platformă împotriva tehnologiei concurente a Microsoft, pe prea puține componente și pe performanța slabă. Niciuna nu arată că utilizatorii ar fi respins ideea. OpenDoc le cerea proprietarilor de platforme să renunțe la aplicație ca lucru pe care îl vând, iar stimulentul acesta nu s-a schimbat.

Așadar dorința e veche. Ce e probabil nou în 2026 e intrarea. O propoziție scrisă în limbaj obișnuit coboară pragul mai mult decât orice sistem anterior, iar o interfață generată la cerere pentru o singură persoană nu are un precedent exact. Restul eseului întreabă ce spune cercetarea de cincizeci de ani pe utilizatori reali despre acest prag și ce înseamnă pentru oamenii care proiectează interfața de dincolo de el.

3. Cine schimbă lucrurile și cât

Întrebarea „își personalizează utilizatorii software-ul?” are două răspunsuri celebre care par să se contrazică.

Primul e studiul WordPerfect din 1996: 92% dintre participanți au personalizat ceva, cu o medie de 9,1 modificări fiecare, iar 77% au schimbat bara de butoane. Setarea schimbată cel mai des a fost cât de des salva programul o copie de rezervă. Mai puțin de 15% au schimbat ceva la aspectul vizual al programului (Page et al. 1996). Al doilea e afirmația repetată peste tot că mai puțin de 5% dintre utilizatori schimbă vreodată o setare. Sursa ei e o postare de blog din 2011 a cercetătorului în uzabilitate Jared Spool, care descrie un experiment din „primele zile ale calculatoarelor personale”, în care „câteva sute” de utilizatori Microsoft Word și-au trimis pe email fișierele de setări. Postarea nu dă un an, nici un eșantion exact, nici o publicație, și adaugă că programatorii și designerii schimbaseră adesea peste 40% dintre opțiuni, unii chiar 80% (Spool 2011). E o anecdotă a unui practician respectat, iar fiecare folosire ulterioară a cifrei pe care am găsit-o duce înapoi la ea.

Cele două cifre măsoară lucruri diferite, iar când le sortezi după cost se potrivesc. O modificare vizibilă, făcută dintr-un singur pas, cum ar fi tragerea unui buton pe bara de unelte, o face o parte mare a oamenilor. O modificare îngropată într-o fereastră de setări o fac câțiva. O modificare care cere editarea fișierelor de configurare aparține unei minorități pricepute. Studiul Wendy Mackay din 1991 pe 51 de utilizatori ai Project Athena de la MIT a găsit că cei care personalizau în profunzime erau un grup mic, priceput tehnic, și că barierele cele mai frecvente erau lipsa de timp și dificultatea modificării în sine (Mackay 1991). Echivalentul modern al barei de unelte e setarea mărimii textului pe telefon: inginerii Airbnb au raportat că până la aproximativ 30% dintre utilizatorii lor de iOS aveau o mărime diferită de cea implicită, mai mare sau mai mică.

Tiparul are un nume în economia comportamentală. Eric Johnson și Daniel Goldstein au arătat că faptul că o țară le cere cetățenilor să opteze pentru donarea de organe sau să renunțe la ea mută ratele de consimțământ cu aproape 60 de puncte procentuale, chiar și pentru o decizie despre care oamenii spun că le pasă profund (Johnson și Goldstein 2003). Cu cât schimbarea e mai grea, cu atât câștigă mai mult setarea implicită. Software-ul are aceeași lege. Iar propria frază a vorbitorului îl plasează precis: cineva care vrea să remodeleze fiecare aplicație printr-o comandă e în grupul de 40–80% al lui Spool, care în fiecare eșantion găsit e format din programatori și designeri.

4. A vrea control și a-l folosi

O a doua direcție de cercetare întreabă ce preferă oamenii când interfața se poate schimba: un design pe care îl ajustează singuri sau unul care se ajustează singur după ei. Răspunsul e consecvent, la fel și distanța dintre răspuns și ce fac oamenii.

Joanna McGrenere, Ronald Baecker și Kellogg Booth le-au dat unor 20 de oameni șase săptămâni cu două versiuni de Microsoft Word: Word 2000 standard, ale cărui meniuri se adaptau automat la ce foloseai, și un „Word Personal” care pornea cu câteva funcții și îi lăsa pe utilizatori să adauge singuri altele. Treisprezece din douăzeci au preferat versiunea lor (McGrenere 2002). Într-un studiu de laborator pe 27 de oameni, Leah Findlater și McGrenere au găsit că 55% preferau meniurile aranjate de ei, 30% meniurile care se rearanjau singure și 15% meniurile fixe, deși designul fix era cel mai rapid. Cinci din cei 27 n-au personalizat corect nici măcar când personalizarea era sarcina, iar cei mai mulți credeau că sunt cei mai rapizi cu propriul aranjament, când nu erau (Findlater și McGrenere 2004).

Microsoft a testat versiunea adaptivă la scară mare. Office 2000 avea meniuri care ascundeau comenzile folosite rar și le promovau pe cele folosite des. Jensen Harris, care conducea echipa de interfață Office, scria în 2006 că „meniurile adaptive n-au avut succes”, pentru că „nu exista nicio cale de a nimeri meniul «scurt» implicit” pentru oameni care folosesc „o gamă uimitor de largă de funcții”, și pentru că „personalizarea automată, dacă nu face o treabă perfectă, e de obicei mai rea decât absența personalizării”. Cei mai mulți clienți corporativi au oprit funcția (Harris 2006).

Două lecții merg mai departe. Oamenii vor control și nu suportă interfețele care se mișcă singure. Iar a vrea control nu înseamnă a-l folosi sau a ști dacă a ajutat. Pentru interfețele generate de AI, asta trasează o linie clară. O interfață pe care o rogi să se schimbe stă de partea adaptabilă, cea preferată de utilizatori. O interfață care se remodelează din ce ghicește că vrei repetă Office 2000, cu ghicitori mai bune.

5. Grădinarii

Cea mai importantă constatare din această literatură e socială și e cea pe care video-ul o lasă complet deoparte. Vorbitorul își imaginează un singur utilizator care își modifică propriul container. Fiecare studiu al locurilor de muncă reale a găsit altceva: câțiva oameni fac modificările, iar toți ceilalți le adoptă.

Mackay a găsit că fișierele de personalizare Unix de la MIT circulau mult, iar un grup de mijloc, pe care l-a numit traducători, construia configurații pentru colegii mai puțin tehnici (Mackay 1991; vezi și lucrarea ei din CSCW 1990 despre împărtășire). Michelle Gantt și Bonnie Nardi au studiat utilizatori CAD din șapte companii și au găsit în fiecare grup „cel puțin un expert local care oferă sprijin celorlalți utilizatori”, o persoană care „e un coleg expert în același domeniu, nu un programator profesionist”. Patru dintre cei șapte utilizatori finali urmăriți n-au personalizat nimic, mai ales pentru că altcineva o făcea pentru ei. În trei dintre companii, rolul devenise formal, cu titlu de post, timp și resurse: companiile îi numeau grădinari, după o campanie internă de „creștere a productivității” (Gantt și Nardi 1992, pp. 107–112). Cartea lui Nardi A Small Matter of Programming (1993) a găsit că acești dezvoltatori locali „par să apară spontan” în „practic toate mediile pe care le-am studiat” și a argumentat că sistemele ar trebui „să profite de diviziunea muncii care apare natural”, pentru că „nimeni nu e așteptat să știe să facă totul sau să fie interesat să știe să facă totul” (pp. 104, 121).

Rolul e redescoperit mereu. Gerhard Fischer și Elisa Giaccardi scriau în 2006 că a fi designer „nu e un atribut al unei persoane, ci un rol asumat într-un context anume” și că oamenii vor să acționeze ca designeri „nu toți, nu tot timpul, nu în toate contextele” (Fischer și Giaccardi 2006). În 2024, Maggie Appleton descria „dezvoltatorii desculți”, oameni „pricepuți tehnic și interesați să rezolve probleme pentru ei și pentru cei din jur”, care se lovesc de un „zid al liniei de comandă” (Appleton 2024). Dezvoltatorul ei desculț e dezvoltatorul local al lui Nardi, cu un nume nou, treizeci și unu de ani mai târziu.

AI ar putea schimba asta în două direcții. Geoffrey Litt a sugerat că modelul însuși poate juca rolul dezvoltatorului local, ajutându-i pe utilizatori și învățându-i pe parcurs (Litt 2023). Sau ar putea reproduce eșecul pe care Mackay îl văzuse deja la traducători, care „uneori răspândeau cod cu erori în toată organizația” (după Gantt și Nardi, p. 113), la o scară pe care niciun traducător uman n-ar atinge-o. Cercetarea nu poate spune încă care dintre ele. Spune în schimb că un design pentru software modificabil care nu are loc pentru grădinar e un design pentru 1%.

6. Reglajele pe care le folosesc oamenii

Dacă există un grup cu toate motivele să remodeleze interfața, e cel al oamenilor pentru care, din cauza vederii, setarea implicită e de nefolosit. Sondajul WebAIM din 2018 pe 248 de persoane cu vedere slabă e cea mai clară dovadă a ce fac ei. Aproape jumătate, 48,4%, foloseau software sau setări de sistem pentru mărire. 44% foloseau zoom-ul din browser, 30,6% setări de contrast ridicat, iar 82,4% setări de accesibilitate pe telefon sau tabletă. Doar 12,5% foloseau foi de stil personalizate, mecanismul original al webului pentru a rescrie cum arată un site (WebAIM 2018).

Acesta e cel mai puternic argument din lumea reală pentru interfețe modificabile de utilizator și arată spre o formă anume. Modificările cele mai folosite sunt câteva setări care stau la nivelul sistemului și se aplică peste tot: mărimea textului, zoom-ul, contrastul, mișcarea. Se fac dintr-un pas, supraviețuiesc fiecărei actualizări de aplicație și funcționează în software ai cărui autori nu s-au gândit niciodată la ele, cu condiția ca autorii să-și fi construit interfețele astfel încât să le respecte. Ghidurile de accesibilitate web au criterii exact pentru asta: machetele trebuie să se reașeze la zoom mare și să suporte spațierea textului schimbată de utilizator fără să se strice. Myers, Hudson și Pausch cereau personalizare la nivel de sistem în 2000. Utilizatorii care au cea mai mare nevoie de ea votează de atunci pentru ea cu setările lor.

7. Din ce e făcută panta

Puse laolaltă, constatările schimbă forma problemei de design. Dacă oricine își poate cere propria interfață, ecranul desenat de designer încetează să fie produsul pentru unii și rămâne produsul pentru cei mai mulți. Munca ce contează e structura de dedesubt: ce primesc aproape toți, cu ce pot construi câțiva, cum se leagă cele două și cum circulă modificările între oameni. Mi se pare util să numesc patru părți.

Prima e setarea implicită. Fiecare cifră din acest eseu spune că setarea implicită e interfața în care trăiesc aproape toți, iar AI nu schimbă asta. Dacă schimbă ceva, ridică miza: când minoritatea care vrea altceva poate obține printr-o simplă cerere, setarea implicită nu mai trebuie să facă compromisuri pentru ea. Poate fi proiectată pentru oamenii care nu vor atinge niciodată o setare, adică majoritatea.

A doua sunt primitivele. „Uneltele generale deja scrise” ale lui Kay și Goldberg, programele Unix care fac un singur lucru, facilitățile la nivel de sistem ale lui Myers. Pentru o interfață condusă prin prompt, ele sunt piesele pe care AI are voie să le recombine: componente, date, acțiuni. Calitatea lor stabilește plafonul a ce pot face utilizatorii și pragul a ce poate merge prost. Observația lui Nardi despre utilizatorii CAD se aplică direct: utilizatorii mai puțin experimentați schimbă mai ales valori de parametri în exemple scrise de altcineva, așa că exemplele ar trebui construite astfel încât „să se poată realiza mult făcând astfel de schimbări” (Gantt și Nardi 1992, p. 113).

A treia e panta însăși. Myers o numea distanța dintre prag și plafon: cele mai multe sisteme sunt fie ușor de început și limitate, fie puternice și greu de început (Myers et al. 2000, p. 6). Ținta din anii 1990 încoace a fost o pantă blândă, unde fiecare mică creștere a ceea ce poți schimba costă doar o mică creștere a ceea ce trebuie să înveți; cele cinci niveluri de utilizator din HyperCard, de la răsfoit la scriptat, sunt exemplul clasic. O casetă de text care acceptă orice cerere pare cea mai blândă pantă construită vreodată. S-ar putea să fie o stâncă cu un indicator prietenos. Nardi argumenta în 1993 că „conversația nu e cel mai bun model pentru comunicarea om-calculator”, iar Litt și cercetătorii de la Ink & Switch au repetat ideea pentru modelele de limbaj: chatul e „un mod de interacțiune limitat în esența lui”, iar oamenii au nevoie și să indice, să tragă și să facă mici modificări precise (Litt 2023; Ink & Switch 2025).

A patra e împărtășirea. Grădinarul are nevoie de un loc unde să pună ce a făcut și de o cale prin care alții să adopte. Stallman a construit asta în Emacs în 1981. O modificare făcută prin prompt care trăiește doar în contul unei persoane ajută o persoană.

Aici trebuie privit mai atent și „containerul” din video. Eseul Ink & Switch din 2025 despre software maleabil face observația cea mai ascuțită: setările „oferă doar controalele pe care dezvoltatorii aplicației s-au gândit să le expună”, iar pluginurile „pot modifica comportamentul unei aplicații doar în moduri anume, autorizate”. Comparația lor pentru generarea de cod cu AI în software-ul de azi e „ca și cum ai aduce un sous-chef talentat într-un food court”. Un container controlat de producător e o ușă de intrare mai bună într-un sistem de pluginuri. Un substrat deținut de utilizator, în care datele și uneltele sunt împărțite între aplicații, e ce a încercat OpenDoc și ce susțin cei de la Ink & Switch. Vorbitorul cere primul și descrie speranțele celui de-al doilea. Designerilor li se va cere mai ales să-l construiască pe primul și ar trebui să știe diferența.

8. Micul meu software

Nu sunt programatoare. În ultimul an, cu un model AI care scria codul, mi-am construit câteva unelte mici care rulează pe un calculator de acasă și pe care le folosesc zilnic de pe telefon: un cronometru pentru ceai, un calculator pentru hărțile pe care le folosesc în munca de interpretare, un panou care adună într-un loc cifrele mele de pe rețelele sociale și o bibliotecă de referințe cu aproape zece mii de imagini, fiecare indexată după tehnica vizuală pe care o folosește. Fiecare face exact ce am vrut și nimic altceva. În expresia lui Robin Sloan, sunt mese gătite acasă: nimeni altcineva nu le va folosi (Sloan 2020).

Privite prin această cercetare, ies în evidență două lucruri. Primul: AI a fost grădinarul meu. Tot ce descriu Gantt și Nardi că face dezvoltatorul local (preia cererea unui coleg din același domeniu, o construiește, o testează, o repară când se strică) e ce face modelul când îi cer o unealtă. Partea aceasta a viitorului din video a sosit, pentru oameni ca mine.

Al doilea e mai puțin măgulitor pentru teza video-ului. Niciuna dintre uneltele mele nu modifică o aplicație pe care o folosesc deja. Fiecare e un lucru nou, de sine stătător, construit pentru că software-ul de care depindeam nu putea fi schimbat. Exact sous-chef-ul din food court al celor de la Ink & Switch. Aplicațiile în care îmi petrec cea mai mare parte a zilei de lucru, unealta de design, browserul, aplicația de notițe, sunt la fel de fixe ca înainte, iar biblioteca mea de referințe nu vorbește cu niciuna dintre ele. Experiența mea susține dorința vorbitorului și arată totodată cât de departe e de containerul pe care îl descrie.

9. Împotriva mea

Cea mai puternică obiecție la acest eseu e că AI schimbă economia care a produs fiecare constatare din el. Utilizatorii lui Mackay nu personalizau mai ales din lipsă de timp și pentru că schimbarea era grea. Dacă o cerere în limbaj obișnuit înlătură ambele bariere, minoritatea ar putea deveni majoritate, iar cincizeci de ani de cercetare despre ferestre de setări și fișiere de configurare ar descrie o lume care nu mai există. Există semne timpurii. Lovable, o companie care construiește aplicații din prompturi, a raportat în iunie 2026 că 80% dintre cei care construiesc pe platformă se descriu ca netehnici, în 50 de milioane de proiecte. Într-un studiu mic de la CHI 2025, toți cei opt participanți care și-au personalizat o interfață prin chat au găsit-o utilă și ușoară (Cao et al. 2025).

Iau obiecția în serios, iar dovezile pentru ea sunt încă subțiri. Cifrele Lovable vin de la o companie care vinde produsul, descriu oameni care au ales deja o unealtă pentru construit aplicații și măsoară proiecte făcute, nu unelte pe care oamenii au continuat să le folosească. Raportul Anthropic despre „peste jumătate de miliard de artefacte” create până la jumătatea lui 2025 are aceeași problemă. Nimeni n-a publicat câte dintre acestea devin lucruri la care o persoană revine, iar aceasta e cifra care ar testa cu adevărat predicția vorbitorului. Studiile controlate au opt sau câteva zeci de participanți, în sesiuni supravegheate, adică exact unde și participanților lui Findlater le plăcea să personalizeze.

Securitatea trage în sens opus. Fiecare cale spre software modificat de utilizator a avut, în cele din urmă, un cost de securitate. Un email de phishing le-a dat atacatorilor controlul asupra extensiei de browser Cyberhaven, folosită de aproximativ 400.000 de oameni, în Ajunul Crăciunului 2024. Extensiile editoarelor de cod nu sunt izolate de restul sistemului, iar cercetătorii au găsit exploit-uri funcționale care afectau milioane de instalări. AI adaugă eșecuri noi: modelele care generează cod inventează nume de pachete în cel puțin 5,2% până la 21,7% din cazuri, în funcție de model, nume pe care atacatorii le pot înregistra (Spracklen et al. 2025), iar instrucțiunile ascunse în descrierea unei unelte AI pot face un agent să trimită fișiere private în altă parte (Invariant Labs 2025). O interfață pe care cineva a construit-o cerând-o poate conține cod și conexiuni pe care nu le-a văzut niciodată. Companiile vor îngrădi asta, cum au îngrădit meniurile adaptive și extensiile de browser, iar asta va încetini panta exact pentru oamenii pe care trebuia să-i ajute.

Iar cazul meu e un eșantion de o persoană, o designeriță din grupul care a schimbat mereu mai multe setări decât oricine altcineva.

10. La birou și cum aș putea greși

Pentru munca mea, concluzia devine un set scurt de reguli. Proiectează setarea implicită pentru persoana care nu o va schimba niciodată, pentru că asta înseamnă aproape toată lumea și pentru că oamenii care vor altceva au tot mai des altă cale să-l obțină. Construiește interfețe care respectă reglajele de sistem pe care oamenii le folosesc deja, mărimea textului, zoom-ul, contrastul, mișcarea, pentru că acestea sunt modificările cu cei mai mulți utilizatori. Când un produs le permite oamenilor să-l schimbe, alege intenționat care sunt primitivele, fă urcușul de la o schimbare mică la una mai mare blând și dă-le modificărilor o cale să circule de la cel care le-a făcut la cei care le-ar putea folosi. Ține modificările cerute de utilizator separat de cele pe care sistemul le face din proprie inițiativă, pentru că utilizatorii au respins al doilea fel de douăzeci și cinci de ani.

Argumentul ar putea fi greșit în trei feluri precise. Întâi, un studiu de teren pe termen lung ar putea găsi că majoritatea utilizatorilor obișnuiți, având un AI care schimbă interfețele la cerere, continuă să-și facă și să-și folosească propriile modificări și după luni de zile. Asta ar rupe tiparul minorității pe care se sprijină eseul, iar eu aș vrea să-l citesc. Apoi, o platformă mare ar putea lansa un substrat deținut de utilizator, cu date comune și unelte combinabile între aplicații, folosit pe scară largă. Asta ar face din containerul producătorului, cu limitele lui, o etapă trecătoare. În al treilea rând, dacă modelele AI se dovedesc grădinari de încredere pentru echipe întregi, cu mai puține dintre erorile lui Mackay răspândite prin organizație, nu mai multe, stratul social ar putea să nu mai aibă nevoie deloc de oameni.

Până se întâmplă una dintre ele, citesc video-ul ca pe un portret exact al vorbitorului și ca pe o dorință onestă pe care o împărtășesc. Viitorul pe care îl descrie e deja aici pentru oameni ca noi. Pentru aproape toți ceilalți, interfața va fi tot cea aleasă de un designer, iar setarea implicită va rămâne produsul.

Referințe

• Anthropic. (2025, October 9). Claude Code plugins. https://claude.com/blog/claude-code-plugins
• Appleton, M. (2024). Home-cooked software and barefoot developers. Local-First Conference, Berlin. https://maggieappleton.com/home-cooked-software
• bb. (2026). The IDE that builds itself. https://getbb.app/
• Cao, Y., Jiang, P., & Xia, H. (2025). Generative and malleable user interfaces with generative and evolving task-driven data model. CHI '25. https://arxiv.org/abs/2503.04084
• DeepSeek. (2026). DeepSeek Harness: Everything is a Plugin. https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
• Findlater, L., & McGrenere, J. (2004). A comparison of static, adaptive, and adaptable menus. Proceedings of CHI 2004, 89–96. https://doi.org/10.1145/985692.985704
• Fischer, G., & Giaccardi, E. (2006). Meta-design: A framework for the future of end-user development. In H. Lieberman, F. Paternò, & V. Wulf (Eds.), End User Development (pp. 427–457). Springer. https://doi.org/10.1007/1-4020-5386-X_19
• Gantt, M., & Nardi, B. A. (1992). Gardeners and gurus: Patterns of cooperation among CAD users. Proceedings of CHI '92, 107–117. https://doi.org/10.1145/142750.142767
• Harris, J. (2006, March 31). Combating the perception of bloat (Why the UI, part 3). Microsoft. https://learn.microsoft.com/en-us/archive/blogs/jensenh/combating-the-perception-of-bloat-why-the-ui-part-3
• Invariant Labs. (2025, April 1). MCP security notification: Tool poisoning attacks. https://invariantlabs.ai/blog/mcp-security-notification-tool-poisoning-attacks
• Johnson, E. J., & Goldstein, D. G. (2003). Do defaults save lives? Science, 302, 1338–1339. https://doi.org/10.1126/science.1091721
• Kay, A., & Goldberg, A. (1977). Personal dynamic media. Computer, 10(3), 31–41. Retipărit în N. Wardrip-Fruin & N. Montfort (Eds.), The New Media Reader (pp. 393–404). MIT Press, 2003. https://www.newmediareader.com/book_samples/nmr-26-kay.pdf
• Litt, G. (2023, March 25). Malleable software in the age of LLMs. https://www.geoffreylitt.com/2023/03/25/llm-end-user-programming
• Litt, G., Horowitz, J., van Hardenberg, P., & Matthews, T. (2025). Malleable software: Restoring user agency in a world of locked-down apps. Ink & Switch. https://www.inkandswitch.com/essay/malleable-software/
• Mackay, W. E. (1991). Triggers and barriers to customizing software. Proceedings of CHI '91, 153–160. https://doi.org/10.1145/108844.108867
• McGrenere, J. (2002). The design and evaluation of multiple interfaces: A solution for complex software (Doctoral dissertation). University of Toronto. https://www.cs.ubc.ca/~ksbooth/PUB/docs/JMcGrenere2002.pdf
• McIlroy, M. D., Pinson, E. N., & Tague, B. A. (1978). UNIX time-sharing system: Foreword. Bell System Technical Journal, 57(6), 1899–1904. https://archive.org/details/bstj57-6-1899
• METR. (2025, July 10). Measuring the impact of early-2025 AI on experienced open-source developer productivity. https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
• METR. (2026, February 24). We are changing our developer productivity experiment design. https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/
• Myers, B., Hudson, S. E., & Pausch, R. (2000). Past, present, and future of user interface software tools. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 7(1), 3–28. https://doi.org/10.1145/344949.344959
• Nardi, B. A. (1993). A Small Matter of Programming: Perspectives on End User Computing. MIT Press.
• Page, S. R., Johnsgard, T. J., Albert, U., & Allen, C. D. (1996). User customization of a word processor. Proceedings of CHI '96, 340–346. https://chi1996.acm.org/proceedings/papers/Page/srp_txt.html
• Sloan, R. (2020). An app can be a home-cooked meal. https://www.robinsloan.com/notes/home-cooked-app/
• Spool, J. (2011, September 14). Do users change their settings? UIE Brain Sparks. https://archive.uie.com/brainsparks/2011/09/14/do-users-change-their-settings/
• Spracklen, J., Wijewickrama, R., Sakib, A. H. M. N., Maiti, A., Viswanath, B., & Jadliwala, M. (2025). We have a package for you! A comprehensive analysis of package hallucinations by code generating LLMs. USENIX Security 2025. https://arxiv.org/abs/2406.10279
• Stallman, R. M. (1981). EMACS: The extensible, customizable, self-documenting display editor. MIT AI Memo 519a. https://www.gnu.org/software/emacs/emacs-paper.html
• WebAIM. (2018). Survey of users with low vision #2. https://webaim.org/projects/lowvisionsurvey2/
• Yang, et al. (2025). No-code modification of the Truman platform with LLMs [TrumanBench]. HEAL workshop, CHI 2025. https://heal-workshop.github.io/chi2025_papers/no_code_truman.pdf

Notă despre surse: sursele au fost verificate pe 6 noiembrie 2026. Kay și Goldberg sunt citați din retipărirea din New Media Reader; Page et al., Findlater și McGrenere, teza lui McGrenere, Gantt și Nardi, Myers et al., Stallman, prefața Unix, Harris, WebAIM și eseul Ink & Switch au fost citite în textul original. Mackay 1991 e descris din relatări secundare (McGrenere 2002; Nardi 1993) și nu e citat. Spool 2011 e o postare de blog care descrie un studiu informal nepublicat. Cifra Airbnb despre mărimea textului, istoria OpenDoc, incidentul Cyberhaven și cifrele de adopție Lovable și Anthropic provin din rapoarte ale companiilor sau din surse secundare. Vorbitorul din video nu e identificat, iar afirmațiile lui sunt citate din subtitrări generate automat și traduse de autoare. Secțiunea 8 descrie uneltele mele și e observație, nu dovadă.