著者は、スピードのためではなく、より豊かな成果を求めて、1年間AIをスタジオのデザインプロセスに統合しました。チームは5日間のスプリントサイクルを維持したため、当初のより速いスプリントの期待は非現実的でした。スピードの代わりに、AIの統合は、新たな課題を伴いながらも、より包括的で詳細な最終製品につながりました。チームメンバーからの懐疑的な見方は、欠陥のある変換を防ぐための認められていない品質管理として機能し、極めて重要でした。著者は、ピッチに頼るのではなく、仕事そのものがプロセスを検証することを許容することで、この懐疑主義を受け入れることを学びました。焦点は、スピードを最適化すること（「ハイスピードの平凡さ」や「AIのスロップ」につながる可能性がある）から、仕事全体の質と深さを向上させることに移行しました。AIの真の価値は、個々のタスクを加速するだけでなく、完全でまとまりのある出力を生成する能力にあることが発見されました。すべてのユーザーの状態とデバイスのバリエーションを同時に構築することにより、スタジオは同じ期間内に、はるかに深い製品を実現しました。この新しいアプローチは、1つの側面が完了してから次の側面が始まる、従来の逐次的なデザインの「リレーレース」を排除します。さらに、AIは、承認された作業プロトタイプから直接ドキュメントを生成することにより、統一された「真実の情報源」を可能にしました。これにより、すぐに時代遅れになるPRD、ワイヤーフレーム、Figmaファイルなどの断片化された成果物という古い問題が解消されます。エンジニアは現在、継続的に同期されたシステムから構築しており、ユーザーストーリー、フローマップ、およびエラー条件が常にプロトタイプの現在の状態を反映していることを保証します。矛盾や孤立した要素は自動的にレビューのために表示され、「フランケンシュタイン問題」と呼ばれる時代遅れの情報を防ぎます。これにより、修正が容易な段階で変更に対処できるようになり、より堅牢で正確な最終製品につながります。