Почему UX/UI-дизайнерам нужен искусственный интеллект и как он меняет подход к проектированию интерфейсов.

В этой статье я расскажу, зачем UX/UI-дизайнерам нужен искусственный интеллект (ИИ), как его внедрение помогает улучшать пользовательские интерфейсы и каким образом AI-инструменты упрощают и ускоряют работу дизайнера.

Сразу уточню: я не специалист по машинному обучению, и в нейросетевых архитектурах не копаюсь. Но у меня есть практический опыт применения AI в разработке интерфейсов — и я поделюсь им. Покажу, как ИИ помогает в анализе, проектировании и тестировании, какие есть ограничения и риски, как их обходить, и что можно ожидать от AI в будущем.

Зачем UX/UI-дизайнерам нужен AI

Применение ИИ в дизайне можно условно разделить на две категории:

1. Ускорение самого процесса разработки интерфейса.
2. Улучшение UX конечного продукта за счёт внедрения AI в сам интерфейс.

1. Как AI помогает дизайнерам в работе

Анализ информации и постановка задачи

Первая стадия работы UX-дизайнера — погружение в задачу: изучение рынка, конкурентов, аудитории, аналитики, метрик. Обычно это десятки документов и отчётов от менеджеров и аналитиков. AI здесь экономит часы: он может “прочитать” всё за вас, выдать краткое резюме и ответы на ключевые вопросы.
Для этого отлично подходят ChatGPT и YandexGPT. Например, можно быстро узнать, какие размеры экранов актуальны для интерфейса в конкретной нише — и не листать форумы.

Анализ обратной связи и метрик

Дизайнеру часто нужно систематизировать пользовательские отзывы и данные об использовании интерфейса. AI может в считанные минуты проанализировать сотни комментариев, отзывов или строк таблицы с метриками и выдать краткое резюме — например, список болевых точек пользователей и предложения по улучшению UX.

Генерация дизайн-артефактов

AI давно помогает дизайнерам с текстами: нейросети пишут и проверяют интерфейсные тексты, особенно когда язык не родной. Дальше — генерация изображений (Midjourney, DALL-E, Recraft). Это позволяет создавать визуалы без участия иллюстратора, когда нужно быстро закрыть задачу.

⚠️ Но здесь важно помнить про авторские права — многие сети обучены на чужих изображениях.

Также ChatGPT можно попросить сгенерировать портрет типичного пользователя на основе текстового описания аудитории или составить user flow из функционального описания.
В FigJam уже встроен AI, который может создать базовый флоучарт (например, сценарий авторизации в банке). Его можно потом подстроить под свой продукт.

AI-плагины для Figma

Сотни плагинов уже интегрируют ChatGPT, Stable Diffusion и другие нейросети прямо в Figma: они генерируют тексты, цветовые палитры, иконки, изображения и аватары. Многие бесплатны или с пробным периодом.

Figma уже тестирует свой AI-ассистент, который умеет генерировать прототипы из статичных экранов, но пока работает нестабильно.

Тестирование интерфейсов без участия пользователей

Сервисы вроде UserZoom, Maze, EyeQuant позволяют AI-моделям имитировать поведение пользователей — генерировать тепловые карты, воронки, A/B-тесты. Например, EyeQuant заявляет, что точность симуляции действий реальных людей уже очень высокая.

Генерация экранов

Появились инструменты вроде Musho и Uizard, которые создают макеты экранов на основе описания. Пока они не заменяют дизайнера, но отлично подходят для быстрых идей, прототипов или концептов лендингов.

2. Как AI улучшает UX интерфейсов

Когда AI встроен прямо в интерфейс — это уже не просто ускорение работы дизайнера, а новый уровень пользовательского опыта.

Рекомендательные системы

Netflix, YouTube, Spotify — наглядный пример. AI сам подбирает контент на основе поведения пользователя. Интересно, что даже Google не до конца понимает, почему их алгоритм YouTube работает именно так — потому что он обучается сам.

AI-чатботы

Они снижают нагрузку на поддержку и делают взаимодействие с сайтом естественным. Например, чатбот на «Госуслугах» способен собирать страницы “на лету”: добавлять изображения, кнопки и текст под запрос пользователя.

Предиктивная аналитика

AI анализирует действия и привычки пользователей, предсказывает, что им понадобится, и предлагает быстрые варианты. Пример — Gmail, который предлагает короткие ответы на письма.

Компьютерное зрение

CV упрощает ввод данных, ускоряет проверки документов. Пример — кассы самообслуживания, которые распознают овощи без штрихкодов. Это и быстрее, и снижает риск ошибок.

Генерация контента

AI помогает пользователю создавать и обрабатывать контент: описания товаров, посты, изображения, тексты — от генерации до улучшения.

3. Ограничения и проблемы внедрения AI

Индустриционная инерция

Внедрение AI тормозят: нехватка специалистов, непонимание выгоды у менеджмента, длинные циклы внедрения.

Нехватка данных

AI требует огромных массивов данных. Это делает технологию менее доступной для небольших компаний.

Стоимость

AI — дорогой инструмент: вычислительные мощности и экспертиза стоят дорого. Но можно интегрировать готовые внешние решения.

4. Негативные эффекты и способы их снижения

Ошибки AI

Ошибочные рекомендации подрывают доверие. Решение — давать пользователю выбор (“Подходит ли вам этот вариант?”) и добавлять дисклеймер об автоматической обработке данных.

Непредсказуемость интерфейса

Если интерфейс постоянно подстраивается, он теряет предсказуемость. Спасти ситуацию можно, сохраняя стабильное меню и фиксированные элементы навигации.

Этические вопросы

AI может генерировать некорректные тексты или образы. Нужно вводить этические фильтры — чтобы ИИ не допускал дискриминации или оскорблений.

Взлом алгоритмов

Манипуляции могут исказить рекомендации и ухудшить UX. Алгоритмы важно защищать от внешних атак и спама.

5. Кейсы из практики

Предиктивная аналитика в платежном приложении

AI предлагал пользователю суммы переводов на основе его предыдущих операций. Это ускорило процесс и повысило завершённость шага перевода.

Распознавание изображений для KYC

Проблема: пользователи долго делали селфи с паспортом. Решение: AI проверяет, есть ли лицо и документ в кадре, подсвечивая их зелёной рамкой. В итоге — процесс стал быстрее, ошибок меньше, конверсия выше.

Автоматизация кредитного пайплайна

AI заменил ручную проверку кредитных заявок, обучаясь на решениях операторов. Сейчас алгоритм справляется настолько точно, что человеческие проверки почти не нужны.

6. Будущее AI в дизайне

AI-инструменты будут становиться дешевле, мощнее и точнее, а для дизайнеров появятся специализированные решения.
Но превратится ли ИИ в конкурента дизайнеру? Вряд ли в ближайшие годы.

Чтобы AI смог полностью проектировать интерфейсы, он должен научиться понимать цели, контекст и человеческое поведение. А значит — стать полноценным агентом, способным не только “рисовать билетный сервис”, но и самому покупать билеты.

И как шутят дизайнеры: самый нужный навык в будущем — сварка 🙂

Полезные AI-инструменты для дизайнеров

Изображения:

• Midjourney
• Adobe Firefly

User Flow:

• Figma FigJam AI

Создание экранов:

• Musho.ai
• Uizard.io

Пары шрифтов:

• FontJoy

Цветовые схемы:

• Colormind

UX-аналитика:

• Hotjar
• FullStory

AI-тестирование интерфейсов:

• EyeQuant
• Maze
• Applitools