Честный обзор шаблонных решений, где нейросети объективно хороши
1. Введение
Женя, привет! Представь: дедлайны уже подбивают и кажется, что рутинная работа забирает всё время. Хочется автоматизировать хоть часть задач, чтобы освободить голову для действительно важных решений. В этой статье я расскажу, в каких UX-паттернах ИИ уже обходит человека — не чтобы полностью заменить тебя, а чтобы разгрузить там, где компьютер справляется лучше.
Ты узнаешь:
- Сравнение «ИИ vs дизайнер» по пяти распространённым паттернам.
- Пошаговый гайд, как подключить ИИ к процессу.
- Сериализацию «Когда стоит делегировать ИИ»: конкретные критерии.
- Рекомендации для Жени (middle UX): экономим нервы и время.
Никакой «воды», только по делу: как перегруженному дизайнеру взять рутину в оборот и вернуть себе свободу для творчества.
2. Почему ИИ в UX — это не просто хайп
Прежде чем перейти к примерам, два важных наблюдения:
- Скорость и масштаб. Если нужно «20 вариантов кнопки» или «10 схем экранов» — человеку это займёт часы, а нейросеть готова выдать десятки идей за секунды.
- Объективность по цифрам. Интегрируясь с аналитикой, ИИ способен предложить гипотезы, основанные сразу на нескольких проектах, тогда как человек обычно опирается на один-единственный опыт.
Цель не в том, чтобы заменить тебя полностью. Цель — найти «белые пятна», где ИИ экономит по 70 % твоего времени, и вплотную заняться тем, что требует именно человеческого «пускай-чувства».
3. Сравнение «ИИ vs дизайнер» по ключевым паттернам
Разбираем пять UX-паттернов, где ИИ сегодня объективно сильнее среднего дизайнера. К каждому — короткий пример и когда всё-таки лучше взять ручку в руки.
3.1. Генерация микрокопии (микрокопи)
Что делает ИИ лучше:
- за секунды выдаёт десятки вариантов кнопок, подсказок и текстов,
- учитывает тональность (дружелюбный, формальный, «на зарплату»).
ИИ-подход (пример промпта):
Ты — опытный UX- и маркетинг-копирайтер. Предложи 10 вариантов текста кнопки “Записаться” для образовательного сайта, целевая аудитория — новички 25–35 лет. Тон: доброжелательный, без жаргона. Вариант — не более 3 слов.
Человеческий подход:
- проводить мозговой штурм, у коллег спрашивать варианты (это займёт день-два),
- проверять соответствие бренду, редактировать тон.
Когда делегировать ИИ:
- нужны десятки крошечных текстов для A/B-теста,
- надо быстро получить несколько вариантов, чтобы обсудить с командой.
Когда лучше человек:
- уникальные слоганы, сложные юридические формулировки,
- тексты, где важна глубокая связь с брендом и контекстом проекта.
3.2. Автоматический аудит доступности (accessibility)
Что делает ИИ лучше:
- за несколько секунд проверяет сотни цветовых сочетаний и элементов,
- сразу выдаёт список конкретных рекомендаций (например, «кнопка #FF6A00 не дотягивает до контраста 4.5:1»).
ИИ-подход (пример промпта):
Ты — эксперт по доступности WCAG 2.1. Проверь контраст кнопки “Оплатить” на сайте https://example.com. Выведи значения контраста и предложи исправления.
Человеческий подход:
- вручную открывать Sketch/Stark/Lighthouse,
- проверять каждый цвет, измерять контраст,
- заносить результаты в таблицу.
Когда делегировать ИИ:
- надо быстро получить полный отчёт по 10+ страницам,
- стартовый обзор, чтобы понять, где «горит».
Когда лучше человек:
- детальная проверка на разных устройствах (низкая яркость, рельефные экраны),
- тестирование с реальными помощниками (например, с программами чтения вслух).
3.3. Быстрые вайрфреймы (low-fi wireframes)
Что делает ИИ лучше:
- генерирует 3–5 базовых схем экрана (header, лента, footer) за секунды,
- выдаёт JSON-структуру, которую можно сразу импортировать в Figma-плагин.
ИИ-подход (пример промпта):
Ты — Senior UX-исследователь. Сгенерируй 5 low-fi wireframes для экрана “Главная” мобильного агрегатора новостей: header, список статей, bottom nav. Выведи JSON с полями screenName, elements, position.
Человеческий подход:
- набросать от руки на бумаге или в Figma,
- продумать отступы, рефренсы, детализировать каждый блок,
- сделать 3–5 эскизов вручную.
Когда делегировать ИИ:
- нужен «черновик» экрана, чтобы обсудить на воркшопе,
- хочется быстро опробовать разные «остовы» страницы.
Когда лучше человек:
- отрисовка финального визуала (spacing, шрифты, цвета),
- сложные интерфейсы с богатой анимацией и кастомными элементами.
3.4. Построение карты пути пользователя (journey map)
Что делает ИИ лучше:
- со шквалом вводных данных (персонажи, сценарии) генерирует полный «скелет» путей с Pain Points и Quick Fix-решениями,
- предлагает метрики для каждого шага сразу.
ИИ-подход (пример промпта):
Ты — UX-исследователь. Опиши путь пользователя от открытия сайта до оформления заказа: Home → Поиск → Страница товара → Корзина → Оплата → Подтверждение. Для каждого этапа укажи Pain Point, Quick Fix и рекомендованную метрику. Выведи в виде Markdown-таблицы.
Человеческий подход:
- проводить интервью, собирать данные, строить карту вручную,
- анализировать поведение на сайте, смотреть записи сессий.
Когда делегировать ИИ:
- необходим быстрый первичный draft, чтобы запустить обсуждение в команде,
- хочется сразу получить список гипотез для A/B-тестов.
Когда лучше человек:
- глубокие исследования, когда нужны реальные интервью и данные из аналитики,
- финальная карта с инсайтами, основанная на тестированиях и фокус-группах.
3.5. Скрипты для юзабилити-тестов и опросов
Что делает ИИ лучше:
- генерирует готовый набор сценариев и вопросов за пару минут,
- учитывает специфику продукта и целевой аудитории.
ИИ-подход (пример промпта):
Ты — опытный UX-исследователь. Создай скрипт для удалённого юзабилити-теста мобильного фитнес-приложения: введение, 5 задач (найти зал, записаться, оплатить), вопросы после каждой задачи, общие вопросы NPS. Выведи в Markdown.
Человеческий подход:
- тратит часы на составление и согласование сценариев,
- вручную пишет вопросы, проверяет логику с коллегами.
Когда делегировать ИИ:
- нужно как можно скорее запустить тест,
- первичный сценарий достаточно “обкатать” на 3–5 человек.
Когда лучше человек:
- глубинные интервью, где построение доверия и корректная интерпретация ответов требуют личного участия,
- сложные кейсы, где важен локальный контекст и тональность вопросов.
4. Гайд: как подключить ИИ в рабочий процесс UX
Чтобы ИИ действительно помог, а не запутал, следуй этим четырём шагам:
- Определить задачу и метрики
Чётко сформулируй: сколько вариантов нужно и для чего.
Установи «baseline»: сколько времени у тебя уходило без ИИ. - Подготовить правильный промпт
Роль: «Ты — [ролевое описание: Senior UX Researcher, UX-копирайтер, эксперт по accessibility]».
Контекст: «Продукт…, аудитория…, платформа…, ограничения (например, максимум 3 слова в кнопке)».
Задача: «Сгенерировать X вариантов…», «Провести аудит…», «Составить скрипт…».
Формат вывода: «JSON…», «Markdown-таблица…», «Список с буллетами…».
Тон: «Дружелюбно, без жаргона». - Скоро ревизия и доп. уточнения
Как только увидишь ответ, убедись, что формат и содержание — то, что нужно.
Если чего-то не хватает, добавь уточняющий запрос: «Добавь примеры…», «Переведи на простой язык…». - Интеграция результатов
Для вайрфреймов: импортируй JSON в плагин Figma или Sketch, доведи отступы и шрифты.
Для микрокопии: скопируй варианты в таблицу A/B-тестов, запусти тестирование.
Для аудита доступности: сформируй таски в Jira, назначь разработчикам приоритет P1.
Для journey map: перенеси таблицу в Notion или Miro, обсуди Quick Fix с командой.
Для сценария юзабилити-теста: загрузите сценарий в UserTesting.com или Lookback, сформируй первые отчёты.
5. Сериализация: «Когда стоит делегировать ИИ»
- Рутинные и повторяющиеся задачи
Генерация 10+ вариантов микрокопии, быстрый аудит контраста, вайрфреймы-скелеты. - Ограниченные сроки
Презентация через час, нужен draft, чтобы показать тимлиду. - Нужен быстрый обзор
Первичный journey map для воркшопа,
Скрипт для первого теста без долгой подготовки. - Ограниченный бюджет
Вместо 3 человек-часов взять 0,1 $ API для проверки 20 страниц.
Однако:
- Никогда не доверяй ИИ 100 %: финальную «деликатную» работу — проверку тональности, бренд-соответствие, чувствительные ситуации — всегда делаем вручную.
- Всегда проверяй цифры: если ИИ назвал конверсию 15 %, а у тебя реальные данные говорят «7 %», следуй за цифрами, а не за обещаниями ИИ.
6. Практические советы для Жени (middle UX)
- Не увлекайся “автоматизацией ради автоматизации”
Сначала протестируй ИИ на 1-2 паттернах (микрокопия, аудит), посмотри — действительно ли экономится время. - Документируй и обновляй промпты
Храни промпты и их версии в Notion или Google Docs, отмечай, что работало лучше всего. - Вмешивайся там, где нужны инсайты
ИИ выдаёт чудесные варианты, но не понимает нюансы продукта. Как только что-то кажется «мутным», переключайся в ручной режим. - Используй результаты ИИ для обучения
Изучи, как сформулированы промпты, перенимай стиль, чтобы потом было проще генерировать самому «на коленке». - Не забывай про user empathy
Проводи хотя бы раз в квартал «живые» интервью и тесты: результаты ИИ — это лишь ориентир, а настоящие инсайты приходят от реальных людей.
7. Заключение
ИИ уже сейчас объективно выигрывает у человека в пяти классических UX-паттернах:
- Микрокопия (быстрые тексты для кнопок, подсказок).
- Аудит доступности (контраст, размеры touch-зон).
- Low-fi вайрфреймы (скелеты экранов).
- Journey maps (карты пути, Pain Points).
- Скрипты для тестов (юзабилити-опросы, сценарии).
Женя, используй ИИ там, где нужно быстро и много. Делегируй рутину, чтобы не тратить время на десятки вариантов текста или подробный аудит сотни элементов. Но оставляй себе творческую, критичную часть: проверяй эстетические решения, прорабатывай эмоции пользователя, делай финальную проверку фактов.
В итоге ИИ станет твоим «третьим глазом» и «третьей рукой»: ты получишь больше свободного времени для стратегий и сложных задач, а результаты работы «прокачаешь» человеческим чутьём. Удачи, и помни: умная автоматизация — это не замена, а усиление твоих профессиональных навыков!