Когда заходит речь про ИИ в дизайне, обычно всё скатывается в две крайности. Одни показывают сгенерированные Midjourney картинки и говорят: «Смотрите, будущее!». Другие машут рукой: «Да это всё баловство, в продакшен не годится».
Я решил не спорить ни с теми, ни с другими. Вместо этого взял и целенаправленно потестил нейросети на своих реальных задачах — тех, которыми занимаюсь каждый день как дизайн-менеджер. Управляю командой, выстраиваю процессы, отвечаю за результат.
Спойлер: ИИ не отнимает работу. Он отнимает рутину. А это, если честно, куда более ценный ресурс.
Ниже — 10 конкретных кейсов. Без магии, без «ИИ изменит мир», только прикладная польза.
Поехали.
Блок 1. Процессы и коммуникация
1. Постановка задач по форме
Любая задача в трекере — это маленькое сочинение на свободную тему. Дизайнер или разработчик описывает проблему как может, а потом кто-то (обычно я) приводит это к единому виду: вводные, критерии приемки, ссылки на артефакты.
ИИ научился делать это за меня. Берёт сырое описание и упаковывает в нужную форму. Экономия — минут 15–40 на задачу. На потоке это часы в неделю, которые можно потратить на что-то более интересное, чем копипаст.
2. Меньше слов — больше прототипов
Классическая история: ты объясняешь аналитику и разработчику, что хочешь получить. Все кивают, расходятся по местам, а на выходе — совсем не то.
Решение — давать не ТЗ на десять страниц, а кликабельный прототип. Раньше его рисование занимало две недели. Теперь ИИ генерирует работающий интерфейс с базовой логикой за пару дней. Все смотрят в одну точку, споры уходят, продукт двигается.
3. UX-райтинг по редакционной политике
Это, пожалуй, один из самых недооценённых кейсов. Серьёзно.
Мы загружаем в контекст внутреннюю редакционную политику и просим: «Состояние фильтров, при котором ничего не найдено. Напиши заголовок, описание и текст кнопки». Получаем текст, который уже соответствует тону бренда, длине символов, стилистике. Дизайнер не мучается над формулировками, редактор не вычитывает каждый запятую. Все счастливы.
Блок 2. Прототипирование и визуализация
4. Быстрое прототипирование гипотез
Раньше, чтобы проверить идею «в бою», нужно было рисовать макет, собирать прототип, согласовывать, ждать. Теперь я сначала генерирую рабочий интерфейс с нужной логикой — и уже на его основе решаю, стоит ли вообще это проектировать.
Два дня вместо двух недель. Разница — космос.
5. Pixel-perfect макеты на основе дизайн-системы
Связка продвинутого ИИ и Figma позволяет генерировать макеты, которые опираются на существующие компоненты. На выходе — не «картинка», а структура, которую можно передавать в разработку. Фронтенд получает не абстрактный дизайн, а готовую логику сборки. Меньше вопросов, быстрее релиз.
6. Генерация графики для кампаний
Отдельная боль — иллюстрации для внутренних и внешних коммуникаций. Стоки безликие, иллюстраторы дорогие, права на очистку — отдельная история с юристами.
Нейросеть за несколько часов выдаёт набор ассетов, которые подходят по стилистике и не требуют юридических танцев. Для многих задач — идеальное решение.
7. Figma AI
Отдельно стоит нативный ИИ внутри Figma: генерация макетов, автозаполнение реалистичными данными, перевод дизайна в код, обработка изображений. Это не замена дизайнеру, а ускоритель для рутинных операций внутри основного инструмента. Мелочь, а экономит кучу времени.
Блок 3. Исследования, аналитика и стратегия
8. Анализ обратной связи
Сотни комментариев поддержки, десятки часов записей кастдевов. Вручную это разбирается неделями.
ИИ транскрибирует, группирует по UX/UI-категориям, находит паттерны, формирует эмпати-мапы на основе сырых данных. Дизайнер получает не «мне кажется, пользователи страдают», а оцифрованную картину болей. С этим уже можно работать.
9. UX-консалтинг по запросу
ИИ как справочное бюро по лучшим практикам. Задаёшь вопрос: «Что удобнее в этом кейсе — выпадающий список или радио-баттоны?». Получаешь аргументированный ответ со ссылками на гайдлайны и исследования.
Это не замена собственному мышлению, но отличная точка отталкивания. Особенно когда нужно быстро освежить память или посмотреть на задачу под другим углом.
10. Адвокат дьявола
Один из самых мощных кейсов, честно.
Просишь ИИ сгенерировать 30 нестандартных сценариев использования и edge-cases, которые нужно учесть в интерфейсе. Он выдаёт то, о чём команда даже не подумала — из-за «проклятия знания» и замыленного глаза.
Это стресс-тест для любого решения до того, как оно ушло в разработку. Лучше найти косяки на этапе идеи, чем после релиза.
Блок 4. Инструментарий: чем пользуемся и к чему стремимся
Сначала важное предупреждение. При работе с бесплатными облачными сервисами мы не загружаем информацию, составляющую коммерческую или государственную тайну. Это железное правило, и его нельзя нарушать ради удобства. Безопасность — прежде всего, никаких компромиссов.
Теперь по инструментам. Я разбил их по задачам — так проще понять, что для чего подходит.
Текст, код, логика
- Сейчас: Qwen Chat, DeepSeek. Бесплатно, работают быстро, закрывают 90% повседневных задач.
- Хочется: ChatGPT Plus. Платно, требует VPN, но даёт более глубокий анализ и лучше работает со сложными цепочками рассуждений.
Видео и графика
- Сейчас: Wan Video. Бесплатно, для быстрых задач и черновиков — вполне достаточно.
- Хочется: Midjourney. Платная подписка, но качество и контроль над результатом на голову выше. Для продакшена — то, что нужно.
Продвинутый анализ и сложные цепочки
- Сейчас: обходимся базовыми возможностями текущих моделей. Для большинства рабочих задач хватает.
- Хочется: Google AI Studio. Требует VPN, но даёт мощный доступ к моделям Google для действительно сложных аналитических задач и экспериментов.
Профильный дизайн-ИИ
- Сейчас: базовые плагины для Figma, точечные решения.
- Хочется: Figma AI — нативный встроенный ИИ. Требует оплаты лицензии, но даёт pixel-perfect результаты и прямую интеграцию с дизайн-системой. Это то, ради чего стоит платить.
Разрыв между «бесплатно» и «платно» — это не только вопрос качества. Это вопрос безопасности данных, доступности по гео-признаку и глубины интеграции в рабочие процессы. И если компания хочет всерьёз использовать ИИ в дизайне, без инвестиций в целевой стек не обойтись.
Что в итоге
ИИ в работе дизайнера — это не про то, чтобы «делать макеты за 5 минут». Это про смену фокуса.
Раньше дизайнер тратил 80% времени на исполнение и 20% на осмысление. С ИИ пропорция разворачивается: меньше времени на двигание пикселей и оформление тикетов, больше — на проверку гипотез, работу с данными, стресс-тест решений.
Дизайнер перестаёт быть ремесленником, который «рисует экраны». Он становится арбитром качества и проектировщиком систем. А ИИ берёт на себя роль быстрого, неутомимого, но не всегда мудрого помощника, которому нужно чётко ставить задачи.
И да, тот, кто научится формулировать эти задачи точнее других, получит кратно больше от своей же работы. Не потому что ИИ его заменит. А потому что ИИ его усилит.
Проверяйте на себе, экспериментируйте и не бойтесь делегировать рутину. В конце концов, именно для этого мы и стали дизайнерами — чтобы решать интересные задачи, а не копипастить.
Дмитрий Волков, дизайн-менеджер, продуктовый дизайнер, автор образовательного контента