Как использовать нейросети в продуктовом дизайне

1 — Лера Зуйкова
2 — Янис Мацегора

Что уже глобально изменилось в продуктовом дизайне после появления AI?

Процесс ресерча и анализа перестал быть отдельной, тяжелой фазой. То, что раньше требовало дней — поиск существующих исследований, разбор интервью, сбор пользовательских путей, формулировка инсайтов и гипотез — теперь делается за часы. Мы в команде часто используем нейросети, чтобы находить подтверждения гипотез в уже существующих исследованиях, обрабатывать большие массивы данных наших исследований и опросов.

Сократился путь от идеи до обсуждаемого артефакта. Черновики, концепты, флоу, прототипы и тексты появляются гораздо быстрее, потому что для тестирования решений не обязательно иметь отполированный вариант. Сегодня можно собрать интерактивный прототип на компонентах существующего продукта и проверить его на пользователях в короткий срок.

Дизайнер все больше становится арт-директором. AI, по сути, становится для него полноценной командой: младшим ресерчером, менеджером, аналитиком и, конечно, дизайнером. Все чаще приходится анализировать большие объемы данных и визуальных вариантов, мыслить стратегически и выстраивать продуктовую концепцию. В разы выросла ценность критического мышления.

Al — обязательный навык для продуктового дизайнера или просто плюс в карму?

Конкуренция в дизайне сейчас высокая, и компании все чаще делают выбор в пользу тех, кто уже встроил AI-инструменты в свои процессы. С таким решением сложно спорить: нейросети действительно делают нас быстрее и эффективнее. Индустрия меняется стремительно, и дизайнеру важно постоянно держать руку на пульсе — следить за новыми инструментами и трендами, потому что именно мы часто становимся проводниками технологий для пользователей.

Ошибки, которые чаще всего совершают начинающие дизайнеры при работе с Al

Одна из самых частых — либо страх использовать AI в работе, либо использование его только для простых, точечных задач. Искусственный интеллект сегодня можно (и нужно!) встраивать в весь продуктовый цикл. За счет памяти и удержания контекста нейросети позволяют работать с продуктом в постоянном режиме: загружать новый пользовательский фидбэк, пересобирать гипотезы, возвращаться к решениям и быстро делать итерации на основе новых данных.

Еще одна распространенная ошибка — воспринимать AI исключительно как инструмент для улучшения визуала. Понятно, с чем она связана: во многих дизайн-инструментах (Figma, например) делается фокус именно на генерацию и редактирование визуального контента. При этом потенциал AI гораздо шире: он особенно ценен на этапах с высокой неопределенностью. Предварительный ресерч, формирование гипотез и быстрое тестирование — процессы, требующие работы с большим объемом информации, и AI как раз помогает справляться с количеством данных. При этом за качество результата, выводы и правильно заданные вопросы по-прежнему отвечает дизайнер.

Как сотрудничать с Al, а не конкурировать с ним

Развивать те навыки, в которых искусственный интеллект принципиально слабее человека. Самый важный из них — критическое мышление: способность фильтровать, проверять и дорабатывать результаты, а не принимать ответы нейросети «как есть». AI легко увести в туннельное мышление: если задавать вопросы с перекосом или без контекста, он будет уверенно подтверждать даже противоречивые позиции. Поэтому второй ключевой скил — умение задавать правильные вопросы. AI отлично работает с количеством вариантов, но направление, фокус и качество итогового решения всегда задает человек.

Что ждет продуктовый дизайн в будущем

Недавно я читала нашумевшую статью Мэтта Шумера, в которой он пишет: «Искусственный интеллект — это не просто новый инструмент, а глубокий сдвиг, который уже сейчас меняет интеллектуальные профессии быстрее, чем мы привыкли думать». Если переносить эту логику на продуктовый дизайн, то в ближайшие пять лет профессия заметно сместится от исполнения к мышлению. Шумер подчеркивает, что Al в первую очередь берет на себя задачи исполнения: все, что можно стандартизировать, масштабировать и повторять. Создание вариантов интерфейсов, типовые пользовательские решения, адаптация под разные платформы — эти навыки постепенно перестают быть главным источником ценности специалиста.

На первый план выходит другое: умение формулировать проблемы, принимать осознанные решения и выстраивать продуктовые системы. В ближайшие годы продуктовый дизайнер будет все ближе к роли мыслителя и архитектора продуктовых решений — человека, который выстраивает взаимодействие между технологиями, командой и пользователями. В этом смысле искусственный интеллект не обесценивает профессию, а, наоборот, повышает требования к качеству мышления и ответственности за принятые решения.

Дизайн-мышление и способность проводить исследования — одни из важнейших навыков продуктового дизайнера в эпоху AI. Приходите на интенсив «Продуктовый дизайнер: интенсив (UX/UI-дизайнер)», чтобы научиться генерировать идеи для цифровых сервисов, формировать концепции продукта и интегрировать AI в свою работу.