AI у щоденних дизайн-задачах: від брифу до прототипу за години

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Привіт! Мене звати Настя. Я продуктова дизайнерка з понад 5 роками досвіду роботи в агенції, стартапах і продуктовій компанії. Зараз я працюю в OneReach.ai, де проєктую веб-інтерфейси для AI-driven B2B SaaS-рішень у сфері conversational AI та enterprise automation, інтегруючи AI в свій дизайн-процес.

Один з моїх останніх проєктів — UI-білдер для генерації компонентів та прототипування інтерфейсів. Робота над цим проєктом допомогла мені дослідити різні AI-інструменти, не тільки ті, які я використовувала для виконання повсякденних дизайн-завдань, а й ті, де AI є самим продуктом.

Ринок праці змінюється дуже швидко. Кількість згадок про AI у вакансіях у США лише за перші місяці 2025 року зросла на 56,1%. А саме дизайн очолив список навичок у вакансіях, пов’язаних зі штучним інтелектом. Що свідчить про зростання ролі людиноорієнтованого мислення.

За даними McKinsey, близько 75% працівників інтелектуальної праці вже використовують AI-інструменти у своїй роботі. Часто вони роблять це навіть без офіційного впровадження таких технологій у компанії. Люди самі інтегрують AI у свою щоденну діяльність. Вони використовують ці інструменти, щоб підвищити продуктивність і швидше вирішувати робочі завдання, навіть якщо в компанії немає офіційної стратегії впровадження AI.

Autodesk launches 2025 AI Jobs Report: Demand for AI skills in Design and Make jobs surge

Rising Demand for AI Skills in the U.S. Job Market (2026) | Gloat

Мій висновок, який я дедалі частіше бачу й у матеріалах експертів, за якими стежу: AI неминуче витіснить тих, хто його ігнорує. Робота стає швидшою й інтенсивнішою, змінюється підхід до роботи. Тепер ще більше цінуються та виходять на перший план глибоке розуміння проблем, які вирішуються, стратегічне мислення та якісний крафт.

5 рівнів розвитку AI

Перш ніж говорити про практичне застосування AI в дизайні, важливо зрозуміти його суть. Коли ми розуміємо, як працює система, нам значно легше використовувати її ефективно. Сьогодні розвиток AI умовно можна поділити на п’ять рівнів. І найімовірніше, ви вже користуєтеся першим, а, можливо, й другим.

1. LLM (Large Language Models)

Перший рівень — це великі мовні моделі, сюди належать ChatGPT, Gemini, Claude та інші подібні інструменти. Принцип роботи простий: ви ставите запитання — модель генерує відповідь.
LLM пишуть тексти, допомагають з ідеями, аналізують інформацію, генерують код, пояснюють складні речі простими словами.

2. AI-агенти

Агент — це система, яка може виконувати завдання. Вона діє більш автономно: аналізує контекст, приймає рішення та виконує послідовність кроків. Сюди можна віднести Custom GPTs, персоналізовані AI-проєкти, інструменти з пам’яттю про ваш проєкт.

Наприклад, ви можете створити власний GPT, завантажити туди знання про свій бізнес, додати інформацію про продукт, прикріпити дослідження, бриф або бренд-гайд. І тоді цей агент працюватиме з урахуванням вашого контексту.

У дизайні це можна використовувати для:

• написання UX-копі,
• аналізу user flow,
• формування гіпотез,
• брейншторминг ідей,
• підготовки та аналізу досліджень,
• структуризації брифу.

Головна цінність — у знаннях, які ви формуєте самі. Чим більше якісної інформації ви додаєте, тим точнішими стають результати.

3. Група агентів

Тут уже не один інструмент виконує завдання, а кілька агентів працюють разом. Вони можуть розподіляти ролі між собою: один аналізує, другий генерує ідеї, третій перевіряє якість. Ви отримуєте вже готовий результат, а внутрішня координація відбувається без вашого втручання.
Це особливо корисно для складних процесів, створення продукту, глибокого ресерчу, стратегічного планування.

4. AGI (Artificial General Intelligence)

AGI — це майбутній рівень, на якому AI зможе мислити й навчатися так само гнучко, як людина. Поки що це напрям досліджень.
AGI зможе розуміти контекст у будь-якій сфері, навчатися новим задачам без спеціального налаштування, переносити знання з однієї галузі в іншу.

5. Super Intelligence

Гіпотетичний етап, де AI перевершує людський інтелект у всіх сферах. Це теоретична концепція, яка формує бачення далекого майбутнього.

Як це застосовувати в дизайні вже сьогодні

Для більшості завдань дизайнеру достатньо стандартного чат-інтерфейсу з режимом глибокого дослідження або міркування. Але якщо додати контекст через власні AI-проєкти або агентів, результати стають точнішими, релевантними та потребують менше правок.

Раніше дизайн процес часто виглядав так:

Всі намагалися притримуватися ідеального Design Thinking або Double Diamond, але старі процеси вже не працюють і потребують адаптації до нових реалій.

Тепер цикл стискається до:

Є багато застосувань AI, та сьогодні я зосереджусь на 5 основних, з якими я працюю щодня

1. Розбір брифу та швидке занурення в контекст

Кожен дизайнер знає цей момент: новий домен, новий бізнес, нова ніша. Дивишся на бриф/завдання і не знаєш, з чого почати. Замість годин хаотичного пошуку в Google сьогодні можна:

• завантажити всі вхідні дані в AI,
• сформулювати бриф чи опис завдання,
• додати нотатки зі дзвінків,
• будь-яку схему від клієнта чи продaкт овнера,
• описати контекст ринку.

Далі просите AI:

• пояснити простими словами суть продукту,
• виділити ключові ролі користувачів,
• описати типові user flows,
• запропонувати можливу структуру продукту і т. д. залежно від завдання.

За 10–15 хвилин матимете розуміння суті завдання, хто користувач, яка його проблема, який шлях він проходить, де вузькі місця.

Найчастіше використовую ChatGPT, Claude, Gemini та Perplexity. Це не замінює повноцінного дослідження, але дозволяє швидко включитися в контекст та економити час. А для транскрибування запису дзвінків використовую TurboTranscribe.

2. Дослідження та робота з даними

AI-моделі чудово підходять для синтезу великих обсягів інформації. Я використовую його для:

• аналізу конкурентів,
• збору UX-патернів у конкретній ніші,
• структурування інформації з дзвінків,
• генерації узагальнень та висновків,
• написання документації та описів функціоналу.

Це суттєво заощаджує час і дає змогу швидше формувати інсайти, але важливо пам’ятати: перша згенерована відповідь не завжди правильна — її треба перевіряти й валідувати.

3. UX-copy та мікротексти

Більше ніякого Lorem Ipsum. Я часто завантажую скріншот інтерфейсу в один із LLM і прошу згенерувати текст, враховуючи tone of voice бренду та завдання, яке повинен виконати користувач. Найчастіше генерую:

• варіанти CTA,
• error messages,
• empty states,
• onboarding-підказки та всього, що стосується текстів.

Але стандартні тексти видно одразу, тому цінність у редагуванні та ітераціях.

4. Генерація візуального контенту

Ще кілька років тому, якщо вам потрібні були ілюстрації, іконки, 3D-об’єкти, мокапи, текстури та фони — вам потрібен був окремий спеціаліст або довгі пошуки на стоках. Зараз це стало доступним кожному. Тут важливо добре попрацювати над промптом та розвивати надивленість.

Інструменти: Midjourney, DALL·E (в ChatGPT), Adobe Firefly

5. Прототипування через UI-білдери

Сьогодні основу майбутнього інтерфейсу можна створити просто з текстового запиту. Я використовую їх, щоб швидко:

• протестувати структуру,
• перевірити гіпотезу,
• сформувати базу для обговорення з командою.

Але важливо пам’ятати: якщо не задати чіткі обмеження й контекст, результат буде доволі стандартним. AI працює на основі відкритих бібліотек і типових патернів, тому унікальність усе ще залишається зоною відповідальності дизайнера.
Коли працюєте над дизайном, запитайте себе: чи може AI зробити це так само? Якщо так — значить, ваша додана цінність має бути глибшою. Сьогодні особливо цінується крафт і той досвід користувача, який ви здатні сформувати.

З інструментів для прототипування мені зручно працювати з v0.dev від Vercel (генерує React-компоненти з ShadCN UI), а також Figma Make, AI Studio, Lovable, Bolt і Manus.

Якість результату від AI = якості промпту

Уся ця робота стає по-справжньому якісною тільки тоді, коли ви вмієте правильно формулювати запит. Що чіткіше ви сформулюєте запит, то релевантніше буде відповідь.

Декілька рекомендацій, які підвищують якість промпту:

1. Почніть з ролі: чітко вкажіть, ким AI має бути («ти — UX-дослідник», «спеціаліст з прототипування», «маркетолог»).
2. Опишіть контекст: розкажіть про домен, цільову аудиторію, мету та будь-які важливі деталі.
3. Чітко сформулюйте завдання: не пишіть загальними фразами типу «допоможи з текстом», дайте конкретні інструкції «створи список CTA для лендингу у сфері SaaS» або «100–120 слів, дружній тон»
4. Вкажіть бажаний формат результату: AI може видати текст, таблицю, код, таблицю порівнянь, HTML-список, чекліст...
5. Працюйте ітеративно: не очікуйте ідеального промпту з першого разу. Пробуйте, уточнюйте, додавайте приклади або обмеження. Це стандартна практика prompt engineering.

Якщо не знаєте, з чого почати, просіть модель допомогти вам скласти промпт. Напишіть, що ви хочете зробити, нехай модель поставить вам уточнювальні запитання і відповідайте на них якомога детальніше, щоб у підсумку отримати чітко структурований і детальний промпт. Також вказуйте, для якої AI-системи будете використовувати цей промпт, бо різні моделі мають свої особливості сприйняття інструкцій.

На закінчення

Штучний інтелект не забирає нашу роботу, він змінює масштаб і швидкість. Якщо раніше я витрачала 1–2 дні на вторинні дослідження, зараз за ~30 хвилин можна отримати структурований аналіз конкурентів та зібрати ключові інсайти. На перший план виходять не робота в Figma, а глибоке розуміння проблеми, стратегічне мислення та якісний крафт.

AI робить старт легшим, дослідження швидшим, прототипування доступнішим, але він не несе відповідальності за бізнес-рішення, не відчуває контексту культури й не бачить етичних наслідків у довгостроковій перспективі.

При всій потужності AI, безпека залишається його найбільшою слабкістю. Як дизайнери, ми часто працюємо з конфіденційною інформацією. Необережне використання публічних AI-інструментів може призвести до непоправних наслідків.

Уважно ставитись до ліцензій та прав на контент, який використовуєте, перевіряйте джерела даних, щоб продукти, які створюємо, були чесними, безпечними й поважали права людей.

Пишіть в коментарях свої думки та донатьте на ЗСУ!

Сподобалась стаття? Підписуйтесь на автора, щоб отримувати сповіщення про нові публікації на пошту.