Генерировать красивые картинки на любой вкус с помощью Midjourney и других нейросетей сегодня умеют даже школьники. Плюс с каждым днем растет количество онлайн-сервисов и AI-расширений, в том числе для создания прототипов сайтов и интерфейсов. С одной стороны это очень удобно и ускоряет рабочий процесс. Но с другой — не приведет ли дальнейшее развитие искусственного интеллекта в тому, что UX/UI-дизайнеры окажутся не у дел?

Может ли нейросеть заменить UX/UI-дизайнера?

В ближайшие годы этого точно не произойдет по следующим причинам:

1. UX/UI-дизайн — сложный, комплексный процесс, состоящий из множества элементов. Нейросети помогают UX/UI-дизайнерам решать отдельные задачи на каждой стадии работы над проектом, но продумать весь путь пользователя сайта или приложения целиком они не способны.
2. Даже самые продвинутые ИИ-инструменты не могут соперничать с UX/UI-дизайнерами в умении гибко реагировать на критику и адаптировать результаты своей работы так, чтобы обеспечить наилучший пользовательский опыт и удовлетворить всех участников процесса.
3. UX/UI-дизайнеры обладают развитыми навыками коммуникации, общаясь со всеми участниками процесса разработки IT-решений. Их умение налаживать отношения с самыми разными людьми критически важно для успешной совместной работы. Искусственный интеллект не может взять на себя эту роль и обеспечить эффективную коммуникацию в команде.

Вообще с появлением нейросетей, генерирующих изображения, одними из первых забили тревогу иллюстраторы и графические дизайнеры. Но до сих пор увольнять таких специалистов компании не спешат, хотя создавать иллюстрации, иконки, анимацию с помощью нейросетей можно дешево и быстро. Так происходит по трем причинам:

• Чтобы получить от нейросети качественное изображение, нужно дать ей четкий и конкретный запрос. В нем нужно указать множество параметров (название объектов, их стиль, форму, цветовую гамму, что исключить). Так ли много людей, особенно не связанных с дизайном, понимают, что они хотят получить в итоге?
• Недостаточно получить просто красивую картинку от ИИ. Она должна отвечать потребностям бизнеса, соответствовать его айдентике, органично вписываться в концепцию конкретного продукта или рекламной кампании. Поэтому бизнесу нужны люди, умеющие работать с нейросетями. Они должны уметь составлять запросы, понимать, какая нейросеть лучше подойдет для решения конкретной задачи.
• Обучением нейросетей занимаются люди. Без их творческого участия искусственный интеллект будет выдавать однотипные изображения, которые никому не захочется использовать в своих проектах.

Какую стратегию выбрать UX/UI-дизайнеру в эпоху нейросетей?

ИИ и нейросети — мощные помощники UX/UI-дизайнера, с которыми надо научиться работать, чтобы повысить свою востребованность на рынке труда.

Используйте потенциал нейросетей для:

1. Анализа целевой аудитории и UX-тестирований
   ChatGPT не проведет за вас глубинное интервью, но может сгенерировать вопросы для него на основе параметров целевой аудитории. Также нейросеть подберет оптимальную методику UX-тестирования, чтобы получить точные и релевантные данные для создания и доработки интерфейса сайта или приложения.
2. Подготовки саммари
   Клиент передал вам объемные текстовые файлы с результатами исследований, и вам нужно их краткое резюме? ChatGPT быстро его составит и выдаст в виде списка пунктов.
3. Сбора референсов и подготовки драфтов
   MidJourney поможет быстрее отыскать подходящую концепцию для проекта и превратить ее в эскиз для первоначального согласования с заказчиком.
4. Выполнения рутинных задач
   AI-плагины для Figma освобождают дизайнеров от рутины вроде удаления фона, поиска иллюстрация на сторонних ресурсах и не только.
   
   
   
5. UX-копирайтинга
   Дизайн-макет намного лучше воспринимается клиентом, если он сразу видит заголовки и тексты, максимально приближенный к реальному контенту.

Заключение

Отметим несколько ключевых моментов, которые важно учитывать UX/UI-дизайнерам в работе с нейросетями:

• Чтобы виртуозно использовать нейросети, уделите время и разберитесь в базовых принципах работы ИИ. Возможно, потребуется освоить некоторые навыки машинного обучения, но будьте уверены, результаты стоят потраченных усилий.
• Будьте готовы дорабатывать сгенерированные нейросетями изображения либо использовать их только как референсы. У ИИ редко получается создать картинку, которую можно сразу же включить хотя бы в драфтовый проект.
• Нейросети — не панацея, и не всегда дизайнерам удается получить от них желаемые результаты.

ИИ-сервисы и нейросети, несомненно, открывают новые возможности в дизайне IT-продуктов, но они не способны заменить UX/UI-дизайнеров с их уникальными навыками и пониманием потребностей бизнеса и его целевой аудитории.