Разговор про AI и дизайн за год сильно изменился. Год назад это было «нейросети нарисуют иллюстрацию». Сейчас дизайнеров волнует другое — как встроить AI не в один шаг, а во весь процесс целиком. Ниже — то, что попалось за последние недели: отчёты, интервью, посты дизайнеров. И отдельно — как это устроено у меня, от дискавери до тестирования готового макета.
От «сгенерируй» к «на что не обратили внимание»
Nielsen Norman Group говорит о смене парадигмы — меняется не инструмент, а сам объект дизайна. Теперь объект дизайна — правила: что система вообще может делать, а что нет, и что считается хорошим результатом. Конкретный сценарий внутри этих правил собирает уже AI, а не дизайнер с нуля. Роль дизайнера не исчезает — критическое и системное мышление никто не отменял. Один из авторов отчёта сформулировал это так: «Our job isn't disappearing, it's evolving. We're moving from designing single experiences to orchestrating adaptive ones».
Тот же сдвиг, но изнутри процесса, а не с трибуны, описывает Lisa, дизайнер из брюссельской студии. В апрельском интервью для Substack она сказала: «Claude is my constant thinking partner throughout; less "generate this" and more "what am I missing here"». Вот это ключевое — AI у неё не выдаёт готовый результат по команде. Он собеседник, который подсвечивает то, что она могла упустить, ещё до визуала.
Похожий сдвиг — и в самом интерфейсе, не только в процессе его создания. Разбор трендов 2026 от Garage Eight на Habr выделяет три параллельных направления.
Первое — экраны становятся временными. Не постоянный интерфейс, который живёт годами, а UI, который собирается под конкретную задачу и исчезает сразу после использования. Так работают Claude Artifacts: попросил построить график — получил интерактивный компонент внутри диалога, а не отдельное приложение, которое нужно открывать заново.
Второе — агентные интерфейсы. Пользователь не тыкает по кнопкам, а формулирует намерение, а система перед тем, как что-то сделать, показывает «зону согласования» — предпросмотр того, что она собирается выполнить. Именно так устроен GitHub Copilot Workspace: сначала план действий, потом выполнение, а не наоборот.
Третье — zero-input интерфейсы. Они вообще не спрашивают пользователя явно, а собирают контекст через сенсоры, геолокацию, историю действий. Пример из того же разбора — приложение Motion, которое само раскладывает встречи по календарю, без того чтобы пользователь вручную двигал блоки времени.
А вот графический дизайн в это же время едет в обратную сторону. В моду возвращается рукотворное несовершенство — шероховатые текстуры, лёгкая асимметрия. Авторы формулируют это резко: чем сильнее рутина автоматизируется холодными алгоритмами, тем острее голод по тёплой, несовершенной человеческой эстетике. Вывод для практики простой: «AI как эстетика» и «AI как процесс» — два разных вопроса. Путать их не стоит.
Это уже не про отдельного «10x-дизайнера»
Летний отчёт Figma опросил 8403 респондента и провёл 639 интервью в 10 странах. Вывод там один: AI меняет не продуктивность одного человека, а то, как дизайнеры и разработчики работают вместе на одном канвасе.
Год назад про заметное влияние AI на командную работу говорили 7% опрошенных. Сейчас — 41%. Разработчики стали больше лезть в дизайн: было 44%, стало 60%. И наоборот — 41% дизайнеров теперь участвуют в разработке, год назад было 21%. Границы между ролями не то что размылись — их местами вообще нет.
Это ровно то, что описывает Romina Kavcic, ведущий дизайнер в компании из 90+ человек, в том же интервью для Substack: «I work in Figma for design, then move to Claude Code for implementation. I run parallel terminal workflows with team agents handling different parts of a project». Один человек в рамках одной задачи постоянно переходит границу между дизайном и кодом — а не передаёт эстафету и ждёт у моря погоды.
При этом 90% опрошенных считают, что дизайн важен как минимум не меньше, чем до AI. А 65% разработчиков — что даже важнее. Один из опрошенных инженеров сказал прямо: дизайн, вкус и опыт пользователя значат больше, чем раньше, поэтому команда старается улучшать их каждый день. Логично: AI снял часть механической работы — и этим же поднял планку к тому, что осталось. Вкусу и суждению.
Инструменты становятся агентными, а не просто генеративными
Год назад разговор был в основном про генерацию картинки или макета по промпту. Сейчас граница сдвигается: инструменты держат контекст и дают вносить точечные правки, а не пересобирать всё с нуля заново.
Пример — обновление Figma Make. Конструктор интерфейсов из текста получил панель свойств: привычные контролы отступов, типографики и layout прямо в сгенерированном макете. Плюс аннотации на канвасе — кнопка «Annotate for agent» позволяет отметить зону и описать словами то, что проще показать пальцем. Например: «when you hover over this thumbnail, have it zoom in slightly» или «fade this button in after a 300ms delay». Это закрывает тот самый разрыв между «AI сгенерировал» и «довели руками до продакшена» — а он раньше съедал всё время, выигранное на генерации.
Та же логика видна в личных стеках дизайнеров из интервью для Substack — набор у каждого свой, но собран из похожих кубиков. Mateusz Litarowicz, старший дизайнер Interia (Польша): вводные данные в NotebookLM и Gemini → выявление пробелов → концепции в Figma Make → прототипы для воркшопов за пару минут вместо часов. Mehekk Bassi, дизайнер в B2B SaaS-команде из Нидерландов, использует Gemini для черновой документации компонентов (всегда с проверкой человеком), а Figma Make — не для идеации, а для тестирования готового дизайна в реальном времени перед тем, как отдать его в разработку: «we use Figma Make for testing our designs and seeing them in real-time, before pushing them to engineering». Забавно, что один и тот же инструмент у разных людей стоит на разных концах воронки: кто-то с него начинает, кто-то им её закрывает ?.
Дизайнер как автор мелких AI-инструментов, а не только их пользователь
Есть ещё один сдвиг, и его, по-моему, недооценивают. Дизайнеры всё чаще не потребляют чужой AI-инструмент, а собирают свой — под конкретную задачу, которая повторяется из раза в раз.
В телеграм-канале «Дизайныч» есть хороший пример. Вместо того чтобы каждый раз объяснять AI-агенту, как анимировать появление текста, автор собрал переиспользуемый скилл на основе старого пресета After Effects. Два варианта: «спокойный» — для длинных заголовков, и «эмоциональный», с блюром и пружиной, — для коротких фраз. Агент сам выбирает, какой нужен, по длине текста.
В этом же канале — ещё один скилл. Он не даёт AI-агенту изобретать UI-компоненты с нуля, а заставляет выбирать из заранее одобренного списка библиотек. Пример из поста — тост-уведомление через библиотеку Sonner. Снимает типичную для vibecoding-практики беду: хаотичные, несовместимые друг с другом самодельные компоненты.
Логичное продолжение этой же линии — тот же автор «Дизайныча», соло-дизайнер, который не просто использует AI-инструмент, а сам его выпускает и тут же меряет. Инструмент для сборки бесшовных каруселей — для портфолио и презентаций — набрал около 10 тысяч охвата за два дня, 316 уникальных посещений, 20 регистраций и 17 рендеров. Правки по фидбеку из Threads вносились прямо по ходу. Дистанция между «придумал функцию» и «выпустил» схлопнулась до пары дней. Раньше между этими точками стоял бы отдельный цикл с разработчиком — недели ожидания.
Мой стек: designer-skills, разговор с AI вместо скетчей, состояния — руками AI
В основе моего процесса — набор designer-skills. Открытый пакет из 9 плагинов и почти сотни скиллов и команд для дизайн-практики, написанный так, чтобы им пользовался именно AI-агент, а не только человек-читатель. Использую все девять, и закрывают они весь цикл, а не один этап:
design-research — персоны, карты эмпатии, journey maps, интервью, юзабилити-тестирование, карточная сортировка, опросы, репозиторий исследований. С этого начинается вообще любая задача — даже когда кажется, что аудитория и так понятна.
ux-strategy — конкурентный анализ, принципы дизайна, experience mapping, информационная архитектура, контент-стратегия, service blueprint. Сюда перехожу сразу после дискавери — структурировать задачу до того, как открыть Figma.
ui-design — сетки, цветовые системы, типографика, responsive-паттерны, дата-визуализация, гештальт-принципы. Здесь уже конкретная сборка экрана.
interaction-design — микроанимации, конечные автоматы состояний, жесты, обратная связь, когнитивные законы, формы, онбординг, навигация, поиск. Для любого флоу, где есть состояние или заметная анимация.
design-systems — токены, компоненты, доступность, теминг, моушн, governance, локализация. Сюда попадает всё, что должно стать переиспользуемым паттерном, а не разовым решением.
prototyping-testing — стратегии прототипирования, юзабилити-тестирование, эвристическая оценка, A/B-эксперименты. Этим плагином планирую саму проверку — что и как буду тестировать — ещё до того, как макет готов.
design-ops — фреймворки критики, спеки для хендоффа, планирование спринтов, командные процессы, design debt, отчётность по impact. Обвязка вокруг процесса, а не сам дизайн.
designer-toolkit — рацио дизайн-решений, презентации, кейс-стади, UX-копирайтинг, adoption системы, переговоры. Пригождается, когда решение нужно объяснить и защитить, а не только принять.
visual-critique — критика иерархии, brand consistency, композиции, типографики, цвета, affordance, информационной плотности. Чек-лист «что не так» перед тем, как показать макет кому-то ещё.
Помимо этих девяти использую в процессе ещё кучу других скиллов. Перечислять смысла нет: под конкретную задачу нужный сегодня гуглится за пару минут, а завтра актуальным окажется уже другой набор — это нормально, не стоит держаться за один и тот же список.
Дальше — то, что не описано ни в одной таблице плагинов, а сложилось само как привычка. После дискавери я не сажусь сразу за визуальный прототип. Сначала прорабатываю логику и сценарии в диалоге с AI — Claude или ChatGPT: проговариваю флоу, граничные случаи, что будет, если пользователь свернёт не туда. Тот же принцип «AI как собеседник, а не генератор», который в интервью для Substack описывала Lisa со своим «what am I missing here». Дешёвый и быстрый способ насытить сценарий — ещё до того, как в него вложен визуальный труд.
Сам базовый макет в Figma собираю руками, из компонентов дизайн-системы — эту часть AI у меня не забирает, и не должен. А дальше — связка Claude/Cursor и Figma MCP: на основе готового макета AI отрисовывает все его состояния — hover, ошибки, пустые экраны, загрузку — вместо того чтобы я вручную домножала один экран на десяток вариаций. В конце AI же прогоняет по всей сборке технический аудит: смотрит, что нигде не потерялся компонент, не разъехались отступы и не закрался хардкод вместо токена дизайн-системы. То же движение «дизайн ⇄ код», что у Romina Kavcic в её стеке — только у меня на входе всегда лежит уже собранный человеком макет, а не пустое поле. Тот же принцип, что и в скилле про выбор готовой UI-библиотеки из поста «Дизайныча»: агент работает по заданным правилам, а не изобретает их сам.
Помимо UI есть ещё два соседних, но отдельных направления — копирайтинг и генерация изображений. У каждого свой набор скиллов и свои стили, не пересекающиеся с UI-паком designer-skills: для текста свой голос и правила подачи, для картинок — свой визуальный стиль. Это отдельная настройка, а не побочный эффект от инструментов, собранных под интерфейсы.
Что бы AI ни сделал — состояния, текст, аудит сборки, — результат обязательно проверяю сама, прежде чем считать задачу готовой. Это не паранойя, а просто правило. А дальше разрыва с «традиционным» процессом вообще нет: собранные так макеты тестирую точно так же, как и макеты, собранные вручную, — модерируемыми и немодерируемыми юзабилити-тестами на реальных пользователях. AI ускоряет сборку состояний и текста, но не отменяет проверку того, работает ли решение. Этот шаг остаётся прежним по строгости — просто приходит к нему быстрее.
Что из этого складывается
Если сложить все эти примеры, видна общая логика, а не набор разрозненных лайфхаков. Дизайнеры не передают AI суждение. Они передают ему сборку: генерацию вариантов, черновой код, документацию, анимацию, поиск пробелов в вводных.
Суждение — что тестировать, какой вариант выбрать, где остановиться — остаётся человеческим. И, судя по отчёту Figma, становится только заметнее на фоне ускорившейся рутины. Инструменты при этом дозревают от «сгенерируй с нуля» до «внеси точечную правку в контексте». Именно этот сдвиг — а не более мощная генерация сама по себе — решает, станет AI в конкретном процессе полезным собеседником. Или просто конвейером макетов, которые всё равно придётся переделывать руками.
Источники
Product in the Age of AI: Designers on How Their Role Is Changing
Дизайн-тренды 2026: stateless-интерфейсы, zero-input и возвращение человеческой ошибки
Скилл для агента: выбор готовой UI-библиотеки вместо изобретения компонентов с нуля
Мой Telegram-канал: @produck_design