Основатель «Школы траблшутеров» Олег Брагинский и ученица Марина Строева разберут, почему прежний подход к созданию интерфейсов цифровой среды устаревает, какие правила задаёт ИИ и каким станет следующий виток развития профессиональных инструментов.
Эпоха генеративного ИИ не только ускорила отдельные этапы разработки цифровых продуктов, но и в корне изменила модель ожиданий пользователей. Если раньше дизайнерские инструменты предполагали постепенное движение от вайрфреймов к макетам и от макетов к прототипам, сегодня пользователь ждёт другого: один запрос, один целостный результат.
Это фундаментальный сдвиг, который уже произошёл в текстах, коде и аналитике. В инструментах проектирования интерфейсов переход только начинается. Именно здесь возникает ключевое противоречие с потребностями рынка.
С одной стороны, команды уже используют мощные ИИ-модели, такие как GPT и Claude, способные по одному запросу предложить структуру продукта, сценарии, интерфейсные решения и даже код. С другой стороны, большинство дизайн-инструментов по-прежнему живут в логике прошлого: экран за экраном, шаг за шагом, итерация за итерацией.
Практика показывает, что большинство ИИ-инструментов в стандартном режиме генерирует ограниченный объём результата. Даже при хорошем промпте пользователь чаще всего получает:
- один экран (в случае ChatGPT)
- пару более проработанных интерфейса (Claude)
- до трёх-пяти страниц при дополнительной детализации.
Да, такие экраны могут быть качественными. Более того, они часто отражают ключевую логику продукта: основной пользовательский сценарий, главные функции, структуру данных. Но проблема в том, что продукт – не один сценарий и не один экран.
Реальный цифровой сервис – это система:
- ошибок и пограничных состояний
- регистрации и авторизации
- аналитики и отчётности
- управления данными
- ролей пользователей
- биллинга и подписок
- уведомлений
- настроек.
Когда пользователь получает только от одного до пяти экранов, на руках остаётся фрагмент будущего продукта. Дальше начинается то, что рынок давно считает проблемой: длительная, рутинная и дорогостоящая доработка. После первой генерации дизайнер вынужден:
- вручную добавлять недостающие экраны
- синхронизировать изменения
- следить за консистентностью
- дописывать промпты
- уточнять сценарии.
Таких итераций может быть десятки. Каждая новая правка добавляет:
- потерю контекста
- риск несогласованности
- дополнительную когнитивную нагрузку.
В результате возникает эффект, который пользователи отмечают всё чаще: усталость от ИИ. Парадоксально, но факт: инструмент, который должен ускорять работу, начинает вызывать раздражение. Причина проста: быстрый старт есть, завершённого результата нет.
Современный пользователь уже привык к другой модели взаимодействия:
- задать вопрос – получить полный ответ
- описать задачу – увидеть готовое решение
- сформулировать идею – сразу перейти к воплощению.
Модель сформирована опытом работы с языковыми системами и постепенно переносится на другие инструменты, включая дизайн. Когда пользователь сталкивается с необходимостью делать двадцать-тридцать итераций, процесс воспринимается как шаг назад и признак неэффективности инструмента.
Ключевое ожидание рынка ИТ-разработки сегодня звучит так: не один экран по запросу, а весь продукт. Новые решения в области ИИ-прототипирования показывают, как может выглядеть такой подход. Вместо генерации отдельных экранов сервисы предлагают системную сборку:
- автоматическое выделение ролей, сущностей и сценариев
- проработку состояний: ошибок, загрузки, пустых данных
- создание структуры, близкой к реальному продукту
- генерацию десятков и даже сотен экранов
- работу от одного текстового запроса
- построение архитектуры продукта
- формирование логики переходов.
На практике это выглядит так: вместо одного экрана пользователь получает 80–100 страниц со всеми ключевыми блоками: от регистрации до аналитики и поддержки. Принципиально меняется процесс. Вместо цепочки «сначала рисуем, потом дополняем, потом исправляем» появляется другая модель: сначала создаём систему, затем уточняем и улучшаем.
Такой подход влияет не только на удобство, но и на экономику проектов. Текущий процесс прототипирования часто включает:
- многочисленные согласования
- месяцы создания макетов
- недели сбора требований
- отдельную подготовку ТЗ.
В результате увеличиваются сроки выхода на рынок, растут издержки и повышается риск ошибок. Генерация полной системы по одному запросу решает сразу несколько задач:
- даёт команде готовый артефакт для обсуждения
- сокращает время подготовки с недель до часов
- уменьшает количество упущенных сценариев
- снижает зависимость от ручной работы.
Что особенно важно в условиях высокой неопределённости, характерной для ИИ-продуктов. Здесь ключевым фактором становится скорость обучения на реальных пользователях. В такой ситуации платформы для проектирования интерфейсов с прежней базовой моделью начинают заметно проигрывать новым ИИ-сервисам:
- ручное создание экранов
- последовательная сборка
- разрыв между макетами и логикой.
Figma и Canva отлично справляются с генерацией идей, параллельным исследованием вариантов и визуальной проработкой интерфейсов. Но в эпоху ИИ этого уже недостаточно. Если не изменить логику работы, компании столкнутся с двумя серьёзными угрозами:
- Снижение релевантности. Пользователи будут переходить к инструментам, которые сразу дают целостный результат.
- Конкуренция со стороны ИИ-моделей. Anthropic, OpenAI и другие игроки уже двигаются к генерации интерфейсов, кода и логики в едином процессе. Это делает такие системы потенциальной альтернативой дизайн-платформам.
Чтобы оставаться конкурентоспособными, платформы должны перейти к новой парадигме:
- прорабатывать все пользовательские сценарии и состояния
- автоматически строить архитектуру продукта
- создавать десятки страниц по одному запросу
- связывать интерфейс, логику и документацию.
Фактически речь идёт о переходе от инструмента рисования к инструменту сборки продукта. Это не отменяет дизайн, но меняет его роль. Фокус художника смещается. Ключевыми задачами становятся:
- принятие решений
- формирование видения продукта
- работа с пользовательским опытом на уровне всей системы
- доведение автоматически созданных решений до высокого уровня качества.
Рутинная работа – десятки однотипных экранов и состояний – уходит к ИИ. Меняется не инструмент, а сама единица работы.
- раньше: экран – прототип – продукт
- теперь: запрос – система – продукт.
Платформы, которые продолжат работать в логике «один экран за раз», будут проигрывать не качеством, но несоответствием ожиданиям пользователей.
Возможность создавать десятки и сотни экранов по одному запросу – стратегическая необходимость, не просто улучшение UX.
Именно такие изменения позволят сервисам Figma и Canva сохранить лидерство и не уступить рынок новым игрокам: Anthropic, GPT или специализированным AI-first-платформам.
В эпоху ИИ побеждает не тот, кто лучше рисует интерфейсы. Побеждает тот, кто быстрее создаёт целостные продукты.