Instrumentele de proiectare AI s-au îmbunătățit rapid. Instrumente precum Google Stitch, asistentul AI al lui UXPin și caracteristicile AI ale lui Figma pot transforma o solicitare sau o schiță într-un ecran în câteva secunde. Instrumentele de codare AI, cum ar fi Claude Code și Cursor, pot construi o interfață de lucru dintr-o descriere. Pentru un prototip rapid sau un instrument intern, acesta este adesea suficient de bun.
Ceea ce nu face AI este să decidă ce ar trebui construit. Un designer de UI vorbește cu utilizatorii, înțelege afacerea, cântărește compromisuri și decide ce să omite. AI nu are acces la acel context decât dacă cineva îl oferă și nu poate spune dacă un design este potrivit pentru un anumit grup de oameni.
Interfețele generate au, de asemenea, lacune previzibile. Ele tind să parcurgă calea fericită și să omite stările de eroare, gol și încărcare. Ei ignoră adesea detaliile de accesibilitate, cum ar fi ordinea focalizării, contrastul și mișcarea redusă. Și se depărtează de sistemul de proiectare, cu excepția cazului în care AI-ului i se oferă componentele și jetoanele de utilizat.
Deci meseria se schimbă mai degrabă decât să dispară. Designerii petrec mai puțin timp desenând fiecare ecran manual și mai mult timp stabilind direcția, scriind rezumate clare pentru instrumentele AI, revizuind rezultate și construind sisteme care mențin totul consistent. Conectarea instrumentelor de proiectare la AI prin serverele MCP, pe care Figma, Penpot și ExodeUI le oferă toate, face parte din această schimbare.
Dacă ești un designer îngrijorat de AI, cele mai sigure abilități în care să investești sunt cele în care AI este cel mai prost: cercetarea utilizatorilor, proiectarea interacțiunii, gândirea sistemelor și explicarea de ce o decizie de proiectare este corectă.