Инструменты проектирования искусственного интеллекта быстро совершенствуются. Такие инструменты, как Google Stitch, AI-помощник UXPin и функции AI Figma, могут превратить подсказку или эскиз в экран за считанные секунды. Инструменты кодирования искусственного интеллекта, такие как Claude Code и Cursor, могут создать рабочий интерфейс на основе описания. Для быстрого прототипа или внутреннего инструмента этого часто бывает достаточно.
Чего ИИ не делает, так это решает, что следует построить. Дизайнер пользовательского интерфейса разговаривает с пользователями, понимает бизнес, взвешивает компромиссы и решает, что оставить. У ИИ нет доступа к этому контексту, если кто-то не предоставит его, и он не может сказать, подходит ли дизайн для конкретной группы людей.
Сгенерированные интерфейсы также имеют предсказуемые пробелы. Они имеют тенденцию скрывать счастливый путь и пропускать состояния ошибки, пустого состояния и загрузки. Они часто игнорируют такие детали доступности, как порядок фокусировки, контрастность и уменьшение движения. И они отходят от системы проектирования, если ИИ не получит для использования компоненты и токены.
Таким образом, работа скорее меняется, чем исчезает. Дизайнеры тратят меньше времени на рисование каждого экрана вручную и больше времени на определение направления, написание четких описаний для инструментов искусственного интеллекта, анализ результатов и создание систем, которые поддерживают все единообразие. Соединение инструментов проектирования с ИИ через серверы MCP, которые предлагают Figma, Penpot и ExodeUI, является частью этого сдвига.
Если вы дизайнер, беспокоящийся об ИИ, то самые безопасные навыки, в которые стоит инвестировать, — это те, в которых ИИ хуже всего: исследование пользователей, проектирование взаимодействия, системное мышление и объяснение того, почему дизайнерское решение является правильным.