Нейросети для дизайнера интерфейсов полезны там, где нужно быстро получить черновик: разобрать пачку интервью, набросать варианты текста кнопки, придумать сценарии для теста. Решения по продукту они за вас не примут. Ниже мой рабочий порядок: что отдаю ИИ, что проверяю руками и какие правила держу, чтобы не подвести клиента.
Что я отдаю нейросети, а что оставляю себе
Я работаю с интерфейсами с 2019 года: фриланс, продуктовая студия, диджитал-агентство. Нейросети появились в процессе позже, и сначала я пробовал их везде. Быстро выяснилось, что пользы много на входе и на выходе работы, а в середине, где принимаются решения, она резко падает.
Поэтому моя схема простая. ИИ делает черновик, раскладывает материал, предлагает варианты. Выбираю, проверяю и отвечаю за результат я.
| Задача | Что делает ИИ | Что проверяю сам |
|---|---|---|
| Анализ интервью | Группирует ответы по темам, предлагает формулировки инсайтов | Каждый вывод сверяю с исходной записью или расшифровкой |
| Тексты интерфейса | Даёт 5–10 вариантов кнопок, ошибок, подсказок | Тон, длину, юридические и продуктовые нюансы |
| Идеи экранов | Предлагает структуры и неочевидные подходы | Работает ли это в нашем сценарии и с нашими ограничениями |
| Сценарии тестов | Пишет черновик вопросов, ищет наводящие формулировки | Задачи для пользователя, порядок, реалистичность |
| Мудборды | Генерирует настроения и референсы | Права на использование, соответствие бренду |
| Финальный макет | Ничего | Всё |
Из инструментов у меня основные два: ChatGPT и Claude для текстов, анализа и идей, Midjourney для визуальных направлений. Полный список с описанием есть на странице «Стек».
Исследование: синтез интервью и обращений в поддержку
Это самый окупаемый сценарий. Расшифровки интервью и выгрузки обращений занимают много места, а закономерности в них искать долго. Нейросеть быстро сделает первичную разметку, и у меня появится структура, с которой можно спорить.
Как я это делаю
- Убираю из материала всё личное: имена, телефоны, почты, названия компаний (подробнее в разделе про конфиденциальность).
- Прошу выделить темы и для каждой привести дословные цитаты из текста.
- Открываю исходник и проверяю каждую цитату. Если её там нет или смысл другой, тему не использую.
- Прошу отдельно найти противоречия: где респонденты говорят разное об одном и том же.
- Итоговые выводы формулирую сам и переношу в отчёт, например в Notion.
Ниже расшифровки пяти интервью с пользователями. Выдели повторяющиеся проблемы и сгруппируй по темам. Для каждой темы дай 2–3 дословные цитаты и укажи, в каком интервью они прозвучали. Если тема есть только в одном интервью, пометь это. Ничего не додумывай: если данных не хватает, так и напиши.
Последняя фраза важна. Без неё модель охотно заполнит пробелы правдоподобными выводами. Про это я ещё скажу в разделе о том, чему нельзя доверять.
Тот же приём работает с обращениями в поддержку. Мне важны не сами темы, а то, что за ними стоит: где в интерфейсе человек не понял, что делать. Такие места потом попадают в UX-аудит, а часть из них объясняет, где продукт теряет клиентов.
Из чего состоит хороший запрос
Почти все мои промпты строятся одинаково, и это работает для любой задачи дизайнера:
- Роль и цель. Кем должна выступить модель и что в итоге нужно получить.
- Контекст. Продукт, аудитория, этап пути, что уже известно.
- Ограничения. Длина, тон, запрещённые слова, формат ответа (список, таблица).
- Правило честности. «Если не хватает данных, скажи об этом» и «приводи цитаты из текста».
Если ответ вас не устроил, не начинайте с нуля. Укажите, что именно не так («слишком официально», «слишком длинно»), и попросите переделать. Так результат улучшается быстрее, чем после десятка новых запросов.
Тексты интерфейса: UX-writing с ИИ
Тексты кнопок, ошибок, пустых состояний и писем нейросеть пишет быстро, но почти всегда в одном «ровном» тоне. Мне она нужна как генератор вариантов: когда я сам застрял на одной формулировке, пять чужих помогают сдвинуться.
Чтобы результат был пригоден, я задаю контекст: кто пользователь, на каком шаге он находится, что случилось, какой тон у бренда и какие ограничения по длине.
Ты редактор интерфейсных текстов. Продукт: сервис записи к врачу. Экран: ошибка при оплате картой. Пользователь расстроен и спешит. Напиши 6 вариантов заголовка (до 40 символов) и пояснения (до 120 символов). Тон спокойный, без вины на пользователе, без слов «к сожалению» и «ошибка». В каждом варианте скажи, что делать дальше.
Из шести вариантов я обычно беру кусок одного и кусок другого и переписываю. Дальше смотрю на три вещи:
- Понятно ли без контекста, что произошло и что делать.
- Совпадает ли терминология с остальным продуктом. Нейросеть легко назовёт «заказ» то «покупкой», то «операцией».
- Нет ли обещаний, которые продукт не выполняет, и юридически значимых утверждений.
Особенно полезно для ошибок в формах: там важно не только что написать, но и где. Про это я писал в разборе ошибок в формах.
Варианты экранов, идеи и мудборды
Здесь нейросеть полезна как собеседник. Я описываю задачу экрана и прошу предложить несколько структур, а затем просто смотрю, нет ли среди них подхода, о котором я не подумал.
Экран: выбор тарифа в мобильном приложении для фитнес-клуба. Три тарифа, главное для пользователя понять разницу и не бояться ошибиться. Предложи 4 разных структуры экрана: что идёт первым, как показать различия, где поставить кнопку. Для каждой назови один риск.
Готовый экран я так не получаю и не жду этого. Картинки, которые генерируют нейросети, часто выглядят убедительно, но в них нет сетки, компонентов и реальных состояний. Рисую в Figma сам, опираясь на то, что выбрал из идей.
Мудборды и настроение
Для визуального направления использую Midjourney. Клиенту проще сказать «вот это ближе, вот это нет» по картинкам, чем описывать вкус словами. Три-четыре настроения до начала работы экономят нервы обеим сторонам. Но это только референсы: готовую графику из генерации в проект я не переношу без проверки прав и стиля бренда.
Если нужно связать идеи с готовыми компонентами, смотрите в сторону дизайн-системы: чем она аккуратнее, тем проще проверять любые заимствованные идеи на соответствие.
Прототипы и проверка гипотез
Гипотезу сначала нужно сформулировать так, чтобы её можно было опровергнуть. Нейросеть хорошо помогает именно с формулировкой: я пишу сырую идею, а она переспрашивает, что считаем успехом и как это увидеть.
Моя гипотеза: если на странице оформления убрать поле «Промокод» из основного потока, больше людей дойдёт до оплаты. Переформулируй её в проверяемом виде: что изменяем, на кого, какую метрику смотрим, что будет считаться опровержением. Задай мне уточняющие вопросы, если не хватает данных.
Для проверки на людях я потом использую Maze и обычные модерируемые тесты. Нейросеть тут помогает с подготовкой:
- Пишет черновик сценария: вступление, задачи, вопросы после каждой.
- Находит наводящие формулировки. Вопрос «Удобно ли вам пользоваться этой кнопкой?» подталкивает к ответу «да», и она это замечает.
- Предлагает, что ещё можно спросить после выполнения задачи.
Результаты теста анализирую сам. Нейросеть может подсветить совпадения в комментариях, но решать, ошиблись ли люди из-за интерфейса или из-за плохой задачи, должен тот, кто видел запись.
С интерактивными прототипами схема такая же: ИИ может помочь с кодом для небольшой анимации или проверкой логики переходов, но результат нужно открыть, пощёлкать и сломать. Рабочим он становится только после этого.
Чему нейросети доверять нельзя
Главная неприятность называется галлюцинацией: модель уверенно выдаёт то, чего не существует. Для дизайнера это выглядит так:
- Выдуманные цитаты. «Респондент сказал…» — а в записи этого нет.
- Выдуманные данные. Проценты, исследования и «известно, что большинство пользователей…» без ссылки. Любую цифру я проверяю по первоисточнику или не использую.
- Несуществующие функции и стандарты. Модель может сослаться на возможность инструмента или пункт руководства, которых нет. Проверяю в документации.
- Усреднённые решения. Нейросеть учится на массе готовых интерфейсов и предлагает то, что чаще встречается. Для продукта с особенной аудиторией это может быть не то.
- Согласие с вами. Если спросить «правда, что этот экран удобный?», она скорее подтвердит. Лучше просить найти слабые места.
Всё, что нейросеть назвала фактом (цитата, цифра, ссылка, свойство инструмента), считаю непроверенным, пока не увидел это в источнике сам.
Отдельный случай: доступность и юридические требования. ИИ может подсказать контраст или структуру, но соответствие нормам проверяется инструментами и экспертом, а не уверенным ответом чата.
О том, как нейросеть работает уже внутри продукта, а не в процессе дизайна, я писал отдельно: AI в интерфейсе.
Конфиденциальность данных клиента
Расшифровка интервью или выгрузка из CRM почти всегда содержит чужие персональные данные и коммерческую информацию. Отправить такое в публичный чат значит передать их стороннему сервису. Поэтому до загрузки я делаю несколько вещей:
- Читаю условия клиента: в договоре или NDA может быть прямой запрет на передачу материалов третьим лицам.
- Анонимизирую данные: убираю имена, контакты, номера договоров, названия компаний и внутренние названия проектов.
- Передаю минимум: только фрагмент, нужный для задачи, а не весь файл.
- Проверяю настройки сервиса: использует ли он ваши диалоги для обучения моделей и можно ли это отключить. Условия у разных сервисов разные и меняются, поэтому читаю актуальные.
- Если материал совсем чувствительный (финансы, медицина), не загружаю вовсе или договариваюсь с клиентом о допустимом способе.
Если клиент работает с персональными данными, у него обычно есть свои требования. Лучше спросить заранее, чем объяснять потом.
Чек-лист перед тем, как отдать результат
Перед тем как перенести что-то из ответа нейросети в макет, отчёт или презентацию, я прохожу короткий список:
- Данные для запроса обезличены, и клиент не против такой работы.
- Я дал нейросети контекст: продукт, аудиторию, ограничения и желаемый формат ответа.
- Каждая цитата найдена в исходнике.
- Каждая цифра и ссылка проверена по первоисточнику.
- Тексты прочитаны вслух и подходят по тону остальному продукту.
- Терминология совпадает с остальным интерфейсом.
- Идея проверена на реальном сценарии, а не только на «звучит логично».
- Сгенерированные изображения не нарушают права и не копируют чужой стиль.
- Решение принял я и могу объяснить его без ссылки на «так ответил ИИ».
Последний пункт самый показательный. Если аргументом в защиту экрана служит «так предложила нейросеть», значит, решения пока нет.
Если хотите увидеть, как это выглядит на практике, посмотрите мои работы. А о том, как оценивать бизнес-эффект от изменений, у меня есть разбор про дизайн и бизнес.
Частые вопросы
Какие нейросети подходят дизайнеру интерфейсов?
Для текстов, анализа и идей я использую ChatGPT и Claude, для мудбордов и визуальных направлений Midjourney. Выбор зависит от задачи, и лучше сравнить на своём материале. Мой набор инструментов описан на странице «Стек».
Заменит ли ИИ UX/UI дизайнера?
Рутину он уже забирает: черновики текстов, первичную сортировку данных, варианты идей. Но выбирать решение, понимать контекст продукта, говорить с пользователями и отвечать за результат по-прежнему приходится человеку. Я рассматриваю ИИ как инструмент, а не замену.
Как дизайнеру использовать ChatGPT в работе?
Начните с задач, где ошибка не критична: варианты текстов, вопросы для интервью, идеи структуры экрана. Всегда давайте контекст: продукт, пользователь, ограничения, формат ответа. И проверяйте всё, что звучит как факт.
Можно ли загружать в нейросеть интервью и данные клиента?
Только после проверки договора и условий сервиса и после анонимизации. Уберите имена, контакты и названия компаний, передавайте минимум. Если данные чувствительные, лучше не загружать их вовсе или согласовать способ с клиентом.
Как использовать ИИ для UX-исследований?
Для первичной группировки ответов, поиска повторяющихся тем и подготовки сценариев интервью и тестов. Просите приводить дословные цитаты и проверяйте их по исходнику. Выводы и приоритеты формулируйте сами.
Что делать с галлюцинациями нейросети?
Не принимать на веру цитаты, цифры, ссылки и описания возможностей инструментов. Просите указывать источник в вашем материале, разрешайте отвечать «не знаю» и сверяйте итог с первоисточником.
Итог
Нейросеть ускоряет подготовку и расширяет набор идей, но качество продукта по-прежнему зависит от того, как вы проверяете и выбираете. Моё правило остаётся прежним: ИИ делает черновик, решение принимает человек.
Если вы хотите добавить ИИ-функцию в свой продукт или разобраться, где она действительно нужна, напишите мне, обсудим задачу. А если пока присматриваетесь, можно просто задать вопрос.