Думаю, что, так же как и все вокруг, вы слышали про ИИ из каждого утюга. Он и тут, и там, будто это очередная песня «Ягода-малинка-а» в шашлычке любого курортного города нашей необъятной родины. Для многих обывателей — это очередная «игрушка», чтобы без фотошопа, заморочек, регистрации и СМС улучшить свои фотографии или создать шедевральный мем, но для нас, людей из ИТ, — это часть профессиональной жизни. Все компании, так или иначе, внедряют искусственный интеллект в рабочую рутину, пробуют, исследуют или идут к этому, чтобы улучшить, оптимизировать или изменить процессы.
Эксперты из бигтеха и я поделимся, как ИИ помогает нам в работе и личных проектах, какими инструментами пользуемся каждый день и когда он нас удивил. А о том, что мы принципиально не отдаём нейросетям, где проходят жёсткие запреты на данные и какой хайп оказался пустым, — расскажу во второй части.
Как возникла идея статьи
На сегодняшний день есть уже много информации, исследований и видео о том, как специалисты применяют технологии, но недостаточно примеров, как эти решения используются комплексно в компаниях. От этого возникает вопрос, идёшь ли ты в ногу с индустрией или, наоборот, находишься в числе отстающих, много ли инструментов ты знаешь или всё, что ты используешь, УЖЕ устарело.
Чтобы не гадать и не мучиться, я обратилась к экспертам таких компаний, как Сбер, Avito, VK, Яндекс, ВТБ и 2ГИС. Провела с ними интервью, в которых они поделились своим личным опытом.
ИИ-инструменты на каждый день: что используют дизайнеры и для каких задач
В своей работе я использую немало инструментов, однако, думаю, нужно определить, что значит «на каждый день». В основном это часть рутины, то, что отнимает много времени и можно ускорить или вообще передать, а порой и автоматизировать.
Как правило — это работа с текстом, небольшим анализом или помощь в структурировании мыслей. Например:
составление митрепортов по транскрибации для команды или заказчиков;
помощь в фиксировании идей и дальнейшей структуризации;
помощь в дополнительной оценке работ — иногда есть такое зудящее чувство, будто ты всё описал, но ещё не договорил, и тут хорошо помогают нейросети, как бы «пробежаться», всё ли ты учёл;
создание несуществующего контента для макетов, когда заказчик не может его предоставить, а сроки идут и надо что-то делать.
Инструменты, которые помогают:
DeepSeek;
Grok;
Perplexity;
ChatGPT.
Мой выбор — Grok, хотя последняя версия DeepSeek очень даже хороша.
К рутинным задачам отнесу ещё: убрать фон с картинки или доработать его, улучшить качество, дорисовать элементы, поменять цвет и многое другое, это я делаю прямо в Figma Design.
Еще немало инструментов используется для генерации изображений:
Nana Banana;
Flex;
Krea;
ChatGPT;
tripo3d.ai (это для 3D-рендера).
А вот что говорят другие крутые ребята:
«Для работы с текстом, аналитикой, исследованиями и маркетингом — это в первую очередь лингвистические модели. Поскольку я работаю в Сбере, начинаю с GigaChat — он забирает пальму первенства. Второй основной инструмент — DeepSeek.
Вторая большая часть — «на поделать», то есть дизайн и визуал. Здесь я использую не отдельные нейросети, а агрегаторы, где под одной подпиской собраны почти все актуальные модели — и можно переключаться между ними бесшовно.
Самый удобный для меня агрегатор — это Freepik. Недавно его переименовали в Magnific AI. У меня годовая подписка Premium Plus, поэтому я давно уже не смотрю в сторону других сервисов.
В нём я создаю графику, видео, визуальные прототипы — всё, что нужно для бренд-дизайна и визуальной коммуникации бренда с клиентом. Из моделей особенно часто использую Kling и Veo для видео, Nano Banana, Top, SeaArt и Dream — для качественной фантазийной графики. Есть также специализированная cinematic-модель, которая отлично имитирует фотореализм: можно задавать фокусные расстояния, типы объективов и получать результат, как будто всё снято на камеру.
В общем, создаю и статику, и анимацию, и полноценное видео.»
«Я использую GPT, Claude, DeepSeek и другие модели под разные задачи. Один лучше держит структуру, другой помогает с анализом больших массивов данных, а третий точнее работает с формулировками и нюансами языка.
Чаще всего ИИ помогает в подготовке исследований: накидать структуру гайда для глубинных интервью, найти слабые места в сценарии, посмотреть на ветвления и формулировки в опросах. Для меня это скорее быстрый дополнительный взгляд со стороны.
Ещё ИИ заметно экономит время при анализе данных из поддержки . Когда в работе сотни обращений и десятки тем, вручную разбирать всё очень долго. Модели помогают с первичной кластеризацией: находят повторяющиеся проблемы, группируют паттерны,.
Иногда использую ИИ для подготовки к воркшопам, чтобы выйти за пределы привычных идей и посмотреть на задачу под другим углом.
При этом любые данные перед загрузкой обязательно обезличиваю, это базовый принцип работы с внешними моделями.»
«Когда нужно убрать фон с картинки, сгенерить рыбный текст или временную иллюстрацию-заглушку, пока графдизы готовят целевой вариант, использую Nano Banana — она встроена в фигму, никуда ходить не надо. А ещё она круто делает точечные изменения иллюстрации, в отличие от Midjourney.
Midjourney использую только как дешёвую замену иллюстратору в качестве хобби — я пишу книжку и туда нужны сказочные картинки, которые будет долго и дорого делать живым человеком. Ещё с ChatGPT советуюсь по поводу ухода за домашними растениями.»
«Чаще всего это DeepSeek. Использую для того, чтобы накидать идей для проектирования флоу, уточнения UX-паттернов, просто обмозговать какие-то идеи или концепции интерфейсов. Иногда спрашиваю, как он решил бы какую-либо задачу пользователя в интерфейсе. Или ещё могу попросить покритиковать гипотезы, привести аргументы за и против какого-либо решения. Использую, чтобы расширить скоуп идей для дальнейшей работы с ними. Перекладываю на реальные интерфейсы уже сама, адаптируя под наши бизнес-задачи, системные требования и нюансы архитектуры проекта.»
«Для ежедневных рутинных задач я использую Claude Code и Cursor (в нём модели на выбор, зависит от того, сколько токенов я хочу сжечь за единицу времени). Последнее время стал использовать Codex, так как лимиты там больше, чем в Claude.»
«Мы используем практически весь доступный на сегодняшний день арсенал ИИ-инструментов и не ограничиваемся только решениями Яндекса. В ежедневной работе активно задействованы Figma Make для быстрого создания кликабельных прототипов и анимаций, Cursor для креатив-кодинга и тестирования гипотез, а также целый спектр генеративных моделей: от GPT (включая новую версию с генерацией изображений) и Алисы AI до Kling и других инструментов для видео.
Я даже писал небольшие микроскрипты, которые помогают генерировать качественные промпты для изображений. По сути, мы собираем собственные мини-пайплайны: GPT отлично помогает прорабатывать сценарии и находить corner-кейсы, Cursor позволяет быстро набросать интерактивный прототип, а Figma Make — добавить анимации и проверить пользовательский опыт.
В результате весь процесс дизайна трансформировался. Мы уже не только рисуем картинки и общаемся с нейросетями — ИИ глубоко встроен в сам флоу разработки: от генерации идей до прототипирования и финальной полировки решений.
Про внедрение ИИ классно пишет мой руководитель — Анастасия Вишневская, арт-директор в Алисе и умных устройствах Яндекса.»
Разрушители легенд: ИИ забирает задачи специалистов
Подобными заголовками пестрит всё интернет-пространство — и не только оно. Будто кто-то однажды проснулся с мыслью: «Скучно! Суеты навести охота». И тут понеслось: один вкинул, а остальные в панике размножили.
Однако название главы гласит, что мы разрушители легенд, так что: «Проведём эксперимент — время бабахнуть».
За себя скажу, что в моей реальности ещё не нашлось такой задачи, которую я бы полностью отдала на аутсорс ИИ. Но знаю, что такие примеры есть. Например, это сбор статистики и подсчета данных, но ИИ тут выступает скорее в роли «передатчика», который заходит в один инструмент, собирает всё, передаёт в другой и запускает скрипт. В данном случае у ИИ недостаточно места для маневра, чтобы придумать свои данные и нагло так наврать в результатах. Тут скорее как вероятность встретить динозавра на улице — либо сделал, либо нет.
Так что, может, полностью задачи я и не отдала, но вот жизнь нейросети точно облегчают.
Например, это отрисовка иллюстраций, видео для пресейла, оптимизация создания адаптивов и прототипов (это тема уже совсем другой статьи). Стало проще демонстрировать работу клиенту — процессы стали быстрее на 20-30%.
Давайте посмотрим на опыт коллег:
«На самом деле задачи никогда не становились бессмысленными — иначе они бы не были задачами. Просто теперь они выполняются в разы быстрее, и благодаря этому у нас появились новые, более амбициозные цели.
Главное изменение — мы полностью перешли в видеоформат и создали собственный продакшн на основе искусственного интеллекта. С помощью инструментов, агентов и связок разных нейросетей мы можем пройти весь путь: от идеи рекламного, имиджевого или анонсового ролика до готового продукта. Генерируем сценарии, проверяем их на симуляции целевой аудитории, дорабатываем, создаём разные варианты в статике, а затем анимируем.
То, чего раньше практически не было или что стоило очень дорого — качественный видеоформат и анимация, — сейчас стало доступным. Как бренд-дизайнер я в полном восторге: теперь мы можем управлять в разы большим количеством единиц медиапространства. Раньше ролик стоимостью от четырёх миллионов рублей можно было позволить себе один-два раза в год. Сейчас возможности превышают потребности в десятки раз.
А вот в чём действительно отпала необходимость — так это в графических дизайнерах начального уровня, которые работают только руками и не владеют нейросетями. Их полностью заменяет AI. Любую иллюстрацию, картинку или фотореалистичную симуляцию теперь можно создать в нейросетях.
Этот класс специалистов либо эволюционировал и расширил свои компетенции, либо быстро исчез. Кто не смог перестроиться — тот вытеснен.»
«Полностью бессмысленных задач не появилось, но часть работы стала занимать значительно меньше времени.
Например, эвристический анализ. Раньше на него почти всегда требовалось отдельное время исследователя или дизайнера с опытом. Сейчас можно загрузить экраны, описать сценарий и получить базовый разбор по эвристикам Нильсена.
Модель не заменяет полноценную экспертизу, но хорошо подходит для первого этапа анализа. Благодаря этому команды двигаются быстрее: дизайнеры могут самостоятельно проверить макеты, редакторы — подготовить черновик опросника до подключения исследователя.»
Также считают и Илона Саркисова из VK, и Надежда Долгина из ВТБ — ни одна задача не стала бессмысленной. Надежда также уточняет, что в существующем, давно живущем проекте у UX-дизайнера таких заданий попросту нет. Илона Саркисова, руководитель дизайна социальных сервисов в VK, отмечает, что её команда не может доверить ИИ работу с продуктовыми задачами и полноценно использовать полученные результаты — даже базовый анализ по критериям нужно перепроверять и уточнять.
«Нет смысла читать тонны текста, когда можно закинуть их в Claude и собрать прототип или более понятную спецификацию за один промпт.»
«На мой взгляд, таких задач не появилось. Наоборот, их стало заметно больше.
За последний год объём и глубина работы дизайнера значительно выросли. Сегодня один специалист зачастую выступает одновременно в роли продуктового дизайнера, арт-директора, композитора, видеографа, 3D-специалиста и даже частично разработчика. Благодаря ИИ мы можем гораздо быстрее проверять гипотезы, итеративно улучшать решения и доводить их до высокого уровня качества.
Отдельные рутинные процессы, такие как базовый ресёрч, действительно сильно упростились — здесь отлично помогает, например, Perplexity. Однако в целом ИИ не сделал ни одну задачу бессмысленной. Вместо этого он вдохнул в них новую жизнь и существенно расширил границы того, что дизайнер может реализовать самостоятельно.»
Момент, когда сердце замирает и ИИ выдал результат лучше, чем сделала бы я
Наверное, моё мнение не самое популярное, но честно вам скажу, иногда я прям пищу от того, что делает ИИ. Мне нравится результат и я тащусь от процесса.
Для одной задачи я использую несколько инструментов и пробую разные подходы — это заставляет моё серое вещество работать усерднее. Возможно, во мне играет дух Даши-путешественницы, которая без конца ищет правильный путь, но такие эксперименты помогают не только мне, но и моей команде. Да, не всегда получается тот результат, который ты хотел (это пока), но мы смотрим, что получилось, тестируем и анализируем, как мы уже можем использовать полученный материал и встроить его в рабочие будни.
Один из последних случаев — это тестирование систем по созданию адекватных макетов для адаптивов. Результат не на 100% отвечает требованиям, а они примерно такие: «Вот было бы круто закинуть в нейронку макет, а она тебе отдаст все адаптивы по запросу, сразу в фигме с компонентами и автолейаутами». Не то чтобы простой путь нас ожидает, но, думаю, реальный (если вы уже научились это делать, поделитесь опытом).
Спросила коллег, ловили ли они себя на таком же:
«AI всегда выдаёт результат, который полностью соответствует моим ожиданиям, и в разы быстрее. Он делает то, на что у меня либо ушло бы очень много времени, либо я бы вообще не стал это делать, потому что задача была бы нерационально долгой.
Благодаря ему я получаю совершенно другой объём и качество контента — текстового, графического и особенно видео.
Самый сильный «вау-эффект» у меня именно с видео. Когда понимаешь, что полноценный видеоролик можно создать, просто сидя в офисе за ноутбуком: без выезда на площадку, света и большой команды. Не нужны ни режиссёр, ни оператор, ни актёры — всё это заменяет AI.
Вот это каждый раз вызывает настоящее восхищение. Такой объём работы, который раньше был просто невозможен без выхода из офиса, теперь делается быстро и качественно.»
«Самый сильный «вау-эффект» у меня был во время работы с UXRP — проект, который мы разрабатываем с мужем для автоматизации части работы исследователя, путем использования лучших практик ИИ.
Я анализировала 16 интервью подряд — огромный объём цитат, заметок и наблюдений. Загрузила обезличенные данные в систему и примерно через двадцать минут получила готовую структуру: кластеры, повторяющиеся паттерны и основу отчёта.
По скорости человек так не сможет. Но впечатлило даже не это, а то, насколько аккуратно была собрана логика исследования без потери важных деталей.
Конечно, потом я дорабатывала материал сама. У меня уже были заметки, майндмэп и собственные наблюдения, но объём механической работы сократился в разы. И тогда я впервые подумала, сколько часов исследователи раньше тратили на механическую часть анализа.»
«ChatGPT предложил улучшить слайд презентации с точки зрения композиции. Я подумала, что у меня, видимо, совсем глаза замылились и надо передохнуть, раз даже нейронка лучше делает, чем я.»
«Иногда прилетают креативные задачки, которые, в отличие от UX-задач, ИИ отлично решает. Например, недавно генерировала изображения для презентации для отдела продаж. В исходниках было несколько изображений плохого качества, из них нужно было собрать презентабельное фото, которое не стыдно показать потенциальному клиенту. ИИ, в данном случае это была Nano Banana, справился секунд за 10 и три генерации, а я бы в фотошопе рисовала это вечность и точно не добилась бы такого качества. Конечно, первая мысль была: «Вау, так круто и быстро! Будущее наступило». Или ещё была нестандартная задачка — нужны были забавные надписи для мерча. Тоже ИИ нагенерил их за пару минут, а мы с командой уже выбрали и доработали подходящие. Тут приятно удивило то, что ИИ умеет шутить и делает это вполне неплохо.»
«Таких моментов за последнее время было два, и оба произвели на меня сильное впечатление.
Первый связан с работой над Prompt Hub. Я полностью вёл продуктовый дизайн проекта и отвечал за генерацию всех визуальных материалов: изображений, 3D-сцен и видео. В определённый момент я осознал, что вместо привлечения подрядчиков или комьюнити-дизайнеров могу самостоятельно и очень быстро создать 3D-объект, стилизовать его и даже заанимировать. То, на что раньше ушли бы дни, а то и недели тяжёлой механической работы, стало возможным в разы быстрее. Это было настоящее «вау» — я понял, насколько ИИ расширяет личные возможности дизайнера.
Второй момент случился, когда я начал самостоятельно разрабатывать свой пет-проект на React с помощью GPT и Cursor. Дизайнер, который не просто рисует интерфейс, а полностью реализует собственное приложение — это было ощущение исполнения давней мечты. Я с огромным удовольствием проводил вечера за кодом, и этот процесс приносил настоящее удовлетворение.»
Вот на такой светлой ноте можно было бы и закончить — ИИ прекрасен, все счастливы, расходимся. Но показать только позитивную сторону было бы нечестно, потому что есть задачи, которые мы с коллегами наотрез не отдаём нейросетям, не подпускаем ИИ к данным и видим, как сдувается очередной пузырь хайпа. Об этом — во второй части.