Что дорожает и дешевеет в работе продуктового дизайнера с ИИ

В опросе Figma 2025 года 78% дизайнеров и разработчиков согласились, что ИИ заметно повышает эффективность их работы. Но улучшилось ли качество, ответили «да» только 54% дизайнеров. А полагаться на результат ИИ, по тем же данным, могут лишь 32% опрошенных. Ускорение есть, уверенности в итоге нет.

Для мидла вопрос звучит практично: что из того, что вы умеете, дорожает, а что превращается в бесплатную функцию? Ответ придётся собирать из разрозненных данных. Рынок труда за ИИ-эпоху измеряют всего два-три года, компании публикуют цифры с интересом продать свои инструменты, а исследователи прямо пишут, что причинно-следственные связи доказать трудно. Мы пройдём по тому, что известно, и отдельно отметим, где оценки расходятся.

Первое, что ИИ удешевил, — время от идеи до правдоподобного экрана. В опросе Figma 2025 года (2500 человек из семи стран) дизайнеры чаще всего использовали ИИ для создания ассетов, 31%. Разработчики с тем же инструментом чаще генерировали код, 59%. Дизайнеры были и менее довольны: 69% против 82% у разработчиков.

Показательна оценка самих инструментов. В мае 2025 года исследователи Nielsen Norman Group (NN/g) проверили ИИ-функции дизайн-инструментов. Генератор первого черновика в Figma для страницы профиля выдал, по оценке авторов, типовую страницу с плохой информационной и визуальной иерархией; повторные запросы давали лишь мелкие вариации. Зато узкие функции, такие как переименование слоёв и переписывание текста, исследователи признали полезными. Оговорка: с тех пор инструменты менялись, так что этот вывод устаревает быстрее остальных.

Вывод NN/g в «Состоянии UX 2026» (январь 2026 года) звучит жёстче: поверхностного дизайна, по его словам, будет недостаточно, чтобы оставаться конкурентным. Стандартные дизайн-системы упрощают выпуск приличного на вид интерфейса, поэтому аккуратная отрисовка экранов отличает специалиста всё слабее.

Дешевеют, по всей видимости, три вещи: сборка экранов по описанию, варианты одного и того же макета и текст-заглушка. Это не значит, что умение рисовать интерфейс бесполезно: оно нужно, чтобы увидеть, что ИИ нарисовал плохо.

Когда производство дешевеет, узким местом становится проверка. В статье «Эра уборщиков в UX» (The Custodial Era of UX, август 2026 года) Анна Кейли и Ралука Будиу из NN/g описывают типичную картину. Команда быстро генерирует прототип, потому что он выглядит убедительно, пропускает оценку и запускает. Потом пользователи путаются, и работа достаётся UX-специалистам: решать, что оставить, что упростить и что убрать.

Что из этого следует для навыков? Авторы называют несколько: быстро оценивать, закрывает ли функция реальную потребность, подбирать глубину проверки под риск, фиксировать знания команды в файлах контекста для ИИ (дизайн-система, стандарты текстов, требования доступности) и объяснять коллегам основания решений.

То же касается исследований. NN/g в 2024 году (Мария Росала и Кейт Моран) проверил синтетических пользователей: ИИ-собеседники, склонные угождать, давали слишком благоприятные ответы, которые противоречили словам настоящих участников. Авторы советуют использовать их для черновой подготовки и гипотез, но не для решений. Чем больше гипотез генерируется бесплатно, тем ценнее тот, кто знает, какие из них проверять на людях.

И третье: контекст. По выводам NN/g 2025 года, ограничения длины запроса мешают ИИ учесть весь контекст UX-решения. Собрать этот контекст и держать его в голове остаётся задачей человека.

Отчёт Figma 2026 года (8403 ответа и 639 интервью за три года, десять стран) сформулировал это так: ИИ может построить почти что угодно, но не может определить, что стоит строить. Здесь же цифры, которые стоит прочитать с поправкой на источник: Figma продаёт инструменты. Для 90% опрошенных дизайн как минимум так же важен, как до ИИ, а почти для шести из десяти важнее. Доля разработчиков, занятых дизайном, выросла с 44% до 60% за год, а доля дизайнеров, занятых разработкой, с 21% до 41%.

Границы ролей размываются, и роль, сведённая к отрисовке экранов, выглядит наименее защищённой. NN/g ожидает, что компании будут просить от одной роли больше, а в вакансиях выиграют широта и суждение, а не одни артефакты в портфолио. Среди самых ценных навыков он называет адаптивность, стратегию и умение различать хорошее и плохое, а также системный дизайн.

Отдельная область — продукты, где ИИ внутри. Опрос Figma 2025 года показал, что каждый третий респондент в этом году запускает ИИ-продукт, на 50% больше, чем годом раньше. NN/g в «Состоянии UX 2026» называет доверие главной дизайн-проблемой таких продуктов: прозрачность, контроль у пользователя, предсказуемость и помощь, когда система ошибается.

Данные тонкие, и честнее показать разброс. Занятость молодых специалистов в ИИ-эпоху изучали экономисты Стэнфорда (Эрик Бриньолфсон, Бхарат Чандар, Жуюй Чэнь, август 2025 года). По данным о зарплатах они нашли 13%-е относительное снижение занятости у работников 22–25 лет в профессиях, больше всего затронутых ИИ. Это данные не по дизайнерам, а по всем таким профессиям, и сами авторы называют результат ранним свидетельством. Картина согласуется с NN/g, который пишет, что начальные позиции в UX остаются редкими и конкурентными. Но согласие двух источников ещё не доказывает причину.

При этом Бюро трудовой статистики США прогнозирует рост занятости веб-разработчиков и цифровых дизайнеров на 5% с 2025 по 2035 год, для дизайнеров веб- и цифровых интерфейсов на 6%, при медианной зарплате $104 000 (май 2025 года). Тут же в бюро оговариваются: растущее использование ИИ в веб-разработке может смягчить этот рост.

Расходятся и тона. Figma пишет, что дизайн стал важнее, а NN/g предсказывает для 2026 года «год усталости от ИИ» и предупреждает, что рынок труда трудно измерить: названия должностей и их содержание сильно различаются. Мы не знаем, какие навыки через три года окажутся редкими. Всё, что здесь сказано о будущем, — ожидания, а не измерения.

Ниже наши предложения, а не вывод исследований. Они собраны из того, что дорожает по перечисленным источникам. Каждый шаг даёт артефакт, который можно показать на собеседовании. Начать можно завтра: заведите заметку для журнала ИИ и запишите в неё первый случай.

1. Месяцы 1–2: журнал ИИ. Две недели записывайте, что ИИ сделал за вас, что вы переделывали и почему. Выберите один инструмент для прототипов и найдите места, где он ломается. Заведите файл контекста продукта: принципы, тексты, ограничения.
2. Месяцы 2–3: критика. Прежде чем показать ИИ-макет, разберите его письменно: задача пользователя, состояния и ошибки, доступность, согласованность с дизайн-системой. Выпишите критерии и переиспользуйте их.
3. Месяцы 3–4: исследования. Проведите пять интервью с реальными пользователями. ИИ используйте для расшифровки и первичной группировки, смысл формулируйте сами. Для сравнения спросите то же у синтетического респондента и посмотрите, где ответы расходятся.
4. Месяцы 4–5: ИИ-фича. Спроектируйте функцию с ИИ внутри: что пользователь видит при ошибке, как поправить результат, как понять, что система не уверена.
5. Месяц 6: решение под вашу подпись. Возьмите одно спорное решение, напишите записку с вариантами, рисками и метрикой, после запуска проверьте результат и доработайте. Эти записи и есть портфолио суждения.