Пару дней назад у меня случился разговор с Алексеем Юдиным — талантливым дизайнером и преподавателем UX/UI в УрФУ. Алексей пришел поговорить про дипломников, а вместо этого у нас приключился спонтанный часовой разговор про судьбу профессии и то, как ее преподавать.
Я на него вывалил все, что про это думаю. Заодно и сформулировал для себя.
Короче: вот семь тезисов про то, как искусственный интеллект меняет профессию дизайнера.
Я всегда говорил, что предмет дизайна — это сценарий, а не экраны. Но раньше это было достаточно просто не замечать и игнорировать.
Типа: «ну да, мы там про сценарий думаем, про пользователя, про его путь. Но в итоге же мы рисуем экраны в Figma, правильно?».
Вот и получается, что как бы мы ни говорили, что занимаемся сценарием, предметом деятельности были — экраны.
А вот сейчас все поменялось. Потому работать с интерфейсом — это непосредственно описывать цель, критерий, пользователя и его сценарий словами.
И все просто приходит в то состояние, в котором оно и должно быть: дизайнеры занимаются сценариями. Ну, те, которые зачем-то нужны в мире, где нейросети умеют сделать UI по описанию.
Да, сегодня есть куча задач, где нейросеть проигрывает неплохому дизайнеру. Графический дизайн (нормального уровня лого только сеткой не сделаешь). Финальный стиль UI скилованный дизайнер в фигме соберет лучше. Про подбор шрифтов и выразительность сетки тоже пока есть что кожаным сказать. Но это все техника. Это все съедят. И скорее раньше чем позже.
Как это работает на практике:
Вот я делаю стартап про навыки устной обратной связи (если интересно — стучитесь, расскажу). И мне нужен интерфейс тренажера. Раньше я бы нарисовал макет в Figma, провел коридорку на кликабельном прототипе, подключил фронтов. Через пару недель — первая версия. И только тогда на реальных данных я бы увидел, что надо переделывать. Ну и дальше — цикл на следующие две недели.
Сегодня я открываю, например, Lovable (это vibe-coding платформа) и описываю: «Вот человек. В таком-то контексте. У него такая-то цель. Он попадает в такую-то ситуацию. Ему нужно выбрать, как дать фидбек. Вот как система должна отреагировать на его действия. Вот список требований. Вот критерии. Вот методика анализа». И у меня случается несколько итераций работы с текстом и прототипом. К вечеру у меня 5-7-я версия уже протестированного несколько раз интерфейса. С реальными данными. Это вполне себе работающая программа, способная доставлять ценность. Просто код у нее не такого качества, чтобы его можно было скейлить. Но его можно тестировать на живых пользователях, и гораздо быстрее и нагляднее видеть, помогает ли интерфейс клиенту в его решении задач. Не «представить, помогает ли», а наблюдать, как он решает реальную проблему.
Я думаю, что сегодня это и есть работа дизайнера. А экраны — это просто визуализация сценария. И их 1-ю, 2-ю, 15-ю версию вполне эффективно вайбкодить. Да, конечно, потом надо будет все это обернуть во впечатляющий UI. Когда UX появится в результате эволюции, в столкновении с действительностью.
Зачем в этом процессе дизайнер?
Если он только и умел, что делать красивый UI — ну, для того, чтобы когда уже будет найден PMF, таки сделать красивый UI. Но вообще-то для того, чтобы все эти итерации провернуть, найти и протестировать лучшие интерфейсные решения.
Принцип: работа дизайнера — это создание и тестирование сценариев. Теперь описание сценария словами — это и есть метод работы. Ура!
В первом тезисе я говорил, что принцип остался прежним, просто стал более важным. А вот кадровая траектория существенно изменилась.
Раньше последовательность была такая:
Теперь с умения описывать словами придется начинать.
И это, блин, сложно. Потому что это навык высокого порядка. Но без него ты просто не управляешь процессом. Как перестраивать обучение так, чтобы джуны учились тому, чему сложно научить лида? Хороший, блин, вопрос!
Применение ИИ в работе многое значит для старого спора «специалисты против универсалов». Я всю жизнь ставил на супер-универсалов. Я и сам супер-универсал. Я умею руководить бизнесом, управлять продуктом, делать интерфейсы, писать тексты, разрабатывать геймплей. И еще всякое.
Но некоторое время назад меня стало угнетать, что я не выбрал что-то одно — чтобы именно в этом быть лучшим. Последние несколько лет я потихоньку отходил от идеи что универсализм — это лучший из путей.
Искусственный интеллект все обратно поменял.
Конкретный пример:
Мне нужно было сделать визуальную айдентику для AmpCamp. (Это я втихую дизайню для друзей, бесплатно — а то директору дизайнить не дают). Что бы я сделал три года назад? Сделал бы логотип, пару форм, какую-то блямбу на футболку — и все в одном варианте. А если бы я захотел что-то более масштабно, мне нужна была бы бригада: иллюстраторы, аниматоры, каллиграфы, 3D-шники.
Что я сделал сейчас? Четыре вечера работы. У меня получилась простыня всего: видеозаставки, рендеры бандан, графика для мерча, анимация для видеоустановки, мокапы на носках и майках. 38 вариантов одних только пинов. Толпа вариантов для каждой штуки.
Нужен ли мне в этой истории был специалист по 3D? По анимации? По графдизайну?
Нет. Вот каллиграф был нужен — с каллиграфией у нейронок пока швах. Но чтобы этим всем рулить, мне нужно было понимать, что такое видео, что такое графический дизайн, что такое коммуникация. Как снять с людей задачу, как ее принять, каким методом действовать.
В общем — рынку нужны арт-директора, рынку больше не нужны просто дизайнеры. Больше недостаточно, что-то уметь делать руками, потому что теперь арт-директор может себе позволить сделать все в одно лицо. Он отвечает за концепцию, за интеграцию, за то, чтобы все выбранные художественные средства соответствовали коммуникационной задаче.
Он и раньше это делал. Ничего никуда не делось. Просто до этого ему нужно было эти мысли словами доносить до людей, а сейчас это похоже по уровню усилий на то, чтобы это все сделать. Но для этого в каждой из операций надо как-то разбираться.
Я не хочу сказать, что не будет успешных узких специалистов. Нет. Вон, например, я картинки в свой блог заказываю у Олеси. Не потому, что нейронка не умеет в такой стиль (умеет), а потому, что у Олеси офигенное чувство метафоры. Я имею в виду: она не только классно рисует, она понимает, что и зачем делает. Может сформулировать.
Главное, что изменяет ИИ — это количество итераций, которые мы можем себе позволить. Сколько вариантов пересмотреть. Сколько раз отвергнуть недостаточно хорошее.
Это не «двое из ларца сделайте за меня, мне лень думать что, решите сами». В смысле — это не сокращение когнитивной нагрузки, не уменьшение количества работы, а возможность создавать результат другого качества.
Как это работало раньше:
Команда трахалась пару командо-месяцев, собирала один вариант. Приносит клиенту — гипотезы не сбываются. Если у собравшихся есть время, бюджет и воля — сделают еще одну петлю. Ладно, две. Но не пять петель. Это слишком дофига работы, слишком много времени. В большинстве случаев все просто забьют. Просто от усталости.
Как это работает сейчас:
Вот у нас есть стартап. Я моделирую интерфейс, описываю идею сценария словами. За вчера прошел пять петель. Пять итераций.
Сделал → протестировал на реальных данных → увидел, что не то → изменил → снова протестировал.
И это принципиально меняет качество результата. Потому что у тебя больше вариантов, более строгая фильтрация, ты можешь себе позволить больше.
Пример:
Делаем логотип. Логотип делаем руками — нейронка с тонкостями графического дизайна не справляется, да и недолго это. Дальше мне нужно посмотреть, как он работает в разных контекстах.
Раньше я бы просто не показал клиенту большую часть применений. Потому что я бы их не сделал. Слишком дорого по времени.
А сейчас: беру ControlNet → даю на вход силуэт, говорю "силуэт не трогай, добавь контекстные элементы вокруг"→ получаю 20 вариантов фонов за 10 минут → придумываю еще 20 вариантов применения логотипа на носителе → понимаю? как он работает → тюню → выбираю лучшее
Штука вот в чем: без этих визуализаций команда просто не поняла бы идею. В выбранную траекторию мы бы просто не пошли — слишком дорого было бы делать все эти варианты, чтобы проверить идею. Люди не умеют воспринимать абстракции, они заказывают дизайн, чтобы синхронизировать представления. Теперь это можно делать в более широком контексте — можно позволить себе больше вариантов использования.
И это нас вплотную подводит к выводу: главное, что нужно вкачивать в мире ИИ, — это умение выбрать метод, поставить и принять задачу.
Другими словами — определить и измерить необходимое качество.
Если вы не можете измерить качество — вы не управляете тем, что вы получаете.
Ваш результат похож на дизайн. Он крякает, как дизайн. Но это не дизайн, это имитация.
В чем разница — на примере с дизайном слайда:
Не важно, насколько оформление слайда «красивое» или попадает в актуальную моду на интерфейсы. Важно, какую мысль оно помогает понять или почувствовать и какими средствами оно это делает.
А если за слайдом никакой мысли не стоит, если никакая эмоциональная задача не решается, если у нас нет соответствия артефакта задаче, потому что критерий не сформулирован, а результат не проверен — это имитация. Она не поможет коммуникации.
И на каждом этапе у тебя должен быть критерий: что хорошо, что плохо, почему. Если критерия нет — ты просто выбираешь, что «красивее» или «нравится». А это — имитация дизайна, а не дизайн.
Эрудиция против компетенции
Стало очень наглядно видно, насколько большая разница между эрудицией, владением техническими приемами и компетенцией — т.е. умением решить конкретную проблему в ее контексте доступными средствами.
Раньше мы могли это не замечать. Потому что дизайнер работал руками, и казалось, что главное — это владение инструментом. Знаешь, как в Figma сделать автолейауты? Молодец, ты компетентен.
А сейчас выясняется, что это была эрудиция. Техническое владение инструментом.
А компетенция — это когда ты понимаешь задачу, знаешь методы её решения, можешь выбрать подходящий метод и применить его. Можешь оценить результат по критериям, которые соответствуют задаче.
Тут процитирую кусок диалога с Алексеем:
Алексей:
— Но я вижу разницу качества между тем, что выдает нейронка, и тем, что может сделать эксперт. Насколько тонко эксперт может обойтись с управлением человеческим вниманием, используя когнитивистские паттерны, Z-образные, F-образные паттерны движения глаз.
Я:
— Но ведь ничего не мешает сказать LLM: «используй F-паттерн»! Дело не в том, что ты умеешь применить метод. Дело именно в том, что ты эти паттерны умеешь определить и понимаешь, когда его эффективно применять. И, если это так, то ты можешь проверить, что нейронка сгенерила по этим критериям. Поправить, если надо. Запромптить правильно, если знаешь как.
Совсем другое дело, если тебе просто дали промт, в котором написано, в т. ч. «применяй f-паттерн». Улучшит ли это результат? Мы не знаем. Может быть. Может быть и нет. Вот что ИИ сделал сложнее: теперь для того, чтобы заметить низкое качество, нужна более высокая квалификация. Недостаточно смотреть на список примененных методов — их сколько угодно применить стало можно и дешево.
Вот это и есть разница между эрудицией (я знаю что такое F-паттерн) и компетенцией (я вижу его отсутствие в макете и знаю, как это исправить). И нам придется менять программы обучения так, чтобы компетенция формировалась-таки.
Что касается преподавания дизайна — базу придется преподавать еще тщательнее.
Еще важнее хорошо понимать и уметь объяснить, что такое композиция кадра. Как она связана с посланием и сценарием. Что это за сценарий. Кто тот человек, для которого мы его разрабатываем. И какая у этого человека цель, и как она соотносится с целью существования системы.
Ну и уметь учиться — конкретные технические средства устаревают за месяц.
Чему поздно учить:
Не надо учить предыдущему подходу. В смысле — не надо начинать с Figma.
Вот вам аналогия: когда я учился в архитектурном (96 год), нам запрещали пользоваться компьютерами. Надо было все задувать аэрографом, потому что это true. А я в 97 году стал одним из первых веб-дизайнеров в Екатеринбурге. Первые два курса нас учили композиции — спасибо, полезно. Чувство листа, как форму перерисовать, моделировать форму — все полезно. Но какого хрена вы учите нас по позапрошлому стэку?
Чему стоит учить:
Описывать задачу словами. Формулировать критерии. Выбирать и оценивать применимость методики. Понимать психологию пользователя. Моделировать сценарии. Тестировать. Оценивать качество композиции. Оттачивать чувство стиля.
И да — профессиональную эрудицию тоже надо прокачивать. Есть иллюзия, что у каждого из нас теперь есть заемная эрудиция. У нас же есть лучшие промты, которые мы скачали из хранилищ лучших промтов! Но так не работает. Точнее — работает очень похоже, и поэтому сложнее понять, что результат пуст и неприменим.
Важно, что теперь можно учить принципы на практике. Сегодня можно сразу кидать учеников в очень разнообразную практику и к этой практике давать обратную связь в терминах теории. Потому что понять что-то и сделать что-то стало чем-то очень похожим. Поэтому учить — это заставлять анализировать собственную практику. Учить замечать, почему что-то работает или не работает, какие принципы нарушены, какие методы использованы.
Я столько не учился за последние 30 лет в сумме, сколько за последние два года. Только и делаю, что учусь. Вот, опять на очередные курсы пошел — при том, что сам преподаю это все.
В конце нашего разговора мы договорились дообсудить, что можно делать с дипломами на стыке ИИ и дизайна. Как вы заметили, я и сам пока не до конца понимаю, что из этого следует для обучения. Но старая модель устарела и надо как-то придумывать новую.
Возможностей толпа. Но все надо перепридумывать заново.
И, как я говорил выше, — есть хороший вопрос: как, блин, учить джунов тому, чему и лиды годами научиться не могут?
