Ще кілька років тому продуктові дизайнери зосереджувалися насамперед на створенні екранів та кнопок. Сьогодні ж їхня діяльність дедалі частіше пов’язана з проєктуванням поведінки штучного інтелекту. Марія Борисова, українка, яка подолала шлях до однієї з найбільших світових технологічних корпорацій і нині працює дизайнеркою AI-систем в Amazon, а також є авторкою популярних матеріалів на UX Collective з понад 100 000 читачів і регулярною спікеркою на міжнародних конференціях у Великій Британії, Японії та на Близькому Сході, розповідає про особливості цієї роботи зсередини та про необхідні навички.
Від маркетингу до штучного інтелекту: історія професійного розвитку
Марія починала свій професійний шлях у Києві зі ступенем із маркетингу і кількома роками роботи у цій сфері. Згодом її зацікавив дизайн інтерфейсів, оскільки вона усвідомила, що саме через дизайн визначається сприйняття продукту, рівень довіри користувачів і їхнє бажання повертатися знову. Маркетинг допомагає глибоко зрозуміти аудиторію, але дизайн надає інструменти для безпосереднього впливу на користувача через кожне рішення інтерфейсу.
Перехід у дизайн відбувся без профільного диплома: Марія пройшла спеціалізований курс, паралельно займалась самоосвітою, ретельно аналізувала чужі кейси і багато часу ладнала з друзями-дизайнерами, які стали її менторами. Вони розглядали її роботи, пояснювали помилки і демонстрували, як мислити дизайнерові, працюючи з реальним продуктом і його обмеженнями. Переламного моменту не було: знання поступово накопичувалися, з’являлися нові проєкти, а згодом і перша повноцінна позиція продуктової дизайнерки в ІТ.
Професійні переорієнтації змінювали її підхід до роботи. Завдяки досвіду роботи у PandaDoc — B2B SaaS-платформі, що обслуговує понад 50 000 компаній — вона навчилася розглядати дизайн як інструмент, ефективність якого вимірюється не лише естетичними критеріями, а й метриками. Потім Марія працювала Lead Designer у медицинських AI-продуктах, зокрема на платформі, яку щодня використовував клінічний персонал у постгострій медичній допомозі. Там вона усвідомила відповідальність, що лежить на дизайнері, адже помилки в інтерфейсі можуть безпосередньо вплинути на медичні рішення.
На сьогодні Марія працює в Amazon, де створює інструменти автоматизації для сотень тисяч користувачів у всьому світі. З появою AI вона відчула кардинальну зміну правил гри і прагнула вийти з традиційних рамок дизайну. Її приваблювала ідея спрощення та автоматизації складних процесів. Цей крок означав перехід у простір, де проєктують не статичний інтерфейс, а взаємодію між людиною і штучним інтелектом.
"Мене мотивувало бажання приборкати цю невизначеність і зрозуміти, як керувати AI-системою."
Внутрішній світ Amazon: документи замість презентацій
Однією з особливостей Amazon є текстово орієнтованість корпоративної культури, що здивувала Марію. Зустрічі тут рідко супроводжуються презентаціями: замість слайдів кожен учасник отримує перед мітингом детальний текстовий документ з описом проблеми й контекстом. Обговорення починається лише після ознайомлення всіх із матеріалом.
Будь-які зміни в інструментах для сотень тисяч користувачів підлягають багаторівневому затвердженню за участю різних команд, а також оцінці ризиків і відповідності жорстким корпоративним стандартам безпеки. Проєкти, що в малих компаніях запускаються за кілька тижнів, в Amazon можуть розглядатися місяцями. Це робота в жорстко налагодженій системі, де кожен крок мусить бути передбачуваним, а ймовірність помилки — мінімізованою.
"Такий підхід навчає системному мисленню і глибокому розумінню бізнес-механізмів. Проте інтерфейси тут розвивають виключно в межах жорстких, заздалегідь визначених правил. Це робота в парадигмі, де напрямок руху відомий на довгу перспективу."
Особливості дизайну AI-систем
Необхідно чітко розмежовувати використання штучного інтелекту як інструменту (наприклад, коли дизайнер просить AI генерувати графіку) та розробку самих AI-продуктів.
Дизайн AI-продуктів — це проєктування логіки, правил і інтерфейсу, за якими користувач взаємодіє з системою штучного інтелекту. Це не про створення інтерфейсу з допомогою AI, а про те, щоб зробити сам AI зрозумілим, передбачуваним і корисним для кінцевого користувача.
Більшість людей уявляє дизайн AI як роботу над чатботами або генерацією контенту, але це досить поверхневе розуміння того, що відбувається насправді.
Для кращого розуміння слід почати з основного поняття. Класичний продуктовий дизайн полягає у створенні детермінованих систем: є дія, є результат, і кожен стан можна передбачити заздалегідь. Дизайнер контролює всі переходи, і в робочому продукті зовнішній вигляд збігається з макетом.
AI-системи працюють принципово інакше, адже вони ймовірнісні. Той самий запит може викликати різні відповіді в залежності від контексту, набору даних і поточного стану моделі. Система може бути як впевнена у прогнозі, так і мати низький рівень впевненості, що потребує відповідної реакції інтерфейсу. Жоден ідеальний сценарій, заздалегідь описаний, не охоплює повний спектр можливого використання.
Типові завдання:
- Формулювання логіки поведінки системи у випадках недостатності даних для впевненої відповіді.
- Розробка рекомендацій із прозорим поясненням їхнього походження для користувачів.
- Визначення, де дійсна автоматизація знижує навантаження, а де може призвести до непомітних помилок.
- Забезпечення безпеки і зрозумілості взаємодії.
"Ця діяльність потребує тісної співпраці з інженерами та data scientists від самого початку — не на фазі передачі макетів, а під час формулювання завдань."
Інструментарій також змінюється. Звичайних графічних редакторів на кшталт Figma недостатньо, бо вони не дозволяють тестувати динамічну поведінку системи. Сучасний AI-дизайнер все частіше створює інтерактивні прототипи безпосередньо в коді, часто використовуючи AI-асистентів і середовища кодування, такі як Cursor або Claude Code, щоб відчути логіку взаємодії в реальному часі.
Необхідні навички для AI-дизайну
Робота з дизайном AI вимагає системного мислення і готовності діяти в умовах невизначеності, а також розвитку таких ключових компетенцій:
- Розуміння структури ML-систем. Достатньо глибоке, щоби розуміти поняття confidence score, причини помилок моделей на певних даних, характерні edge cases — і те, що вони є нормою, а не винятком.
- Проєктування для змінних і заздалегідь невідомих станів. Замість одноманітного сценарію потрібно визначати правила поведінки для різних умов, включно з випадками невизначеності та відсутності відповіді у системи.
- Навички письма та структурованого мислення. В умовах зростання текстоорієнтованих процесів здатність чітко і аргументовано описувати рішення у документації надає істотну перевагу.
- Комфорт із відкритими питаннями. AI-продукти рідко мають повний набір вимог на старті — доводиться рухатися від гіпотез до реалізацій без досконалого технічного завдання, що є нормою, а не винятковою ситуацією.
Перспективи розвитку AI-дизайну
Компанії активно впроваджують AI у свої продукти, проте стикаються з типовою проблемою: технології працюють, а користувачі не довіряють системам, не розуміють їх або відмовляються після першої помилки. Довіра до AI-продукту формується на рівні дизайну, і попит на фахівців, які це розуміють, продовжує зростати.
Ринок найближчими роками розділиться на дві тенденції:
-
Базова навичка для кожного дизайнера. Проєктування AI-систем стане так само важливою компетенцією, як колись стало розуміння мобільних інтерфейсів. Кожен дизайнер має засвоїти основи роботи моделей, вміти тестувати гіпотези в коді і вбудовувати логіку ймовірнісного інтерфейсу в стандартні дизайн-системи.
- Формування шару глибоких спеціалістів. Виявиться потреба у архітекторах взаємодії людина-AI — фахівцях, які проєктують комплексний досвід і поведінку штучного інтелекту.
Особливої уваги заслуговують Conversational Designers — дизайнери розмовних інтерфейсів. Раніше їхня робота зводилася до створення жорстких лінійних сценаріїв для телефонних автовідповідачів чи простих чатботів на сайтах. З появою сучасних AI-моделей ця професія зазнала справжньої революції.
Сьогодні Conversational Designer — це спеціаліст, який формує характер, тон, контекст і рамки безпеки AI. Вони навчають системи бути емпатичними, усвідомлювати підтекст, делікатно виправляти помилки користувача і вміло передавати розмову людині, якщо AI опиняється в глухому куті.
Власне фах із написання простих скриптів трансформувався в Relationship Design — дизайн взаємовідносин і сценаріїв поведінки без графічного інтерфейсу, де взаємодія відбувається лише в форматі діалогу між людиною і машиною.
На українському ринку праці вакансії, пов’язані з AI, виникають, але мають свою специфіку. Бізнес поки що частіше шукає фахівців, які можуть оптимізувати власну діяльність за допомогою AI, наприклад, швидше створювати контент чи інтерфейси. Проте у продуктових ІТ-компаніях, які створюють складні платформи для західних ринків, попит на глибинне проєктування взаємодії з AI вже є критично важливим.
Рекомендації тим, хто хоче займатися дизайном AI
- Використовуйте AI-інструменти щоденно не просто як зручних помічників, а як об’єкти для ретельного вивчення: аналізуйте, де система підводить, що викликає роздратування, коли виникає недовіра і з яких причин.
- Опануйте базові матеріали про влаштування ймовірнісних систем — це не вимагає складної технічної підготовки, але змінює парадигму дизайну.
- Знайдіть проєкт, у якому є хоча б невеликий AI-компонент, і не обмежуйтесь ідеальними сценаріями, а спробуйте проєктувати стани невизначеності, низької упевненості та можливі помилки.
- Розвивайте вміння пояснювати свої рішення письмово — чітко, структуровано та з логічними аргументами. Ця навичка часто недооцінюється, але відкриває двері до команд, де приймають важливі рішення.
На сайті представлені численні вакансії від провідних українських і міжнародних компаній, що може бути корисним для початку або продовження професійного шляху.
Читайте також:
- PayCheck: історія графічного дизайнера, який у 19 років став артдиректором і нині заробляє $4700.
- На кого не варто вчитися: моделі ШІ визначили 10 професій, у яких вони можуть забрати роботу.
- Як створювати продукт у категорії, де вже все є: інсайти команди Documents від Readdle.
