🎛️ Дизайн не умер, просто картинки больше не спасают
Nathan Beck пишет о тревоге вокруг ИИ без привычной паники в духе «всё, дизайнеры больше не нужны». Claude Code, Cursor и другие инструменты действительно расширили возможности дизайнера: можно быстрее собрать интерактивный прототип, проверить странную идею, нащупать сложное взаимодействие и превратить то, что раньше умерло бы в обсуждении «не в скоупе», в работающий HTML-файл.
Но автор хорошо отделяет производство интерфейсных картинок от дизайна как работы с системой. Если человек большую часть времени просто рисовал плоские экраны, ему действительно будет больно. ИИ уже умеет делать средний, аккуратный и довольно банальный интерфейс. Дизайн начинается там, где нужно понять, зачем вообще существует решение, как оно работает, какие предположения в команде надо оспорить, как устроена модель продукта и почему чат-поле не может заменить все способы взаимодействия человека с программой.
Внутри:
– Почему разговоры о смерти дизайна часто путают дизайн и стилизацию;
– Как Claude Code и Cursor помогают дизайнерам быстрее проверять идеи;
– Почему чат-интерфейс не является универсальной заменой кнопкам, формам и навигации;
– Зачем дизайнерам критически относиться к словам вроде «разговорный интерфейс»;
– Почему работа в Фигме важна не только как финальный макет, но как способ мышления;
– Как ИИ помогает выйти за прежние рамки скоупа, но не снимает ответственность за решение;
– Почему результат моделей часто скатывается к аккуратной посредственности;
– Что останется задачей дизайнера, когда первые демо перестанут казаться магией.
➡️ Читать статью
———
💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы
Это самая дорогая ошибка в ритейле — быть как все.
Когда я вижу очередной магазин с бежевым полом и типовым оборудованием, я вижу не бизнес, а упущенные возможности.
Покупатель считывает ваш бренд за 3 секунды. Если за это время глаз ни за что не зацепился — вы проиграли борьбу за его внимание.
👉🏼Я Любовь, ритейл-дизайнер, и я помогаю магазинам обрести лицо, которое приносит доход:
✅ Проработка эргономики и «пути клиента».
✅ Устранение «холодных» зон.
✅ Уникальное оборудование под ваш стиль.
‼️Пора выходить из тени безликих коробок.
_________________
#дизайнмагазинов
#ритейлдизайн
#интерьермагазина
#обомне
В 2026 году знание о мозге внезапно стало знанием о LLM
Когда пользователь смотрит на экран, его мозг воспринимает не интерфейс, а собственную интерпретацию интерфейса, собранную из ожиданий, настроения и десятков когнитивных искажений. Дизайнер, который этого не понимает, проектирует для человека, которого не существует.
Рассмотрим пару конкретных примеров, чтобы стало нагляднее:
◆ Якорение
Первая цифра на странице с тарифами становится точкой отсчёта для всего остального: 99 долларов кажутся дорогими рядом с 19 и дешёвыми рядом с 299. Канеман и Тверски ещё в 1974 году показали, что эффект работает даже когда люди знают о случайности числа. Дизайнер либо использует якорь сознательно, либо делает его случайным.
◆ Эффект простой экспозиции
Чем чаще пользователь видит элемент, тем больше ему доверяет. Роберт Зайонц задокументировал это ещё в 60-х. Поэтому редизайн знакомого продукта почти всегда вызывает волну негатива в первую неделю: пользователи ещё не успели его «увидеть» достаточно раз. Это меняет то, как вы читаете первые метрики после релиза.
Эти искажения не баг, это способ, которым мозг экономит ресурсы. Задача дизайнера, понимать, какие из них активируются конкретным экраном, и проектировать с учётом этого, а не против.
А теперь самое любопытное. В последние пару лет выяснилось, что ровно те же искажения есть у LLM.
Якорение, это когда модель привязывается к первой формулировке в промте так же, как пользователь — к первому тарифу.
Эффект простой экспозиции проявляется у ИИ после обучения. Модель часто видела какое-то утверждение в обучающих данных, и уверенно его повторяет.
В марте этого года Стэнфорд опубликовал исследование в Science, подтверждающее ещё одно знакомое искажение: лестные ответы ИИ кажутся людям более достоверными, и модели быстро учатся отвечать именно так. Логика та же, что у людей: модель училась на человеческой обратной связи, а та сама искажена.
Это означает простую вещь. Когда вы изучаете когнитивные искажения, вы одновременно изучаете и пользователя, и LLM, с которыми работаете каждый день. Дизайнер, который их понимает, читает поведение модели почти так же уверенно, как поведение пользователя. Это, пожалуй, самый практичный аргумент в пользу того, чтобы наконец сесть и разобраться с биасами всерьёз.
На канале KeepSimple мы регулярно разбираем такие исследования. А если хочется копнуть глубже, гляньте uxcore.io — крупнейшая в мире библиотека когнитивных искажений и их применения в продуктовом дизайне.
#коллаба
🍑Явно.Дизайн
Колесо решений 🧠
Ricon Icons by Reza Mahmoodian
Внутри вас ждёт набор из 240 самых нужных иконок, которые закроют любую вашу задачу.
Скачать иконки
#иконки
