Генеративний дизайн у цифрових продуктах: нова естетика UX

Світ цифрового дизайну змінюється швидше, ніж ми встигаємо відкрити Figma. Те, що ще вчора здавалося фантастикою з серіалу про майбутнє, сьогодні стає буденністю.

Генеративний дизайн — одна з таких технологій, що переписує правила гри у сфері UX.

Як цей підхід змінює досвід роботи з інтерфейсами, HBJ розбирав разом із Веронікою Рожненко, Creative Designer у Quarks.

Генеративний дизайн — що це таке

Уявіть собі дизайнера, який ніколи не втомлюється, працює цілодобово і за секунди генерує десятки варіантів макетів. Звучить як мрія будь-якого продакт-менеджера, так?

Генеративний дизайн – це саме така технологія, де системи штучного інтелекту самостійно створюють дизайн-рішення на основі заданих параметрів.

На відміну від традиційного дизайну, де людина малює кожен піксель, продумує кожну кнопку і вручну налаштовує відступи, генеративний дизайн це процес, у якому ШІ бере на себе важку роботу. Ви задаєте параметри — стиль, колірну палітру, тип контенту, а вже алгоритм пропонує готові варіанти інтерфейсів.

Як працює генеративний дизайн

Під капотом генеративного дизайну ховається складна механіка, яка базується на трьох китах: алгоритмах, машинному навчанні та нейронних мережах. Ці системи навчаються на тисячах прикладів успішних дизайнів, аналізують патерни та створюють власні варіанти, що відповідають вашим вимогам.

Принципи роботи

Алгоритми обробляють вхідні дані — ваші інструкції, брендбук, контент — і формують дизайн-рішення. Машинне навчання дозволяє системі ставати розумнішою з кожним новим проєктом, запам'ятовуючи успішні комбінації елементів. Нейромережі розпізнають складні візуальні патерни та імітують естетичні рішення, які зазвичай приймає дизайнер.

За даними Merge, у 2025 році на ринку з'явилося безліч ШI-доповнень до різноманітних інструментів, які генерують цілі макети інтерфейсів з простого текстового промпту та автоматизують рутинні правки.

Вероніка Рожненко, Creative Designer у Quarks зазначає, що найціннішим ефектом впровадження генеративних інструментів є саме результат, а не сама технологія:

«Результат для мене — це не лише візуальний макет. Це пришвидшення робочих процесів, автоматизація повторюваних задач і можливість швидко генерувати нові гіпотези. Локалізація креативів однією кнопкою чи десятки варіантів макета за хвилини — це вже реальність».

Інструменти генеративного дизайну

Сьогодні ринок пропонує десятки інструментів, але кілька платформ стали ключовими:

• Figma AI — створення «першого чернеткового» дизайну з текстового опису, покращення текстів, пошук асетів за зображенням, автонеймінг шарів і видалення фону у два кліки.

  
  

• Uizard — платформа, спеціалізується на перетворенні концептів у живі інтерфейси. Її Autodesigner 2.0 генерує повноцінні UI-екрани за секунди з простого промпту.

  
  

• Galileo AI — система для генерації високоякісних дизайнів із високою точністю стилю, які легко експортуються у Figma.

  
  

• Adobe Firefly — генеративний ШI, що глибоко інтегрований у Photoshop, Illustrator і весь Creative Cloud. Він дозволяє працювати з Generative Fill, створювати текстури чи візуальні варіації напряму у робочому процесі.

  
  

Технічний бік роботи з ШI здається простим, доки не стикаєшся з реальною задачею, де важливе не тільки «що згенерувати», а як навчити систему мислити у потрібному напрямку.

За словами Вероніки Рожненко, у деяких нішах, наприклад у дейтингу, це стає критично важливим:

«У нашій сфері головний виклик — не довіра до результату, а саме навчання системи. Ми передаємо GPT конкретні промпти, які використовували в Midjourney у реальних креативах. На основі цих прикладів модель може генерувати нескінченну кількість варіантів за запитом на кшталт «жінка, 30 років, сукня, усміхається». І це вже не випадкові картинки, а релевантні й такі, що потрапляють у стиль бренду».

Вплив генеративного дизайну на UX

Найцікавіше починається там, де генеративний дизайн стикається із реальним користувацьким досвідом. Традиційно UX був статичним: дизайнер створював один інтерфейс — і всі користувачі взаємодіяли з однаковою структурою. Генеративний підхід ламає цю модель: UX стає динамічним, адаптивним і таким, що реагує на поведінку людини майже в реальному часі.

Адаптивність і персоналізація

Як зазначає FullStack, персоналізація перестає бути просто блоком рекомендацій і починає перебудовувати глибшу логіку інтерфейсу: розташування елементів, структуру меню, навіть колірні акценти.

Двоє людей можуть відкрити один і той самий застосунок, і побачити різні інтерфейси. Один побачить темну тему, мінімалістичні підказки та спрощене меню. Інший же — світлий варіант, яскраві акценти та більше допоміжних елементів.

Вероніка Рожненко відзначає, що такий підхід фактично формує нову планку мислення дизайнера:

«ШI уже бере за основу досвід багатьох і створює динамічну систему варіантів. Це змушує нас мислити не окремим макетом, а шляхом користувача — наскільки зручним, інтуїтивним і ефективним він буде».

Тобто дизайнер поступово перетворюється з «візуального майстра» на архітектора сценаріїв поведінки, де головна роль — не картинка, а логіка взаємодії.

Швидкість створення

Сучасні ШI-інструменти вже беруть на себе рутинну й дуже точну роботу: вирівнювання елементів, корекцію відступів, підрахунок дистанцій між компонентами. Ба більше — вони автоматизують ручні дизайн-процеси на кшталт видалення фону, корекції кольорів чи обрізання асетів. Все це економить дизайнерам «безліч годин» і дає можливість швидше рухатися від ідеї до готових макетів.

І тут починає проявлятися друга важлива властивість генеративного дизайну: не просто швидкість, а масштабованість. Лише один фахівець може протестувати ті варіанти UX, які колись вимагали роботи цілої команди.

UX через призму даних

Генеративні системи постійно вчаться на поведінці користувачів. Вони бачать, де люди натискають, де зависають, де відмовляються від дій — і автоматично оптимізують інтерфейс. Це як мати персонального UX-аналітика, який працює 24/7 і миттєво впроваджує покращення.

Переваги використання генеративного дизайну

Чому команди, які вже спробували генеративний підхід, не хочуть повертатися до класичних методів? Насправді причин більше, ніж здається на перший погляд. 

Економія часу

Це очевидний, але ключовий момент. Генеративний підхід дозволяє суттєво скоротити час на створення перших макетів, адаптацію елементів та роботу зі стилями. Рутинні дії — побудова типових екранів, сіток, палітр, варіантів компонування чи базове вирівнювання — тепер можна отримати за секунди.

У підсумку дизайнер менше відволікається на механічні операції й повертається до того, що справді визначає якість продукту: логіки, структури й смислів. Інструмент стає не обтяженням, а прискорювачем.

Коли команда працює з реальними проєктами, ефект помітний одразу. Вероніка Рожненко розповідає про один із таких ефектів — коли рішення, яке здавалося складним, ШI допоміг реалізувати взагалі неочікуваним способом:

«Мій колега, Lead Creative Designer Кирило Гончаров, користуючись ChatGPT, створив з нуля свій плагін у Figma. Він повністю автоматизує комплекс процесів, такі як: переклад і дублювання та перейменування креативів. Раніше це збільшувало навантаження — тепер майже не відчувається окремим процесом».

Це чудовий приклад того, як генеративні інструменти не просто «зменшують кількість задач», а переосмислюють сам процес — інтеграція функцій, яких раніше у Figma не існувало.

Персоналізація на новому рівні

Сучасні ШI-моделі здатні аналізувати великі обсяги даних про поведінку користувачів — від шаблонів їхніх кліків до тенденцій у взаємодії — і на основі цього генерувати унікальні інсайти про їхні потреби, стверджується на Qualtrics. Це дає змогу створювати більш персоналізовані UX-досвіди, де окремі елементи інтерфейсу адаптуються під поведінкові патерни користувача.

Але саме тут з’являється тонка межа. Надмірно індивідуалізований інтерфейс може не тільки покращувати досвід — він здатен почати керувати поведінкою користувача.

Вероніка Рожненко пояснює це на прикладі дейтингової ніші, де рівень персоналізації та емоційної залученості особливо високий:

«Персоналізація — це коли креатив підсилює реальні потреби: самотність, бажання знайти пару певного віку. Маніпуляція — коли створюється тиск: страх, що час минає, або що ось «ця дівчина на фото пише тобі просто зараз». Тут важливо не переходити межу, не просідаючи при цьому в метриках».

Швидке тестування концептів

Створення десяти версій онбордингу, трьох сценаріїв реєстрації або п’яти варіантів екрана тарифів — усе це стає частиною одного дизайн-спринту, а не окремого проєкту. Для команд це означає головне: більше варіантів — більше експериментів — точніші рішення.

Що важливо, цей процес не перетворюється на «гонитву за кількістю». Навпаки — генеративні інструменти допомагають командам зберігати якість на масштабі.

Вероніка Рожненко пояснює, що їхня команда використовує ШІ на різних етапах виробництва дизайну — і не лише для візуальної частини:

«Ми активно застосовуємо ШІ для написання заголовків і CTA в обраних сегментах — ChatGPT також допомагає аналізувати ці сегменти. Постійно тестуємо нові інструменти: від Recraft.ai, який генерує реалістичних моделей, до вже звичної Midjourney. А за допомогою Figma AI робимо рефреш наших топових фото відповідно до задачі. Це не про кількість варіантів, а про те, щоб масштабувати процеси без втрати якості».

Це показує цікаву тенденцію: генеративний дизайн не замінює роботу дизайнерів, він змінює тип їхнього навантаження. Менше механічного — більше творчого.

Покращення UX через дані

Сьогодні ШI-системи вже аналізують поведінку користувачів у реальному часі та автоматично підказують, що варто оптимізувати. Тобто система ще й пропонує рішення:

• змінити порядок елементів,

• прибрати зайві кроки,

• замінити CTA,

• запропонувати інший сценарій онбордингу, — і одразу генерує кілька альтернативних варіантів.

  
  

Для бізнесу це означає швидший цикл розвитку продукту. А для дизайнерів — можливість ухвалювати рішення не «на відчуттях», а на основі реальних даних, які система перетворює на чіткі та практичні дизайн-підказки.

Обмеження та виклики генеративного підходу

У генеративного дизайну є свої підводні камені, і їх важливо розуміти.

Проблеми естетики

Жоден ШI не в змозі повторити те, що може створити UX-дизайнер. Наприклад, функція First Draft у Figma працює з доволі обмеженим набором компонентів і комбінує їх у типовий, передбачуваний спосіб.

ШІ чудово працює з патернами, але ці патерни — це і є його межа. Коли модель намагається «вигадати нове», вона насправді міксує вже знайомі варіанти. І інколи ці рішення виглядають надто штучно: шаблонно, стерильно, позбавлено характеру.

Це підтверджують і спостереження Вероніки Рожненко. На її думку, ШI справді працює на основі минулого досвіду, але це не така вже й проблема:

«Мені здається, що мікс старого в різних пропорціях і створює щось нове. Бо варіацій може бути дуже багато. Дизайнер якраз задає напрямок своєю надивленістю і досвідом — і в результаті теж отримуємо щось свіже».

Питання авторства

Генеративний дизайн породжує складні юридичні питання. Хто є автором макета, створеного ШI? Чи має дизайнер право називати роботу «своєю», якщо частина рішень прийнята алгоритмом? Що відбувається з авторськими правами, якщо інструмент згенерував щось дуже схоже на чужий дизайн?

На практиці ж, за словами Вероніки Рожненко, ситуація виглядає набагато менш драматично. Вона пояснює підхід своєї команди:

«Ми використовуємо згенеровані у ШI дизайни як референси, шукаємо там натхнення та нові креативні ідеї для нових концепцій. І звісно, опираючись на гайдлайн. Додаємо брендовані елементи — і у підсумку це вже наша унікальна композиція».

Тобто юридична зона й справді «сіра», але більшість ризиків знімається через людську інтерпретацію та кастомізацію.

Уніфікація стилів

Коли інструменти навчаються на схожих даних і всі користуються одними й тими ж ШI-підказками, виникає ризик «стандартизації креативу». Продукти починають виглядати однаково — як ресторани, які використовують один набір інгредієнтів: технічно правильно, але без характеру.

Це не означає, що ШI «вбиває різноманіття», проте дизайнер має контролювати індивідуальність, а не перекладати відповідальність на модель. Надивленість, візуальна інтуїція та культурний бекграунд стають важливішими, ніж будь-коли.

Незамінність людської креативності

Попри популярність генеративних інструментів, людське рішення все ще стоїть вище за алгоритмічне. Адже тільки дизайнер може синхронізувати три виміри:

• потреби користувача,

• цілі бізнесу,

• естетику та функціональність.

  
  

Генеративні моделі працюють на основі промптів і даних, а промпт у 500 символів не може передати повний контекст продукту, його цінності, емоційний наратив чи стратегічну логіку.

Саме тому ШI — це не заміна, а підсилювач. Він покриває механіку, прискорює пошук варіантів, пропонує альтернативи. Але критичне мислення, інтуїція, відчуття стилю та етика — усе це залишається виключно людською зоною.

Майбутнє генеративного UX-дизайну

Ринок генеративного штучного інтелекту зростає шаленими темпами. За даними Procreator Design, у 2024 році він оцінювався в $741 млн, а до 2034 року може досягти майже $14 млрд. Паралельно збільшується й використання цих технологій: вже зараз 65% компаній застосовують генеративні інструменти хоча б в одній бізнес-функції, тоді як минулого року таких було лише 33%.

Це не просто модний тренд — робота з ШI у дизайні швидко стає базовою професійною навичкою, подібно до того, як колись обов’язковим стало вміння вправно користуватися Figma.

Вероніка Рожненко висвітлює цю тенденцію з практичного боку: дизайнери, які хочуть залишатися конкурентними, повинні навчитися швидко інтегрувати нові ШI-можливості у робочі процеси, розуміти performance-підхід і працювати зі складними ідеями. А ще — прокачувати soft-скіли:

«Емоційний інтелект, нетворкінг, уміння працювати з великою кількістю ідей — усе це стає не менш важливим, ніж техніка. А з hard-скілів на перший план виходить prompt-writing та здатність швидко адаптуватися до нових ШI-інструментів».

Нова компетенція: промпт-інженерія для дизайнерів

ШI-дизайн вимагає іншого мислення. Дизайнер повинен не просто «намалювати макет», а описати контекст, ціль і обмеження так, щоб машина створила релевантний варіант. Тому з’являється новий профіль фахівця — дизайнер-куратор, який керує системою варіантів, а не виконує всю роботу вручну.

ШІ у дизайн-системах

У найближчі роки ШI генеруватиме рішення не на основі абстрактних бібліотек, а в межах конкретних дизайн-систем компаній. Це зробить генерацію більш точною: замість «чернеток» команди отримуватимуть сумісні з брендом варіанти, готові до продовження роботи.

Роль дизайнера змінюється — але не зникає

Автоматизація не скасовує професію, а зміщує акценти. За словами Вероніки: «Дизайнер майбутнього — це куратор. Він керуватиме системою варіантів, задаватиме напрямок і контролюватиме якість, поки ШI бере на себе рутину».

Це означає, що практичні навички не зникають — вони просто стають частиною ширшої ролі: стратегічного керування візуальністю та сенсами.

Часті запитання (FAQ)

Генеративний дизайн — це лише про штучний інтелект?

Не зовсім. ШI — ключовий елемент, але не єдиний. Генеративний підхід включає й алгоритми оптимізації, параметричне моделювання, роботу з правилами та дизайн-системами. В UX це означає не просто «ШI щось намалював», а комплексне рішення, де автоматизація, дані та системне мислення працюють разом.

У чому різниця між генеративним і адаптивним дизайном?

Адаптивний дизайн підлаштовує вже існуючий інтерфейс під контекст — наприклад, інший розмір екрана. Генеративний — створює новий варіант дизайну з нуля, беручи до уваги поведінку та преференції конкретного користувача. Якщо адаптивний — це «підганяти костюм», то генеративний — це «кроїти заново під кожну людину».

Які інструменти використовуються для генеративного дизайну?

У 2025 році найчастіше використовують Figma AI, Uizard від Miro Labs, Galileo AI та Adobe Firefly. Також активні плагіни й допоміжні інструменти: Automator від Diagram, Khroma Color та десятки сервісів для генерації іконок, асетів і композицій. 

Чи може генеративний дизайн замінити UX-дизайнера?

Ні. ШI усе ще далекий від повноцінного розуміння контексту, мотивації користувача та комплексних задач UX. Але він радикально змінює роль дизайнера: з виконавця — у стратега, який керує варіантами, задає напрямок і приймає рішення там, де потрібна емпатія та бізнес-логіка. Тож професія не зникає — вона просто еволюціонує.