Чи справді LLM замінить UX-спеціаліста? Дебати про інтерфейси майбутнього

Кожне десятиліття UX-дизайн оголошують «на межі зникнення». Спершу його мали замінити конструктори сайтів, потім — no-code, тепер — LLM. Великі мовні моделі вже не просто пишуть тексти чи код — вони аналізують запити, пропонують інтерфейси, адаптують користувацький досвід і навіть виявляють помилки ще до релізу.

Разом із Максимом Мисниковим, Product Designer в Universe Group, High Bar Journal розбирався, що таке LLM, як вони реально змінюють UX-процес і що насправді відбувається, коли дизайнер ділить робоче місце з алгоритмом.

Що таке LLM і як вони працюють у сфері UX

LLM — це великі мовні моделі (large language models), натреновані на мільярдах прикладів тексту, коду та навіть візуального контенту. Система аналізує контекст запиту й прогнозує найімовірнішу відповідь — але робить це настільки послідовно, що здатна вибудовувати цілі сценарії взаємодії, діалоги та навіть інтерфейси.

Для UX-дизайнерів це означає, що модель може працювати не лише як генератор тексту, а як співавтор логіки продукту: створювати користувацькі сценарії, підбирати патерни взаємодії або пропонувати структуру екрана з урахуванням бізнес-цілей.

З 2024 року інструменти почали відкривати LLM доступ до «структурованих» даних макета — шарів, кольорів, компонентів і токенів. Наприклад, Figma інтегрувала Model Context Protocol (MCP), який дозволяє моделі розуміти не просто картинку, а справжню архітектуру дизайну: де кнопка, де контейнер, а де змінна кольору. Завдяки цьому AI-дизайн стає не «вгадуванням», а точним читанням структури.

«Мій перший досвід із LLM був досить прагматичним — я просто генерував тексти для інтерфейсів, коли не було під рукою UX-райтера, — згадує Максим Мисников, Product Designer в Universe Group. — Це було зручно, але не революційно: фінальний текст усе одно проходив перевірку UX-райтера. Тому я не можу сказати, що це змінило підхід до роботи — радше стало зручним інструментом, який економить час і допомагає швидше побачити картинку цілісно. Справжня користь з’явилась пізніше, коли я почав делегувати моделі аналіз користувацьких інтерв’ю. LLM стала аналітичним асистентом — і тепер структурує інсайти швидше, ніж це можна зробити вручну».

Та навіть найточніші моделі іноді хибують, якщо бракує контексту. Максим каже, що подібні ситуації бували, але без критичних наслідків:

«Якщо якісно задати промпт і включити весь продуктовий контекст, більшість проблем зникає. Так, бувають дрібні похибки у формулюваннях чи перекладах — але їх швидко ловлять UX-райтери під час фінального перегляду. Це радше робочі моменти, ніж фейли».

Сьогодні дизайн-системи теж поступово еволюціонують під потреби ШІ.

«Ми вже адаптовуємо логіку побудови дизайн-систем під те, щоб із нею могли працювати не лише люди, а й моделі, — пояснює Максим. — Раніше вона була створена для дизайнерів і девів, тепер ми думаємо і про AI-readability — як зробити структуру зрозумілою для моделей.

Наприклад, я можу експортувати бібліотеку токенів із Figma і «підгодувати» її LLM. Модель генерує дизайн, який відповідає нашій бренд-айдентиці: правильні кольори, шрифти, пропорції. Це значно пришвидшує прототипування і дає змогу одразу бачити результат, близький до робочого».

У результаті дизайнер починає сприймати модель не як інструмент, а як учасника дизайн-процесу — партнера, який може зрозуміти структуру, бренд і логіку продукту.

Сценарії, де LLM уже покращує UX

LLM поступово перетворюється з інструменту для експериментів на повноцінного учасника UX-процесів. Якщо ще два роки тому це була гра з промптами, то сьогодні — частина робочого середовища дизайнера.

Автогенерація інтерфейсів

Інструменти на кшталт Galileo AI або v0.dev від Vercel вже здатні з кількох речень створити прототип інтерфейсу — кнопки, поля вводу, логіку навігації. Це не замінює дизайнера, але суттєво скорочує перший етап ідеації: там, де раніше потрібно було кілька годин на базову структуру, тепер достатньо чіткого опису задачі.

Персоналізація та адаптивність

Найбільша трансформація відбувається саме тут. LLM поступово вчиться розуміти контекст не лише користувача, а й самого продукту. У фінтех-застосунках моделі адаптують мову спілкування залежно від тону клієнта; в e-commerce — перебудовують блоки чи пропонують динамічний контент на основі поведінки користувача.

«Для мене найефективніша форма персоналізації зараз — це не стільки зміна інтерфейсу під користувача, скільки налаштування самої LLM під власні робочі процеси, — розповідає Максим Мисников. — У Claude від Anthropic я активно використовую функцію «проєктів»: у кожного є своя база знань — контекст продукту, дослідження, бізнес-цілі, опис аудиторії. LLM запам’ятовує цю інформацію, тож мені не потрібно щоразу все пояснювати з нуля. Я фактично створюю окремих «асистентів» під різні напрями — дослідження, контент, продукт. Вони працюють із власним контекстом, знають тон комунікації, цілі й навіть структуру моїх нотаток. Завдяки цьому відповіді стають не просто точнішими, а релевантними саме завданню».

Цей підхід відкриває нову форму UX-персоналізації — не лише для користувача, а й для дизайнера, коли модель підлаштовується під стиль мислення, процеси та мову конкретного фахівця.

Контент на льоту

Системи підтримки, чат-боти й навіть маркетингові лендинги вже генерують тексти у реальному часі: від CTA до мікрокопі. Це зменшує навантаження на копірайтерів та UX-райтерів і дозволяє фокусуватись на стратегічних завданнях — наприклад, побудові tone of voice чи валідації сценаріїв.

Інклюзивність

LLM допомагають робити інтерфейси більш доступними. Вони генерують alt-описи для зображень, адаптують мову для людей із когнітивними особливостями, перекладають у реальному часі. Такі функції вже вбудовані у системи Microsoft та Adobe — і, ймовірно, стануть стандартом будь-якої дизайн-платформи.

Переваги використання LLM у UX-дизайні

Швидкість — перше, що відчуває дизайнер, коли починає працювати з ШI. Але справа не лише в зекономлених годинах. Великі мовні моделі змінюють саму динаміку UX-процесу: від багатоденних воркшопів і нескінченних правок — до коротких ітерацій, які можна перевіряти на користувачах буквально в режимі реального часу.

Прототипування за години, а не тижні

Інструменти з підходом AI to generate user interfaces відкрили нову еру швидкого прототипування. Після одного текстового запиту можна отримати базовий макет із логікою навігації — і вже наступного дня перевіряти його на респондентах. Наприклад, Galileo AI чи v0.dev від Vercel дають можливість створити кілька варіантів екранів із мінімальними витратами на дизайн-ресурси. 

Економія у великих проєктах

Там, де проєкти налічують сотні екранів і складну дизайн-систему, LLM стає другим аналітичним мозком команди. Вона шукає закономірності, аналізує транскрипти, класифікує відповіді, узагальнює інсайти — усе те, що раніше забирало тижні ручної роботи.

«Я б точно виокремив використання LLM для аналізу користувацьких інтерв’ю та транскрибації, — додає Максим Мисников. — Це одна з найпомітніших точок економії ресурсів: ми швидше валідуємо гіпотези, передаємо в A/B-тести уже більш якісні ідеї. Модель знімає рутину — від обробки текстів до класифікації відповідей. Якщо правильно налаштувати процес, LLM може виконати до 80% аналітичної роботи. Залишаються лише нюанси, де потрібне людське спостереження — наприклад, опис поведінки чи емоцій респондента».

Ефект помітний не лише у швидкості, а й у якості: команди тестують менше «сирих» гіпотез і частіше потрапляють у точку. Менше невдалих експериментів — менше витрат на розробку.

«Я часто делегую моделі рутинні задачі — транскрибацію, обробку інтерв’ю, написання мікротекстів, генерацію репортів. Окрім текстів, іноді залучаю LLM і для створення візуальних референсів — коли потрібно швидко зібрати концепт або підготувати ідею до тестування. Водночас я можу паралельно досліджувати конкурентів чи шукати альтернативні рішення, — каже Максим. — Є кейси, коли LLM допомагала швидко закрити задачу: вона накидала флоу і кілька драфтів прототипів, які я потім оформив у Figma. У результаті команда не лише пришвидшує процес, а й підвищує рівень успішності гіпотез — тестує менше невалідованих ідей і частіше потрапляє у рішення, що справді працюють».

У масштабних продуктах (фінтех, e-commerce, логістика) така оптимізація безпосередньо впливає на бюджет — менше годин на дослідження, менше витрат на ручну підготовку матеріалів.

Чому LLM не замінить UX-спеціаліста повністю

Попри те, що великі мовні моделі дедалі частіше допомагають дизайнерам із текстами, сценаріями чи навіть кодом, роль UX-фахівця не зникає — вона змінюється. І це стосується не лише глобальних інструментів: українська LLM також поступово інтегрується у робочі процеси команд, адаптуючись під локальні продукти й мову користувачів.

Емпатія та поведінковий дизайн

UX — це не про гарні екрани, а про людські емоції. LLM може побудувати логіку чи візуал, але не розуміє фрустрації користувача, страху втратити дані чи радості, коли щось нарешті працює. Дизайнер бачить, де користувач вагається, плутається або реагує на інтерфейс не так, як задумано. Саме це розуміння емоцій і контексту залишається унікально людським.

Контекст і стратегія

Модель чудово працює в межах одного екрана, але не мислить продуктом у цілому. Вона не розуміє, як зміни вплинуть на бренд чи бізнес-модель, не відчуває конкуренції на ринку. UX-спеціаліст натомість будує логіку на перетині аналітики, креативу та продуктового бачення.

Етика та відповідальність

LLM не знає, що таке маніпуляція чи довіра. Дизайнер — знає. У руках фахівця дизайн є інструментом поведінкової етики: як переконати, не обманувши. Алгоритм не несе відповідальності за наслідки, а от людина — так. Без людського контролю ШІ може створювати «dark patterns» або упереджені сценарії, навіть не усвідомлюючи цього.

Тестування та перевірка гіпотез

Моделі симулюють користувачів, але статистика не дорівнює поведінці. UX-фахівець бачить дрібні реакції, спостерігає за тим, як людина вагається перед кліком або шукає вихід зі складного флоу. Це те, що жодна модель не здатна відтворити.

«Сьогодні дизайнер — це не просто людина, яка малює екрани, а архітектор взаємодії між користувачем і моделлю, — каже Максим Мисников. — Якщо ти працюєш із ШI-інтерфейсами, маєш розуміти, як саме працює модель, як вона «мислить» і як формулювання промптів впливає на досвід користувача.

Ми мали реальний кейс: під час юзабіліті-тестів люди скаржилися, що відповіді нашого AI виглядають менш структурованими, ніж у конкурентів. З’ясувалося, що проблема — у додатковому промпті, який спотворював контекст. Після корекції якість взаємодії суттєво зросла.

Тому дизайнер сьогодні стає куратором ШI-процесів: він контролює не лише візуальний шар, а й логіку даних, структуру запитів і якість самого досвіду».

Як UX-дизайнерам працювати із ШІ: співпраця, а не конкуренція

Майбутнє UX не в тому, щоб змагатися з моделями, а в тому, щоб навчитися працювати поруч із ними. LLM не відбирає професію дизайнера — вона змінює її акценти і створює нову дисципліну — AI UX design, де людина й модель працюють як команда.

Людська емпатія 

Навіть найточніша модель може хибно інтерпретувати користувача.

«У нас був випадок, — згадує Максим Мисников, — коли LLM аналізувала інтерв’ю й «перебільшила» дрібну згадку користувача про баг у конкурентному продукті. Модель додала відсутні деталі, і це спотворило сенс. Вона не розуміє іронії, інтонацій чи контексту, тому я завжди звіряю результати з власними нотатками, щоб не втратити справжні інсайти».

LLM чудово працює з текстом, але не з емоцією. Саме дизайнер повинен забезпечити цей рівень перевірки, бо UX починається не з даних, а з людини.

Prompt-дизайн 

Сучасний UX-фахівець має знати не лише Figma чи Notion, а і як «мислить» модель: що таке температура, контекстне вікно, як формується відповідь. Це допомагає будувати точні промпти — фактично новий тип дизайнерського мислення.

«Раджу не боятися ШІ, а розбиратися в ньому, — каже Максим. — Prompt-дизайн, базове розуміння параметрів моделі, тестування її реакцій — усе це навички, які реально впливають на результат. Коли розумієш, як вона працює під капотом, легше делегувати рутину й концентруватися на якості рішень».

ШІ як тестувальний партнер

Перед запуском дайте моделі сценарій із запитанням: «Що тут може піти не так?» LLM чудово імітує edge-cases, які легко пропустити. Потім результати треба обов’язково перевірити на реальних людях — комбінація ШІ + живе тестування працює найефективніше.

Часті запитання (FAQ)

Чим LLM відрізняється від звичайного UX-інструменту?

Звичайні UX-інструменти (Figma, Sketch) — це середовище для дизайну. LLM — це розумний «співавтор», що аналізує запити та пропонує готові рішення: від текстів до структури інтерфейсу.

Яка роль UX-фахівця, якщо все може зробити AI?

Роль зміщується від створення кнопок до стратегії досвіду, розуміння поведінки користувачів, роботи з етикою та перевірки AI-рішень.

Який інструмент LLM найкращий для UX-дизайнерів?

Популярними вважаються: Galileo AI, Uizard, Figma AI, v0.dev. Є також і українська розробка — Lapa LLM. Вона була представлена восени 2025 року на IT Arena — це перша українська LLM, створена на базі Gemma від Google та орієнтована на роботу з національним контекстом і україномовним UX

Які ризики використання LLM у створенні UX?

Основні ризики — це вигадані дані, слабке розуміння бізнес-контексту, упередженість моделі та ризики для приватності, якщо завантажувати чутливу інформацію без перевірки.