AI w UX to obciach? Tak — jeśli jest Twoim głównym flow

AI w UX/UI zaczyna wyglądać jak obciach w jednym, konkretnym momencie: gdy staje się Twoim podstawowym sposobem pracy. Gdy „projektowanie” sprowadza się do generowania gotowców, uśredniania rozwiązań i składania interfejsu z tego, co już gdzieś było. Da się w ten sposób szybko złożyć makietę strony internetowej albo makietę aplikacji, która będzie poprawna. Tylko że poprawna to często po prostu „na trójkę”. Działa, ale nie wygrywa. Jest, ale nie ma charakteru. Nie buduje przewagi, nie prowadzi do decyzji, nie dowozi wyniku tak, jak mógłby dowieźć doświadczony UX designer lub UX/UI designer.

Paradoks polega na tym, że AI potrafi być bardzo pomocne, ale rzadko jest źródłem tego, co w projekcie najważniejsze: trafnych decyzji w konkretnym kontekście biznesowym. A kontekst to nie ozdobnik. To jest fundament tego, czy makieta UX/UI zamieni się w produkt, który konwertuje.

Czego dowiesz się z tego artykułu

• Dowiesz się, kiedy AI realnie przyspiesza pracę nad makietą UX, a kiedy ją spłaszcza.
• Zrozumiesz, dlaczego uśrednione rozwiązania rzadko dają przewagę w projektowaniu strony internetowej i aplikacji.
• Poznasz przykłady zadań, w których AI działa jak „szeregowy pracownik” i robi czarną robotę.
  Zobaczysz, gdzie zaczyna się praca na piątkę i szóstkę, której AI samo nie dowiezie.
• Zrozumiesz, jak łączyć AI z projektowaniem w Figma tak, żeby makieta Figma była szybka, ale nie generyczna.

AI jako główne flow daje wynik „jak wszyscy”

Jeśli potraktujesz AI jako główne flow, najczęściej dostaniesz produkt z tej samej półki, co konkurencja. Nie dlatego, że AI jest „głupie”, tylko dlatego, że jest statystyczne. AI świetnie uśrednia, a rynek nagradza dopasowanie. Strona albo aplikacja nie wygrywa tym, że jest „zgodna z dobrymi praktykami”. Wygrywa tym, że prowadzi użytkownika dokładnie tak, jak trzeba w tej konkretnej branży, z tą konkretną ofertą, w tym konkretnym modelu sprzedaży.

Właśnie dlatego w praktyce najbardziej „ai-owe” projekty mają podobne problemy: wszystkie wyglądają znajomo, wszystkie mówią podobnym językiem i wszystkie kończą jako poprawne, ale niewyróżniające się makiety UX/UI.

AI jako szeregowy pracownik: czarna robota, która ma sens

AI zaczyna błyszczeć, gdy ustawisz mu rolę pomocniczą. Jako pracownik od zadań powtarzalnych i uśrednionych, które zabierają czas, ale nie powinny zabierać głowy. Wtedy AI potrafi realnie przyspieszyć proces, zwłaszcza zanim powstanie makieta UX i zanim usiądziesz do projektowania w Figma.

Przykłady, które mają sens w praktyce:
AI może szybko zebrać kontekst o branży klienta: jak wygląda rynek, jakie są typowe oczekiwania użytkowników, jakie elementy są standardem na stronach i w aplikacjach w danym segmencie. Może przygotować wstępny zarys architektury treści i listę typowych widoków dla aplikacji lub sklepu. Może zaproponować warianty microcopy, komunikatów błędów, podpowiedzi w formularzach czy nagłówków sekcji, które potem UX/UI designer dopracuje w tonie marki. Może też pomóc w porządkowaniu feedbacku: zrzucić na wspólną listę powtarzające się problemy z opinii, ankiet czy nagrań, żeby łatwiej było zbudować hipotezy.

To jest realna wartość, bo oszczędza czas na rzeczach, które nie powinny być ręcznie „dłubane”. Ale to dalej jest praca na bazie. Taka, która daje dobry start, nie gotowy wynik.

Praca na piątkę i szóstkę zaczyna się tam, gdzie AI się kończy

Jeśli chcesz, żeby strona internetowa albo aplikacja była naprawdę skuteczna, ktoś musi wziąć odpowiedzialność za decyzje. AI może podpowiedzieć opcje, ale nie poniesie konsekwencji złego dopasowania. Doświadczony UX designer / UX/UI designer weźmie. Bo to on ustawia priorytety, rozumie ryzyko, widzi tarcie, potrafi powiedzieć „tego nie robimy”, a w innym miejscu „tu musimy wejść głębiej, bo tu leżą pieniądze”.

To jest różnica między makietą UX, która wygląda sensownie, a makietą UX/UI, która realnie prowadzi do działania. Między projektem „ładnym”, a projektem, który zamienia ruch w leady, sprzedaż i powroty. I to jest też różnica między kimś, kto umie Figma, a kimś, kto umie projektować w Figma tak, żeby narzędzie było trzecią ręką, a nie hamulcem.

Makieta UX/UI nie jest miejscem na uśrednienie

Makieta strony internetowej i makieta aplikacji to moment, w którym widać całą prawdę o projekcie. Jeśli decyzje są generyczne, makieta będzie generyczna. Jeśli decyzje są dopasowane do klienta, użytkownika i strategii, makieta zacznie „nosić” projekt. Tu nie chodzi o to, żeby robić coś na siłę oryginalnego. Chodzi o to, żeby projekt był precyzyjny: właściwe argumenty w odpowiednim momencie, właściwy język, właściwy rytm, właściwe CTA, właściwe skróty dla użytkownika.

Jeżeli chcesz zobaczyć, jak wygląda praca nad makietą strony internetowej i sklepu w praktyce, możesz podejrzeć opis usługi tutaj: https://ux-man.pl/makieta-ux-ui-design-strony-internetowej-sklepu.
A jeśli interesuje Cię makieta aplikacji i podejście do projektowania przepływów oraz kluczowych widoków, kontekst jest tutaj: https://ux-man.pl/makieta-ux-ui-design-aplikacji.

„Generyk” w makiecie UX/UI poznasz po objawach

AI jako główne flow zostawia ślady. I to nie są ślady w stylu „o, to na pewno AI”. To są ślady generyczności, które zabijają skuteczność, choć na pierwszy rzut oka wszystko wygląda „porządnie”. W makiecie UX/UI widać to na kilku poziomach naraz: język jest zbyt gładki, obietnice zbyt ogólne, a struktura zbyt „podręcznikowa”. Menu wygląda jak z szablonu, sekcje są ustawione w kolejności, którą każdy widział tysiąc razy, a CTA brzmi jakby miało pasować do każdej firmy na świecie. W efekcie makieta strony internetowej albo makieta aplikacji robi wrażenie poprawnej, ale nie robi wrażenia przekonującej.

Najczęściej problem zaczyna się od tego, że AI porządkuje według tego, co „zwykle działa”, a nie według tego, co działa w tym konkretnym przypadku. A w prawdziwym UX/UI detale nie są kosmetyką. Detale są dowodem, że projekt jest szyty na miarę. Jeśli firma sprzedaje usługę premium, a komunikacja brzmi jak masówka, to użytkownik podświadomie obniża ocenę wiarygodności. Jeśli produkt jest prosty, a struktura rozbudowana, to użytkownik czuje tarcie i ma wrażenie, że ktoś próbuje go przeciągnąć przez zbyt długą ścieżkę. Jeśli produkt jest złożony, a makieta udaje, że wszystko jest „proste i szybkie”, to użytkownik czuje nieufność, bo to nie pasuje do jego doświadczenia. I wtedy nawet ładna makieta Figma nie ratuje wyniku.

Co gorsza, generyk wchodzi też w projektowanie aplikacji. AI potrafi narysować standardowy flow, ale standardowy flow nie znaczy intuicyjny. Intuicyjność jest kontekstowa: zależy od modelu mentalnego użytkownika, od branży, od częstotliwości użycia, od ryzyka błędu. Makieta aplikacji, która wygląda jak każda inna, często ma „poprawne” ekrany, ale w złej kolejności, z błędną hierarchią i bez momentu wartości. Użytkownik nie powie: „to jest zbyt uśrednione”. On po prostu wyjdzie.

Dlatego, jeśli już używasz AI w procesie, traktuj je jak narzędzie do pierwszego szkicu, a nie jak projektanta. AI może zasugerować standard, ale to UX designer / UX/UI designer musi zadać pytanie: co u nas jest inne? gdzie jest przewaga? jakie obawy ma użytkownik? na co jest uczulony? gdzie się wywraca konkurencja? Dopiero wtedy makieta UX zaczyna być czymś więcej niż „ładnym układem”. Staje się planem, który ma domknąć decyzję użytkownika.

Kurs UX/UI i kurs Figma: kiedy narzędzie przestaje być wymówką

W edukacji najczęściej widzę dwa skrajne błędy. Jedni traktują AI jak magiczną różdżkę, drudzy udają, że AI nie istnieje. Tymczasem sensowna droga jest pośrodku: AI może przyspieszać, ale nie może myśleć za Ciebie. A Figma może być dźwignią, ale tylko wtedy, gdy pracujesz systemowo: komponenty, stany, auto-layout, powtarzalny workflow. Inaczej nawet dobra koncepcja zamienia się w ręczne dłubanie, a czas ucieka w detalach, które nie podnoszą wyniku.

Jeśli chcesz podejść do tego praktycznie i zbudować warsztat UX/UI designera, który ogarnia proces i narzędzie, zajrzyj tutaj: https://ux-man.pl/kursy-ux-ux-designer.

Pytania i odpowiedzi

Czy AI może zrobić dobrą makietę UX/UI?

Może zrobić poprawny szkic i dać bazę, ale bez kontekstu biznesu i użytkownika najczęściej będzie to makieta UX/UI „jak wszyscy”. Dobra makieta powstaje z decyzji, nie z uśrednienia.

Kiedy AI ma największy sens w procesie?

Najbardziej opłaca się w zadaniach powtarzalnych: research branży, zbiory inspiracji, warianty copy, porządkowanie danych, analiza opinii, szkicowanie standardowych widoków do obróbki przez projektanta.

Co jest nie do zastąpienia przez AI?

Dopasowanie: strategia, priorytety, cięcie zbędnych elementów, budowanie przewagi i spójność decyzji w całej ścieżce użytkownika.

A Ty uważasz, że AI w UX to obciach — czy obciachem jest dopiero robienie z AI głównego flow pracy?

‍