Jeszcze kilka lat temu wykorzystanie sztucznej inteligencji w projektowaniu produktów cyfrowych kojarzyło się głównie z eksperymentami. Narzędzia oparte na AI potrafiły wygenerować prostą grafikę lub pomóc w analizie danych, jednak ich zastosowanie w codziennej pracy projektanta było ograniczone. Sytuacja zmieniła się bardzo szybko. Rozwój modeli językowych, generatywnej grafiki oraz funkcji AI dostępnych w popularnych narzędziach projektowych sprawił, że dziś AI w projektowaniu UX/UI stała się elementem codziennego procesu pracy wielu zespołów.

To wywołało również wiele pytań. Jednym z najczęściej zadawanych jest: czy AI zastąpi UX designera? W mediach regularnie pojawiają się informacje o narzędziach, które potrafią wygenerować interfejs aplikacji na podstawie krótkiego opisu czy stworzyć kompletne makiety w kilka minut. Z perspektywy osób spoza branży może to wyglądać jak początek końca zawodu projektanta.

Rzeczywistość jest jednak znacznie bardziej złożona. Projektowanie doświadczeń użytkownika nigdy nie polegało wyłącznie na rysowaniu ekranów. To proces obejmujący analizę biznesu, poznanie użytkowników, planowanie architektury informacji, testowanie rozwiązań oraz podejmowanie wielu decyzji, których nie da się sprowadzić do wygenerowania gotowego widoku przez algorytm.

To właśnie tutaj najlepiej widać, jak zmieniła się rola AI. Sztuczna inteligencja nie przejęła odpowiedzialności za projektowanie produktów. Stała się natomiast bardzo skutecznym narzędziem wspierającym projektantów podczas wykonywania zadań, które wcześniej wymagały wielu godzin pracy. Dzięki temu więcej czasu można poświęcić na analizę problemów użytkowników, rozmowy z klientem oraz dopracowanie rozwiązań, które rzeczywiście wpływają na jakość produktu.

Z perspektywy biznesu oznacza to szybsze przechodzenie od pomysłu do pierwszego prototypu, łatwiejsze testowanie różnych koncepcji oraz sprawniejszą współpracę pomiędzy projektantami, marketerami i programistami. Nie oznacza jednak rezygnacji z kompetencji specjalistów UX/UI. Wręcz przeciwnie – wraz z rozwojem AI rośnie znaczenie osób, które potrafią właściwie interpretować dane, zadawać odpowiednie pytania i podejmować świadome decyzje projektowe.

W dalszej części artykułu pokażemy, jak wyglądał proces projektowania przed popularyzacją AI, które jego etapy można dziś znacząco usprawnić oraz dlaczego doświadczenie projektanta pozostaje kluczowym elementem tworzenia skutecznych produktów cyfrowych.

Choć wielu osobom projektowanie UX/UI kojarzy się przede wszystkim z przygotowaniem atrakcyjnych wizualnie ekranów, w rzeczywistości sam projekt interfejsu jest jedynie jednym z etapów znacznie bardziej rozbudowanego procesu. Zanim powstanie pierwszy widok aplikacji lub strony internetowej, projektanci muszą odpowiedzieć na szereg pytań dotyczących użytkowników, celów biznesowych i sposobu działania produktu.

Proces najczęściej rozpoczyna się od researchu. Obejmuje on analizę konkurencji, poznanie branży klienta, rozmowy z interesariuszami oraz zbieranie informacji o przyszłych użytkownikach. Celem nie jest jedynie sprawdzenie, jak wyglądają inne produkty, ale przede wszystkim zrozumienie, jakie problemy rozwiązują i gdzie pojawiają się ich ograniczenia. Dopiero na tej podstawie można budować rozwiązania, które będą realną wartością dla użytkownika.

Kolejnym krokiem jest uporządkowanie zdobytej wiedzy. Projektanci opracowują persony, mapy podróży użytkownika oraz user flows pokazujące, w jaki sposób odbiorca będzie korzystał z produktu. To etap, który często pozostaje niewidoczny dla klientów, ale ma ogromny wpływ na późniejszą intuicyjność interfejsu. Dobrze zaprojektowana ścieżka użytkownika pozwala ograniczyć liczbę niepotrzebnych kroków, zmniejszyć ryzyko błędów i ułatwić realizację najważniejszych celów biznesowych.

Dopiero po wykonaniu tych prac rozpoczyna się tworzenie wireframe'ów, czyli uproszczonych makiet pokazujących strukturę poszczególnych ekranów. Pozwalają one zweryfikować układ informacji jeszcze przed rozpoczęciem projektowania warstwy wizualnej. Następnie powstaje projekt UI, dobierane są kolory, typografia oraz komponenty tworzące spójny system projektowy.

Na końcu procesu znajdują się testy użyteczności oraz kolejne iteracje projektu. To moment, w którym zespół konfrontuje swoje założenia z rzeczywistymi zachowaniami użytkowników. Często okazuje się, że rozwiązania, które wydawały się oczywiste podczas projektowania, wymagają zmian po pierwszych testach. Właśnie dlatego projektowanie UX/UI jest procesem iteracyjnym – kolejne wersje produktu powstają na podstawie danych, a nie intuicji.

Najbardziej wymagające nie było jednak samo projektowanie ekranów, lecz wszystkie czynności wykonywane wokół niego. Analiza dużych ilości informacji, porządkowanie wyników badań, przygotowywanie dokumentacji czy tworzenie pierwszych wersji treści pochłaniały znaczną część czasu projektantów. To właśnie te obszary najsilniej zmieniły się wraz z pojawieniem się narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję.

Największą zmianą, jaką przyniosła sztuczna inteligencja, nie jest automatyczne projektowanie interfejsów. Jej największą wartością jest wsparcie na etapach, które wcześniej wymagały wykonywania wielu powtarzalnych czynności. Dzięki temu projektanci mogą skupić się na analizie problemów, testowaniu hipotez i podejmowaniu decyzji projektowych zamiast poświęcać czas na przygotowywanie materiałów roboczych.

Dobrym przykładem jest analiza konkurencji. Narzędzia takie jak ChatGPT, Claude czy Perplexity AI potrafią uporządkować informacje z wielu źródeł, przygotować zestawienie funkcjonalności lub wskazać najczęściej powtarzające się rozwiązania stosowane przez konkurencję. Nie oznacza to, że projektant może bezrefleksyjnie zaufać wygenerowanym odpowiedziom – nadal konieczna jest ich weryfikacja. AI pozwala jednak znacznie szybciej przygotować punkt wyjścia do dalszej analizy.

Podobnie wygląda sytuacja podczas opracowywania person, user stories czy dokumentacji projektowej. Modele językowe pomagają uporządkować dane z badań, przygotować robocze opisy użytkowników lub stworzyć pierwszą wersję scenariuszy korzystania z produktu. Projektant nadal odpowiada za ich dopracowanie i dopasowanie do konkretnego projektu, jednak nie rozpoczyna pracy od pustego dokumentu.

Coraz częściej AI wspiera również tworzenie treści do interfejsów. Komunikaty błędów, teksty przycisków, onboardingi czy mikrocopy mogą zostać wygenerowane jako pierwsza propozycja, którą następnie projektant redaguje zgodnie z językiem marki i potrzebami odbiorców. To szczególnie przydatne w projektach obejmujących wiele ekranów, gdzie zachowanie spójnej komunikacji jest równie ważne jak sam wygląd interfejsu.

Duże możliwości oferują także narzędzia związane z warstwą wizualną. Midjourney oraz Adobe Firefly sprawdzają się podczas tworzenia moodboardów i poszukiwania kierunków estetycznych, natomiast Figma AI czy Galileo AI pomagają przygotować pierwsze wersje układów ekranów oraz komponentów. Warto jednak podkreślić, że wygenerowane projekty nie powinny trafiać bezpośrednio do realizacji. Stanowią raczej materiał roboczy, który projektant rozwija i dostosowuje do potrzeb konkretnego produktu.

Równie istotnym wsparciem jest analiza wyników badań. Narzędzia takie jak Dovetail AI czy Notion AI potrafią grupować odpowiedzi respondentów, wskazywać najczęściej pojawiające się problemy i porządkować obszerne transkrypcje wywiadów. Dzięki temu zespół może szybciej przejść od zbierania informacji do wyciągania wniosków i planowania kolejnych iteracji projektu.

Dobrym przykładem jest przygotowanie nowego serwisu internetowego. Jeszcze niedawno projektant samodzielnie analizował konkurencję, tworzył pierwsze wersje person, opracowywał mikrocopy i porządkował wyniki researchu. Dziś wiele z tych materiałów może zostać przygotowanych jako roboczy szkic przy wsparciu AI. Zespół nie rezygnuje z żadnego etapu procesu – zmienia się jedynie sposób wykonywania części zadań. Czas, który wcześniej był poświęcany na działania odtwórcze, można przeznaczyć na rozmowy z klientem, testowanie rozwiązań oraz dopracowanie doświadczeń użytkownika.

Rosnące możliwości sztucznej inteligencji sprawiają, że łatwo ulec wrażeniu, iż w niedalekiej przyszłości będzie ona w stanie samodzielnie projektować kompletne produkty cyfrowe. W praktyce AI bardzo dobrze radzi sobie z analizą informacji, generowaniem treści czy proponowaniem rozwiązań, ale nadal nie rozumie kontekstu w taki sposób, jak człowiek. To zasadnicza różnica, która sprawia, że doświadczenie projektanta pozostaje kluczowym elementem całego procesu.

Projektowanie UX/UI nie polega wyłącznie na wyborze odpowiedniego układu ekranów czy przygotowaniu atrakcyjnego interfejsu. Każda decyzja projektowa jest wynikiem kompromisu pomiędzy potrzebami użytkowników, możliwościami technologicznymi, budżetem oraz celami biznesowymi organizacji. AI może zaproponować kilka wariantów rozwiązania, ale nie wie, który z nich będzie najlepiej wspierał rozwój konkretnego produktu ani jakie konsekwencje przyniesie dana decyzja w dłuższej perspektywie.

Nie zastąpi również warsztatów projektowych i rozmów z klientem. To właśnie podczas takich spotkań często pojawiają się informacje, których nie znajdziemy w dokumentacji ani briefie – priorytety biznesowe, ograniczenia technologiczne czy plany rozwoju produktu. Dobry projektant potrafi zadawać pytania, wychwytywać zależności i łączyć potrzeby różnych interesariuszy. Są to kompetencje, których obecne modele AI nie posiadają.

Warto pamiętać także o ograniczeniach samych narzędzi. Modele językowe potrafią generować odpowiedzi brzmiące bardzo wiarygodnie, które w rzeczywistości zawierają błędy lub nieaktualne informacje. Z tego powodu każda analiza przygotowana przez AI powinna zostać zweryfikowana przez człowieka. Dotyczy to zarówno danych dotyczących rynku, jak i propozycji funkcjonalności czy rekomendacji projektowych.

Kolejnym wyzwaniem jest generyczność rozwiązań. Narzędzia uczą się na ogromnych zbiorach danych, dlatego często proponują schematy, które dobrze sprawdzają się w wielu produktach, ale jednocześnie nie budują przewagi konkurencyjnej. Jeśli projektant bezrefleksyjnie zaakceptuje wygenerowane propozycje, łatwo stworzyć interfejs, który będzie poprawny, ale niczym nie wyróżni marki.

Istotnym zagadnieniem pozostaje również dostępność cyfrowa. AI nie gwarantuje zgodności projektu z wytycznymi WCAG i nie uwzględnia wszystkich potrzeb osób z różnymi ograniczeniami. Ocenę kontrastu, sposobu nawigacji, obsługi klawiatury czy czytelności komunikatów nadal powinien przeprowadzać projektant lub specjalista zajmujący się dostępnością.

Nie można również pominąć kwestii praw autorskich oraz bezpieczeństwa danych. W przypadku generowania grafik warto upewnić się, na jakich zasadach można z nich korzystać, natomiast podczas pracy z narzędziami AI należy zachować szczególną ostrożność przy udostępnianiu dokumentów zawierających poufne informacje o projekcie lub klientach. W profesjonalnym procesie projektowym sztuczna inteligencja powinna wspierać pracę zespołu, ale nie może zastępować odpowiedzialności za jakość i bezpieczeństwo projektu.

Rozwój AI nie sprawił, że projektanci stali się mniej potrzebni. Zmienił natomiast charakter ich pracy. Jeszcze kilka lat temu znaczna część czasu była poświęcana na przygotowywanie dokumentacji, porządkowanie danych czy tworzenie pierwszych wersji materiałów roboczych. Dziś wiele z tych czynności może zostać wykonanych szybciej przy wsparciu sztucznej inteligencji, dzięki czemu projektanci mogą skoncentrować się na zadaniach wymagających doświadczenia i strategicznego myślenia.

Coraz większego znaczenia nabierają kompetencje związane z analizą problemów, prowadzeniem warsztatów, interpretacją danych czy oceną jakości rozwiązań proponowanych przez AI. W praktyce oznacza to, że projektant staje się partnerem biznesowym klienta, a nie jedynie osobą przygotowującą interfejs. Musi rozumieć cele organizacji, potrafić ocenić wpływ decyzji projektowych na wyniki biznesowe oraz zadbać o spójność doświadczenia użytkownika na każdym etapie kontaktu z produktem.

Pojawiają się również nowe umiejętności. Jedną z nich jest świadome korzystanie z narzędzi AI – tworzenie odpowiednich promptów, ocena jakości wygenerowanych materiałów oraz umiejętność odróżnienia wartościowych propozycji od rozwiązań, które jedynie sprawiają dobre wrażenie. AI może przygotować wiele pomysłów, ale to projektant decyduje, które z nich mają sens w konkretnym kontekście biznesowym.

Najlepsze efekty przynosi podejście określane jako human in the loop, czyli „człowiek w pętli". Oznacza ono, że sztuczna inteligencja wspiera kolejne etapy procesu, ale każda istotna decyzja jest podejmowana przez specjalistę. Dzięki temu można wykorzystać potencjał automatyzacji bez utraty jakości projektu.

Z perspektywy klienta oznacza to przede wszystkim sprawniejszy przebieg prac. Zespół szybciej przygotowuje materiały robocze, łatwiej porównuje różne koncepcje i może wcześniej rozpocząć testowanie prototypów. Jednocześnie klient nadal współpracuje z projektantami, którzy odpowiadają za strategię produktu, użyteczność oraz końcowy efekt. AI staje się więc narzędziem zwiększającym efektywność procesu, a nie zamiennikiem specjalistów.

W Adsolutions traktujemy sztuczną inteligencję jako wsparcie procesu projektowego, a nie jego główny element. Naszym celem nie jest zastępowanie doświadczenia projektantów gotowymi odpowiedziami generowanymi przez modele AI, lecz wykorzystanie ich tam, gdzie rzeczywiście przynoszą wartość – przede wszystkim podczas analizy informacji, przygotowania materiałów roboczych oraz usprawniania współpracy w zespole.

Dobrym przykładem jest projekt nowego serwisu internetowego dla klienta rozpoczynającego przebudowę swojej obecności w sieci. Zamiast rozpoczynać research od ręcznego przeglądania dziesiątek stron, wykorzystujemy AI do przygotowania pierwszego zestawienia konkurencji, identyfikacji najczęściej spotykanych funkcjonalności oraz uporządkowania dostępnych informacji. Tak przygotowany materiał stanowi punkt wyjścia do dalszej analizy prowadzonej już przez projektanta.

Na kolejnych etapach AI pomaga uporządkować wyniki warsztatów, przygotować robocze wersje mikrocopy czy zebrać inspiracje wizualne. Dzięki temu możemy szybciej przejść do projektowania architektury informacji, tworzenia prototypów oraz rozmów z klientem o konkretnych rozwiązaniach. To właśnie te etapy mają największy wpływ na powodzenie projektu i nie warto skracać ich kosztem jakości.

Każda propozycja wygenerowana przez AI jest weryfikowana przez projektanta UX/UI. Analizujemy jej zgodność z celami biznesowymi klienta, potrzebami użytkowników oraz zasadami użyteczności i dostępności. Dopiero po takiej ocenie rozwiązania trafiają do kolejnych etapów projektu. Dzięki temu wykorzystujemy potencjał nowych technologii, nie rezygnując z jakości, za którą odpowiada nasz zespół.

Jeśli planujesz stworzenie nowej strony internetowej, aplikacji lub chcesz poprawić doświadczenia użytkowników w istniejącym produkcie, warto rozpocząć od rozmowy o potrzebach biznesowych, a dopiero później dobierać odpowiednie narzędzia. W Adsolutions wierzymy, że technologia powinna wspierać dobrze zaprojektowany proces, a nie go zastępować.