Поглед върху дизайна в ерата на AI през призмата на табла (Dashboard)
Тази статия е с общо 1154 думи, четенето отнема около 6 минути.
След няколко години на непрекъснато използване на AI в работните процеси и проектиране на все повече AI функции в продуктите, AI вече преобръща дизайна. Вярвам, че през 2026 г. всички ще го почувстват още по-дълбоко.
Да вземем за пример таблата (Dashboard), които дизайнерите обичат да показват в своите портфолиа. Блестящите графики, визуализиращи данните, сякаш бяха вчера, и са доста добри за демонстриране на резултатите от дизайнерската система, но появата на AI преобърна всичко.
(Табло, внимателно изработено от дизайнера Michal в продължение на няколко месеца преди няколко години)
Сега, само с няколко прости насоки за стил и правила за дизайн на шрифтове, AI може да генерира табло, готово за използване с код. Можем да предвидим, че еднообразният дизайн ще накара потребителите да се чувстват визуално уморени, и трябва да обмислим по-персонализирани дизайнерски решения.
(AI генерира директно използваемо табло)
Не може да се каже, че дизайнерската система на инструментите е пред срив, но в реални проекти, не сте ли се чувствали безброй пъти, че прекалено детайлната дизайнерска система и фиксираните дизайнерски шаблони правят продуктовия дизайн скучен, и че много продуктови интерфейси са склонни да бъдат еднакви? Именно тази еднаквост се превръща в стандартизиран шаблон, така че AI, разбира се, може бързо да се научи и да се приложи масово. Дизайнерската система наистина може да направи интерфейса последователен, но прекаляването води до обратен ефект, а дизайнът, който е загубил своята жизненост, също става скучен.
(AI генериран dashboard design)
(AI генериран dashboard design)
Аз съм в UI дизайна и продуктовия дизайн от 15 години. В началото използвах PS за интерфейси, след това Sketch за компоненти, след това Variant (варианти) и Auto-layout във Figma, и досега AI инструментите могат директно да въвеждат изисквания и да правят добри демонстрации. Дизайнът става все по-удобен и бърз, толкова прост, че изглежда, че може да бъде заменен от AI по всяко време.
Може би хуманизираният и персонализиран дизайн ще предизвика нова вълна. След като подобрим ефективността с AI, можем да отделим повече време за иновации и креативност, да подобрим качеството на дизайна, да го изработим внимателно за потребителите и да ги накараме да му се насладят!
От друга страна, потребителите вече не са доволни да гледат подбраните от нас данни и графики на таблото, а искат AI директно да им каже защо е така, какво трябва да направя, да даде предложения за "must have" или "nice to have", и дори по-нататък, да има съответен Agent, който да се справи със следващите проблеми, като например дали може да се свърже с Jira за създаване на ticket, безпроблемно свързване на работния процес и т.н.
Един от проектите, по които работя напоследък, се движи в тази посока. Разбира се, сега ситуацията е все още данните да са на преден план, поставени на видно място, а AI да помага. Например, ние винаги сме използвали Pendo, за да проследяваме използването на продуктите и да гледаме потребителските данни. Напоследък в списъка с табла вече има AI функции, които могат да се използват.
(Февруари 2026 г., Pendo добавя AI анализ "Защо" към таблото)
Водещите компании вече са разработили свои собствени AI интелигентни агенти. Продуктите на нашата компания започнаха да внедряват AI функции преди три години. Например, Pendo Listen следи поведението на потребителите по всяко време и използва AI за анализ на данни, което наистина е основна точка на продажба на продукта.
И тази точка на продажба ще донесе огромна търговска стойност на компанията. Те вече рекламират колко добри са AI функциите. В бъдеще кой няма да бъде експерт по анализ на данни! Така че, като дизайнери, трябва да мислим повече за търговската стойност.
Преди 20 години много дизайнери също се грижеха за писането на front-end код. Сега можем директно да генерираме демонстрации и код във Figma make, Cursor, GitHub. А хората, които знаят малко код, могат бързо да коригират демонстрацията, като променят кода, вместо да комуникират с AI език отново и отново. След като ефективността бъде подобрена, способността също трябва да бъде в крак с нея, иначе какво ще правим след подобряването на ефективността?
Google наскоро пусна A2UI. Нашият екип го проучва. Ще говорим за това по-късно. Студентите, които се интересуват, могат да научат повече за него предварително, връзка: https://developers.googleblog.com/introducing-a2ui-an-open-project-for-agent-driven-interfaces/
UI agent-ът вече е направен за нас, дизайнът на таблото е още по-лесен.
