Основатель «Школы траблшутеров» Олег Брагинский и ученица Марина Строева объясняют, почему работа с ИИ невозможна без основ проектирования, и как быстрое прототипирование снижает затраты, превращая диалоги с нейросетью в чёткий производственный процесс.
Развитие искусственного интеллекта долгое время воспринималось как способ удешевления разработки. Однако по мере усложнения моделей и роста их возможностей рынок сталкивается с обратным эффектом: использование ИИ становится всё более дорогим.
Особенно это заметно при работе с ИИ-агентами, которые выполняют сложные задачи в несколько шагов и потребляют значительное количество токенов. Каждый дополнительный запрос, итерация и уточнение влекут прямые вычислительные и финансовые затраты.
При отсутствии чёткого понимания структуры разработка превращается в длинную цепочку диалогов с агентами:
- сначала создаются отдельные экраны
- затем уточняется логика
- потом добавляются забытые сценарии
- приходится возвращаться и переписывать сгенерированные части.
Каждый такой цикл – миллионы токенов. Без продуманного прототипа разработка с ИИ становится нелинейной и хаотичной. Команда фактически собирает продукт по кускам, постоянно возвращаясь к сделанному и перерабатывая.
Несмотря на впечатляющий прогресс, большинство современных моделей по-прежнему работают в рамках одного запроса достаточно локально.
Единичный промпт обычно даёт:
- 1–2 экрана интерфейса
- либо отдельный компонент
- или ограниченный сценарий:
Чтобы спроектировать полноценный продукт, необходимо:
- настраивать ИИ-агента
- вести длительный диалог
- добавлять страницы и состояния
- следить за консистентностью логики
- и быть готовым, что в любой момент ИИ может удалить часть проекта посчитав её лишней.
Такая работа требует времени, внимания и дополнительных затрат. При этом возникает ещё одна проблема: пользователи привыкли к мгновенному результату. Ожидание, что за один запрос можно получить целостное решение, уже стало стандартом. Но большинство ИИ на это пока неспособны.
Вау-эффект, который возникает на первом этапе генерации искусственным интеллектом сайта или ИТ-платформы, сменяется усталостью от постоянного диалога с ИИ в случае, когда нужна не одна страница, а десятки. Вместо помощи и новых идей, возникают путаница и раздражение.
В этих условиях сервис, который по единственному промпту способен выдать сразу десятки страниц, становится мечтой. Если за несколько минут вы получаете готовую структуру, визуальное отображение и вёрстку, время проектирования и стоимость сокращаются в разы.
Прототипирование перестаёт быть этапом дизайна, становясь инструментом креатива и экономии. Хорошо проработанный макет позволяет:
- выявить узкие места и недостающие элементы
- заранее определить структуру продукта
- учесть роли пользователей и сценарии
- продумать состояния интерфейсов.
Это означает, что при передаче задачи ИИ-агенту уменьшается количество итераций, снижается вероятность переделок, сокращается расход токенов. Прототип становится главным мостом между идеей и реализацией. Чем точнее, тем быстрее и дешевле обходится разработка.
Для онлайн-платформ проектирования интерфейсов (Figma, Canva) прототипирование всегда было ключевой частью. Сервисы строились вокруг визуализации и совместной работы.
С развитием ИИ всё больше людей стремятся не к ручной работе, а к диалогу с моделью и быстрым результатам. LLM внутри сервиса становятся обязательной частью.
Но даже несмотря на интеграцию Figma с ChatGPT функционала недостаточно. Генерировать схемы и диаграммы, редактировать изображения, рисовать и дорабатывать дизайн – не то же самое, что создавать целостный макет проекта с десятками страниц и идеями для улучшения.
Прототипирование с ИИ позволяет выполнять несколько критически важных функций:
- даёт возможность команде синхронизироваться вокруг единого артефакта
- служит мостом между идеей, дизайном и разработкой
- визуализирует продукт целиком.
Макет можно перенести в Figma, доработать дизайнером или передать разработчикам готовую вёрстку. Таким образом, онлайн-платформы для проектирования останутся центром, где идея превращается в продукт. Несмотря на серьёзную конкуренцию новых сервисов (Claude Design).
Чтобы процесс оставался эффективным, меняется вход в систему – то, как создаётся первичный прототип. Сегодня большинство инструментов ИИ генерируют результат фрагментарно. Пользователь получает отдельные куски интерфейса и вынужден самостоятельно собирать их.
Это противоречит ожиданию:
- понять, как взаимодействуют элементы
- быстро получить целостный продукт
- увидеть всю структуру.
Кроме того, отсутствие единого макета усложняет работу с ИИ-агентами. Чтобы передать задачу на разработку, нужно сначала описать архитектуру, собрать экраны, зафиксировать логику, оформить техническое задание. И только после этого можно запускать генерацию кода.
Новые решения заключаются в том, чтобы сместить фокус с генерации отдельных экранов на создание целостного прототипа за один запрос. Именно такой подход позволяет:
- увидеть структуру продукта целиком
- сразу получить десятки страниц вёрстки
- работать не с фрагментами, а с системой.
Прототип должен существовать не только как интерфейс, но и как техническое описание. Возможность автоматически сформировать ТЗ даёт команде готовый документ, который можно использовать дальше – в том числе для работы с ИИ-агентами.
Способность быстро редактировать экраны, обсуждать и переносить в Figma делает макет частью реального рабочего процесса, а не разовым артефактом. На этом фоне появляются решения, которые изначально учитывают экономику ИИ. Подход строится вокруг нескольких принципов:
- генерация не одного экрана, а десятков страниц за один запрос
- автоматическое создание состояний и сценариев
- построение полной архитектуры продукта
- формирование технического задания
- возможность интеграции с Figma.
Это позволяет решить сразу несколько задач:
- получить целостное представление о продукте
- сократить количество диалогов с ИИ
- ускорить переход к разработке
- уменьшить расход токенов.
Рост стоимости ИИ приведёт к тому, что компании начнут оптимизировать использование помощников. Выживут не те, кто генерирует больше, а те, кто делает это эффективнее. Прототипирование становится ключевым инструментом оптимизации, позволяя:
- минимизировать затраты на генерацию
- снизить количество ошибок
- сократить число итераций.
Для таких компаний, как Figma и Canva, это открывает новые возможности. Интеграция с инструментами быстрого прототипирования усиливает пользовательский опыт, увеличивает вовлечённость и расширяет сценарии использования.
Таким образом, онлайн-платформы для проектирования интерфейсов смогут не только сохранить свои позиции, но и стать центральным элементом новой экосистемы, где ИИ генерирует структуру и черновик, задаёт логику, а Figma и Canva позволяют превратить всё в финальный продукт.