Автоматизация в отделе дизайна: опыт перестройки процессов

Расскажу, что мы перепробовали, какие задачи отдали машине и почему стартовали вовсе не с нейросетей. Главное сразу: это не история успешного успеха. Где-то нам удалось сократить время в разы, где-то мы до сих пор учимся, а где-то пришлось признать: человек пока справляется лучше.

Первым делом мы решили не хвататься за всё подряд. Вместо того чтобы с порога внедрять генеративные модели, мы сели и расписали все рутинные операции, которые съедают часы у дизайнеров. Оказалось, что огромный пласт работы — это подготовка файлов к сдаче, переименование слоёв, подгонка макетов под разные форматы. Именно здесь автоматизация дала мгновенный эффект. Мы подключили скрипты и простые инструменты на основе ИИ, которые берут на себя эти действия. Команда вздохнула свободнее, а время на выполнение типовых задач сократилось в несколько раз.

Дальше попробовали пойти глубже: решили доверить нейросети генерацию первых вариантов визуальных концепций. Это оказалось сложнее. Модель выдавала красивые картинки, но они не всегда соответствовали брифу и фирменному стилю. Приходилось тратить часы на правки, а иногда проще было сразу нарисовать вручную. Мы поняли, что на этом этапе ИИ выступает лишь помощником для вдохновения, а не самостоятельным исполнителем.

Отдельным сюрпризом стало то, что быстрее всего прижилась автоматизация рутинных проверок: соответствие цветов, шрифтов, отступов. Раньше на это уходили дни ручной работы, теперь система за несколько минут находит ошибки и подсказывает исправления. Это реально разгрузило команду и позволило сосредоточиться на творчестве.

Но самой большой ошибкой было бы думать, что ИИ заменит дизайнеров. Мы пробовали отдать нейросети целые этапы проектирования интерфейсов — результат требовал серьёзной доработки. Там, где нужен вкус, насмотренность и понимание контекста, человек пока незаменим. Сейчас мы строим процесс так, чтобы машина делала всё механическое и скучное, а люди занимались стратегией и креативом. Этот путь оказался небыстрым, но уже понятно, в какую сторону двигаться. Главное — не бояться экспериментировать и честно признавать, где ИИ проваливается. Именно так и рождается рабочий процесс будущего.