AI w procesie projektowym: które narzędzia faktycznie działają

Hype wokół generatywnej sztucznej inteligencji opadł, a rynek brutalnie zweryfikował tysiące „rewolucyjnych” pluginów. Warto więc zadać konkretne pytanie: które narzędzia AI realnie zostają w warsztacie Product Designera, a które były jedynie chwilową modą?

Badania i Analiza (Generative Research)

Zdecydowanie największym wygranym AI w UX nie jest generowanie UI, ale analiza danych jakościowych. Narzędzia takie jak Dovetail wykorzystują LLM-y do automatycznego tagowania setek godzin nagrań z wywiadów.

AI nie zastąpi badacza, ale badacz korzystający z AI zastąpi tego, który z niego nie korzysta. Automatyzacja transkrypcji i sentymentu pozwala skupić się na strategicznych wnioskach.

Generowanie UI: Relikt Hype'u czy Praktyczne Narzędzie?

Narzędzia typu v0.dev (od Vercela) pokazały, że generowanie UI na podstawie promptów tekstowych potrafi oszczędzić godziny na wireframingu. Nie jest to kod i design gotowy na produkcję bez poprawek, ale jest to genialny punkt wyjścia. Kiedy brakuje Ci weny na układ dashboardu, wpisujesz "SaaS dashboard for logistics company" i w 30 sekund masz pięć wariantów.

Z drugiej strony, pluginy do Figmy generujące pełne design systemy na podstawie jednego słowa w 99% generują estetyczny, ale bezużyteczny bałagan (brak auto-layoutu, brak logicznej struktury).

Copywriting UX: Cichy Bohater

Najczęściej korzystam z LLM (takich jak Claude 3.5 czy GPT-4o) nie do obrazków, ale do słów. UX Copywriting jest niesamowicie trudny. Prompt w stylu: "Zredaguj ten komunikat o błędzie 404, ma mieć max 50 znaków, ton: profesjonalny ale przyjazny" oszczędza mnóstwo frustracji.

Podsumowując: AI w 2025 to nie latające samochody. To zaawansowane tempomaty, które pozwalają nam jechać szybciej po żmudnych, powtarzalnych etapach procesu projektowego.