English
Deutsch
Sztuczna inteligencja przestała być wizją przyszłości. Dziś realnie przekształca krajobraz zawodowy, a projektowanie produktów cyfrowych znajduje się w samym centrum tej rewolucji. AI redefiniuje nie tylko sam proces projektowy, ale też rolę projektanta. Zmiana ta może być pozytywna, jeśli potraktujemy ją za szansę na współpracę człowieka z AI, zamiast postrzegać ją przez pryzmat rywalizacji. Kluczem do sukcesu jest połączenie ludzkiej inteligencji i empatii z mocą algorytmów, które potrafią wspierać nas na wielu etapach pracy.
Dzięki rozwiązaniom opartym na uczeniu maszynowym i modelach generatywnych możemy dziś przyspieszyć i usprawnić niemal każdy etap procesu projektowego – od researchu, przez prototypowanie, aż po tworzenie końcowych raportów.
Spis treści
- Sztuczna inteligencja w procesie projektowania
1.1 Research, benchmarking i analiza rynku
1.2 Badania użytkowników – przygotowanie i analiza
1.3 Prototypowanie i testowanie
1.4 Generowanie raportów, prezentacji i analiz - Nowe kompetencje projektantów UX
- Siła współpracy
- Źródła
Sztuczna inteligencja w procesie projektowania
Research, benchmarking i analiza rynku
To właśnie w początkowej fazie procesu potencjał AI ujawnia się najpełniej. Narzędzia takie jak Perplexity, Gemini, Claude czy ChatGPT potrafią w krótkim czasie przeszukać i przeanalizować ogromne ilości danych, weryfikując źródła i wyłaniając najistotniejsze wnioski. Automatycznie identyfikują wzorce, mocne i słabe strony konkurencji, a także potencjalne luki rynkowe. Efekt? Szybki, kompletny i rzetelny przegląd rynku, który stanowi solidny fundament dla dalszych etapów projektowania.
Badania użytkowników – przygotowanie i analiza
Sztuczna inteligencja może także znacząco usprawnić proces badawczy, choć nie w pełni. Podobnie jak wyżej, wstępny research, benchmarking oraz analiza przed badaniami mogą być obecnie niemal całkowicie zautomatyzowane. Narzędzia oparte na AI świetnie sprawdzają się na tym etapie – warto sięgnąć po Gemini, Copilot czy ChatGPT, zarówno do generowania scenariuszy badań na podstawie wytycznych, jak i instrukcji dla użytkowników.
Analiza i porządkowanie materiału badawczego po badaniu to moment, w którym warto skorzystać z narzędzi takich jak Mural AI, automatycznie kategoryzujący i porządkujący notatki oraz obserwacje, czy Notebook LM, tworzący transkrypcje sesji badawczych i generujący podsumowania, co pozwala zaoszczędzić badaczom mnóstwo czasu.
Niektóre narzędzia, takie jak Dovetail, organizują również repozytoria materiałów badawczych, co w większych organizacjach ułatwia dostęp do danych i współpracę w ramach zespołu. Na rynku pojawiają się także rozwiązania oferujące automatyczną analizę badań, bez potrzeby ingerencji badaczy. Trzeba jednak pamiętać, że algorytmy wciąż nie potrafią w pełni przetwarzać sesji badawczych, ponieważ działają wyłącznie na podstawie transkrypcji. Tymczasem użytkownicy nie werbalizują wszystkich mikrointerakcji i – choć zawsze ich do tego zachęcamy – nie opisują każdej myśli, emocji ani detalu, który przyciągnął ich uwagę. W efekcie narzędzia te tracą kluczowy kontekst.
Najmniej zautomatyzowanym etapem procesu badawczego pozostaje samo prowadzenie badań. Choć coraz częściej pojawiają się narzędzia oferujące tak zwanych „syntetycznych użytkowników”, nie można opierać decyzji projektowych wyłącznie na ich rekomendacjach. Takie podejście nie prowadzi do wartościowych rozwiązań. Syntetyczni użytkownicy to w gruncie rzeczy algorytmy oparte na uśrednionych danych treningowych. Działają jak narzędzia unifikujące, zawsze dążąc do najbardziej uniwersalnego rozwiązania. W praktyce są więc chimerami złożonymi z milionów zachowań i statystycznych preferencji. Tacy „uśrednieni użytkownicy” nie istnieją naprawdę, a wyniki badań z ich udziałem prowadzą do wniosków spłaszczonych, powtarzalnych i pozbawionych głębi. Tymczasem istotą badań UX jest odkrywanie prawdziwych, specyficznych potrzeb konkretnej grupy docelowej. Badamy po to, by zrozumieć kontekst użytkowników i jak najlepiej dopasować do niego projektowane rozwiązanie, a tego nie da się osiągnąć, polegając jedynie na syntetycznych danych.
Prototypowanie i testowanie
Na wczesnym etapie projektowania sztuczna inteligencja może błyskawicznie generować proste, lo-fi prototypy ekranów na podstawie wprowadzonych założeń i storyboardów. Dzięki temu projektanci mogą szybko testować pomysły, zbierać feedback i udoskonalać koncepcje, zanim przejdą do bardziej szczegółowych prac. Jeszcze niedawno, po warsztatach, na których powstawały świetne pomysły, trzeba było poświęcić kilka dni na analizę materiałów i stworzenie pierwszych prototypów. Dziś narzędzia takie jak Mural AI czy FigJam pozwalają niemal natychmiast zebrać dane powarsztatowe i wstępnie je przeanalizować, a Figma Make – przygotować kilka prostych, działających prototypów w zaledwie jeden dzień.
Jak zauważa Andrew Ng, uznany naukowiec, przedsiębiorca i jeden z pionierów nowoczesnego uczenia maszynowego (współzałożyciel Google Brain i Coursera, były szef działu AI w Baidu), warto wykorzystać tę możliwość i tworzyć wiele wstępnych, nawet szkicowych prototypów. Ng jest zwolennikiem praktycznego podejścia do AI, postrzegając ją jako potężne narzędzie, które może zautomatyzować powtarzalne etapy procesu projektowego. Z jego perspektywy AI ma za zadanie zwiększać szybkość pracy projektantów, umożliwiając eksplorację większej liczby koncepcji w krótszym czasie. Takie podejście pozwala nie tylko analizować różne rozwiązania w teorii, lecz także sprawdzać w praktyce, co rzeczywiście działa. Trzeba jednak pamiętać, że AI doskonale rozpoznaje i powiela wzorce z danych treningowych, co niesie ze sobą ryzyko homogenizacji. Generatory wireframe’ów często tworzą niemal identyczne układy, a generatory ikon produkują zbyt skomplikowane formy, odbiegające od minimalistycznej estetyki. W efekcie wiele projektów wygląda podobnie, ponieważ algorytmy uczą się na tych samych lub bardzo zbliżonych zestawach danych.
Generowanie raportów, prezentacji i analiz
Sztuczna inteligencja wspiera projektantów również na końcowym etapie pracy. Notebook LM czy Copilot potrafią wygenerować raporty i prezentacje oparte na zamkniętym zbiorze danych, minimalizując ryzyko tzw. halucynacji. Jednak nawet tu ludzka ingerencja pozostaje kluczowa, ponieważ algorytmy często tworzą ogólne zalecenia, które mogą być poprawne formalnie, ale niekoniecznie trafne w kontekście konkretnego projektu.
Nowe kompetencje projektantów UX
W sytuacji, gdy coraz więcej procesów projektowych jest automatyzowanych przez sztuczną inteligencję, rola projektanta UX ulega wyraźnej transformacji. Oznacza to konieczność poszerzania kompetencji i wychodzenia poza tradycyjną rolę twórcy interfejsów. Projektanci powinni potrafić nie tylko projektować intuicyjne rozwiązania, ale także interpretować dane dostarczane przez AI i przekładać je na decyzje projektowe, które mają realny wpływ na organizację.
Ważne jest, aby efekty pracy projektowej nie kończyły się na estetyce czy użyteczności, ale przekładały się na konkretne rezultaty – poprawiały doświadczenia użytkowników, wspierały cele biznesowe i zwiększały wartość produktu. W świecie, w którym coraz więcej zadań technicznych wykonują algorytmy, to właśnie zdolność do empatycznego myślenia, krytycznej analizy i nadawania projektom sensu staje się tym, co naprawdę wyróżnia dobrego projektanta.
Siła współpracy
Dobry UX design polega na odkrywaniu prawdziwych, często nieoczywistych potrzeb użytkowników i odpowiadaniu na nie w sposób twórczy i autentyczny. To wymaga empatii, intuicji i odwagi, by wyjść poza schematy, których AI nie potrafi przekroczyć.
Przyszłość UX designu nie oznacza świata bez projektantów, a wręcz przeciwnie. To przyszłość, w której AI automatyzuje rutynowe zadania, a projektanci koncentrują się na wizji, emocjach i strategii. To ludzie, a nie algorytmy, wnoszą w projektowanie zrozumienie człowieka, kreatywność i osąd, których nie da się zaprogramować.
Pojawiają się nowe role, takie jak AI Designer, łączące wiedzę projektową z rozumieniem algorytmów. AI Designer to specjalista, który projektuje produkty i doświadczenia z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, łącząc kreatywność, design i wiedzę techniczną. Jednak nawet w takiej relacji to człowiek pozostaje architektem doświadczenia użytkownika, a sztuczna inteligencja – jego potężnym narzędziem.
Szukasz projektantów, którzy łączą potencjał AI z kreatywnością i solidnym zapleczem technicznym?
Skontaktuj się z zespołem UXLab!FAQ
Źródła
- Siemens Digital Industries Software, Sztuczna inteligencja w rozwoju produktów, dostępne pod adresem: https://blogs.sw.siemens.com/digital-transformation/ai-in-product-development/ (dostęp: 12 grudnia 2025).
- AND Academy, Sztuczna inteligencja w projektowaniu UX, dostępne pod adresem: https://www.andacademy.com/resources/blog/ui-ux-design/ai-in-ux-design/ (dostęp: 12 grudnia 2025).
- YouTube, Sztuczna inteligencja w projektowaniu UX [wideo], dostępne pod adresem: https://www.youtube.com/watch?v=vzflkDRbcbk (dostęp: 12 grudnia 2025).
- STX Next, Projektowanie ze sztuczną inteligencją: praktyczne wskazówki dla lepszych doświadczeń użytkowników, dostępne pod adresem: https://www.stxnext.com/blog/designing-with-ai-practical-tips-for-better-user-experiences (dostęp: 12 grudnia 2025).
- Fan, M., Yang, X., Tung, T., Liao, Q. V., & Zhao, J. (2021), Współpraca człowieka ze sztuczną inteligencją w ocenie UX: efekty wyjaśnień i synchronizacji, dostępne pod adresem: https://arxiv.org/pdf/2112.12387 (dostęp: 12 grudnia 2025).
- Digidop, Jak sztuczna inteligencja zmienia rolę projektanta w 2025 r., dostępne pod adresem: https://www.digidop.com/blog/how-ai-is-transforming-the-designers-role-in-2025 (dostęp: 12 grudnia 2025).
- Galaxy UX Studio, Wpływ sztucznej inteligencji na projektowanie UI/UX, dostępne pod adresem: https://www.galaxyux.studio/affect-of-ai-on-ui-ux-design/ (dostęp: 12 grudnia 2025).
