В прошлом году у нас был проект для SaaS-сервиса из логистики: за 6 недель нужно было показать инвесторам лендинг, личный кабинет и демо ключевого сценария. Вопрос у клиента был прямой: если в Figma уже есть AI, можно ли срезать время и часть бюджета. Мы проверили это на живой задаче, а не на презентации.
Короткий ответ такой: Figma AI хорошо ускоряет черновики и рутину. Но когда речь идет о конверсии, логике интерфейса и реальных пользовательских сценариях, решение все еще принимает дизайнер вместе с продактом.
Черновик за полчаса - это полезно, но магии тут нет
На лендингах Figma AI силен там, где блоки типовые: hero, features, FAQ, pricing, форма заявки. Через Generate first draft, генерацию текстовых заглушек и нормальную библиотеку компонентов стартовый каркас страницы мы собирали за 15-30 минут вместо 2-3 часов ручной сборки. Для первого показа клиенту этого обычно более чем достаточно.
Смысл даже не только в скорости. Дизайнер начинает не с пустого холста, а с заготовки. Это убирает механическую работу и оставляет больше времени на оффер, композицию, акценты и порядок CTA.
Частая ошибка - ждать на выходе готовый дизайн сайта. Правильный подход - воспринимать AI как быстрый первый проход, который потом нужно проверять руками.
Если бренд слабый, структура текста сырая, а оффер мутный, AI просто очень быстро упакует слабую идею в аккуратный макет. Выглядеть это будет прилично, а вот продавать - не обязательно.
Больше всего пользы я вижу в UX-черновиках для кабинетов и MVP
С маркетинговыми страницами все понятно. Куда интереснее внутренние интерфейсы: dashboard, onboarding, CRM, админка, кабинет менеджера. Там AI помогает быстро превратить список требований в экран. Для B2B-сервиса с таблицами, статусами и фильтрами первый экран дашборда мы собрали примерно на 20-30% быстрее обычного.
Но здесь и проходит граница. AI может разложить сайдбар, таблицу, карточки и блоки метрик. Он не понимает, какие данные критичны в первые 5 секунд, что можно спрятать глубже, а что сломает рабочий сценарий.
| Задача | AI | Человек |
|---|---|---|
| Черновая структура экрана | ускоряет | проверяет смысл |
| Простой прототип | частично помогает | собирает логику |
| Приоритет действий | слаб | решает по продукту |
| Сложный UX-поток | почти бесполезен | делает вручную |
Смотрите: Figma AI ускоряет гипотезу. Но сама по себе гипотеза еще не приносит деньги, пока ее не проверили на реальном сценарии.
Экономия появляется только там, где уже есть порядок
Самый заметный эффект я вижу в командах, где уже есть дизайн-система, правила по текстам и нормальные критерии приемки. На редизайне сервиса доставки у клиента были component libraries, design tokens и Dev Mode, а продукт работал на Laravel 11, PostgreSQL 16 и Vue 3. Обновление 12 экранов под новый стиль заняло 3 дня вместо почти недели.
Причина простая: дизайнер не рисовал блоки заново, а адаптировал черновики внутри правил. Когда эти правила уже есть, AI действительно убирает рутину.
AI не заменяет процесс. Он быстро показывает, где процесса у вас просто нет.
Если на входе нет понятного ТЗ, тексты плавают, а у трех участников проекта разное мнение о главном экране, экономии не будет. Вы просто увидите проблемы раньше и в большем количестве.
Мы тоже пробовали идти от AI-first - и потеряли время
Неудачный кейс у нас был на редизайне внутреннего кабинета для оптовой компании. Команда клиента хотела начать сразу с генерации экранов: сначала варианты, потом по ходу разберемся. Я бы сейчас на такое не согласился, но тогда мы решили проверить.
Первый набор макетов появился быстро. Внешне все выглядело нормально: таблицы, фильтры, карточки, статусы. На согласовании выяснилось, что плотность данных не та, критические действия спрятаны, а сценарии менеджера и руководителя смешаны в одном интерфейсе. Вместо экономии получили лишние 4 дня на пересборку.
После этого порядок работы у нас стал жестче:
- описываем роли и частотные сценарии;
- фиксируем ограничения и права доступа;
- собираем карту решений по экрану;
- только потом используем AI для черновика.
Сократит ли Figma AI стоимость проекта?
Иногда сократит, но только на повторяемой работе. Аналитика, UX-логика, согласования и QA никуда не исчезают, и именно они чаще всего стоят дороже генерации экранов.
Для лендингов решающие 30% все еще делает человек
Для промостраницы AI спокойно дает до 60-70% каркаса. Этого достаточно, чтобы быстрее проверить структуру, показать 2-3 направления и не тратить день на типовые секции. Мы это используем регулярно, потому что на старте скорость действительно важна.
Но решающие 30% остаются за человеком. Сильный оффер, порядок CTA, блоки доверия, визуальная иерархия, ощущение бренда - здесь шаблонность видна сразу. И именно в этой части роль UX/UI дизайнера становится дороже, а не дешевле: меньше ручной сборки, больше ответственности за решение.
В ближайшие 6-12 месяцев выиграют не те, кто быстрее всех генерирует экраны, а те, кто умеет быстро отбрасывать плохие варианты до разработки. AI делает ошибки дешевле только на стадии макета. После релиза их цена снова становится обычной.
