Ещё недавно ограничение было понятным: не хватает времени и рук. Команда не успевает исследовать, собирать варианты, прототипировать и доводить решения до продакшена.

AI начал снимать именно это ограничение.

В исследовании Figma 2026 на 8 403 ответах и 639 интервью 41% участников сказали, что AI уже заметно меняет командную работу. Два года назад таких было 7%. За год доля дизайнеров, участвующих в разработке, выросла с 21% до 41%, а разработчиков, участвующих в дизайне, с 44% до 60%.

Команда становится быстрее, а границы ролей постепенно размываются.

Но тут появляется новая проблема.

Если дизайнер за час может собрать десять вариантов вместо двух, работы с качеством становится не меньше, а больше.

▶︎ Что из этого реально решает задачу? ▶︎ Что соответствует продукту? ▶︎ Что можно выпускать? ▶︎ А что просто выглядит убедительно?

NN/g пишет, что в эпоху AI умение критиковать и оценивать решения становится одной из ключевых дизайн-компетенций.

И это уже не должно быть личным мнением самого сильного дизайнера в команде. Критерии качества нужно делать понятными всем.

Чтобы на ревью звучало не 💬 мне кажется, этот вариант лучше, а было понятно: почему он лучше, какую задачу решает, на каких данных основан и какие ограничения учитывает.

Исследователи PNAS Nexus описывают похожий сдвиг шире: AI меняет не только скорость работы, но и само распределение задач между человеком и системой на разных этапах дизайн-процесса.

Поэтому вопрос для дизайн-команды теперь не только:

как делать быстрее? А: как сделать так, чтобы скорость не начала умножать плохие решения?