Опрос UX-специалистов: ИИ ускоряет работу, но его результаты приходится проверять

23 октября 2026 года Nielsen Norman Group опубликовала результаты опроса 521 UX-специалиста о применении ИИ в работе. Участники сообщили, что он сокращает время выполнения многих задач. При этом их отношение к технологии остаётся сдержанным: результаты приходится проверять, а ожидания руководства не всегда учитывают эту работу. Для планирования проектов вывод такой: закладывать время на проверку результатов ИИ и не сокращать время пользовательских сессий.

Где ИИ помогает, а где почти не меняет процесс

Доступ к генеративным инструментам был более чем у 99% опрошенных. Но свобода выбора ограничена: 59% могли пользоваться только одобренным набором инструментов, а 12% — выбирать любые. Хотя бы один агентный инструмент применяли 66% участников. Среди сотрудников стартапов таких было 85%, среди сотрудников некоммерческих организаций — 36%. Таким образом, доступ к ИИ ещё не означает, что специалисты используют одни и те же способы работы с ним.

Участники оценивали, как ИИ влияет на время выполнения задач, по шкале от 1 до 5, где 3 означало отсутствие изменений, а 5 — заметное сокращение времени. Средняя оценка составила 4,2. Для каждой задачи большинство тех, кто использовал ИИ, сообщило об ускорении, но размер эффекта зависел от самой работы. Это оценка участников опроса, а не измерение времени выполнения задач.

Чаще всего ИИ применяли там, где можно работать с кодом, материалами и данными без прямого контакта с пользователем. Среди тех, кто выполняет соответствующие задачи, 73% часто или всегда использовали его для написания и редактирования кода, 69% — для изучения доступных материалов, 67% — для анализа собственных исследовательских данных. Примерно девять из десяти пользователей ИИ в этих задачах сказали, что стали справляться с ними быстрее.

В работе с пользователями картина другая. Среди тех, кто проводит интервью, 61% никогда не применяли для них ИИ; среди тех, кто тестирует дизайн с пользователями, — 51%. ИИ помогает с подготовкой, но не сокращает время разговора с пользователем; оценка интерфейса по-прежнему требует понимания его задачи. ИИ-интервьюеров использовали 11% опрошенных; столько же сообщили об использовании синтетических пользователей. Вопрос о том, что дают ИИ-респонденты по сравнению с людьми, важен и за пределами этого опроса.

Почему ускорение не означает одобрения

Главными препятствиями участники назвали качество результатов ИИ — 54% — и безопасность либо конфиденциальность данных — 50%. Ещё 34% указали этические вопросы или опасения, связанные с устойчивым развитием. Лишь 9% не отметили серьёзных препятствий для внедрения. Поэтому одна оценка скорости не описывает, насколько инструмент подходит для рабочего процесса.

Средняя оценка отношения к ИИ в работе составила 3,57 из 5: немного выше нейтральной. В конце опроса 226 человек оставили необязательный комментарий. Среди этих комментариев 69% содержали хотя бы часть негативной оценки, 41% были только негативными, а 20% — только позитивными. Эти доли нельзя переносить на всех участников: высказалось меньше половины опрошенных, а люди с сильной позицией могли отвечать охотнее.

В комментариях чаще всего критиковали ненадёжные результаты и время на их исправление. Участники также описывали обязательное использование ИИ, контроль его применения и завышенные ожидания скорости со стороны руководства. В такой ситуации новый прототип может появиться быстро, но проверка и доработка ложатся на других членов команды. Некоторые участники, напротив, сообщили, что благодаря сэкономленному времени успевают больше внимания уделить качеству работы или взяться за задачи, для которых раньше не хватало навыков.

Что учитывать командам сайтов и продуктов

Для владельца сайта или маркетолога данные опроса полезны при планировании сроков. Быстро получить черновик кода или собрать материалы для изучения темы — не то же самое, что проверить интерфейс с пользователями. Если в плане проекта есть интервью и тестирование дизайна, опрос не даёт оснований сокращать время на сами сессии только потому, что команда использует ИИ.

Разработчикам и дизайнерам стоит отдельно учитывать время на проверку результата. По ответам участников видно, что ускорение на одном этапе может сопровождаться дополнительной работой на следующем. Поэтому оценивать пользу инструмента разумнее по всей задаче, включая исправления, а не по скорости получения первого варианта. Это особенно важно, если результат одного специалиста затем передаётся другому на доработку.

Опрос также показывает разницу между доступом к инструменту и возможностью применять его с пользой. Команде недостаточно просто выдать одобренный набор и ожидать ускорения: участники описывали нехватку инструкций и необходимость самостоятельно разбираться в новых рабочих процессах.

Моё мнение

Я бы использовала генерацию для поиска вариантов и подготовки черновиков, но не считала бы их готовым интерфейсом. Быстрее собрать макет полезно лишь тогда, когда остаётся время проверить, понятен ли он человеку и помогает ли решить его задачу.

Для меня главный вывод — выбирать применение ИИ по месту, где пользователь делает основную работу. Если решение зависит от проверки сценария с людьми, скорость подготовки материалов не заменяет эту проверку. В оценке сроков я бы оставляла её отдельным этапом.

Источники

Откуда новость. Текст — пересказ своими словами, факты — из источника, мнение — автора.

1. AI in UX: Work Is Faster, But Practitioners Have Mixed Feelings www.nngroup.com

Об авторе

Нур ван Дейк

младший UI-дизайнер

Собираю компоненты и макеты для внутренних веб-сервисов. Сейчас учусь быстрее готовить варианты и аккуратно передавать файлы команде.

Все публикации автора