Почти целое десятилетие рабочий процесс продуктового дизайнера следовал привычному ритму: создание высокоточных экранов в Figma, сборка интерактивного прототипа, документирование дизайн-системы, а затем передача всего этого разработчику, который превращал пиксели в работающее ПО. Передача проекта была отраслевым ритуалом — и самым известным местом сбоя.

Вайб-кодинг разрывает эту последовательность. Это практика разработки полностью работоспособного ПО с помощью запросов на естественном языке, генерации кода на ходу и итеративной петли обратной связи. Вместо написания сложных строк синтаксиса создатели объясняют атмосфе­ру, поведение и логику интерфейса, а остальное делают модели ИИ: генерируют, исполняют и итерируют код.

Айомиде Олукога, ведущий продуктовый дизайнер, специализирующийся на стратегии цифровых продуктов, архитектуре интерфейсов и человекоориентированных дизайн-системах, не считает, что вайб-кодинг вытеснит дизайнеров.

«Когда любой может сгенерировать работающий код за секунды, сам код становится массовым товаром, — говорит он в интервью TechNext24. — Редким и ценным становится дизайнерское суждение».

Именно это различие может определить, какие дизайнеры добьются успеха, когда ИИ-генерация кода станет стандартным производственным инструментом. Олукога, много лет проработавший в традиционном конвейере «дизайн — разработка», а теперь создающий ПО иначе, считает, что вайб-кодинг — важнейший сдвиг в разработке ПО со времён изобретения графических дизайн-инструментов.

«Благовоспитанная иллюзия» прототипа

Прототип Figma, по словам Олукоги, — это благовоспитанная иллюзия. Любой может анимировать состояние наведения на кнопку в дизайн-инструменте, но смоделировать живой запрос к базе данных или валидацию пользователя без реального кода невозможно. Вайб-кодинг полностью устраняет этот разрыв, и граница между дизайн-прототипом и живым приложением исчезает.

Дизайнер может естественно описать взаимодействие: «Создай динамическую панель фильтров для приложения поиска недвижимости, где выбор фильтра «Pet Friendly» вызывает лёгкое смещение макета и обновляет карточки списка в реальном времени с плавными CSS spring-анимациями». Через несколько секунд ИИ возвращает работающий код на React или HTML/CSS. Дизайнеры больше не просто представляют визуальные макеты того, как ПО должно выглядеть; они передают живые, интерактивные кодовые базы того, как ПО действительно работает.

«Вайб-кодинг превращает дизайнера в кинорежиссёра, — объясняет Олукога. — ИИ выступает как съёмочная группа и строители декораций, воплощающие видение, но финальный монтаж полностью оста под творческим руководством дизайнера. Многие используют такие инструменты, как Claude Code, Cursor или Anti-gravity, чтобы что-то создавать, но нам по-прежнему нужно человеческое суждение — то, что ИИ сейчас дать не может. ИИ не может принимать решения на основе человеческой психологии».

Соответственно сжимается и петля итераций. Когда переход выглядит медленным, дизайнеру не нужно копаться в сотнях строк кода анимации; инструкция формулируется в разговорном стиле — сделай размытие фона темнее и увеличь входную spring-анимацию на 200 миллисекунд. Процесс, который раньше занимал дни, теперь занимает секунды.

Когда технически сильный код всё же подводит пользователей

Технически корректный код — это ещё не хороший продукт, предостерегает Олукога. Он приводит пример: игра, которую он создал с другом, используя Claude для генерации начального прототипа.

«Claude сгенерировал визуально и технически сильный код, но для широкой аудитории там не было хорошего UX, — говорит он. — Исправление потребовало человеческого вмешательства: нигерийский иллюстратор создал графику маскота, которая нашла отклик у местного рынка. Claude сгенерировал добротный код, но без наших исследований и человеческого вклада ему не хватало культурного брендинга».

Когда его попросили привести свежий пример такой режиссёрской роли на практике, Олукога рассказывает о текущем проекте на Ближнем Востоке, где он работает продуктовым дизайнером в телекоммуникационной компании, которой поручили редизайн сайта с очень крупной архитектурой.

«Сейчас я работаю продуктовым дизайнером в телекоммуникационной организации на Ближнем Востоке. Мне поручили определить идеальную точку входа для редизайнируемого сайта с очень крупной архитектурой. Я попросил Claude просканировать текущий сайт, составить карту архитектуры и выявить проблемные сценарии входа. Он выдал несколько точек входа, и на основе пользовательских интервью мы определили, какие из них дадут лучшую конверсию. Поскольку взаимодействие пользователей на Ближнем Востоке отличается от Великобритании, мы учли и это, а Claude помог определить новые точки входа, что позволило нам принимать обоснованные решения в дальнейшем», — рассказывает он.

Это паттерн, который, по его наблюдениям, повторяется по всей отрасли: ИИ картографирует местность со скоростью машины; человек решает, в каком направлении идти.

Эта граница важна по мере того, как прототипы становятся исполняемыми. Быстрая генерация не отменяет необходимости правильно определить проблему, оценить, работают ли сценарии для целевых пользователей, и учесть культурный контекст. В примерах Олукоги эти решения исходят из пользовательских интервью, исследований и продуктового суждения, а не только из генерации кода.

Вытеснение затрагивает задачи, а не людей

В дизайнерских кругах царит тревога: если ИИ-инструменты сделают программирование доступным каждому, ценность профессиональных продуктовых дизайнеров снизится. В недавнем заявлении директора-распорядителя МВФ Кристалины Георгиевой отмечалось, что ИИ может вытеснить до 40% мировой рабочей силы.

Олукога утверждает, что на деле всё наоборот. «В реальности происходит прямо противоположное. Когда любой может сгенерировать работающий код за секунды, сам код становится массовым товаром. Редким и ценным становится дизайнерское суждение», — говорит он.

«ИИ не способен чувствовать», — добавляет он, вспоминая разговор с дизайнерами в прошлом году. «Я говорю им: сейчас ИИ находится в худшем состоянии, в каком он когда-либо будет, потому что он будет непрерывно развиваться».

Вытеснение, по его оценке, затрагивает задачи, а не людей «ИИ не заменяет 40% дизайнеров — он напрямую ликвидирует 40% стандартных, рутинных, ориентированных на исполнение задач. ИИ не может заменить постановку проблем и системную архитектуру. Он берёт на себя тяжёлые задачи, выдавая результаты за минуты, а дизайнер просто использует свой утончённый вкус, чтобы итерировать и принимать решения».

ИИ может мгновенно сгенерировать десять вариантов экрана оформления заказа, но он интуитивно не понимает человеческую психологию, пространственную гармонию, доступность или нюансы бренда. «ИИ заменит тех, кто отказывается использовать его в своей работе», — считает он. «ИИ не знает, почему покупатель бросает корзину на третьем шаге; нужен квалифицированный продуктовый дизайнер, чтобы курировать, критиковать и направлять ИИ к бесшовному пользовательскому опыту».

Что будет с Figma

Если ИИ может генерировать готовые к продакшену интерфейсы по запросам, что станет с Figma — стандартным инструментом продуктовых команд повсюду?

«Я не думаю, что вайб-кодинг полностью заменит Figma, но он кардинально меняет её назначение», — говорит Олукога. По его мнению, вайб-кодинг на естественном языке устраняет значительную часть производства высокоточных экранов, статического прототипирования и передачи разработчикам. Он заменит Figma в механическом производственном исполнении, но не в стратегическом согласовании и системном дизайне. Раньше дизайнеры тратили 70% времени на отрисовку статических экранов и экспорт спецификаций; вайб-кодинг впитывает эту механическую работу, позволяя дизайнерам сосредоточиться на принятии решений, пока ИИ занимается генерацией UI-фреймов.

Новая экономика для команд на ранних стадиях

Для стартапов ранних стадий на развивающихся рынках, где инженерные таланты дороги, вайб-кодинг меняет экономику формирования команд. Олукога описывает структурный сдвиг: отложенный найм выделенного фронтенд-инженера. Исторически стартапу требовались бэкенд-архитектор и фронтенд-инженер только для того, чтобы собрать мобильные компоненты. Генерация на естественном языке обесценивает шаблонный код, а это значит, что один фулстек-основатель теперь может создать и развернуть полноценные пользовательские интерфейсы. Основатели могут быстро выпустить MVP и нанимать технических специалистов только тогда, когда масштабирование этого потребует.

«Вайб-кодинг наводит мост через историческую пропасть между дизайном и инженерией, — отмечает он. — Он позволяет дизайнерам идти напрямую от идеи к работающему ПО, не увязая в синтаксических ошибках, шаблонном коде или передачах, где всё теряется при переводе».

Осваивайте оба инструмента, сохраняйте суждение

Дизайнерам, приходящим в профессию сегодня, Олукога советует не выбирать между старыми и новыми инструментами. «Нужно учить и то, и другое, — говорит он. — Поскольку ИИ генерирует так много кода и дизайнов, для получения уникальных результатов требуется человеческое суждение». Освоение сложных компонентов Figma закладывает дизайнерские основы; умение работать с ИИ-инструментами ускоряет исполнение. Но суждение не подлежит обсуждению.

Центр тяжести дизайнерской профессии смещается от статических пикселей к чему-то более близкому к режиссуре. Разработка ПО, заключает Олукога, больше не о том, чтобы рисовать, как должен выглядеть интерфейс, а о том, чтобы направлять атмосферу через человеческое суждение. Добьются успеха, по его словам, те дизайнеры, которые соединят глубокую эмпатию к пользователям со способностью в реальном времени формировать, вести и придавать форму живому коду.