ИИ в UX: скорость растет, но доверие специалистов падает

Команда NN/g провела масштабное исследование среди 521 специалиста по пользовательскому опыту (UX), чтобы оценить реальное влияние искусственного интеллекта на рабочие процессы. Результаты показывают парадоксальную картину: доступ к генеративным ИИ-инструментам практически универсален (более 99% респондентов), а среднее время выполнения задач сокращается, однако эмоциональный отклик сотрудников остается лишь умеренно позитивным. Средняя оценка отношения к ИИ составила 3,57 из 5 баллов, что статистически выше нейтральной отметки, но далеко от восторженных оценок, которые можно было бы ожидать при наличии очевидной экономии времени.

Внедрение агентных ИИ-систем (таких как Claude Cowork или Cursor) происходит неравномерно. Стартапы и малый бизнес лидируют по уровню использования (85% и 75% соответственно), тогда как некоммерческие организации и государственные структуры отстают (36% и 42%). Эксперты связывают это с различиями в бюрократических процедурах: стартапы могут быстро тестировать новые инструменты, в то время как крупные организации осторожнируют из-за требований к безопасности данных. Также заметна разница по ролям: продуктовые менеджеры и специалисты по операционным процессам чаще используют агентные ИИ для оркестрации данных, тогда как исследователи и контент-дизайнеры, чья работа требует высокой точности и контекста, прибегают к ним реже.

Главными барьерами для полноценного внедрения стали качество вывода (54% респондентов) и вопросы приватности данных (50%). Лишь 9% участников не назвали никаких препятствий. В открытых комментариях специалисты жаловались на необходимость тратить значительное время на проверку и исправление ошибок ИИ. Многие указывали на «сложные» или бесполезные результаты, которые генерируются инструментами, что превращает экономию времени в дополнительную нагрузку по контролю качества.

Особое внимание исследователи уделили задачам с прямым взаимодействием с пользователями. ИИ наиболее эффективен для работы с артефактами и данными: 73% респондентов часто используют его для написания кода, 69% — для десктоп-исследований. Однако в интервьюировании пользователей и тестировании дизайна ИИ применяется редко (61% и 51% никогда не использовали его). Это объясняется тем, что сессии требуют живого контекста и человеческой интуиции, которые сложно передать алгоритму. Синтетические пользователи и ИИ-интервьюеры упоминались лишь 11% участников.

Анализ открытых отзывов выявил скрытое недовольство: 69% комментариев содержали негативные нотки, а 41% были исключительно отрицательными. Основные причины — принудительное использование ИИ руководством, отсутствие обучения и деградация качества продукта. Специалисты отмечают, что давление сверху приводит к «поверхностному» использованию технологий, где скорость ставится выше качества, а эксперты вынуждены исправлять ошибки коллег, сгенерированные ИИ. При этом 34% респондентов указали на этические и экологические проблемы как фактор сдерживающий их использование.

Несмотря на критику, большинство специалистов (65%) верят, что их роль сохранится или станет более ценной. Однако исследователи настроены более скептически, чем дизайнеры, опасаясь, что их экспертиза может быть обесценена. ИИ действительно расширяет возможности одиночек и малых команд, позволяя им выполнять задачи за пределами их компетенции (например, кодирование для дизайнеров). Но в крупных структурах, где ИИ внедряется «сверху вниз», преимущества часто нивелируются организационным хаосом и неоправданными ожиданиями руководства.