Саша Хьорт: как AI вписывается в ежедневную работу UX/UI-инженера

Саша Хьорт опубликовал эту статью в публикации Medium Bootcamp 26 мая 2026 года. Автор занимает намеренно узкую позицию: вместо обзора того, что AI теоретически может делать для дизайнеров, он описывает три конкретные задачи, в которых локальные большие языковые модели изменили его процесс ощутимым образом.

Инструменты, которые использует Хьорт, — не облачные сервисы по умолчанию. Он запускает LM Studio на собственном компьютере для работы с локальными моделями: эксперименты остаются приватными и не требуют подписок. Это ограничение определяет тон статьи — она читается как отчёт практика в контролируемых условиях, а не как рекламный материал о новых функциях платформ.

Три рабочих процесса, которые описывает Хьорт:

Обратная связь и итерация дизайна. Он загружает скриншоты прототипов и текстовые описания в локальную модель и просит её критически оценить визуальную иерархию, расположение CTA и согласованность интерфейса. AI не даёт указаний — он обнаруживает трения, которые автор затем исследует самостоятельно. Хьорт воспринимает модель как провокатора, а не как лицо, принимающее решения.

Валидация исследований. После качественных интервью Хьорт загружает транскрипты в LM Studio и просит синтезировать темы с подтверждающими цитатами. Результат помогает выявить паттерны, на которых он мог бы слишком сильно зафиксироваться во время живых сессий, и проверить их по первичным данным до написания выводов.

Интерпретация данных. Столкнувшись с метриками пользовательской обратной связи, показывавшими всплеск негативных откликов, он использовал LLM, чтобы поместить цифры в контекст. Результат — негативные ответы составляли 0,04% всех посещений страницы — предотвратил реактивное изменение дизайна, вызванное заметным, но статистически незначительным сигналом.

Центральный аргумент состоит в том, что ценность AI в дизайн-работе — не в генерации результатов, а в оспаривании существующих допущений. Хьорт прямо пишет, что отказывается от инструментов, не служащих конкретной, намеренной цели в его практике. Статья будет полезна дизайнерам, скептически относящимся к AI-интеграции в целом, но готовым к точечному, верифицируемому применению в исследовательских задачах.