UX Collective: Правильно ли мы делаем UX для AI?

Катя Коровкина, дизайн-менеджер и эксперт по CX в компании Eleks с четырнадцатилетним опытом в digital-продуктах, опубликовала эту статью в январе 2026 года как прямой вызов одному из самых распространённых допущений в AI-продуктовой работе: что диалоговые интерфейсы являются естественным форматом по умолчанию для AI-функций. Она называет это допущение «chatbot-first мышлением» и утверждает, что оно наносит ущерб качеству AI UX.

Статья основана на простом наблюдении: языковые модели умеют отвечать на естественный язык — и поэтому команды по умолчанию строят чат-интерфейсы. Но возможность что-то делать не означает, что это правильная модель взаимодействия. Главный тезис Коровкиной: диалоговый UI уместен для узкого круга задач и по-настоящему вреден для гораздо более широкого.

Автор выделяет несколько структурных проблем чрезмерного увлечения диалоговыми интерфейсами. Первая — то, что она называет «барьером артикуляции». Промпт-ввод требует от пользователей формулировать запросы в письменной форме, а значительная часть населения даже в богатых странах с трудом справляется с таким сложным письменным выражением. Интерфейсы, построенные вокруг чата, фактически исключают пользователей, которые без труда справились бы с продуманным визуальным UI. Вторая проблема: распознавание превосходит воспроизведение в большинстве сценариев поиска. Когда пользователь просматривает список вариантов, он может найти нужное, не умея это заранее назвать. Диалоговые интерфейсы, напротив, требуют, чтобы пользователь уже знал, что хочет, до того как задаст вопрос. Это делает их плохо подходящими для исследовательских задач.

Третья проблема — точность. Ответственные взаимодействия — подписание договора, изменение финансовой записи, подтверждение медицинских данных — выигрывают от явного, пофункционального подтверждения. Диалог создаёт неоднозначность, и в контекстах, где цена непонимания высока, эта неоднозначность становится проблемой, а не преимуществом.

Рекомендуемый Коровкиной подход — рассматривать возможности AI как один из инструментов в процессе сервисного проектирования, а не как слой взаимодействия сам по себе. В качестве аргумента она приводит показатели внедрения Microsoft 365 Copilot среди компаний Fortune 500: AI создаёт наибольшую ценность, когда усиливает существующий рабочий процесс, а не заменяет привычный интерфейс вокруг него. Команды, проводящие это картирование — выясняющие, где в пользовательском сценарии AI реально снижает трения, а где традиционный UI справляется лучше, — неизменно демонстрируют более высокую удовлетворённость, чем те, кто с нуля перестроился под чат.

Статья особенно актуальна для дизайнеров и PM, перед которыми стоит задача добавить AI в существующий продукт, и для команд, создающих AI-нативные инструменты, рискующих перепутать диалоговые возможности с хорошим UX. Конкретные инструменты в статье не рассматриваются — предполагается, что читатель уже работает в AI-контексте.