Nielsen Norman Group: Stanje UX-a u 2026. godini
Nielsen Norman Group je u januaru 2026. objavio godišnji pregled stanja struke, koji su napisali Kate Moran, Raluca Budiu, Sarah Gibbons i stručnjaci NN/g. Tekst dijagnostikuje gde se UX profesija nalazi nakon dve godine turbulencija i identifikuje uslove koji će odrediti koji praktičari i timovi uspeju u godini pred nama.
Šta se dogodilo
Nakon masovnih otpuštanja i zamrzavanja zapošljavanja tokom 2023. i početka 2024. godine, tržište rada u UX oblasti počelo je da se stabilizuje krajem 2024. To oporavak nije bio ravnomeran: pozicije za iskusne stručnjake i generaliste vraćaju se brže nego ulazni nivo, koji ostaje oskudan i visoko konkurentan. Izveštaj ovo tumači kao strukturalnu promenu, a ne privremeni pad — organizacije sada očekuju od svake uloge veći opseg i samostalnu procenu, i to se verovatno neće promeniti.
Kada je reč o AI, NN/g opisuje 2026. kao ulazak u period umora od AI. Hype ciklus je dostigao vrhunac. Korisnici su naišli na dovoljno AI funkcija koje nisu ispunile obećanja, pa su postali skeptičniji i oprezniji prema novim. Izveštaj identifikuje poverenje kao centralni dizajn izazov koji iz toga proistekne — za njegovo izgradnju potrebni su transparentnost, korisnička kontrola, doslednost u interakcijama i podrška kada sistemi zakazuju.
Zašto je ovo važno za istraživače
Izveštaj iznosi jasan argument o vrednosti istraživanja u ovom okruženju. Kako AI alati za dizajn smanjuju trošak pravljenja pristojnih interfejsa, površinski UI rad postaje lakše replicirati i stoga manje diferencirajući. Ono što se ne može automatizovati je kontekstualno razumevanje korisnika — ono koje dolazi iz rigoroznog istraživanja, a ne iz promptinga modela. NN/g tvrdi da će nalazi istraživanja sve više oblikovati ne samo dizajnerske odluke, već i kako se AI modeli treniraju i prilagođavaju specifičnom organizacionom kontekstu, čime se proširuje vrednost svakog istraživanja.
Izveštaj takođe navodi da se AI tehnologije očekuje da će postepeno napredovati tokom 2026, potencijalno dostižući ključne pragove sposobnosti u zadacima bliskim istraživanju — kao što se to ranije desilo u programiranju. Ljudsko upravljanje, verifikacija i interpretativna procena ostaće neophodni bez obzira na to koliko se automatizacija proširi.
Za istraživače koji pokušavaju da odbrane svoju funkciju unutar organizacija koje usvajaju AI, ovaj tekst pruža jasan okvir: argument nije da su istraživanja važna uprkos AI-u, već da AI čini precizno, duboko razumevanje korisnika važnijim nego što je ikad bilo.