ИИ должен был отнять у меня работу. Пока он ее добавляет

Говорят, искусственный интеллект отнимет у нас работу. Я дизайнер цифровых продуктов, и пока у меня её становится больше.

ИИ помогает быстрее делать отдельные задачи. Но я по-прежнему проектирую интерфейсы, а теперь ещё разбираюсь, как их реализовать, что автоматизировать и как встроить нейросети в процессы команды.

В обещании облегчить работу всё сходится: делаем привычные задачи быстрее, получаем свободное время. Только эта арифметика предполагает, что сама работа останется прежней.

В Ясно я работаю над клиентской частью продукта. Ещё год назад был сильнее сосредоточен на дизайне. Сейчас вместе с разработчиками разбираюсь, как с помощью ИИ сократить путь от макета до работающего интерфейса.

Например, я сделал плагин проверки компонентов дизайн-системы. Он находит несоответствия правилам и помогает исправлять названия и свойства. Ручной проверки стало меньше. Правда, сначала пришлось разобраться, как написать инструмент, который будет проверять за меня. Дизайнер автоматизировал себе задачу и немного поработал разработчиком.

Ещё мы с командой пробуем собирать интерфейсы прямо в коде через диалог с ИИ. Так можно сразу работать с поведением продукта. Перед выпуском изменения проверяет разработчик. Я могу сделать больше до передачи ему задачи, но и вопросы у меня теперь другие: почему это работает, где может сломаться и что нужно проверить.

На личном проекте Jol, городском гиде по Кейптауну, это видно ещё лучше. С помощью ИИ я собрал приложение. Но приложению нужны места, фотографии и описания. На работающем интерфейсе работа с гидом, как выяснилось, не заканчивается.

Нейросеть ищет места и готовит материалы. Я проверяю результат и решаю, что публиковать. Здесь уже мало того, что экран работает: сведения о заведении должны быть верными, а само место должно стоить рекомендации. Красиво написанный текст эту проверку за меня не проходит.

В одном продукте я переключаюсь между дизайном, разработкой, данными и редактурой. Проект один. Специальностей внутри него почему-то несколько.

Раньше необходимость подключить другого специалиста обозначала границу: здесь мне нужны чужие знания. Теперь ИИ помогает эту границу перескочить. Но знания и ответственность автоматически вместе с ним не приезжают.

Я уже могу сделать то, чего раньше не мог, но ещё должен научиться оценивать результат. При этом прежняя работа никуда не делась. К ней добавилась новая, и разобраться в ней нужно той же головой.

Так экономия времени может незаметно превратиться в расширение должностной инструкции. Даже если никто её официально не переписывал.

Похожий процесс описывают исследовательницы Berkeley. Восемь месяцев они наблюдали работу одной американской технологической компании и провели больше сорока интервью. Сотрудники с ИИ брались за задачи за пределами прежней роли, заполняли работой паузы и вели несколько процессов одновременно. По одной компании нельзя судить обо всех, но расширение работы я узнаю.

Это вполне совместимо и с сокращением рабочих мест. Человек может лишиться должности, а у его коллег прибавится обязанностей. Поэтому меня волнует и то, какой станет работа тех, кто останется.

Похоже, мы движемся к работе, в которой один человек сможет проходить больше этапов создания продукта. Для дизайнера цифровых продуктов это уже означает: спроектировать, собрать, проверить поведение, автоматизировать часть процесса. Возможностей больше. Но возможность сделать всё самому ещё не означает, что так стоит организовывать работу.

Поэтому вместе с внедрением ИИ нужно заново договариваться о границах. Какие задачи теперь мои? Где результат проверяет разработчик? Что мы перестаём делать, если добавляем новую обязанность? Если последний вопрос пропустить, автоматизация просто добавит ещё один этаж работы поверх старого.

Второе: время на проверку и обучение должно входить в задачу. Получить код за пять минут и разобраться в нём за два часа означает, что задача заняла два часа и пять минут. А не что я сэкономил рабочий день и почему-то опять ничего не успел.

И третье: быстрее запускать процессы не значит вести их все одновременно. Если ИИ подготовил пять результатов, а я могу внимательно проверить один, ограничение сейчас во мне. Это нужно учитывать при планировании, а не лечить ещё одной нейросетью.

Мне хочется использовать ИИ, чтобы лучше делать продукты. Для этого придётся учиться не только новым инструментам, но и договариваться о том, сколько работы приходится на человека. Иначе универсальный специалист рискует стать целым отделом, которому почему-то оставили одну зарплату и одну голову.