Как перевести дизайн-студию на AI-агентов: что закрылось, что провалилось и сколько это стоило

Я двадцать лет в дизайне, за спиной больше четырёхсот проектов: сайты, брендинг, интерактив на WebGL, промо, 3D и видео. Последние полгода я плотно перестраивал студию под работу с AI-агентами. Не в режиме экспериментов по вечерам, а на живых клиентских проектах, со сроками и деньгами.

Разговоров про то, что нейросети заменят дизайнеров, за последний год стало больше, чем самих дизайнеров. Практики в этих разговорах мало: обычно человек показывает красивую картинку из браузера и делает вывод про целую индустрию.

Эта статья про результат. Без победных реляций: расскажу, что действительно закрыто, где агент доходит до середины, что мы вернули в программы и сколько это стоило.

Пока нейросеть живёт во вкладке браузера, она остаётся консультантом. Она пишет текст, рисует картинку, объясняет, как сделать. Всю работу с файлами вы всё равно делаете руками: скачать, положить, переименовать, открыть, вставить, сохранить, проверить.

Всё меняется, когда модель ставится на ваш компьютер и получает доступ к рабочим папкам. Тогда она открывает исходники, правит их, складывает по местам, запускает рендер и проверяет себя. Это уже не советчик, а исполнитель.

У меня из таких агентов собралась команда, я зову её Ojo Crew. Она живёт внутри проектов студии и работает вместе с людьми.

Классическая боль наружки. Кей-вижуал готов, дальше его нужно разложить на билборд, ситиформат, широкоформатку, пресс-волл. В каждом формате композиция едет: персонаж лезет за поле, логотип упирается в край, текст просит другой кегль. Файлы тяжёлые, каждый нужно открыть, перекомпоновать, перелинковать, пересохранить.

Раньше под такие задачи писали экшены, и они ломались при малейшем отличии в порядке слоёв. Сейчас я подключаю агента к папке проекта и говорю словами, что менять и куда сохранять. Первый макет проверяю глазами, остальные он катает сам.

Посчитаем на обычной ситуации: комплект из семи макетов и мелкая правка. Даже когда всё собрано на линках, каждый файл нужно открыть, обновить связи, внести изменение, пересохранить, а следом сделать JPG для показа клиенту. Выходит десять-пятнадцать минут на макет, и это без учёта того, что фотошоп на тяжёлых файлах регулярно задумывается на сохранении. Час с лишним на комплект, который правится в одно движение.

С агентом та же работа идёт минимум вдвое быстрее, а на части файлов разрыв доходит до десяти раз. Он открывает, обновляет линки, сохраняет нужные версии и не сидит перед прогресс-баром.

Главное открытие этого года случилось, когда я поставил модель к себе на компьютер и подключил её к рабочим программам. Оказалось, агент работает не только с файлами, но и внутри софта.

Houdini я впервые открыл больше десяти лет назад, когда учился в киношколе и бредил графикой для кино. Посмотрел на лес нод и закрыл. В июле нам понадобилась тяжёлая сцена с частицами, и мы вернулись к этой программе уже с агентом. Теперь я кручу ползунки и говорю вслух: плавнее, медленнее, частиц побольше. Сцена потом спокойно уезжает в WebGL.

С After Effects то же самое: подключение, работа внутри программы, готовая инструкция для агента. Эту связку я недавно передал другой студии архивом, у них заработало в тот же вечер.

Сборка КП раньше занимала полдня: найти похожее, вычистить чужие цифры, переписать под клиента, сверстать, не забыть про сроки. Теперь я говорю, кому и о чём, а агент берёт наши кейсы, цены и формулировки из папки студии и собирает документ целиком. Остаётся вычитка и правка тона.

Летом на просчёт приходит один-два запроса в неделю, осенью поток обычно растёт. Раньше каждый из них занимал полдня и уезжал к клиенту через сутки. Сейчас за день можно спокойно закрыть два-три предложения и ответить человеку, пока он ещё думает о задаче. Скорость ответа в нашем деле продаёт не хуже портфолио.

Здесь поменялся не инструмент, а тот, кто заполняет таблицы. Гугл-таблицы остались те же.

Цепочка выглядит так: агент собирает КП, клиент соглашается, агент отмечает в CRM старт проекта с суммой, финансовый агент подхватывает и складывает в таблицу стоимость и себестоимость. Дальше он напоминает про платежи, сверяет, показывает, кто сколько должен и сколько нужно закрыть в этом месяце. По сути он забрал работу бухгалтера, а для ИП этого хватает с головой.

Сверки пока идут выгрузками из банка. Посадить агента на банковский API можно, но руки не дошли.

За один день я собрал себе помощника в телеграме. Он видит входящие, готовит черновики ответов и вечером показывает, кому я так и не написал. Можно наговорить голосом, кому что ответить, и он разошлёт от моего имени.

Выигрыш оказался не в скорости. Из головы ушёл фоновый список «кому я должен ответить», а он и был главной причиной, по которой люди ждали ответа.

Полный список программ и связок, которые у нас подключены:

Отдельно закрыты вещи, которые программами не назовёшь: смета и декомпозиция задач, ценообразование по коммерческим, брифы и техзадания, редполитика и тексты, SEO и GEO, PR, бренд-стратегия.

Дальше начинается та часть, о которой в восторженных постах не пишут.

Сложное 3D. Здесь потолок виден чётко. Простую геометрию агент соберёт, а сложную модель не вытянет. Сетку раскладывают руками, маски делают руками, топологию правят тоже руками. Обычно на проекте именно эти узлы и съедают время, поэтому чуда ждать не стоит.

Креатив на старте. В начале работы агент плохо понимает, что нужно. Креативный опыт он копит от проекта к проекту и предлагает всё внятнее, но точку опоры задаёт человек. Обычно мы скидываем ему референсы и уже от них ищем варианты решения задачи вместе.

Закономерность простая: агент хорошо повторяет и плохо решает. Там, где есть эталон и понятный критерий проверки, он доводит работу до конца. Там, где нужно выбрать направление, он ждёт человека.

Слышать клиента. За двадцать лет работы с заказчиками я чаще всего понимаю, чего человек хочет, даже когда он объясняет это через референсы и общие слова. Вот эту тонкую нить между сказанным и желаемым нейросеть не видит совсем.

Финальное решение. Итераций стало в разы больше, варианты приходят десятками, и качество картинки я проверяю глазами. Кто-то должен в какой-то момент остановиться и сказать, что вот это мы отдаём клиенту. Это решение всегда остаётся на человеке.

Проверка результата. Агент умеет уверенно сообщить, что всё готово и всё работает. Открываешь, тестируешь, и примерно в семи случаях из десяти работает не так или не работает вовсе. Поэтому каждый результат проходит через живые глаза.

На проекте нужно было повторить анимацию: протектор шины в движении, снег, частицы. Мы взяли подписки, зашли в генерацию видео и потратили на это два проекта подряд. Seedance 2 протектор не держит, начинает его резать и неправильно интерпретирует движение. С частицами история повторилась.

Итог: токены израсходованы, подписки оплачены, достойного результата на руках нет. Пришлось идти в программы и анимировать по старинке, правда, с той же нейросетью в помощь, но уже внутри профессионального софта.

Отсюда правило, которое я теперь соблюдаю. Когда берёшь проект, держи в запасе второе решение. Сначала быстро проверь задачу на нейросети: за час видно, тянет она или косячит. Если косячит, идёшь привычным путём и укладываешься в срок.

Считаем открыто, всё в $.

Теперь про деньги, которые сгорели. Под видео мы взяли отдельную подписку за тридцать долларов и спалили её за два дня на попытках оживить протектор шины. С частицами обошлось дешевле: Seedance 2 тогда раздавали на тест, неделя бесплатно, и мы прогнали через него большое количество вариантов. Достойного результата не получили ни там, ни там, зато точно нащупали границу возможностей.

За полгода сложились четыре простых критерия. Если задача проходит все четыре, отдавайте смело.

Обратное тоже верно: задачи без эталона и без быстрой проверки лучше пока не отдавать. На контроль уйдёт больше, чем вы сэкономите.

Порядок, который я советую студиям.

Поставьте модель на свой компьютер и дайте ей доступ к рабочим папкам. Заведите папку, которая копит знания: читает прошлое в начале работы и дописывает итог в конце, иначе каждый новый чат начинается с нуля. Возьмите одну повторяющуюся задачу, доведите её до конца и только потом беритесь за вторую.

Дальше это масштабируется на команду: личные папки сливаются в общую базу знаний студии, и новый человек приходит в готовую среду.

За полгода граница определилась чётко. Всё, что повторяется и проверяется глазами, агент делает быстрее меня: форматы, документы, счета, переписка. Всё, где нужно выбрать и отвечать за выбор, осталось на человеке.

Вся связка стоит триста двадцать пять долларов в месяц: две подписки Claude, две GPT, Krea и Higgsfield. Для бюджета студии это мелочь, а вечера освободились полностью.

Начинать проще с одной своей задачи, которая давно надоела. Поставьте модель к себе на компьютер, дайте ей папку с проектом и доведите эту задачу до конца. Дальше сами увидите, что отдавать следующим.

Про то, как всё устроено изнутри, я пишу в телеграм-канале Око обезьяны: что получилось, что сломалось, сколько стоило. Если захотите собрать такую же систему у себя в студии, разбираю это на консультациях, пишите.

#ии #дизайн #автоматизация #студия #ai