С каким дизайном справляются алгоритмы и насколько хорошие получаются результаты

Восемь лет я собираю примеры алгоритмического дизайна. Это инструменты, которые должны (были) упростить построение интерфейса, подготовку графики и контента, а также персонализацию продукта (оригинальная статья).

Три года назад я запустил сайт-коллекцию и регулярно делал мини-подборки интересных экспериментов и инструментов для генеративного дизайна.

Но в прошлом году тема потихоньку сдулась — возможно, вы заметили, что я давно не делал свежих подборок. Причины три:

Самостоятельных инструментов толком не появилось — команды долго пилили их на деньги инвесторов, но за годы научились делать только самые примитивные вещи. Сто двадцать пятый конструктор промо-сайтов или генератор логотипов больше не выглядят прорывом — ни по факту, ни как прокапывание новых территорий.

Короче, аналог Autodesk Dreamcatcher для цифрового дизайна не случился, а эту модель все считали как основную. Реальный прогресс есть в улучшении массовых продуктов от Adobe (они поставили внедрение реально прорывных функций на поток) и Microsoft (много важных улучшений в MS Office). Поэтому главное событие в мире алгоритмического дизайна — секция Sneaks на Adobe MAX. Эти эксперименты постепенно попадают в основные продукты.

Примеры из коллекции:

Вторым прикладным решением были кастомные инструменты для конкретных компаний. Но алгоритмический дизайн должен выдавать осмысленный и качественный результат, решающий бизнес-задачу.

С этим проблемы: либо генерация в очень узком пространстве решений (есть много примеров генеративной айдентики, но эти решения работают только в конкретном проекте). Либо визуальный мусор, который с натяжкой можно считать художественным экспериментом, но не решением задачи.

Третий путь — эксперименты от университетов или инциативных групп. Но они крутятся вокруг переноса стиля, генерации людей и объектов. Примеры вокруг дизайна интерфейсов и графического дизайна как были редки, так и остались.

Да и они дальше экспериментов не выходят — скорее показывают, что генерация может выдавать какой-то набор решений на конкретную тему. Но переложить его на конкретную задачу конкретной компании не получается.

Генераторы интерфейсов: UI Bot и плагин для Sketch BillUI

Четвёртая категория — это банальное шарлатанство, когда ключевые слова «нейросеть», «искусственный интеллект» или «машинное обучение» добавляют к прозаичным решениям типа генераторов цветовых палитр. А то и вовсе врут, привлекая внимание к простейшему алгоритму. Таких примеров на Product Hunt хватает.

Такое в коллекцию не попадает.

В приличном обществе в анонсах алгоритмического дизайна принято показывать технологическое обоснование — абсолютное большинство дельных экспериментов делают это. Многие публикуют код на GitHub. Кто-то показывает видео рабочего процесса с инструментом.

Шарлатанам достаточно пресс-релиза или пустого видео-ролика с изображением культурных кодов «умная» штука — примерно как показывали хакеров в фильмах 90х, взламывающих сервер по IP в адресной строке браузера.

Жаль, что у многих СМИ и дизайнеров отсутствует критическое мышление и проверка фактов. При том что на рынке полно примеров надувания пузыря — Juicero, Theranos, «ё-Мобиль» и многие другие. Тем более печально, когда речь идёт об уходящем тренде, о котором было достаточно написано в последние годы.

Как и на любом рынке, в отечественном дизайне хватает компаний и команд мирового уровня, много крепких локальных игроков. Хватает и откровенно слабых, которые заменяют реальные достижения пресс-релизами и показухой на уровне представителей стареющей телевизионной эстрады. Эпатаж не оправдывает позорный результат.

Уверен, что ориентироваться нужно на первых — таких ребят хватает как среди дизайн-агентств, так и среди продуктовых компаний. Тогда общий уровень профессии будет расти, а не оставаться местечковым.

Если подытожить восемь лет наблюдения за алгоритмическим дизайном (и четыре года его активного развития):

Плохая новость: экзоскелета для дизайнера не получилось — в лучшем случае палки для спортивной ходьбы.

Хорошая: мы сейчас внизу кривой хайпа Gartner. Нереализованные обещания уже случились и поток попыток сотворить чудо уменьшился. Зато продолжают появляться реальные внедрения в массовые продукты, которые влияют на жизнь людей. И здесь главный локомотив — Adobe (а Autodesk поставили генеративный дизайн на поток работы с клиентами).

Это гораздо сложнее, чем выдавать поделку за технологический прорыв. Но это реально решает задачи, ради которых работает дизайнер.

P. S. Сайт-коллекцию я какое-то время не обновлял — нужно переехать на новый движок. Накопились пара десятков ссылок — подпишитесь на рассылку, чтобы не пропустить.

#ии