ИИ меняет работу дизайн-команд. Но не так, как принято думать

Искусственный интеллект за последние несколько лет стал одним из самых обсуждаемых инструментов в креативной индустрии. Нейросети научились генерировать изображения, видео, тексты и дизайн-концепции, меняя представление о том, как создаётся визуальный контент и какие инструменты для этого действительно необходимы.

Но внутри крупных компаний ИИ меняет работу дизайн-команд иначе: он не заменяет дизайнеров, а автоматизирует отдельные этапы, усиливая контроль системы, отбор решений и управление качеством.

Меня зовут Саида Малаева, я управляю дизайн-командой Департамента коммуникаций и маркетинга Газпромбанка. Мы отвечаем за имидж банка, развитие его стиля и айдентики, продвижение продуктов и коммуникационный дизайн.

По данным исследования Yakov & Partners, сегодня около 69% компаний уже используют технологии ИИ хотя бы в одном бизнес-процессе. При этом генеративные модели начинают активно применяться в маркетинге, разработке и креативных функциях.

На этом фоне в компаниях всё чаще возникает практический вопрос: если ИИ способен быстро генерировать изображения, какую роль в этой системе будут играть дизайнеры?

Опыт управления креативной дизайн-командой в Газпромбанке показывает, что реальная дискуссия проходит немного в другой плоскости. Генерация изображений – лишь небольшая часть того, как устроена дизайн-функция внутри крупной организации, и ИИ чаще всего рассматривается как инструмент генерации визуала. Вопрос внутри инхаус дизайн-команд стоит иначе: как встроить новые технологии в сложную систему работы бренда.

Потому что дизайн в корпоративной среде – это не создание отдельных имиджей. Это управление визуальной системой бренда.

Именно эта система определяет, как бренд выглядит во всех точках коммуникации – от рекламных кампаний и спецпроектов до цифровых сервисов и внутренних коммуникаций. Задача дизайн-команды состоит в том, чтобы эта система оставалась устойчивой, узнаваемой и масштабируемой.

Снаружи дизайн часто воспринимается как процесс создания дизайн-материалов: баннеров, иллюстраций, презентаций, рассылок и других рекламных макетов. В реальности внутри крупной организации работа устроена значительно сложнее.

В Газпромбанке, как и в большинстве крупных компаний, визуальная коммуникация развивается внутри целой инфраструктуры: бренд-гайдов, дизайн-систем, уникальной типографики, графических паттернов, технических требований различных каналов, юридических аспектов и пр.

Дизайн-макет почти никогда не существует сам по себе. Он становится частью серии коммуникаций: рекламные кампании, официальный вебсайт, мероприятия, спецпроекты, цифровые коммуникации, короткие всплывающие сообщения в мобильных сервисах и др.

Каждый элемент должен корректно масштабироваться на разные форматы и соответствовать системе бренда. При этом финальные файлы нередко готовятся в конкретных технических форматах, например, векторных, и интегрируются в производственную среду и дальнейшую ротацию.

Дизайнер внутри крупной компании работает не с отдельными имиджами, а с дизайн-системой бренда, и это принципиально другой уровень работы, нежели простая генерация изображений.

Наличие дизайн-системы не отменяет использование ИИ и не делает его центральным элементом, она задает границы применения. На практике ИИ может использоваться не для свободного создания новой визуальной логики бренда, но для ускорения отдельных задач внутри заданной системы: поиска референсов, подготовки черновых вариантов, тестирования композиции, генерации вспомогательных элементов и адаптации материалов под разные форматы. В любом случае финальные решения, влияющие на визуальный образ бренда, проходят проверку дизайн-командой.

ИИ создаёт ощущение мгновенного результата. Практика показывает более сложную картину.

В одной из наших рабочих ситуаций обсуждалась возможность заменить фотосет для рекламной кампании генерацией изображения в нейросети. На первый взгляд решение выглядело рационально: реализуемо, технологично и быстро.

На практике сложность возникает не в самой генерации как таковой, а в том, чтобы добиться нужной детализации, соответствия визуальной логике бренда и пригодности материала для дальнейшей адаптации под серию форматов.

К тому же корпоративная среда вносит здесь свои очевидные коррективы: ИИ инструменты должны быть интегрированы в инфраструктуру компании, генерации требуют серии тестов, а полученные варианты проходить этапы согласований и корректировок.

Даже современные продвинутые модели требуют внимательной работы с деталями: пропорциями, текстурами, композиционными решениями и соответствием бренд-гайдам. В результате запуск кампании через генерации может занять немало времени и попыток получить нужный результат.

ИИ модели способны ускорять отдельные этапы работы. Заменить системный подход разработки дизайна внутри крупной компании они пока не могут.

Распространение нейросетей внутри компаний привело и к другому эффекту.

С распространением доступных ИИ-инструментов у сотрудников разных подразделений, не профилирующих в дизайне, появляется больше возможностей самостоятельно собирать визуальные материалы для локальных задач. Когда такие материалы создаются вне общей системы требований и без участия профильной команды, это может приводить к визуальным расхождениям. Поэтому для крупных брендов ключевым становится не запрет на эксперименты, а понятный контур правил: где возможна инициатива, а где обязательна проверка на соответствие бренд-гайдам.

Речь здесь идет о локальных инициативах, внутренних материалах и вспомогательных носителях, где соблазн быстро собрать визуал с помощью доступных ИИ-инструментов особенно велик.

По отдельности такие решения могут выглядеть безобидно, но в масштабе крупной организации их накопление создает визуальный шум, в котором бренд начинает говорить с аудиторией на множестве разных языков в зависимости от команды, проекта или канала.

Подобные инициативы чаще всего возникают из хороших намерений сделать что-то красивое, креативное или технологичное. Однако для крупных брендов такие эксперименты постепенно создают системный риск – фрагментацию визуальной коммуникации.

Для внешних коммуникаций консистентность имеет прямую бизнес-ценность, поскольку единство визуального языка повышает узнаваемость бренда, укрепляет доверие и делает маркетинговые кампании эффективнее.

Исследования в области брендинга показывают, что компании, поддерживающие единый и последовательный бренд во всех коммуникациях, могут увеличивать доход в среднем до 23 %, поскольку консистентность повышает узнаваемость, доверие аудитории и эффективность маркетинговых кампаний.

Обратная ситуация, когда бренд начинает дробиться на множество несвязанных визуальных решений, приводит к противоположному эффекту. Коммуникации становятся менее узнаваемыми, маркетинговые кампании требуют больше ресурсов для достижения того же результата, а бренд постепенно теряет свою силу, как для внешнего, так и для внутреннего клиента.

Кроме того, для бренда важна не только скорость производства контента, но и качество его восприятия. Любая заметная ошибка генерации, небрежность в деталях или ощущение шаблонности считываются аудиторией как недостаток внимания к коммуникации.

В этом смысле проблема интеграции ИИ - это еще и репутационный вопрос, который кроется в самом факте его использования, когда он становится слишком очевидным. Если машинный след становится слишком заметным, потребитель контента может воспринимать это как равнодушие бренда к собственному образу и к ЦА. Поэтому использование ИИ в коммуникациях бренда требует повышенного внимания к качеству визуала.

Также обсуждается идея обучать ИИ модели на бренд-гайдах компании и использовать их для автоматической генерации дизайн-макетов в фирменном стиле. Подобный подход действительно имеет место быть, но пока его реализация сталкивается с несколькими практическими ограничениями.

Первый вопрос связан с безопасностью данных. Дизайн-системы и гайды относятся к интеллектуальной собственности компании, и использование таких материалов в сторонних сервисах требует отдельной оценки рисков.

Второй аспект касается точности результатов. Даже обученная модель не гарантирует полного соответствия всем требованиям бренд-гайдов и требует дополнительной проверки со стороны дизайн-команды. Даже если модель обучена на бренд-материалах, она не становится носителем бренд-логики сама по себе. Она лишь помогает ускорять отдельные операции внутри правил, которые по-прежнему задаются и контролируются командой.

Третий фактор связан с технической средой. Множество рекламных и информационных коммуникаций предполагает подготовку материалов в конкретных форматах и системах, где важна не только визуальная часть, но и корректная структура файлов.

Таким образом, нейросеть становится частью рабочего инструментария дизайнеров, однако управление системой визуальной коммуникации бренда остается задачей дизайн-команды.

Существует ещё один эффект. В крупных компаниях креативные функции часто работают в смешанной модели: часть задач выполняется внутри команды, другая часть передаётся внешним агентствам.

Появление ИИ постепенно меняет это соотношение. Например, для небольших проектов с уникальным стилем и немногочисленным набором форматов, инструменты генерации позволяют быстрее подготовить референсы и прорабатывать версии концепций внутри команды. Это означает, что часть задач, которые раньше требовали привлечения внешних подрядчиков, может решаться силами дизайнеров внутри команды.

По мере распространения ИИ внутри компаний усиливается роль внутренних команд, которые обладают контекстом бренда и способны интегрировать новые технологии в существующие системы коммуникации.

В долгосрочной перспективе это меняет экономику работы креативных команд: компании получают возможность быстрее запускать коммуникации и более эффективно управлять маркетинговыми бюджетами.

Меняется структура затрат и распределение задач. Часть работы, которая раньше отдавалась подрядчикам на этапах поиска визуального направления, первичной проработки концепций или массовой адаптации материалов, теперь может быстрее выполняться внутри команды. Иными словами, ИИ не отменяет потребность во внешних партнерах, но меняет границу между тем, что выгодно делать внутри, а что по-прежнему рационально отдавать наружу.

Практика работы дизайн-команды в Газпромбанке показывает, что в этой логике ИИ становится инструментом, который усиливает роль внутренней экспертизы. В частности, внутри команды было выделено направление автоматизации дизайн-процессов: разрабатываются внутренние шаблоны, инструменты и плагины, позволяющие ускорять подготовку дизайн-материалов. На текущий момент у нас реализованы шаблоны для SMM-постов, каруселей, сторис для сайта, сниппетов, офисов и банкоматов, а также для ДБО, CRM и других форматов. В сумме это 94 формата и варианта для одного бизнес направления, которые адаптированы под 13 направлений. По сравнению с ручной сборкой ресайзов это позволяет экономить около 87% времени. Для внутренних коммуникаций мы внедрили конструкторы для рассылок, баннеров на сферу и скринсейверов. Например, техническая сборка рассылки с использованием конструктора, библиотеки элементов и плагина ускоряется в 3 раза: только этап сборки благодаря плагину сокращается с 15 до 1 минуты.

Этот подход стал частью цифровой трансформации дизайн-функции и был отмечен профессиональным сообществом – команда получила серебряную награду премии Tagline Awards в номинации «Лучшая digital-трансформация».

ИИ становится частью рабочего инструментария дизайн-команды. Он помогает быстрее создавать скетчи, тестировать разные решения, предлагать больше вариантов креативов на начальном этапе разработки идей, автоматизировать адаптацию материалов под десятки форматов и сокращать время на производственные этапы дизайна.

При этом ключевая задача дизайн-команды остается прежней – поддерживать консистентность и развивать стиль бренда.

Поэтому ИИ влияет не на значение и необходимость дизайн-функции, а делает более заметной ее управленческую и экспертную роль.

ИИ модели способны генерировать красивые изображения.

Но работа дизайна внутри крупной компании устроена сложнее. Речь идёт не о создании отдельных картинок, а о поддержании целостного и узнаваемого бренда во всех коммуникациях.

Технологии ускоряют процессы

Но носителем бренда остаётся дизайн-команда, которая понимает его суть и управляет развитием его стиля.

При подготовке этой статьи использовались ИИ-инструменты для работы с текстом и структурирования материала. Технологии помогают ускорять процесс. Содержание и выводы по-прежнему формируются профессиональной экспертизой.