«Через год дизайнеры будут не нужны» — в конце 2023 года эту фразу мы слышали постоянно. В новостях, в чатах. Midjourney, Stable Diffusion, Кандинский — все это выглядело как начало конца профессии. Прошел год. И реальность, как это часто бывает, оказалась менее громкой, но гораздо интереснее. Сегодня я Дарина Костина, дизайнер с 10 летним опытом, практикующий преподаватель поделюсь с вами опытом использования нейросетей в нашей студии karma.web.
В вакансиях всё чаще появляются пункты вроде «опыт работы с AI‑инструментами» и «умение интегрировать нейросети в процесс». Не как бонус — как базовое ожидание.
В нашей студии karma.web мы прошли этот путь за год: от скепсиса и наивных экспериментов до стабильной системы, где AI — обычный рабочий инструмент. Так как я сама плотно участвую во всех процессах своей студии и являюсь практикующим дизайнером более 10 лет, то с радостью поделюсь своим опытом.
Наш путь: от скептицизма к интеграции
Первые эксперименты и провалы
Начинали мы, честно говоря, наивно. Думали: "Ну что может быть сложного? Пишешь промт — получаешь результат".
Все изменилось, когда мы осознали простую вещь: нейросеть — это не волшебная кнопка, а инструмент, которому нужно учиться.
Вот реальный пример эволюции наших промтов:
Первая попытка:
Minimalist logo for specialty coffee shop, geometric coffee bean symbol,
negative space, single color black, inspired by Massimo Vignelli,
clean lines, professional, vector style --ar 1:1 --style raw
Результат был непригодным для работы — ��астровые изображения в низком качестве, которые невозможно масштабировать и дорабатывать.
После обучения нейросети:
Сгенерировали простой промпт для логотипа в DeepSeek, пошли с ним в ReCraft и получили векторный формат, готовый для дальнейшей доработки:
Разница в результатах — в десятки раз.
Инструменты, которые остались с нами
За год мы перепробовали десятки инструментов. Вот что осталось в постоянном использовании:
Текстовые нейросети
ChatGPT мы используем для первичного анализа сайтов клиентов и конкурентов, а также для черновиков структуры и текстов. Готовые результаты почти всегда дорабатываем вручную — в чистом виде они редко подходят для финального использования. Например, можно собрать шаблон письма, но адаптировать под свою студию получится только вручную, так как нейросеть часто не видит тональность и может по промпту составить законченный текст.
DeepSeek помогает на этапе аналитики: с его помощью разбираем нишу, аудиторию и возможные направления позиционирования. Лучше всего он работает, когда задача сформулирована чётко — иначе легко уходит в излишние обобщения.
Пример:
Задача:
Проанализируй нишу онлайн-школ по обучению digital-иллюстрации для взрослых в России. Опиши 3 основных сегмента потенциальных учеников: их возраст, профессия, уровень навыков, мотивация к обучению, бюджет на курсы.
Perplexity используем как инструмент для поиска и проверки информации. Он удобен, когда нужно быстро собрать данные по рынку или отследить, что происходит в индустрии, но в креативных задачах мы его почти не применяем. Perplexity всегда дает ответ со ссылками на источники — это его сила для исследований, но минус для креатива. Когда нужен свободный поток идей или несколько итераций концепции, постоянные цитаты и ссылки только мешают.
Генерация изображений
Midjourney генерирует стилистические изображения, создает атмосферные иллюстрации и концепт-арт, производит фотореалистичные визуалы и абстрактные фоны. Идеален для фотовизуала.
Nano Banana и Nano Banana Pro создает изображения для презентаций и социальных сетей, генерирует контент для email-рассылок и лендингов, поддерживает пакетную генерацию и быструю адаптацию под форматы.Пробовали создавать креативы, плакаты, посты для соцсетей и тд.
Reсraft используем для задач, где важен вектор: логотипы, иконки, элементы интерфейса. Он закрывает большую часть типовых задач, после чего дизайн дорабатывается вручную. Подробнее о применении читайте в кейсе
Нейросети для генерации видео
Sora создает промо-видео до 60 секунд, генерирует анимированные презентации продуктов, производит видео-истории бренда и фоновые видео.
Kling создает короткие видеоролики из текстовых описаний за минуты, поддерживает высокое разрешение, генерирует видео с персонажами и контролирует камерные движени��. Подробнее об использовании этих нейросетей рассказали в кейсе.
Обработка
Removal.ai используем для быстрой очистки изображений от фона и лишних элементов — это простая, но очень полезная автоматизация.
Плагины для Figma: Autoflow создает блок-схемы, Iconify дает доступ к иконкам, Icon8 Background Remover автоматизируют удаление фона с изображений, Al Color Palette помогает в работе с цветовыми палитрами.
Реальные проекты: что мы сделали с AI
Каталог карнавальных костюмов: как ИИ помог превратить обычные фото в сказку
Клиентом была компания по продаже карнавальных костюмов, праздничной одежды для детских и взрослых мероприятий.
Перед нами стояла задача создать онлайн-каталог. Фотографии костюмов и тексты у нее были, но с визуалом возникла проблема: снимки выглядели тускло и не отражали реальную ценность товара.
У клиентки уже была обложка и примерное представление о том, каким должен быть каталог. Но нужно было сделать так, чтобы фотографии передавали атмосферу волшебства и праздника — иначе покупатели не поймут, за что платят.
Собрали мудборд. Несмотря на то, что у клиентки были идеи, мы создали доску с референсами — так появилось больше вариантов оформления, и мы определились со шрифтами.
Улучшили фотографии через ИИ.
Использовали Nano Banana, чтобы:
Совместить фотографии Деда Мороза и Снегурочки в одну и вставить их на атмосферные зимние фоны
Использовали Recraft для генерации всех фоновых элементов:
Волшебные часы и ключи
Фантазийное небо с голографическими ледяными глыбами
Новогодние елки и подарки
Собрали каталог. Разместили обработанные фото на страницах, выстроили композицию, поправили детали.
Создали онлайн-каталог, где обычные фотографии костюмов превратились в сказочные композиции. Теперь снимки передают атмосферу волшебства и визуально оправдывают стоимость товара.
Клиентка получила готовый каталог в двух версиях — может показывать его покупателям без технических проблем.
Обложка для YouTube-канала коуч-энергопрактика
Клиентом был коуч-энергопрактик, специалист по энергетическим практикам и личностному развитию.
Перед нами стояла задача разработать обложку для YouTube-канала. В буклете были фото, однако они оказались непригодны для использования в качестве обложки. Имеющиеся фото не передавали нужную энергетику и тематику. Необходимо было создать визуал, отражающий специфику деятельности канала и привлекательный для целевой аудитории. Клиент предоставил фото-референсы с примерами желаемого стиля.
Для генерации изображений использовали несколько нейросетей: ChatGPT использовали для фона и фоновых элементов, а Nano Bananа для работы с ее фотографиями без потери черт лица. Работали с референсами клиента, адаптируя стиль под энергетическую тематику и требования YouTube.
Создали обложку для YouTube-канала, которая визуально передает специфику работы коуч-энергопрактика и соответствует ожиданиям клиента.
Презентация для бухгалтера Ирины Морозовой
Клиентом была Ирина Морозова, бухгалтер, которой требовалась презентация для вебинара.
Через Recraft генерировала паки для 3d изометрических иконок в стилистике, которая ей понравится, чтобы делать инфографику на слайдах. Фоны и стилистические картинки с золотом генерировали в Midjourney. Через Nano Banana генерировали конкретные различные рамки, 3D-объемный QR-код. Также у клиентки было желание сделать мемы с котиком, поэтому через Nano Banana поместили одно и того же персонажа в разные ситуации и сделали смешные мемы к ее презентации.
Ирина получила готовую презентацию с уникальными визуальными элементами, созданными через нейросети.
Ирина получила готовую презентацию с уникальными визуальными элементами, созданными через нейросети.
Визуальный контент для Яндекса: тыквы и видео ко Дню матери
Клиентом была всеми известная компания, которой требовался визуальный контент для тематических материалов. Сделать видео ко дню матери где курьер поздравляет мать и видео с рекламой их осенних блюд
Видео ко дню матери полностью генерировали в Nano Banana и Kling.
В Nano Banana генерировались стоп-кадры c курьером, с матерью, которые оживлялись в Kling и склеивались вручную.
В Nano Banana генерировали стоп-кадры c осенними блюдами, которые оживляли в Kling, а потом в Sora 2 создавали полноценный ролик.
Получился готовый визуальный контент: видео с осенними блюдами и ко Дню матери, созданные с помощью ИИ-технологий.
Важный момент: мы всегда говорим клиентам, где используем AI.
Не скрываем этого и не пытаемся выдать сгенерированный контент за полностью ручную работу. При этом объясняем: нейросети не обесценивают нашу работу.
Мы используем AI не для создания дизайна, а для генерации материалов — изображений, текстов, видео. Концепция и дизайнерские решения всегда остаются за человеком.
За год ни один клиент не отказался от работы из-за использования AI. Наоборот — многие спрашивают: "А что ещё можно ускорить таким способом?"
Что изменилось в нашей работе?
Главное изменение — роль дизайнера. Сейчас он меньше занят «рисованием ради рисования» и больше управляет процессом: понимает задачу, выбирает подходящий инструмент, отсеивает неудачные варианты. Работать мы действительно стали быстрее, но не потому, что нейросети делают все за нас, а потому что они забрали часть рутинных операций: подборка референсов, сборка мудборда, но стратегия, композиция и общение с клиентами по-прежнему остаются на человеке.
Мы не беремся предсказывать, как рынок будет выглядеть через два или три года. Инструменты меняются слишком быстро, и делать уверенные прогнозы сейчас сложно. Но уже понятно, что полностью игнорировать AI — сомнительная стратегия, так же как и безоговорочно доверять ему.
Мы продолжаем пробовать новые подходы, иногда ошибаемся и пересобираем процессы заново: тексты для лендинга дают только базу текста и приходиться дорабатывать, картинки в нейросетях тоже часто требует доработки и использования нескольких нейросетей, как показали в кейсах выше. Нейросети по-прежнему плохо создают мокапы, знают правила композиции и другие вещи. Пока это дает нам самое ценное — больше времени на продуманные дизайнерские решения, а не на механическую работу.
Вопросы для обсуждения
Стоит ли указывать в портфолио, что часть работы создана с AI?
Мы делаем так всегда.
Должен ли дизайнер показывать клиенту AI-генерации напрямую? Мы, например, сырые варианты никогда не показываем.
Буду рада вашим мнениям в комментариях — возможно, ваш опыт поможет нам улучшить процессы.
Нейросети для нас перестали быть экспериментом и стали обычным рабочим инструментом. Они действительно ускоряют отдельные этапы и снимают часть рутины.
