Практические советы по применению языковых моделей для дизайнеров

Чтобы преуспеть в современном мире, digital дизайнерам всё чаще требуются навыки работы с искусственным интеллектом. В быстро меняющейся сфере дизайна бывает критически важно ускорить рабочие процессы, и при этом нельзя жертвовать качеством и креативностью. И когда речь идет об искусственном интеллекте в первую очередь дизайнеры думают о моделях генерации изображений, но текстовые модели могут оказаться еще более полезными в работе.

Речь идет о больших языковых моделях (LLM), таких, как ChatGPT и Claude. Благодаря их способности генерировать идеи и поддерживать творческие процессы, они становятся мощными инструментами для дизайнеров.

LLM могут заметно упростить работу дизайнеров на разных этапах. Они помогают быстрее и проще работать с текстами, придумывать идеи, создавать прототипы и сценарии использования. Благодаря этим моделям можно быстрее находить решения, адаптировать контент под разные аудитории и улучшать пользовательский опыт, не теряя в креативности.

Эту памятку я подготовил для своих студентов в B&D институте и думаю, она может оказаться полезной для начинающих дизайнеров или тех, кто еще не интегрировал LLM в свою работу.

Работа с текстом

1. Копирайтинг

LLM могут помочь писать и редактировать тексты для различных целей: от наполнения макетов до создания документации. Вместо использования случайных текстов-заполнителей ("рыбы"), дизайнеры теперь могут генерировать контент с нужными характеристиками — это может быть описание продукта, лозунг, статья или текст для рекламной кампании.

Пример промта: «Напиши описание для макета веб-страницы о новом продукте. Описание должно быть до 150 символов, использовать нейтральный тон и акцентировать внимание на экологичности продукта.»

2. UX-райтинг

LLM можно использовать для создания и редактирования интерфейсных текстов, таких как названия кнопок, уведомления и подписи. Эти модели помогают адаптировать тексты под различные аудитории и делают их более лаконичными.

Пример промта: «Предложи пять вариантов текста для кнопки, которая позволяет пользователю подтвердить подписку на новости. Длина текста — не более 20 символов.»

3. Локализация

Современные языковые модели успешно справляются с переводами. Они помогают адаптировать интерфейс под различные языковые рынки, выбирая подходящие варианты перевода с учётом длины текста и смысловых нюансов.

Пример промта: «Переведи текст: "Нажмите, чтобы отправить заявку" на французский, испанский и японский языки, чтобы текст был не длиннее оригинала и звучал естественно для носителей языка.»

4. Выделение информации из текста

LLM помогают анализировать большие объёмы текстовой информации, выделяя ключевые данные. Они могут сокращать, классифицировать или объединять информацию по заданным параметрам, что значительно ускоряет обработку текста.

Пример промта: «Сократи следующий абзац до одного предложения, сохраняя основную мысль: [вставьте абзац].»

Поиск и генерация идей

5. Мозговые штурмы

Дизайнеры могут использовать языковые модели для генерации идей в процессе проектирования. Это может быть как начальный этап разработки концепции, так и создание различных визуальных решений, текстов или стратегий.

Пример промта: «Предложи 10 идей для тематики баннера для онлайн-магазина одежды, который должен быть нацелен на молодую аудиторию, любящую уличную моду.»

6. Инсайты и референсы

LLM могут предложить аналитические инсайты, тренды и даже примеры дизайна, что особенно полезно на этапе исследования. Модели можно попросить дать информацию о современных трендах в UX/UI или предложить успешные кейсы по интересующей теме.

Пример промта: «Расскажи о трендах в минималистичном дизайне интерфейсов для мобильных приложений в 2024 году.»

Прототипирование и концептуализация

7. Описание визуальных элементов

LLM можно использовать для описания визуальных решений, которые затем могут быть воплощены в жизнь дизайнерами или разработчиками.

Пример промта: «Опиши концепцию для главной страницы сайта туристического агентства. Она должна быть светлой, минималистичной и с акцентом на фотографии природы.»

8. Генерация сценариев использования

LLM можно использовать для генерации различных сценариев использования (use cases), что помогает дизайнерам тестировать концепции интерфейсов или функций на ранних стадиях разработки. Модели могут генерировать сценарии в разных форматах, таких как User Story, Job Story и другие. Это позволяет адаптировать сценарии под конкретные цели — будь то разработка нового функционала, проведение тестов или улучшение пользовательского опыта.

Пример промта: «Предложи три сценария использования для мобильного приложения, которое помогает пользователям планировать поездки.»

Пример промта для User Story: «Создай User Story для приложения для планирования поездок, в котором пользователь может сохранять свои любимые места. Используй следующий шаблон: "Как [тип пользователя], я хочу [цель], чтобы [достигнуть результата]".»

Пример промта для Job Story: «Создай Job Story для ситуации, когда пользователь приложения для планирования поездок хочет быстро найти маршруты до сохранённых мест. Используй следующий шаблон: "Когда [контекст], я хочу [мотив], чтобы [результат]".»

Пример промта для Use Case: «Создай Use Case для мобильного приложения, в котором пользователь добавляет новое место в список своих любимых. Описывай шаги подробно, начиная с главного экрана.»

Дополнительные стратегии использования LLM в дизайне

9. Управление проектами и коммуникациями

Модели могут поддерживать дизайнеров в управлении проектами, например, составлять расписания, планировать встречи или даже формулировать письма клиентам и партнерам.

Пример промта: «Напиши письмо клиенту с предложением о встрече для обсуждения финальной версии дизайна. Письмо должно быть вежливым и коротким.»

10. Создание текстовых описаний для ассистивных технологий

LLM могут помочь создавать текстовые описания для людей с ограниченными возможностями, такие как описания изображений для экранных читалок или альтернативные тексты для веб-страниц.

Пример промта: «Напиши текстовое описание для изображения на главной странице веб-сайта, на котором изображена семья на фоне озера на закате.»

11. Исследование пользовательских предпочтений

Модели могут помочь собирать и анализировать отзывы пользователей, выявлять ключевые паттерны поведения или предпочтения, что помогает принимать решения на основе данных.

Пример промта: «Проанализируй отзывы пользователей о приложении и выдели основные положительные и отрицательные комментарии.»

11
Начать дискуссию