Заменит ли ИИ дизайнеров: непопулярное мнение

Что на самом деле умеют нейросети для картинок

Midjourney появилась в открытом доступе летом 2022 года, почти одновременно со Stable Diffusion и DALL·E 2. В России к ним добавились Kandinsky от Сбера и Шедеврум от Яндекса, и за три года качество выросло настолько, что сгенерированную картинку часто не отличить от фотографии или рисунка.

Но генерация решает только одну часть работы. Нейросеть быстро выдаёт варианты, а выбрать нужный, доработать и встроить в макет всё равно должен человек.

Проблемы начинаются в деталях. Руки, текст на изображении, единый стиль персонажа в серии из десяти картинок, точное соответствие брендбуку — на всём этом новички тратят часы, а профессионал знает, где проще дорисовать руками.

Для бизнеса это значит, что бюджет на визуал не исчезает, а перераспределяется: меньше денег уходит на простые картинки, а больше — на тех специалистов, кто умеет делать сложные.

Почему ИИ не заменит иллюстратора

Иллюстратор продаёт не картинку, а решение задачи: ему ставят цель вызвать эмоцию у конкретной аудитории в конкретной точке касания, и он подбирает под неё образ, композицию и стиль.

Нейросеть такой цели не понимает. Она выполняет промпт. Сформулировать промпт, который приведёт к нужной эмоции, — та же работа иллюстратора, просто другим инструментом.

Сколько времени уходит на промпты

Красивую картинку Midjourney выдаёт с первой попытки. Нужную — редко. Сначала уходит десяток итераций на композицию, потом ещё столько же на стиль, потом на детали вроде рук и предметов в кадре.

Три часа на одну иллюстрацию — обычная история, если у картинки есть конкретная задача. Иллюстратор с понятным ТЗ сделает её за пару дней без участия заказчика, поэтому выбор сводится к простому вопросу: что для тебя дороже — собственное время или деньги на специалиста.

Как изменилась работа дизайнера с приходом ИИ

Профессия меняется так же, как менялась с приходом Photoshop. Когда-то ретушёр работал кистью по фотобумаге, потом мышкой в редакторе. Сейчас часть рутины забирает генерация, а навыки композиции и вкуса остаются.

ИИ уже помогает там, где нужны черновые варианты для обсуждения с заказчиком, фоны и текстуры, мудборды, расширение изображения за края кадра и удаление объектов, и такие задачи вместо полудня занимают полчаса.

ИИ заменит дизайнеров, которые не учатся

Под угрозой не профессия, а люди, которые отказываются осваивать новые инструменты, ведь дизайнер, который умеет и рисовать, и быстро генерировать варианты, делает за день больше, чем коллега без ИИ за неделю.

Заказчику не важно, каким инструментом сделана картинка. Ему важно, чтобы она работала. Если её быстрее сделать в Midjourney и доработать в Photoshop, так и будет.

Заменит ли ИИ разработчиков

С разработкой та же история. GitHub Copilot, Cursor и Claude пишут заметную часть кода, но решения об архитектуре, интеграциях и компромиссах принимают люди.

Сгенерировать функцию стало дешевле. Понять, какую функцию писать, зачем и как она будет жить через год, по-прежнему трудно, поэтому разработчик, который умеет ставить задачу модели и проверять результат, становится быстрее, но не лишним.

ИИ уже берёт на себя заметную часть типовой работы в разработке. Это заметно, но не революция.

Где ИИ уже заменил людей

Есть задачи, где замена произошла почти полностью: стоковые фотографии для типовых материалов, простые баннеры, обработка фона на снимках товаров. Раньше на это нанимали фрилансеров, теперь хватает генерации и пары минут на правки.

Но это нижний сегмент рынка, где и раньше платили мало. Работу, где нужно понимать бизнес-задачу и бренд, нейросеть пока не забрала. Граница проходит не по профессии, а по сложности задачи.

Фонд оплаты труда как главный критерий

Самый честный способ проверить, заменил ли ИИ людей, — посмотреть на расходы на зарплату, и если компании продолжают нанимать дизайнеров и разработчиков и платить им столько же, автоматизации в полном смысле не произошло.

Сокращения из-за ИИ, о которых пишут в новостях, чаще оказываются обычной оптимизацией, которую удобно объяснить модной причиной, тогда как реальный эффект пока выглядит иначе: та же команда делает больше задач.

Если через пару лет фонд оплаты труда в отрасли реально упадёт, я пересмотрю своё мнение. Пока цифры говорят обратное.

Что делать дизайнеру и иллюстратору

• Освоить хотя бы одну генеративную модель на уровне, когда результат предсказуем.
• Научиться дорабатывать сгенерированное: ретушь, композиция, цвет.
• Развивать то, что модель не умеет: понимание задачи заказчика, работу с брендом, вкус.
• Собирать в портфолио кейсы, где виден не только результат, но и решение задачи.

Авторские права на сгенерированные изображения

Отдельный вопрос, о котором часто забывают, — права, ведь в российском праве автором может быть только человек (статья 1257 ГК РФ), и статус картинки, которую целиком создала нейросеть, пока не определён.

Для коммерческого использования это риск. Сервисы прописывают свои условия в пользовательских соглашениях, и они не совпадают: где-то права на результат передаются пользователю, где-то только на платном тарифе.

Иллюстратор с договором закрывает этот вопрос сразу: права передаются по договору отчуждения или лицензии. Для бренда, который строит узнаваемый образ, это весомый аргумент.

Поэтому права на изображения я бы обсуждал с заказчиком до начала работы, а не после публикации.