UI для ИИ: принципы проектирования пользовательских интерфейсов для ИИ-систем

Корпорации инвестируют значительные средства в мощные ИИ-технологии, но сталкиваются с парадоксом: пользователи часто не используют их потенциал из-за сложных или непонятных интерфейсов. В результате даже самая передовая платформа рискует оказаться невостребованной, а инвестиции бизнеса — не окупиться. Ключевая проблема заключается в том, что пользователь взаимодействует не с алгоритмом напрямую, а с интерфейсом, и именно на этом уровне решается, станет ли ИИ надежным помощником или источником фрустрации. В этой статье Евгения Чистякова, ведущий дизайнер интерфейсов в Embedika, разберет принципы проектирования UI, которые помогают преодолеть этот барьер, повысить доверие к системе и сделать сложные алгоритмы доступными как для новичков, так и для опытных специалистов.

Евгения Чистякова

Ведущий дизайнер интерфейсов в Embedika

Пользователь в эпоху AI

По данным на 2025 год, 66% пользователей по всему миру уже используют ИИ-технологии. Однако за этим общим показателем скрывается разнообразие как публичных сервисов, так и специализированных корпоративных систем. В бизнес-среде активно внедряются решения на основе машинного обучения (ML) — от интеллектуального поиска по внутренним базам знаний и автоматизации документооборота до предиктивной аналитики. Хотя большие языковые модели (LLM), такие как GPT-5, DeepSeek и ЯндексGPT, привлекают основное внимание, они представляют лишь одно направление развития. Применение ИИ в корпоративном секторе не ограничивается чат-интерфейсами: для анализа процессов и временных рядов используются рекуррентные нейронные сети (RNN), для классификации данных — сверточные сети (CNN), а для генерации контента — диффузионные модели, подобные Stable Diffusion. Это разнообразие ставит перед дизайнерами сложную задачу — создавать универсальные интерфейсы, адаптированные под разные типы моделей и бизнес-задач, и следующие общим правилам и паттернам.

Это технологическое разнообразие особенно заметно в корпоративной среде, где компании внедряют все более сложные ИИ-системы в свои рабочие процессы. При этом возникает серьезный вызов: хотя сотрудники часто предпочитают использовать привычные публичные ИИ-помощники, компании осознают риски утечки конфиденциальных данных через такие сервисы. Это стимулирует переход на защищенные корпоративные решения, которые работают внутри ИТ-контура компании и не передают данные в открытый доступ. Однако такие специализированные системы могут иметь более сложный интерфейс, а их внедрение требует обучения персонала. В этой ситуации даже базовые принципы взаимодействия с ИИ могут оказаться неочевидными для пользователей. Именно поэтому продуманный онбординг и интуитивный интерфейс становятся не просто рекомендацией, а критически важным условием успешного внедрения технологий. Они должны быть доступны сотрудникам с самым разным уровнем цифровой подготовки.

Принцип 1: ИИ — помощник, а не сотрудник

Современная реальность цифрового предприятия — это гибридная модель, где искусственный интеллект выступает не заменой, а ключевым элементом усиления компетенций сотрудника. Как показывают исследования от IBM, компании, которые внедряют AI-инструменты для поддержки сотрудников, видят рост продуктивности на 30-50%. Но существуют и риски, связанные с галлюцинациями модели и неправильной оценкой контекста, которые могут привести к генерации правдоподобной, но ложной информации.

Даже специализированные инструменты не застрахованы от ошибок. Исследование RegLab Стэнфордского университета показало, что специализированные юридические ИИ-инструменты выдавали неверные данные в 1 из 6 сравнительных случаев. Ошибки в профессиональных сервисах могут иметь серьезные последствия — они угрожают как репутации продукта, так и компании, использующей его. Один неверный вывод может привести к судебному иску, штрафу или потере контракта. Например, в 2023 году юридическая фирма была оштрафована на 5000 долларов, когда суд выявил, что один из её юристов использовал искусственный интеллект для написания судебного заключения с ложными цитатами.

Когда система выдаёт ошибочную информацию, доверять ее ответам становится сложно. Для обеспечения прозрачного взаимодействия, без опасений быть введенным в заблуждение, пользователям важно понимать ограничения и недостатки нейросетей. Многие продукты, основанные на генеративном ИИ, лишь незначительно уведомляют об этом в интерфейсе. Например, пользовательский интерфейс ChatGPT информирует пользователей о том, что могут возникать ошибки, только с помощью небольшой вставки мелким шрифтом. Это общее предупреждение, которое легко можно проигнорировать.

Ключевым принципом проектирования интерфейсов является возможность проверки сгенерированной информации. Один из способов достижения этой цели — встроить механизм верификации результатов непосредственно в интерфейс.

Проанализировать достоверность целостного текста сложнее, когда пользователь не создавал его с нуля самостоятельно. Без понимания того, как модель пришла к тому или иному выводу, проверка превращается в трудоемкий и неэффективный процесс. Решение — сделать рассуждения ИИ прозрачными. Если интерфейс наглядно демонстрирует источники, на основе которых был сгенерирован ответ (в виде ссылок, карточек или списков), пользователи с большей вероятностью проверят информацию. Важны и такие детали, как количество подтверждающих ресурсов и надежность их источников. Например, широко ли распространено утверждение или подтверждается всего одной или двумя ссылками.

Пользователи склонны слепо доверять авторитетному тону ИИ. В этом случае задача дизайнера — средствами интерфейса вернуть их в состояние «здорового скепсиса» и дать инструменты для быстрой проверки. Система должна не просто выдавать ответ с пометкой «низкий риск», а подсвечивать конкретные пункты договора или другого текста, давать рекомендации по исправлению, ссылаться на внутренние регламенты заказчика и нормы законодательства. Такой подход превращает интерфейс в понятного и надежного помощника.

Принцип 2: Пользователь контролирует результат

Одна из самых больших ошибок — представить ИИ всемогущим и лишить пользователя контроля. Важно помнить, что знания ИИ формируются на основе анализа больших объемов данных и выявления в них статистических закономерностей. Модель не понимает информацию в человеческом смысле, а оперирует вероятностями сочетания слов и концепций. Именно поэтому так важно оставлять пользователю право не соглашаться с ответом ИИ или корректировать сгенерированные результаты. Это напрямую укрепляет чувство контроля и доверия к системе.

Этот принцип становится критически важным в свете распространенной тенденции: четко сформулированные ответы чат-ботов создают иллюзию завершенности и достоверности, из-за чего пользователи часто воспринимают их как окончательный результат. Однако на практике выводы ИИ могут быть неполными, упускать важные нюансы или требовать адаптации под конкретную задачу. Чтобы противостоять этому эффекту, интерфейс должен не только позволять правки, но и визуально подчеркивать, где результат может быть недостаточно точным или требовать ручной доработки. Например, если система анализирует внутренние документы, эффективный UI может выделить фрагменты с низкой уверенностью, показать пропущенные данные или предложить варианты уточнения. Такой подход превращает пользователя из пассивного получателя информации в активного участника, который может точечно корректировать результат и принимать обоснованные решения.

На практике это достигается за счёт трёх методик. Расскажем подробнее о каждой из них:

Редактируемый вывод: предоставьте простую возможность править сгенерированный текст, изображения или решения. Это особенно важно при работе над сложными задачами, где затрачивается значительное время и усилия. Возможность оперативно вносить правки или отменять действия предотвращает потерю ценных результатов из-за случайной ошибки.

Явное согласие: не подменяйте действия пользователей. Используйте кнопки «Применить», «Вставить», «Заменить» вместо автоматической замены контента. Когда элементы управления соответствуют выполняемым действиям, пользователям легче понять и запомнить, как работает интерфейс, что делает его интуитивно понятным.

Процент уверенности: объясняйте уровень уверенности модели в своих ответах. Процент уверенности в цифрах может быть неочевиден — используйте категории: «Высокий», «Средний», «Низкий». Это поможет пользователям понять, на какие фрагменты стоит обратить особое внимание при проверке. Такой подход предотвратит ложное впечатление о точности, если процент неясен.

Предоставляя пользователям контроль, мы напрямую работаем с одним из основных страхов, связанных с ИИ — некорректными или предвзятыми результатами.

Принцип 3: Делайте невидимое — видимым

Ключевая задача — сделать логику работы сложной системы понятной, не перегружая интерфейс техническими деталями. Статус и процессы должны быть интуитивно ясны. Для этого необходимо снизить когнитивную нагрузку, представляя элементы управления и опции в максимально наглядном виде. Идеальный интерфейс не требует запоминания: все необходимые данные, такие как подписи к полям или пункты меню, должны быть сразу видны или доступны в один клик.

Нагляднее всего этот принцип реализуется через несколько ключевых паттернов:

1. Индикаторы прогресса (статус системы). Для длительных операций полезно показывать статус, например, «Анализирую запрос...», «Генерирую варианты...». Это управляет ожиданиями и соответствует фундаментальному принципу юзабилити — система должна информировать пользователя о том, что происходит. Без такой обратной связи может быть непонятно, были ли действия обработаны и работает ли система над запросом. Учитывая, что длительное ожидание — обычное явление для сложных приложений, важно предоставлять подробные сведения о происходящем, например, об оставшемся времени или выполненных и предстоящих шагах.

2. Объяснение ошибок. В случае ошибки вместо простого уведомления о проблеме следует давать рекомендации для дальнейших действий, такие как «Попробуйте переформулировать вопрос» или «Перезапустите диалог». Сообщения об ошибках должны быть сформулированы простым языком и конкретно указывать на проблему, предлагая конструктивное решение. Однако в профессиональных системах, где пользователи обладают соответствующей экспертизой, допустимо дополнять информацию кодом ошибки для технической диагностики. Это упрощает взаимодействие со службой поддержки и глубокий анализ инцидентов.

3. Обоснование ответов. В поисковых и аналитических системах стоит добавлять ссылки на источники или короткие пояснения, такие как «Это основано на данных X и Y». Если система выдает противоречивые данные, интерфейс должен визуально выделить расхождения (например, с помощью цветовых маркеров или аннотаций), чтобы пользователь мог легко идентифицировать возможные неточности.

4. Прозрачность ограничений. Пользователи должны заранее получать информацию о типах запросов, с которыми система может не справиться. Например, на странице ввода данных можно разместить пояснение: «Система не может генерировать изображения, выдача только в текстовом формате». Это поможет предотвратить фрустрацию пользователей и повысит их доверие к системе.

Принцип 4: Научите пользователей эффективному взаимодействию с ИИ

Пользователи могут не сразу освоить навыки формулирования промптов. Задача дизайна — помочь в освоении эффективной работы с искусственным интеллектом. Хотя сложные приложения традиционно сопровождаются подробной документацией, это не всегда оптимальное решение. Многие не уделяют время изучению обширных руководств перед началом работы, а усвоенный материал бывает сложно вспомнить в нужный момент. Гораздо эффективнее встраивать краткие справки и рекомендации непосредственно в интерфейс системы.

Это может быть представлено через различные элементы интерфейса:

1. Примеры промптов. Отображайте примеры различных по сложности запросов прямо в интерфейсе ввода. Это можно сделать в виде плейсхолдера (краткое описание в поле ввода, например «Введите ваше имя») или контекстных подсказок. Такой подход помогает пользователям быстрее освоить эффективные методы работы с системой, демонстрируя на практике, как ставить задачи ИИ для решения конкретных бизнес-вопросов. В отличие от объемных руководств встроенные примеры промптов сразу показывают возможности системы: от базовых запросов до сложных сценариев с использованием специальных функций.

2. Контекстные подсказки. Предлагайте уточняющие вопросы или варианты донастройки после первичного ответа. При вводе запроса предлагайте автодополнение. Всплывающие подсказки могут отображать актуальную информацию, связанную с задачей пользователя, и появляться, когда курсор находится рядом с соответствующими элементами управления или когда пользователь начинает выполнять определённые действия.

3. Снижение когнитивной нагрузки. Основные функции должны быть легкодоступны. Продвинутые настройки, которыми пользуются реже, можно спрятать под кнопкой «Дополнительно». Постепенное раскрытие информации, при котором пользователю показываются только те параметры, которые актуальны для текущей задачи, помогает уменьшить визуальный шум.

Заключение

Проектирование интерфейса для взаимодействия с ИИ — это, в первую очередь, задача по созданию доверия между человеком и машиной. Основные элементы этого процесса включают:

1. Контроль: пользователь всегда остается главным. Эффективные интерфейсы предоставляют возможность редактирования, явного согласия на действия и демонстрации уверенности модели, что усиливает чувство контроля у пользователя. 
2. Прозрачность: ИИ объясняет свои действия и показывает статус. Пользователи должны быть проинформированы о логике работы системы, получать обратную связь о ходе выполнения задач и иметь доступ к источникам информации, что способствует лучшему пониманию и уменьшает страх перед ошибками.
3. Обучение: помогайте пользователю работать эффективнее, интегрируя подсказки непосредственно в рабочий процесс. Упрощенные примеры промптов и контекстные рекомендации делают взаимодействие интуитивным, снижают когнитивную нагрузку и ускоряют освоение системы.

Следование этим принципам в сочетании с данными пользовательских исследований позволяет создавать интерфейсы, которые становятся надежными партнерами. Качественный UX/UI уменьшает страх и недоверие, дает чувство контроля и превращает сложные алгоритмы в понятный инструмент, вне зависимости от уровня подготовки пользователя.