Jak AI naprawdę zmienia sposób myślenia o designie
Przez lata workflow projektanta wyglądał mniej więcej tak:
brief → moodboard → szkice → high-fidelity → eksport.
Narzędzia były „głupie”: robiły dokładnie to, co im kazaliśmy.
Dziś mamy Canvę, Figmę, nowe Affinity i całą warstwę sztucznej inteligencji, która:
-
podpowiada układy,
-
generuje obrazy i teksty,
-
pilnuje spójności,
-
a czasem… sugeruje rozwiązania, o których sami byśmy nie pomyśleli.
To nie jest już tylko „przyspieszenie pracy”.
To zmiana modelu myślenia o projektowaniu.
1. Od „obsługi programu” do rozmowy z systemem
W klasycznym podejściu główne pytanie brzmiało:
„Jak to narysować / zakodować?”
W erze inteligentnych narzędzi pytanie przesuwa się na:
„Co chcę osiągnąć – i jak to opisać, żeby narzędzie mnie zrozumiało?”
To oznacza kilka konkretnych zmian w głowie twórcy:
-
Mniej manualnej roboty, więcej decydowania
Nie rysujesz każdego wariantu – generujesz kilka i wybierasz / poprawiasz.
-
Mniej skupienia na pikselach, więcej na systemie
Liczy się cała architektura doświadczenia, nie pojedynczy baner.
-
Mniej czasu na „jak to zrobić”, więcej na „czy to ma sens”
Techniczna bariera wejścia spada, bariera sensu rośnie.
I to jest tło, na którym warto popatrzeć na Canvę, Figmę i Affinity – nie jako „kolejne programy”, tylko jako różne podejścia do współpracy człowieka z inteligentnym narzędziem.
2. Canva – AI jako silnik decyzji „dla większości”
Canva była kiedyś synonimem „narzędzia dla nienadprojektantów”.
Teraz jest czymś innym: masowym asystentem kreatywnym.
Co AI realnie zmienia w Canvie:
-
Gotowe kompozycje na podstawie krótkiego opisu
Wpisujesz: „baner świąteczny dla sklepu z elektroniką, nowoczesny, ciemne tło” –
dostajesz układy, które są „wystarczająco dobre”, żeby od nich zacząć.
-
Pilnowanie spójności marki
Brand Kit + AI = narzędzie, które nie tylko pozwala „wyklikać kolory”,
ale trzyma cię w ryzach: logo, fonty, paleta, styl ilustracji.
-
Generowanie contentu do środka projektu
Teksty, zdjęcia, tła, mockupy – możesz wypełnić cały projekt treścią „z powietrza”,
a dopiero później go modyfikować.
To ma dwie konsekwencje:
-
Środek rynku się spłaszcza
Średni projekt social mediowy z Canvy jest dziś często lepszy niż to, co robiłby średni grafik w pośpiechu 5 lat temu.
-
Rola projektanta przesuwa się w górę
Ktoś musi zadecydować: które rozwiązanie jest „nasze”, które buduje markę, a które jest tylko generyczną mieszanką trendów.
Canva uczy jednego:
jeśli nie wiesz po co projektujesz, AI zrobi Ci ładne, ale puste rzeczy.
3. Figma – AI jako partner od systemów, nie pojedynczych ekranów
Figma to inna liga.
To nie jest narzędzie „do zrobienia grafiki” – to środowisko do budowania systemów:
design systemów, komponentów, wariantów, przepływów.
AI w Figmie (w różnych formach – od auto layoutów, przez generowanie treści, po inteligentne sugestie komponentów) nie rozwiązuje problemu „jak narysować przycisk”.
Ona dotyka czegoś innego:
-
Sugestie układów na poziomie komponentów
Zamiast rysować 10 wariantów formularza, generujesz je i patrzysz, jak pasują do systemu.
-
Automatyzacja nudnej roboty systemowej
Powielanie stanów, wariantów, widoków responsywnych, przepływów między ekranami – to są rzeczy, które AI może robić szybciej niż człowiek.
-
Symulacja zmian w całym systemie
Zmieniasz jeden element, Figma pokazuje, co się stanie w całej strukturze.
Z AI te symulacje mogą być jeszcze bardziej „podpowiadane”.
W praktyce to prowadzi do bardzo konkretnej zmiany:
projektant przestaje myśleć ekranami, zaczyna myśleć zachowaniem systemu.
I to jest absolutnie kluczowa umiejętność w świecie, w którym AI może narysować „dowolny ekran”, ale nie rozumie, jak użytkownik żyje w produkcie.
4. Affinity – rzemiosło w świecie automatyzacji
Affinity było długo wyborem ludzi, którzy nie chcieli:
-
ani subskrypcji Adobe,
-
ani „plastikowości” rozwiązań typu Canva.
To była przestrzeń czystego rzemiosła:
precyzyjna kontrola nad warstwami, krzywymi, drukiem, bez chmury i asystentów.
Przejęcie Affinity przez Canvę + zapowiedzi:
-
połączenia licencji w jedną,
-
font packów dla dotychczasowych użytkowników,
-
rozwijania możliwości typu wektoryzacja rastrowych obrazów
są bardzo wymowne:
-
Nawet narzędzia dla „czystych rzemieślników” wchodzą w relację z ekosystemami SaaS i AI.
-
Nie musisz pracować „w chmurze”, żeby czerpać z inteligentnych funkcji – ale izolowane, czysto offline’owe narzędzia będą zanikać.
Affinity może stać się pomostem:
dla ludzi, którzy cenią kontrolę, ale nie chcą zostawać w analogowym paradygmacie.
5. Co AI naprawdę zmienia w głowie projektanta (5 przesunięć)
To nie jest tylko lista nowych feature’ów.
AI w designie zmienia strukturę pracy umysłowej.
1. Od „Jak to zrobić?” → „Czy to jest właściwe?”
Skoro narzędzie umie:
-
dobrać fonty,
-
zaproponować layout,
-
wygenerować ilustrację,
to Twoja wartość przesuwa się z „wykonania” na pytanie krytyczne:
„Czy to jest spójne z marką / celem / użytkownikiem?”
2. Od jednego konceptu → do eksploracji wariantów
Kiedyś robiłeś 1–2 warianty, bo nie było czasu.
Teraz w tym samym czasie możesz mieć 10–15 wariantów wygenerowanych półautomatycznie.
Nowa umiejętność:
wybierać dobry wariant, nie gubić się w ilości.
3. Od pikseli → do systemów
Canva, Figma, Affinity z AI pokazują, że pojedynczy artefakt (baner, ekran, ikonka) jest tylko efektem ubocznym:
liczy się system decyzji projektowych: język, styl, zasady, przepływy.
Jeśli myślisz tylko w kategoriach pojedynczego pliku, AI zje Cię na śniadanie.
4. Od kontroli 1:1 → do kuratorstwa procesu
Nowy designer:
-
nie „robi wszystkiego sam”, tylko ustawia ramy,
-
nie „nadzoruje każdego kroku”, tylko ustawia strażników jakości (checklisty, design systemy, zasady).
To jest mentalnie trudne: trzeba zaakceptować, że nie jesteś już jedyną inteligencją przy projekcie.
5. Od statycznej wiedzy → do ciągłego uczenia się narzędzia
AI-tools nie są „nauczone raz na zawsze”.
Zmieniają się, dochodzą nowe modele, nowe skróty, nowe integracje.
To znaczy, że:
-
mniej opłaca się znać „na pamięć każdy przycisk”,
-
bardziej opłaca się rozumieć, jak narzędzie myśli i co można z niego „wyciągnąć”.
6. Jak się ustawić praktycznie (bez filozofii)
Jeśli projektujesz / tworzysz / kodujesz, możesz podejść do AI w bardzo prosty, operacyjny sposób:
🔧 1. Podziel swoją pracę na trzy tryby
-
Discovery (rozpoznanie)
-
moodboardy z AI,
-
pierwsze układy,
-
szkice koncepcji.
-
-
Production (realizacja)
-
Figmowe systemy,
-
Canvowe warianty,
-
Affinity do dopieszczania detali.
-
-
Refinement (doszlifowanie)
-
narzędzia AI do optymalizacji,
-
layout tweaks,
-
pilnowanie spójności.
-
Nie używaj AI wszędzie na raz.
Niech ma konkretną rolę w konkretnym etapie.
🧠 2. Ćwicz nie tylko obsługę, ale język
AI trzeba umieć opisać problem:
-
zamiast: „ładny baner świąteczny”,
lepiej:
„ciemne tło, akcent złota, prosty przekaz, bez śmiesznych ilustracji, bardziej premium niż market.”
-
zamiast: „ładny layout strony”,
lepiej:
„landing dla SaaS, 3 sekcje + pricing, hero z mocnym nagłówkiem, bez sliderów, styl minimal, duże marginesy.”
To jest nowa kompetencja: operowanie językiem jako narzędziem projektowym.
📌 3. Zadbaj o jedno: swój punkt widzenia
W świecie, w którym każdy może wygenerować „ładną grafikę”,
wartością jest to, że masz opinię.
-
Wiesz, co jest „Twoim stylem”, a co tylko trendem.
-
Wiesz, kiedy AI przesadziło.
-
Wiesz, kiedy lepiej zrobić coś ręcznie, bo detal ma znaczenie.
AI może przyspieszyć tworzenie.
Nie zastąpi Twojej odpowiedzialności za efekt.