AI-Native Designer (2026)

AI-Native Designer — курс для дизайнеров, которые хотят перестать просто рисовать макеты и начать вести продуктовый дизайн целиком: от брифа, исследования и стратегии до дизайн-системы, визуальных материалов, прототипа и презентации результата. Вы научитесь встраивать AI в каждый этап дизайн-процесса и собирать рабочую среду, где искусственный интеллект становится не разовым инструментом, а частью профессионального пайплайна.

О курсе AI-Native Designer

Дизайн изменился: AI больше не воспринимается как отдельный инструмент для генерации картинок или ускорения отдельных задач. Это новая рабочая среда, в которой дизайнер может быстрее исследовать рынок, формулировать продуктовые гипотезы, создавать дизайн-системы, генерировать визуальные концепции, собирать прототипы и тестировать решения.

Автор курса — Даниил Шишко. В программе он показывает, как встроить AI в реальный дизайн-процесс: от первого клиентского брифа до готового продукта, презентации и финального проекта.

Почему дизайнеру важно освоить AI

Каждый дизайнер сталкивался с запросами, которые превращаются в часы ручной работы:

• «Давайте поиграемся со шрифтами»;
• «Мне не нравится цвет, покажите ещё варианты»;
• «Тут можно поиграться с логотипом»;
• «Нужно 5 вариантов баннера к утру»;
• «Давайте попробуем вообще другой стиль»;
• «Нужен мокап в руке, на столе и на билборде»;
• «А можно попробовать с другим фоном?»;
• «Можно сделать то же самое, но для сторис?»;
• «Переделайте иконки, они не в стиле»;
• «У нас изменился бриф, начинаем заново»;
• «Сделайте ещё вариант, но поинтереснее»;
• «Давайте на телефоне сделаем ещё вариант».

Раньше такие правки и дополнительные варианты занимали дни. С AI-подходом многие этапы можно ускорить до минут: подготовить направления, проверить гипотезы, собрать визуальные варианты, создать прототип и быстрее прийти к качественному решению.

Чему вы научитесь

• Выстраивать AI-native дизайн-процесс от брифа до финальной презентации.
• Работать с AI-агентами и использовать их для исследований, анализа и проектирования.
• Проводить рекурсивный брифинг и превращать запрос клиента в понятную продуктовую задачу.
• Делать Deep Research, конкурентный анализ и AI-аудит продукта.
• Создавать синтетические персоны и симулировать пользовательские интервью.
• Формировать scope, приоритизировать фичи и собирать PRD.
• Проектировать sitemap, user flow, wireframes и дизайн-системы с помощью AI и Figma.
• Генерировать визуальные концепции, серии изображений, мокапы и видеоматериалы.
• Переносить дизайн-систему в React, собирать компоненты, экраны и интерактивные прототипы.
• Публиковать прототипы, готовить тестирование и собирать полноценную рабочую AI-среду дизайнера.

Кому подойдёт курс

• UI/UX-дизайнерам, которые хотят ускорить работу и перейти от макетов к продуктовому мышлению.
• Продуктовым дизайнерам, которым важно усилить исследования, стратегию, прототипирование и работу с дизайн-системами.
• Веб-дизайнерам и бренд-дизайнерам, которые хотят использовать AI для визуальных концепций, генерации ассетов и адаптаций.
• Дизайнерам-фрилансерам, которым нужно быстрее проходить путь от брифа до результата и повышать ценность своей работы для клиентов.
• Специалистам, которые хотят освоить AI в дизайне и перестроить свой процесс под новые требования рынка.

Программа курса

Первая ступень. Подготовка среды

• Урок 0.1. Старт: доступ, среда и инструменты

Вторая ступень. AI Strategist

Модуль посвящён продуктовому мышлению, работе с AI-агентами, исследованиям, анализу и подготовке стратегической базы для продукта.

• Урок 1. Antigravity — среда для работы с агентами
• Урок 1.1. Зачем дизайнеру продуктовое мышление
• Задание 1. AI-Native
• Урок 2. Рекурсивный брифинг
• Задание 1.2. AI-Native
• Урок 3. Deep Research через агента
• Задание 1.3. AI-Native
• Урок 4. Конкурентный анализ
• Задание 1.4. AI-Native
• Урок 5. AI-аудит существующего продукта
• Задание 1.5. AI-Native
• Урок 6. Синтетические персоны
• Задание 1.6. AI-Native
• Урок 7. Симуляция интервью
• Задание 1.7. AI-Native
• Урок 8. Scope и приоритизация фич
• Задание 1.8. AI-Native
• Урок 9. PRD — финальный документ
• Задание 1.9. AI-Native
• Урок 10. Итоги модуля и курсовой проект
• Задание 1.10. AI-Native

Третья ступень. System Architect

В этом блоке вы разберёте архитектуру цифрового продукта, работу с Figma MCP, user flow, wireframes, UI-kit и дизайн-системой.

• Урок 2.1. Зачем архитектура, если есть макеты
• Задание 2.1. AI-Native
• Урок 2.2. Подключение Figma MCP
• Задание 2.2. AI-Native
• Урок 2.3. Sitemap и user flow на FigJam через агента
• Задание 2.3. AI-Native
• Урок 2.4. Wireframes через MCP
• Задание 2.4. AI-Native
• Урок 2.5. Ставим дизайн-систему — три сценария
• Задание 2.5. AI-Native
• Урок 2.6. UI-kit — расширяем библиотеку
• Задание 2.6. AI-Native
• Урок 2.7. Variants и состояния
• Задание 2.7. AI-Native
• Урок 2.8. Сборка финальных экранов
• Задание 2.8. AI-Native
• Урок 2.9. Claude Design — визуальная страница на нашей дизайн-системе
• Задание 2.9. AI-Native
• Урок 2.10. Аудит и консистентность между экранами
• Задание 2.10. AI-Native
• Урок 2.11. Финал модуля и курсовой проект
• Задание 2.11. AI-Native

Четвёртая ступень. Visual Engineer

Модуль о визуальной инженерии, генеративных моделях, промптинге, Midjourney, Krea, апскейле, видеогенерации и создании воспроизводимого визуального пайплайна.

• Урок 3.1. Что такое визуальная инженерия и что соберём в модуле
• Урок 3.2. Как устроены генеративные модели
• Урок 3.3. Базовые подходы к генерации
• Урок 3.4. Анатомия промпта
• Урок 3.5. JSON-промпты для серий и воспроизводимости
• Задание 3.5. AI-Native
• Урок 3.6. Midjourney — карта инструмента и сборка собственного стиля
• Урок 3.7. Krea — мульти-инструмент модуля
• Урок 3.8. Апскейл — модели, настройки и пайплайн
• Задание 3.8. AI-Native
• Урок 3.9. Видео-генерация: пайплайн и консистентные кадры
• Задание 3.9. AI-Native
• Урок 3.10. Принцип нодовой генерации и Figma Weave
• Задание 3.10. AI-Native
• Урок 3.11. Финальный пайплайн и курсовой проект
• Задание 3.11. AI-Native

Пятая ступень. AI Prototyper & Agents

Финальный модуль посвящён прототипированию, разработке на базе дизайн-системы, компонентам, Storybook, GitHub, деплою и подготовке среды для пользовательских тестов.

• Урок 4.1. Введение
• Урок 4.2. Основа разработки
• Задание 4.2. AI-Native
• Урок 4.3. Из дизайн-системы в React: проект и компонентная база
• Задание 4.3. AI-Native
• Урок 4.4. Storybook и передача на GitHub
• Задание 4.4. AI-Native
• Урок 4.5. Сборка экранов
• Задание 4.5. AI-Native
• Урок 4.6. Оживление
• Задание 4.6. AI-Native
• Урок 4.7. Публикация и деплой
• Задание 4.7. AI-Native
• Урок 4.8. Дашборд юзер-тестов
• Задание 4.8. AI-Native
• Урок 4.9. Финальная директива — собираем среду
• Задание 4.9. AI-Native
• Урок 4.10. Итоги — что вы теперь умеете
• Задание 4.10. AI-Native

Итог обучения

После прохождения курса вы соберёте собственную AI-native систему работы дизайнера: от исследования и стратегии до визуального производства, дизайн-системы и интерактивного прототипа. Главный результат — не набор отдельных AI-инструментов, а новая архитектура работы, которая помогает быстрее принимать решения, создавать варианты, проверять гипотезы и вести продукт на более высоком уровне.