Timp de zeci de ani, designul de interfață s-a bazat pe trasee clare și structuri familiare. Fișiere și foldere. Butoane și meniuri. Flow-uri bine definite. Toate acestea ne ofereau control, predictibilitate și un sentiment de „știu unde mă aflu și ce pot face de aici”.
Acest mod de a gândi m-a format ca designer. Am fost obișnuit să construiesc experiențe clare, în care fiecare interacțiune era previzibilă. Puteam anticipa ce urmează, optimiza pașii, rafina parcursul utilizatorului.
Dar odată cu apariția AI-ului – și mai ales a modelelor mari de limbaj (LLM) – lucrurile s-au schimbat radical.
Chattingul cu AI-ul ca interfață
Lansarea ChatGPT a făcut ca interfața de tip chat să devină standardul neoficial al interacțiunilor cu AI-ul. E logic – LLM-urile produc text, iar conversațiile sunt naturale pentru noi. Limbajul devine o interfață în sine, care elimină multe bariere tradiționale. Scrii ceva, AI-ul răspunde. Simplu.
Doar că… nu e chiar atât de simplu.
Prompting-ul, de fapt, seamănă mai mult cu scrierea unei specificații. Trebuie să formulezi clar, să intuiești cum „gândește” modelul și să controlezi rezultatul final. Două persoane pot cere exact același lucru și totuși să primească răspunsuri complet diferite. Asta introduce un dinamism complet nou, dar și o lipsă de consistență care poate deveni frustrantă.
Pentru designeri, asta ridică o întrebare esențială: dacă nu mai există trasee clare, cum mai creăm experiențe coerente și de încredere?
Forma și funcția în era AI
Designul înseamnă să dai formă unei funcții. Forma creează context – și contextul ajută la înțelegere. Un topor nu trebuie explicat: forma lui transmite imediat ce face.
Același lucru e valabil și în software. O interfață bine gândită ghidează utilizatorul, organizează input-ul și structurează output-ul. Fără o astfel de formă, AI-ul devine greu de controlat. Este o forță brută, dar lipsită de direcție. Ca un râu fără maluri.
Provocarea e că AI-ul ne obligă să lucrăm invers față de cum eram obișnuiți: nu mai pornim de la nevoile clare ale utilizatorului ca să construim funcționalitate, ci explorăm întâi ce poate face AI-ul și abia apoi construim în jurul lui.
E ca și cum ai încerca să construiești un pod într-o ceață deasă, fără să vezi malul celălalt.
De la chat la workbench
Interfața de chat e un început – dar unul generic și imprecis. Nu se integrează natural cu workflow-uri reale, nu oferă control și nu e scalabilă pentru echipe sau produse complexe.
Unii încearcă să compenseze cu artifacts – adică output-uri structurate (CSV, JSON, modele AI) pe care le poți reintroduce în procese existente. Dar asta e mai mult o soluție temporară decât una cu adevărat funcțională.
O soluție mai sănătoasă e să construim UI-uri tradiționale, bine structurate, și să adăugăm capabilități AI acolo unde au sens. Nu AI-ul devine interfața – ci o unealtă integrată într-un spațiu deja familiar.
Workbench-ul ca paradigmă
Un model care mi se pare util este cel al workbench-ului. Exact cum un tâmplar are o bancă de lucru bine organizată, și AI-ul are nevoie de un context clar în care să opereze. Un loc unde uneltele sunt la îndemână, sarcinile sunt clare și rezultatele pot fi analizate.
Aplicații precum Linear exemplifică această idee. Nu încearcă să înlocuiască UI-ul cu un AI, ci folosesc AI-ul ca să-l îmbunătățească. Workbench-ul rămâne acolo – AI-ul doar îl face mai puternic.
Pe măsură ce trecem la fluxuri de lucru conduse de agenți AI, acest workbench devine și mai important. Va fi locul unde agenții sunt lansați, coordonați, evaluați. Unde oamenii rămân în buclă. Unde designul are în continuare un rol critic: acela de a face lucrurile clare, accesibile și de încredere.
Înapoi la drumuri
Poate părea ironic, dar pe cât de liber e AI-ul, tot avem nevoie de niște „drumuri”. Nu trasee fixe, ci contexte clare. Spații de lucru. Sisteme care ghidează și structurează, fără să limiteze.
Designul nu dispare în era AI. Din contră, devine mai important ca niciodată.