Современные технологии искусственного интеллекта активно внедряются в цифровые продукты и сервисы, формируя новые модели взаимодействия пользователя с системой. ИИ применяется в широком спектре задач — от генерации контента до аналитики и поддержки творческих процессов. В этих условиях интерфейс становится ключевым элементом, обеспечивающим доступ к возможностям системы и формирующим пользовательский опыт.

Согласно исследованиям в области взаимодействия человека и искусственного интеллекта, интерфейс выполняет не только управляющую, но и коммуникативную функцию, способствуя формированию понимания логики работы системы и уровня доверия пользователя [1]. В отличие от традиционных программных продуктов ИИ-системы характеризуются вероятностным характером работы, что требует адаптации подходов к проектированию интерфейсов.

Анализ современных ИИ-сервисов показывает, что большинство интерфейсов строится на схожих принципах. Наиболее распространенной является диалоговая модель взаимодействия, заимствованная из чат-приложений [2]. Это приводит к формированию унифицированной структуры интерфейсов и снижает их различимость.

Особое значение данная проблема приобретает в контексте креативных индустрий. В отличие от утилитарных сценариев использования ИИ в креативной деятельности взаимодействие с системой носит исследовательский и итеративный характер. Пользователь работает со множеством вариантов, интерпретаций и промежуточных состояний, а не стремится к получению единственного точного результата.

В таких условиях интерфейс становится частью творческого процесса и влияет на его характер. Структура взаимодействия и способы представления результатов определяют пользовательскую стратегию и восприятие системы [3]. Однако большинство современных ИИ-интерфейсов воспроизводит линейную чат-логику, что ограничивает возможности креативного взаимодействия.

Одной из ключевых проблем является слабая выраженность бренд-идентичности. Несмотря на различия в позиционировании продуктов, интерфейсы ИИ-сервисов часто различаются только визуальными деталями, тогда как структура взаимодействия остается одинаковой. В результате пользовательский опыт становится взаимозаменяемым, а интерфейс не выполняет функцию носителя бренд-ценностей [4].

Дополнительным ограничением является необходимость визуальной нейтральности интерфейсов. В отличие от медийных и маркетинговых продуктов ИИ-сервисы ориентированы на выполнение задач, требующих концентрации пользователя. Это ограничивает использование ярких и доминирующих визуальных решений, так как они могут отвлекать от взаимодействия.

Дополнительным аспектом является влияние интерфейса на когнитивную нагрузку пользователя. В условиях работы с вероятностными системами пользователь вынужден интерпретировать результаты, оценивать их релевантность и принимать решения на основе неполной определенности. В таких сценариях чрезмерная визуальная сложность или неочевидная логика интерфейса могут существенно усложнять взаимодействие. Исследования показывают, что согласованность интерфейсных решений и предсказуемость поведения системы играют ключевую роль в снижении когнитивной нагрузки и формировании доверия к цифровым продуктам [5].

Таким образом, возможности традиционного визуального брендинга оказываются ограниченными. При этом потребность в дифференциации продуктов сохраняется. В этих условиях брендинг смещается из области визуального оформления в область взаимодействия, включая структуру интерфейса, поведение системы и характер пользовательского опыта.

В современных цифровых продуктах взаимодействие с системой становится ключевым фактором формирования ее восприятия. Пользователь оценивает не только визуальные характеристики интерфейса, но и логику взаимодействия и поведение системы. В ИИ-сервисах различия между продуктами формируются не столько через визуальную айдентику, сколько через структуру взаимодействия и характер пользовательского опыта.

Существующие дизайн-системы, широко применяемые в цифровых продуктах, ориентированы преимущественно на стандартизацию интерфейсных элементов и обеспечение визуальной согласованности. Однако они разрабатывались в контексте детерминированных систем, где поведение интерфейса является предсказуемым. В условиях использования искусственного интеллекта, характеризующегося вариативностью и неопределенностью результатов, данные подходы оказываются недостаточными. Это требует разработки новых методологических моделей, учитывающих не только визуальные, но и поведенческие аспекты интерфейса.

Для решения данной проблемы предлагается методологический подход к проектированию интерфейсов ИИ, основанный на модели ACSIV (Agency, Context, States, Interaction patterns, Visual expression).

Модель ACSIV включает пять взаимосвязанных компонентов:

1. Agency — роль ИИ в системе (ассистент, инструмент, соавтор).
2. Context — сценарий и условия взаимодействия.
3. States — состояния системы и этапы ее работы.
4. Interaction patterns — способы взаимодействия пользователя с системой.
5. Visual expression — визуальное выражение интерфейса.

Каждый из компонентов модели может рассматриваться как носитель бренд-идентичности. Роль ИИ определяет позиционирование продукта, паттерны взаимодействия формируют стиль коммуникации, состояния системы отражают ее характер, а визуальное выражение закрепляет идентичность на уровне восприятия.

Таким образом, интерфейс рассматривается не только как функциональная система, но и как средство формирования бренд-опыта. Предложенная модель позволяет интегрировать брендинг в структуру взаимодействия без увеличения визуальной нагрузки интерфейса.

В заключение можно отметить, что современные ИИ-интерфейсы требуют переосмысления подходов к проектированию. Переход от визуального брендинга к брендингу через взаимодействие открывает новые возможности для дифференциации продуктов. Предложенная модель ACSIV может рассматриваться как инструмент решения данной задачи и основа для дальнейших исследований.

Литература:

1. Guidelines for Human-AI Interaction / S. Amershi, D. S. Weld et al. // Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. — New York: ACM, 2019. — P. 1–13.
2. Fadhil, A. Domain Specific Design Patterns for Conversational User Interfaces / A. Fadhil // Cornell University. — URL: https://arxiv.org/abs/1802.09055 (дата обращения: 21.01.2026).
3. Tsiakas, K. Unpacking Human-AI Interactions: From Interaction Primitives to a Design Space / K. Tsiakas, D. Murray-Rust // Cornell University. — URL: https://arxiv.org/abs/2401.05115 (дата обращения: 21.01.2026).
4. Yang, Q. Unremarkable AI: Fitting Intelligent Decision Support into Critical, Clinical Decision-Making Processes / Q. Yang, A. Steinfeld, J. Zimmerman. // Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. — New York: ACM, 2019. — P. 1–11.
5. Hassenzahl, M. 3. User Experience and Experience Design / M. Hassenzahl // The Encyclopedia of Human-Computer Interaction. — URL: https://ixdf.org/literature/book/the-encyclopedia-of-human-computer-interaction-2nd-ed/user-experience-and-experience-design (дата обращения: 21.01.2026).