таблицам токенов, достигая примерно 50-кратного ускорения по сравнению с ручными проверками. Однако попытки создать дашборды через Figma Make дают визуально похожие результаты, которые не используют реальные переменные при возврате в Figma. Еще один паттерн — дизайнеры создают собственные форки продакшн-репозиториев, чтобы прототипировать на реальном коде, а не на воображаемых макетах, хотя Хайн отмечает, что никто не мог уверенно сказать, что это быстрее. Отчет AI in Design Report 2026, основанный на опросе более 900 дизайнеров из более чем 60 стран и тематических исследованиях команд из Anthropic, Framer, Linear, Notion, Shopify, Sierra и Stripe, показывает, что обучение у коллег выросло с 24% до 70%, а доверие к указаниям сверху упало с 32% до 16% по сравнению с прошлым годом. Алексей Кирдяев пишет на Хабре, что ИИ выявляет, существует ли доверие в команде; продакт-менеджер, создающий рабочий прототип дашборда в Claude Code, проверяет готовность команды перераспределять обязанности. Самый конкретный пример — из X5Tech, где ControlNet, LoRA и перенос стиля превратили генерацию из лотереи в предсказуемые вариации, при этом 40-45% визуального контента для брендов «Пятерочка» и «Чижик» теперь создается с помощью ИИ, часть команд отказалась от стоковых фотографий, а скорость дизайна почти удвоилась. В целом, ИИ встраивается там, где задачи узкие и проверяемые, но не справляется там, где нужно создавать новые структуры; граница между плавным и хаотичным внедрением определяется организационным доверием.