Об эксперте: Дмитрий Филаткин — руководитель отдела маркетинговых коммуникаций и ключевых проектов Битрикс24. Отвечает за производство контента, брендинг и коммуникации с клиентами. Специализируется на внедрении ИИ в производство контента, вайбкодинге, создании внутренних сервисов и автоматизации маркетинговых процессов.
Инструменты на базе больших языковых моделей помогают автоматизировать эту часть работы. Но первые попытки чаще всего приводят к разочарованию, потому что нейросеть выдает однотипный результат, который сплошь состоит из ИИ-клише. Разберем, как подготовить для нейросети дизайн-систему, с каких форматов начать автоматизацию, как встроить проверку качества и какие решения оставить за человеком.
Шаг 1. Определите, на что уходит ресурс команды
Не начинайте внедрение ИИ с вопроса, какой сервис выбрать. Сначала определите, на какие повторяемые операции команда тратит больше всего часов. Для этого стоит разобрать рабочий поток за несколько месяцев: какие задачи приходят чаще всего, сколько людей в них участвует, где возникают задержки и что постоянно приходится делать вручную. Автоматизировать в первую очередь нужно не самую сложную задачу, а самую «объемную».
Например, в Битрикс24 подготовка лендинга под мероприятие раньше занимала около недели и требовала участия заказчика, контентщика и дизайнера. За полгода команда также оформила около 80 презентаций, многие из которых поступали за день до выступления. Еще три-четыре часа ежедневно уходили на мелкие запросы вроде «поправьте здесь текст».Неудивительно, что создание сложных страниц, нестандартные анимации и продуманная подача продуктовых запусков откладывались до лучших времен.
Шаг 2. Создайте подробные объяснения к брендбуку
Кажется, что компании с подробным брендбуком достаточно подключить к нему модель. В документе уже есть логотипы, цвета, шрифты, иллюстрации и шаблоны — значит, нейросеть должна собрать из них материал в фирменном стиле.
Однако брендбук создавался для человека, а не для ИИ. Дизайнер считывает визуальную логику по опыту: понимает, когда нужен белый логотип, какая иллюстрация поддержит конкретную тему и сколько акцентных элементов выдержит один экран. Для модели все это остается набором несвязанных объектов, если правила выбора нигде не зафиксированы.
Брендбук в Figma подключили по MCP именно с таким расчетом. Опыт оказался неуспешным, и разбор причин занял больше времени, чем сама настройка. Дело в том, что для ИИ важно, правильно ли названы слои и описаны правила в Figma и расход токенов, предоставлены нужные шаблоны, компоненты и условиях их применения. Чем корректнее все расписано, тем больше вероятность, что доработки не потребуются.
Шаг 3. Опишите дизайн-систему словами
Начните с небольших частей дизайн-системы и объясняйте каждую из них отдельно. Не загружайте все материалы разом: модели будет сложнее установить связи и определить приоритеты.
Сначала можно описать варианты логотипа и условия их применения. Например, на цветном фоне используется белая версия, а на белом — цветная. Затем нужно зафиксировать шрифтовую иерархию: какой шрифт применяется в заголовках, какой — в основном тексте, какие начертания допустимы.
После этого переходите к иллюстрациям, иконкам, цветам, композиции и готовым блокам. Для каждого элемента нужны не только название и расположение файла, но и сценарии применения, ограничения и антипримеры. Более того, разговор с моделью необходимо вести итерациями и постоянно уточнять логику решений.
В процессе такого диалога модель описала дизайн-систему в MD-файлах: зафиксировала расположение элементов и правила их применения. На основе этих документов собрали набор скиллов, который знает бренд и оформляет материалы в фирменном стиле. Первичная настройка заняла примерно один рабочий день, а доводка — еще несколько. Именно на этом этапе скиллы нужно проверять на разных материалах, фиксировать ошибки и возвращать их модели вместе с правками.
Далее попросите модель разделить внесенные изменения на системные и точечные. Первые нужно закреплять в общих правилах, вторые — оставлять внутри конкретного документа. Тогда система не будет повторять одни и те же ошибки, а инструкции не обрастут частными исключениями. Конкретно в Битрикс24 готовый набор скиллов выложили на GitHub и открыли всей контент-команде. Теперь любой сотрудник может установить его и создавать материалы в фирменном стиле без привлечения дизайнера.
Шаг 4. Зафиксируйте первые «победы»
После настройки системы выберите формат, на котором можно быстро показать команде результат. Лучше всего подходят материалы с повторяемой структурой и понятными критериями качества, например с гайдов или чек-листов. Опишите титульную страницу, оглавление, шаблоны разворотов и требования к иллюстрациям, а рядом соберите библиотеку готовых изображений. После этого нейросети можно передавать исходник в любом виде: файл Word, статью с сайта, расшифровку разговора или обычный текстовый документ.
Первые результаты обязательно фиксируйте: сколько времени занимала задача раньше, сколько занимает сейчас и какая часть работы остается человеку. Такая победа покажет команде практическую пользу системы и поможет выбрать следующие форматы для автоматизации. Например, после гайдов можно переходить к презентациям. Большинство из них строится из 20−30 типовых раскладок, которые тоже можно описать и передать модели.
В Битрикс24 этот подход впервые проверили на чек-листе для партнеров. Контент-отдел, партнерское направление и маркетологи созвонились и накидали советы о том, как партнерам вести маркетинг. Нейросеть превратила запись разговора в готовый материал, а набор правил оформил его в фирменном стиле. Через полчаса чек-лист был у партнеров, хотя раньше на такую работу ушло бы несколько дней.
Шаг 5. Автоматизируйте сборку и поддержку лендингов
Когда модель научилась работать с фирменным стилем на простых форматах, можно переходить к страницам. Для этого дизайн-систему нужно превратить в библиотеку готовых блоков в фирменном стиле. Для каждого объясните, в каких случаях его использовать, с какими элементами сочетать и какими должны быть тексты. Тогда по запросу вроде «нужен лендинг по CRM» нейросеть сможет подобрать структуру и собрать страницу из готовых компонентов.
Но собранной страницей дело не заканчивается: лендинги живут годами, а информация на них постепенно устаревает. Чтобы управлять этим массивом, заведите общий реестр. Укажите для каждой страницы бизнес-заказчика, продукт, дату публикации и основные показатели. Из реестра лендинг можно публиковать, снимать с публикации или помечать как устаревший, а ответственному отправлять уведомление.
Добавьте ИИ-модель, которая будет регулярно обходить страницы, искать опечатки, слишком тяжелые изображения, медленную загрузку и проблемы с поиском, а заодно сверять тексты с редполитикой. Замечания должны поступать в рабочий чат, чтобы контентщик мог внести изменения и запустить проверку заново (участие человека на этом этапе все еще обязательно). По тому же алгоритму системе можно поручить массовые правки с учетом контекста каждой страницы.
В нашей компании такая библиотека уже позволяет собрать лендинг вместе с текстами примерно за час. Для поддержки страниц команда вручную добавила в общий реестр 110 наиболее посещаемых из более чем двухсот. Сейчас через него можно управлять публикациями и запускать проверки, а следующим этапом станет автоматизация массовых изменений. Например, нейросеть должна будет самостоятельно добавить блок с рейтингами компании на все подходящие лендинги вместо того, чтобы обновлять больше двухсот страниц вручную.
Шаг 6. Определите границы автономности модели
Не выпускайте изменения на живые страницы сразу после генерации. Нейросеть может сломать верстку, и ошибку увидят посетители. Разделите процесс между двумя ИИ-агентами: первый готовит черновой вариант, второй проверяет, что ничего не поехало. А дальше оставьте финальное решение о публикации за человеком.
Но не сводите контроль к уведомлениям. Если ошибку можно исправить по однозначному правилу, добавьте это действие в саму проверку. Иначе замечания будут копиться, а команде все равно придется возвращаться к ручной работе.
Показательный пример, как автоматический обход однажды нашел на странице пять изображений тяжелее 600 килобайт и сообщил об этом контентщикам, но файлы так и не заменили. После этого сжатие встроили прямо в проверку: теперь нейросеть находит тяжелую картинку и сразу уменьшает ее.
Стоит ли игра свеч?
Главный результат — сокращение времени на типовое производство. Лендинг под мероприятие теперь готовит один человек примерно за день вместо недели работы втроем. На каждой новой странице команда экономит около четырех дней. Если передать заказчикам мелкие изменения через модель, могут освободиться еще три-четыре часа ежедневно, которые сейчас уходят на запросы вроде «поправьте здесь текст».
Полностью исключить человека из процесса при этом не получится. На практике работает пропорция 80 на 20. Восемьдесят процентов делает нейросеть, оставшиеся двадцать доводит человек. Например, в недавней задаче по подготовке лендинга про новую подписку модель выдала слабые формулировки, часть материала была утверждена, а логику подачи и финальный текст автор доработал самостоятельно.
Роль контентщиков, как и многие другие роли, которые усиливаются работой с ИИ-агентами, смещается к смыслам и управлению процессом. Им остается решить, что именно компания показывает на странице и зачем, как подать конкретную функцию и что проверить перед публикацией. У дизайнеров фокус уходит в развитие самого фирменного стиля, где нужно понимать, почему нужны такие креативы, как адаптировать актуальные тренды под потребности компании и связать их с позиционированием бренда.
Порядок работы влияет на результат сильнее, чем выбор конкретного сервиса. Чат и агент закрывают разные части задачи:
В итоге команда шаг за шагом придет к принципу «сначала поручи ИИ», когда ежедневные и новые задачи сотрудник выписывает в бэклог или сразу отдает ИИ-агенту. Если у агента получилось, решение закрепляют. Если нет, с ним разбирают, почему не вышло и чем еще можно помочь.
В дополнение к этому подходу в сильной контент-команде должны существовать еще 3 принципа:
Начинайте с участка, который чаще всего повторяется и забирает больше всего времени: там описание правил окупится быстрее. Затем готовую систему можно переносить на другие задачи. Однажды описанная дизайн-система станет основой для лид-магнитов, презентаций, баннеров и страниц, а каждый следующий формат потребует меньше времени на подключение.
Источник новости: hi-tech.mail.ru
