Олег Юсупов, основатель Phygital+, рассказал, почему перестал делать ставку на дополненную реальность и сосредоточился на ИИ для дизайна. В колонке для Russian Business он описал, как менялось отношение рынка к нейросетям и какие сценарии, по его мнению, будут определять развитие AI-дизайна в ближайшие годы.
По словам Юсупова, к 2017 году он понял, что дополненная реальность не готова к массовому рынку. Не хватало востребованного сценария использования, подходящего оборудования и алгоритмов для анализа 3D-сеток и генерации объектов. Он также отметил, что рынок оставался небольшим: из восьми миллиардов человек гарнитуры купили около 100 млн, а ежедневно ими пользуются менее миллиона.
После этого предприниматель переключился на machine learning, то есть машинное обучение, и начал изучать компьютерную графику. В 2017–2018 годах он открыл R&D-лабораторию, а затем магистерскую программу в МАИ совместно с Microsoft. С 2018 года он внедрял ИИ в дизайн-процессы, а к 2022 году это выросло в отдельный продукт.
Сейчас Phygital+ объединяет десятки нейросетей в одном рабочем пространстве для дизайн-команд Альфа-Банка, «Яндекса», МТС, «Магнита», X5 и других компаний. По его словам, рынок прошёл несколько этапов принятия таких инструментов: от непонимания со стороны дизайнеров до периода, когда после выхода ChatGPT и Midjourney компании начали спрашивать, зачем нужны отдельные сервисы, если уже есть популярные модели.
Юсупов считает, что текущий этап связан с пониманием ограничений одиночных инструментов. По его словам, для эффективной работы нужны несколько моделей и общий облачный пайплайн, который позволяет команде вести проект в одном месте и добиваться повторяемого результата.
Он разделил задачи дизайнера на две группы: технические и менеджерские. Техническая часть, включая монтаж и цветокоррекцию, по его оценке, ускоряется очень заметно, а в части операций уже возможна полная автоматизация. При этом дизайн-ревью, согласования и отбор вариантов ускорились слабо, а иногда даже стали занимать больше времени из-за резкого роста числа вариантов.
Именно этим, по его мнению, объясняется интерес к ИИ-агентам. «Не нужно выдумывать сложную систему, вайб-кодить, достаточно одного агента, который будет делать нормальное дизайн-ревью в зависимости от контекста», — сказал он.
В работе с крупными B2B-клиентами бизнес, по его наблюдению, платит не за доступ к нейросетям как таковым, а за снижение рисков и выстроенный процесс. Он выделил несколько причин, по которым компании покупают такие решения:
- единый центр компетенций вместо зависимости от отдельных специалистов;
- предсказуемый результат в продакшене;
- контроль над стилем, персонажами и деталями от кадра к кадру.
Юсупов также описал роли, которые формируются в AI-дизайне. Это математик-теоретик, который понимает алгоритмы и может предложить новый метод, ML-инженер, отвечающий за внедрение и архитектуру, AI-инженер, работающий с LLM и агентами, и графический дизайнер, который использует нейроинструменты в прикладной работе.
По его оценке, в 80% случаев проще взять сильного дизайнера с хорошим вкусом и научить его работе с нейросетями, чем пытаться развить художественное видение у специалиста, который хорошо разбирается в алгоритмах и пайплайнах. При этом для части задач полезен и AI-креатор с нестандартным визуальным подходом, особенно в перформанс-маркетинге, где важнее конверсия, чем классическая эстетика.
Отдельно он затронул экономику AI-контента. Юсупов считает, что сравнивать нужно конкретные кейсы, а не общие суммы контрактов. В качестве примера он привёл проект для бренда одежды KANZLER: традиционная фотосъёмка стоила $15 тыс., тогда как генерация с его командой обходится примерно в $100.
По его словам, для ретейла ключевым фактором остаётся юнит-экономика, поскольку объёмы контента там очень велики. Для креативных студий важнее качество исполнения отдельных элементов. Он также отметил, что часть работы переходит из агентств в инхаус-команды, хотя сами агентства сохранятся, поскольку спрос на контент продолжает расти.
Свой подход Юсупов называет Augmented Intelligence, или «усиленный интеллект». Он ссылается на идею Дугласа Энгельбарта о том, что компьютер должен усиливать возможности человека, а не подменять его. По его словам, задача Phygital+ — помочь дизайнерам сохранить востребованность и научиться работать с новыми инструментами.
Юсупов отметил, что его раздражает ажиотаж вокруг ИИ ещё с 2012 года, когда нейросети начали активно запускать на GPU Nvidia и появилась AlexNet. По его словам, тогда, как и сейчас, многие компании продавали технологии через разговоры об AGI и сценариях уровня Skynet. «И да, все разговоры про великий AGI, который завтра закрывает все рабочие места, — это просто булшит», — заявил он.
Он признал, что сам долго недооценивал работу с текстом и возможности языковых моделей. В тот период команда тестировала BERT и другие семантические подходы, но он считал это менее перспективным, чем 3D. Сейчас, по его словам, эта оценка оказалась ошибочной.
Юсупов считает, что фактическое внедрение AI-технологий идёт в 2–3 раза медленнее, чем кажется на фоне новостей и громких заголовков. При этом он ожидает, что протоколы взаимодействия с нейросетями будут встроены в привычный софт, появятся системы для работы с агентами и замкнутые циклы, где генерация, запуск рекламы, сбор аналитики и доработка креативов идут почти без участия человека.
Следующим этапом он называет Generative UI — интерфейсы, которые формируются под текущий контекст пользователя: время суток, местоположение, историю покупок и другие сигналы. На этом же этапе, по его мнению, вернутся AR и VR как естественный графический интерфейс для взаимодействия с ИИ.
Говоря о рынке контента, Юсупов считает, что креативный сектор движется от UGC к AIGC, где цифровые активы брендов можно многократно использовать в новых форматах. В качестве примера он приводит франшизы, чьи поклонники смогут создавать серии и игры внутри бренда без навыков программирования или 3D-анимации. По его оценке, массовый сдвиг может произойти в ближайшие три года.
Вопрос авторских прав, по его мнению, будет решаться по трём направлениям: через партнёрства и мировые соглашения, через лицензирование датасетов и моделей, а в более долгой перспективе — через технические механизмы, которые позволят отслеживать, какие данные использовались при генерации, и распределять роялти.
В качестве примеров он упомянул мировое соглашение Anthropic с авторами на $1,5 млрд, иски к Midjourney и процессы против OpenAI. Он также сослался на дело Getty Images против Stability AI, где, по его словам, британский суд осенью 2025 года отклонил ключевые претензии Getty по авторскому праву. Юсупов считает, что юридические вопросы со временем удастся урегулировать.
Источник: Russian Business. Источник: https://rb.ru/columns/budushchee-ai-dizayna/
