Телеграм канал «татьяна исследует | ux & market research для жизни»

В преддверии Хэллоуина (или Тыквенного спаса 🎃 🌟) поговорим про зомби... 🧟

...зомби-интерфейсы, зомби-продукты и зомби-менеджеров.

Фигура зомби пришла из Гаити, первой республики, созданной восстанием рабов (1804). Зомби в вуду-культуре – это тот, у кого бокор (колдун) забрал волю, а тело продолжает работать. Гаитяне боялись не встретить зомби, а стать им: быть рабом после смерти.

По сути это тело, которое двигается к цели, которую не выбирало, и не может остановиться, потому что у него отключена часть, которая спрашивает «зачем».

В американской поп-культуре «целеполагание» зомби менялось от служения чужой воле (фильмы 1930-х про работы на плантациях) к автономному хищничеству ("Ночь живых мертвецов" Ромеро), затем к символу коллективных страхов (перепотребление / экологические и пандемические катастрофы / кризис человеческих взаимоотношений).

И вот, в сентябре 2026 года, Кейт Дилл, глава дизайна в Stripe, рассказывает про неотличимые друг от друга интерфейсы на скорую руку.

Она называет их zombie UI: формально всё на месте, экраны, тексты, иллюстрации, иногда даже всякие прикольные ИИ-виджеты, а зачем это существует, непонятно. Сайт шаурмечной в итоге неотличим от сайта магазина стройматериалов или b2b AI SaaS.

Генеративные инструменты выдают самый вероятный результат, то есть то, что уже было, и ничего специфичного для этого пользователя, этого бренда, этой ситуации в нём нет.

Раньше дороговизна разработки была встроенным фильтром: у команды двадцать идей, ресурсов на одну, и отбор происходил до начала работы.

Теперь 20 идей собираются до стадии прототипа за неделю. Выбор никуда не делся, он переехал после производства, когда на столе уже лежит красивое, работающее и очень похожее на готовое.

Сказать «нет» в этот момент гораздо труднее. При этом по отдельности части прекрасны, а целое не складывается.

Анатомия та же, что у зомби: продукт двигается, работает, выпускается, но смысла и "жизни" в нём нет.

Что же за "колдун" отключил эту волю?
И как он погубил компанию не одну?

Сейчас в бигтехе повсеместно насаждают разного рода метрики вокруг внедрения ИИ (и меня это тоже затрагивает...):

🟡 Сколько сотрудников пользуются ИИ?
🟡Сколько кода написано с его помощью?
🟡Насколько быстрее команда выпускает функции?

Но по закону Гудхарта когда метрика становится целью, на которую завязаны бонусы, оценка или продвижение, люди начинают оптимизировать саму метрику часто в ущерб тому результату, ради которого её ввели.

И получается, что сначала процент внедрения обозначает реальное использование ИИ.

Потом он обозначает отчёт об использовании.

Вопрос «как эффективнее» вытесняет вопрос «а стоит ли», потому что только первый считается.

Поэтому "колдун" тут даже не конкретный человек, а метрика, на достижение которой все работают.

И если брать дизайн-индустрию как пример, то по опросу рассылки Ленни Рачицкого дизайнеры и исследователи сейчас – самая тревожная и выгоревшая группа специалистов, при рекордной продуктивности. Мы проводим с ИИ ежедневно кучу часов, метрики по внедрению горят зелёненьким, но при этом реже всех рекомендуем свою профессию новичкам 🤷‍♀️

В гаитянском фольклоре есть одно вещество, от которого зомби приходит в себя – соль. Попробовав её, он понимает, кто он, и либо уходит в могилу, либо восстаёт.

Что может быть аналогом соли (отставить хихиканья!):


1️⃣Раз в месяц проводить отдельную встречу только про одно: что мы сейчас считаем хорошим?
Не обсуждать сроки и статус проектов. Вместо этого приносить примеры удачных решений, разбирать, почему они сработали, фиксировать новые принципы и убирать устаревшие.
Например, в дизайне раньше дизайн-системы масштабировали единообразие: одинаковые кнопки, отступы, компоненты. Теперь система должна масштабировать намерение: понимать не только как что-то выглядит, но и зачем мы делаем именно так.

А намерение нельзя однажды записать в инструкцию и забыть. Меняются пользователи, рынок, продукт и наши собственные представления о хорошем. Значит, и инструкции для ИИ нужно регулярно переписывать.

2️⃣Искать дефекты руками
В Linear есть практика Quality Wednesday: раз в неделю дизайнеры намеренно ищут в собственном продукте одну вещь, которая ощущается как «не то», исправлять её и показывать команде.

3️⃣Не спешить делать новое
Перед каждой новой функцией задавать вопрос:
«Что из уже существующего могло бы решить эту задачу?»
Иэн Силбер из OpenAI как раз призывает дизайнеров чаще не проектировать ничего нового, если можно расширить или переосмыслить уже существующее решение.
ИИ делает создание нового настолько дешёвым, что «давайте добавим ещё одну функцию» становится решением по умолчанию. Поэтому отказ от производства сам превращается в профессиональный навык.

Если вдруг вам или вашей команде захочется внедрить такие практики – напишите мне в ЛС, обсудим 🫶🏼✨

Греет душу, когда мои исследования кто-то цитирует. Ещё больше греет, когда люди потом сами приходят и пишут об этом.

В издательстве Springer выходит сборник статей по методологии Life Design, про которую я иногда пишу у себя на канале. И мою статью спустя 2 года после публикации там процитировали 🤭

Наверное, это одна из моих любимых частей исследований вообще: хорошая работа не заканчивается в момент публикации. Она становится материалом для следующего человека.
И иногда этот следующий человек ещё и находит тебя в LinkedIn и сообщает, что это произошло :)

ЗАНУДНЫЙ пост о том, как ИИ меняет мою работу

Недавно слушала выступление Робби Стайна, VP продукта в Google Поиске, про то, как им пришлось адаптировать свой продукт к ИИ-эре.

Мы все теперь видим краткие ИИ-ответы от Гугла в начале выдачи результатов по нашему запросу. Это произошло потому что команда заметила, что люди стали дописывать "ИИ" в конец запроса и задавать вопросы, на которые стандартная поисковая выдача ответить не могла.

Отследить такое изменение Стайну и команде помогло использование фреймворка Jobs To Be Done (или "работа, которую нужно выполнить"). Его идея такова: любой продукт или сервис покупают не ради самой покупки, а так как человек хочет продвинуться в конкретной ситуации, достичь своей цели и "нанимает" продукт или сервис на помощь.

Пример от Стайна. Как-то он с женой выбирал кровать. В магазине им с женой приглянулись 4 варианта, и жена его попросила «прыгни на неё и перекатись».

Но почему?

Жене принципиально важна была одна вещь: чтобы кровать не будила её, когда муж ворочается во сне.
Соответственно, кровать-победитель должна была помочь ей достичь этой цели.

В то время, как производители кроватей могут приоритизировать такие факторы, как цена, экоматериалы, охлаждение матраса, для этой когорты пользователей решающим оказался совсем другой фактор!

С приходом ИИ фокус сместился на контекст, в котором у человека возникает этот запрос.

Конечно, контекст в JTBD мы собирали всегда. Классическое интервью по Кристенсену или Моэсте — это и есть распрос про обстоятельства: где вы были, с кем, что читали, что вас подтолкнуло. История с кроватью из этой же серии.

Поменялось то, что мы с этим контекстом делали дальше. Раньше мы собирали десятки таких историй, усредняли их до самых частых работ и типичных обстоятельств, и под это усреднение делали продукт: найти ресторан, купить билет, выбрать рюкзак. А в момент использования продукт про конкретного человека не знал ничего: интерфейс сжимал его ситуацию до трёх слов в строке поиска, остальное он фильтровал сам.

С приходом ИИ человек может прямо в момент запроса рассказать системе, куда едет, с кем, что уже пробовал, что не подошло, а система может это учесть или переспросить. Усреднять ситуацию больше не обязательно. Отсюда и сдвиг: проектируем теперь не просто под задачу, а под связку «задача + ситуация», под которую продукт уже будет автоматически адаптироваться.

Например, когда Google Поиск тестировали свой ИИ-режим с пользователями на примере поиска подходящего рюкзака, они могли получать такой фидбек от тестеров: «Круто, что ты знаешь размеры каждого рюкзака, но ты должен был спросить про моего сына и его рост, иначе ребёнку будет тяжело». Система знала всё про рюкзаки и ничего про ситуацию пользователя. В итоге команда вложилась в то, чтобы поиск уточнял и вёл диалог, и это оказалось одним из самых сильных источников вовлечённости в продукте.

Так, уже мало просто спросить у пользователя "какими функциями вы больше всего пользуетесь" или "чего вам не хватает".

Теперь важнее собрать то, что человек рассказал системе о своей ситуации и что сознательно не рассказал. Например, когда она его неправильно поняла и что он сделал после: переформулировал, ушёл, обиделся на чат-бота? Что, по его мнению, она о нём уже знает? Что готов ей поручить не проверяя, а где решение не отдаст никому? В каком контексте использует? Как часто?

То есть исследуем не только потребность, но и границы: доверия, интерпретации, делегирования.

С вайбкодингом в цифровых продуктах производить решения стало быстрее и дешевле. А понять, какой из десяти нужен вот этому человеку в вот этих обстоятельствах, не подешевело.

Вообще, материалов про Jobs to Be Done после ИИ у меня собралось столько, что хоть лекцию читай: что в подходе остаётся прежним, что меняется и как теперь исследовать контекст, доверие и делегирование. Если бы пошли, дайте знать реакцией или в комментариях 🤭

Что делать, если нет сил ни на что?

В Лондон начала приходить осень. Уже на следующих выходных переведут часы на зимнее время, а световой день становится ощутимо короче, хотя еще неделю назад я могла выйти на улицу в шортах.

По опыту жизни в Москве и Берлине знаю, как непросто бывает "собрать себя в кучку" в такой сезон.

Поэтому делюсь с вами классной матрицей для определения уровня энергии и что с ней можно поделать, которую, например, можно распечатать и повесить у рабочего стола.

Как она работает

Матрица предлагает смотреть на своё состояние через две оси: любопытство × творческая активность.

1️⃣ Любопытство здесь — это то, куда сама возвращается ваша психическая энергия.
Не то, чем правильно интересоваться. Не то, что пригодится для повышения. И даже не обязательно то, что вам приятно.
Скорее то, что почему-то продолжает вас цеплять.
🟠Вы закрыли статью, но потом снова про неё вспомнили.
🟠После разговора продолжили мысленно спорить с собеседником.
🟠Уже третий месяц замечаете одну и ту же тему.
🟠Чья-то работа вызывает у вас непропорционально сильную зависть.
🟠На определённую задачу почему-то находятся силы даже вечером, когда на всё остальное их нет.

Все эти вещи можно воспринимать не как случайный шум, а как данные о себе.
Любопытство не обязательно говорит: «это твоё призвание».
Оно говорит гораздо скромнее:
«сюда сейчас стоит посмотреть».

2️⃣ А творчество в этой матрице — это момент, когда внутреннее движение получает какую-то форму во внешнем мире.
Не обязательно написать книгу или нарисовать картину. Это может выглядеть как:
🟠Вы задали вопрос, который раньше не задавали.
🟠Переделали привычный процесс.
🟠Собрали прототип.
🟠Написали пост.
🟠Предложили другой способ решить рабочую задачу.
🟠Приготовили что-то без рецепта.
🟠Позвали человека на встречу.
🟠Поехали в место, про которое месяц читали.

То есть творчество здесь я бы понимала как способность отвечать действием на то, что вас заинтересовало.

И тогда две оси можно трактовать так:
Любопытство — куда меня тянет?
Творчество — что я с этим делаю?

Мне нравится эта пара критериев ещё и потому, что она хорошо показывает одну неприятную вещь: наличие энергии не всегда равно количеству сделанного.

И ЭТО НОРМАЛЬНО!

Можно быть очень продуктивным человеком, но не испытывать никакого интереса.

А можно ничего особенно не производить, но чувствовать, что внутри уже зарождается что-то новое.

Возвращаясь к пропагандируемому мной подходу life design, любые такие сигналы важно не превращать сразу в судьбоносные решения, а обстукивать об реальную жизнь маленькими экспериментами.

Например, на работе.
Если у вас много любопытства, но мало действия, возможно, вы уже давно смотрите в сторону какой-то темы, но всё ждёте момента, когда сможете заняться ею «нормально».

А можно через маленькие действия проверить не фантазию о своём интересе, а сам интерес. В каком он квадранте этой матрицы?

Если вы много делаете, но любопытства почти нет, ситуация сложнее.

Снаружи всё может выглядеть прекрасно: задачи закрываются, календарь заполнен, коллеги довольны. Но работа скорее приносит негатив.

И здесь я бы не торопилась делать вывод «мне срочно нужно увольняться».

Сначала можно посмотреть, где именно исчезло живое: слишком мало самостоятельности? Вы решаете одну и ту же задачу в десятый раз? Давно ничего не изучали? Вам интересен сам предмет работы, но больше не интересна ваша роль в нём?

Опять же, в какой квадрант матрицы вписывается ваше текущее состояние?

А какое поле матрицы соответствует вашему состоянию сейчас? 😉

А Я ГОВОРИЛА обращать внимание на тему дата центров ещё в мае 😉

На прошлой неделе коллега-продакт спросил меня: после стольких лет в исследованиях могу ли я просто посмотреть на интерфейс и сказать, что с ним не так?

И да, и нет.

Да, если передо мной обычный коммерческий интерфейс.

Моя «насмотренность» во многом состоит из знания грамматики, которую цифровые продукты вырабатывали последние двадцать лет.

В большом исследовании исторических версий более 10 000 сайтов Goree et al. (2021) показали, что с 2007 года веб-дизайн действительно стал заметно однороднее.

В этом есть экономическая логика. Пользователю проще покупать, регистрироваться и платить там, где не нужно заново учиться пользоваться интерфейсом. Ещё Nielsen (2000) сформулировал Jakob’s Law: большую часть времени человек проводит на других сайтах, поэтому ожидает, что ваш будет работать примерно так же.

Получается немного неприятная для UX-эксперта мысль: мой «намётанный глаз» – это отчасти побочный продукт капитализма. Я хорошо вижу отклонения, потому что индустрия долго договаривалась, как должна выглядеть корзина, форма регистрации или каталог.

Но даже здесь экспертность не магия. В CUE-4 Molich и Dumas (2008) дали один сайт 17 опытным командам. Те нашли 340 проблем, но 60% из них обнаружила только одна команда.

То есть даже эксперты смотрят на один интерфейс довольно по-разному.

А теперь появляется ИИ, и эта удобная грамматика начинает расползаться.

Google Research уже экспериментирует с generative UI, где модель под запрос генерирует не только ответ, но и сам интерфейс (Leviathan et al., 2025). Это уже не страница, которую дизайнер один раз нарисовал и отдал пользователям. Она может меняться вместе с задачей 😵

Параллельно появляются научные работы, которые ставят под вопрос другую модную идею: что интерфейс будущего можно свести к чату.

Shen et al. (2026) показывают, что текст удобен для общего намерения, но не всегда достаточен для точного управления. Поэтому интерфейсы генеративного ИИ, вероятно, будут сочетать промпты с прямой манипуляцией объектами, выделением, кликами и другими привычными действиями.

А Peng et al. (2026) показывают похожую проблему в работе дизайнеров: профессиональный дизайн плохо укладывается в модель «сформулировал промпт → получил результат → поправил промпт». Дизайнеры работают нелинейно: смотрят, пробуют, сравнивают варианты, фиксируют детали, возвращаются назад, смешивают визуальные и смысловые материалы. Когда основной канал общения с ИИ — текст, визуально мыслящему человеку приходится переводить замысел в слова, а затем исправлять уже сгенерированный результат постфактум.

То есть текст и голос вполне могут стать универсальной точкой входа, но пока совсем не похожи на универсальный способ взаимодействия.

И вот здесь ответ на вопрос коллеги меняется.

Если вы делаете интернет-магазин, банковскую форму или обычную регистрацию, опытный человек действительно может быстро найти большую часть подозрительных мест. Мы сверяем продукт с грамматикой, которую уже знают миллионы пользователей.

Если вы делаете AI-ассистента, генеративный интерфейс, инструмент для видео, 3D или другой новый способ взаимодействия, фраза «по-моему, тут всё понятно» почти ничего не стоит.

Потому что насмотренность хорошо работает назад: она знает, какие паттерны уже прижились.

Она гораздо хуже работает вперёд: не может сама определить, какой новый паттерн люди вообще смогут выучить.

И это, мне кажется, важно не только исследователям.

Например, для продактов и разработчиков вопрос может сместиться с «нравится ли мне этот экран?» на какую новую привычку мы просим сформировать?

Так что да: я могу посмотреть на знакомый интерфейс и довольно быстро сказать, что с ним не так.

Но чем инновационнее продукт, тем меньше я доверяю человеку, который способен сделать его понятность без участия пользователей.

Проводила сентябрь на спецпоказе "Синего бархата" ("Blue Velvet") Дэвида Линча.

Вообще, с кино у меня сложные отношения: как-то непросто собраться с духом и выделить 1+ час на просмотр чего-либо.

Но тут у Кайла Маклахлена вышли мемуары, а кинотеатр на районе, который мне очень нравится, организовал спецпоказ... продано!!

И каждый раз, когда я хожу на такие мероприятия, где-то на фоне работает мой корыстный интерес "пополнить мою картотеку".

Я так объясняю то, как работает мой мозг. Что-то увидела, прочитала, услышала, когда-то зацепилась за одну деталь, и карточка осталась лежать. Потом через два года рядом внезапно появляется другая, между ними что-то щёлкает.

Этакий граф из Obsidian, только у меня в голове. И у многих моих коллег-исследователей тоже!

Пока в зале ещё горел свет, я изучала, кто ещё пришёл на этот показ: какого возраста, как одеты, какую еду заказывают (я постоянно так развлекаю себя на концертах и музыкальных фестивалях тоже). Как это отличалось от другого моего опыта в этом же кинотеатре? А в других местах?

С началом фильма Линч погружает нас в атмосферу американской субурбии. И почти сразу из "картотеки" выехали воспоминания Suburbia. Building the American Dream, которую я видела в музее CCCB в Барселоне два года назад.
Она была про историю идеи американского пригорода как сконструированную модель "хорошей жизни": дом, машина, семья, безопасность, правильные соседи, понятные правила. Помню, выставка произвела на меня огромное впечатление через отличную кураторскую работу с данными от архитекторов, урбанистов, социологов, политологов, фотографов и иных исследователей.

И тут же рядом легла следующая карточка: сколько вообще американской культуры построено на удовольствии от того, чтобы эту картинку вскрывать?

Twin Peaks, American Beauty, Desperate Housewives...

Фильм цепляет выставку, выставка цепляет старую книжку, книжка рабочий кейс, рабочий кейс что-то, что пять лет назад сказал респондент...

Мне редко интересен объект сам по себе. Интереснее, с чем он рифмуется и что начинает объяснять рядом с другими вещами.

Исследовательская работа у меня устроена ровно так же.

Ко мне приходят с довольно скучным вопросом вроде «почему люди не пользуются этой функцией?», а потом одна реплика цепляет старое исследование, другая напоминает что-то про статус, третья вдруг укладывается в культурный паттерн, который ты вообще читала в книжке не по работе.

И в какой-то момент отдельные карточки превращаются в объяснение.

Но отдельная задачка – связать все эти знания из моей головы в понятное объяснение для заказчика с ответом на их вопрос и "вишенками на торте", которые окажутся им в тему и под силу переварить 🤪

Все исследователи в чём-то – Джеффри Бомонт.

Нам буквально платят за то, чтобы приходить к незнакомым людям, задавать вопросы и выяснять, что у них лежит в "шкафу".

Но самый главный двигатель всего этого лично для меня – "эврика" в голове, когда разрозненные "карточки" укладываются в тематическую "папку"