Штучний інтелект для ребрендингу

В умовах стрімкого розвитку інформаційних технологій компанії дедалі частіше стикаються з потребою адаптувати свої продукти під вимоги різних клієнтів. Процес ребрендингу, відомий як white labeling, передбачає заміну оригінального брендування продукту на нове, що відповідає ідентичності замовника. Ця задача традиційно потребує значних зусиль дизайнерів і розробників, але нова розробка на основі штучного інтелекту (AI) може кардинально змінити підхід до неї. Вчені з Національного аерокосмічного університету «Харківський авіаційний інститут» запропонували інноваційну систему, яка автоматизує адаптацію дизайну інтерфейсів користувача (UI) до потреб кінцевих клієнтів, значно скорочуючи час і витрати.

Суть нової методики полягає у використанні AI для роботи з так званими дизайн-токенами — базовими елементами, що визначають візуальну ідентичність продукту, такими як кольори, шрифти, відступи чи анімації. Ці токени, збережені у форматі JSON, слугують основою для стандартизації дизайну й полегшують його інтеграцію в розробницькі процеси. Традиційно створення й оновлення таких елементів вручну займало багато часу, особливо коли йшлося про масштабування для кількох продуктів. AI-система дозволяє автоматично аналізувати існуючі токени, адаптувати їх до нових бренд-книг і генерувати готові набори, які відповідають вимогам замовника.

Дослідження показало, що впровадження штучного інтелекту вирішує низку проблем, пов’язаних із традиційним підходом. Наприклад, розрив між дизайнерськими інструментами, такими як Figma чи Sketch, і розробницькими процесами часто призводив до затримок і помилок. AI усуває цю прогалину, пропонуючи автоматичне оновлення токенів у кодовій базі та створюючи прототипи для кращої комунікації між командами. Крім того, система здатна проводити аудит дизайну, виявляючи всі елементи й патерни, що гарантує повне охоплення під час ребрендингу. Завдяки автоматизації тестування й генерації документації дизайнери можуть зосередитися на творчих аспектах, а не на рутинних задачах.

Експерименти, проведені в рамках дослідження, продемонстрували вражаючі результати. Час розробки скоротився з 40 до 24 годин, кількість ітерацій дизайну зменшилася з 3−5 до 1−2, а запити на доопрацювання впали з 5−20 до 2−4. Це свідчить про підвищення ефективності на 25% у порівнянні з ручними методами. Як приклад практичного застосування вчені розглянули ребрендинг спортивного застосунку, який допомагає планувати тренування та харчування. AI-система, побудована на платформі Google Cloud AutoML, трансформувала бренд-книгу фітнес-клубу в набір дизайн-токенів, які потім автоматично перетворилися на готові артефакти для розробників. Такий підхід не лише прискорив процес, а й забезпечив високу точність відповідності новому бренду.

Для оцінки якості AI-системи дослідники розробили спеціальні метрики. Наприклад, F1 Score, що враховує точність і повноту класифікації, склав 0,65, а показник ROC AUC досяг 0,676, що вказує на стабільну продуктивність моделі. Також були введені коефіцієнти покращення процесу: час розробки скоротився на 40%, а загальна продуктивність зросла на 48%. Ці цифри підтверджують, що штучний інтелект не лише прискорює роботу, а й підвищує її якість, зменшуючи кількість помилок і витрат.

Важливим аспектом розробки стало навчання AI-моделі на різноманітних даних. Вчені використали відкриті набори бренд-книг, які класифікували за допомогою алгоритмів кластеризації. Це дозволило системі розпізнавати стилістичні особливості й адаптувати їх до конкретних потреб. Наприклад, кольорові палітри, шрифти й графічні елементи групувалися окремо, що спростило генерацію токенів. Такий підхід також враховує етичні та юридичні вимоги, адже якість даних перевірялася на відповідність стандартам конфіденційності й репрезентативності.

Переваги нової системи очевидні: компанії можуть швидше виводити продукти на ринок, зберігаючи при цьому консистентність дизайну й знижуючи витрати. Проте автори наголошують на потребі подальших досліджень. Зокрема, варто звернути увагу на етичні аспекти, такі як прозорість алгоритмів і зменшення упередженості, а також на інтеграцію AI з людською креативністю, щоб не втратити унікальність дизайну. Крім того, адаптація інтерфейсів до культурних особливостей і реального часу залишається перспективним напрямком.

Авторами цього проривного дослідження є Кирило Поліщук, який розробив основну ідею та концепцію, та Євген Брежнєв, який курував процес і допомагав із метриками. Їхня робота, проведена в Національному аерокосмічному університеті «Харківський авіаційний інститут», відкриває нові горизонти для дизайну й технологій, демонструючи, як штучний інтелект може стати надійним партнером у створенні сучасних продуктів.