AI-інструменти в сервіс-дизайні: як ми підсилюємо кожен етап проєкту

Відео на таку тему ми зняли для нашого курсу “Сервіс-дизайн для початківців” – але вирішили, що воно надто корисне, щоб залишитись лише у закритому доступі. Тож публікуємо його і на YouTube. 

Інструменти штучного інтелекту розвиваються настільки швидко, що будь-які рекомендації застарівають за лічені тижні. Ми вирішили не витрачати час на запис у студії, і все одно – з моменту запису інструменти вже змінились. Зокрема, вийшов ChatGPT 5. 

Отже, які є готові прийоми роботи з AI на всіх етапах сервіс-дизайну – від першого дослідження до тестування гіпотези? Розповідаємо на прикладі кондитерки. Наші студенти на курсі працювали над задачею покращення досвіду покупки свіжих тістечок в супермаркеті. 

Занурення в тему 

Коли треба швидко зрозуміти нову категорію, ми використовуємо AI для глибинного дослідження ринку. Наприклад, через ChatGPT із функцією Deep Research за 5–7 хвилин можна дізнатися: 

• як супермаркети у США, Європі та Азії розвивають продаж десертів; 

• які формати пакування й доставки працюють найкраще; 

• як сезонні продукти та дегустації підвищують продажі. 

Це допомагає приходити на зустрічі зі стейкхолдерами вже з базовим словником, прикладами з ринку й чіткішим фокусом у питаннях. 

Як структурувати отримані знання 

AI рятує від «потопу» текстів. У NotebookLM ми перетворюємо довгі документи на: 

• ментальні карти (наприклад, схему, як супермаркет працює з категорією тістечок — від R&D до пекарні у залі); 

• аудіоверсії статей (зручно слухати на швидкості х1,5); 

• інтерактивний чат для уточнень по матеріалу. 

Замість сухого тексту одразу видно, які ролі та процеси між собою пов’язані. 

Підготовка до інтерв’ю та пошук розривів 

AI допомагає змоделювати гіпотетичний шлях клієнта з болями й радощами, щоб підготувати питання для респондентів. 

Після інтерв’ю ми зазвичай: 

• транскрибували записи через FireFiles або Zoom/Teams; 

• завантажували їх у AI, щоб той виокремив сервісні розриви та навіть підкріпив їх цитатами. 

Але завжди перевіряємо: наприклад, AI «підсвітив» проблему з упаковкою десертів, яка начебто впливала на повторні замовлення. Перевірка цитат показала інше: людям було незручно, але вони все одно замовляли знову. 

Генерація ідей та швидкі прототипи 

AI корисний для брейнштормів, але особливу цінність він має у прототипуванні. 

Ми протестували гіпотезу: клієнтам зручно отримувати тістечка в багаторазовій коробці з комірками. За допомогою Lovable буквально за кілька хвилин створили прототип сторінки, де користувач може зібрати набір із 20 тістечок, побачити лічильник і додати листівку чи одноразовий посуд. 

Щоб зробити ідею зрозумілішою, ми ще й згенерували швидкий комікс-сценарій через генеративну графіку. Це зайняло хвилини, але дало основу для обговорення деталей із замовником. 

AI не забирає роботу у сервіс-дизайнера. Він стає асистентом, який допомагає: 

• швидко досліджувати ринок; 

• структурувати дані й бачити нові зв’язки; 

• готуватися до інтерв’ю й перевіряти гіпотези; 

• створювати прототипи в рази швидше. 

Але роль людини — у креативі, критичному мисленні та правильних запитаннях. Саме це перетворює «інструмент» на справжнє рішення. 

📺 Візуалізація всіх прикладів та обширні пояснення –  в повному відео на нашому YouTube за посиланням