Роль штучного інтелекту у генерації веб дизайну

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.34142/27091805.2026.7.02.19

Ключові слова:

штучний інтелект, генеративний дизайн, вебдизайн, UX, UI, прототипування, автоматизація, генерація коду

Анотація

Мета дослідження: проаналізувати роль генеративного штучного інтелекту в сучасному вебдизайні.

Методи: дослідження ґрунтується на теоретичних методах, зокрема аналізі, синтезі, порівнянні та узагальненні наукових джерел та праць із UX-дизайну. Спеціальні емпіричні методи не використовувалися, оскільки дослідження має теоретичний характер.

Наукова новизна: розглянуто, як алгоритми підтримують пошук ідей, створення графічних матеріалів, побудову структури сторінки, прототипування та перетворення макета на програмний код. Окрему увагу приділено межам автоматизації.

Результати: на основі праць із UX-дизайну, взаємодії людини зі штучним інтелектом і генерації інтерфейсного коду запропоновано модель спільної роботи, у якій система виконує варіативні й повторювані операції, а дизайнер формує завдання, перевіряє результат і відповідає за остаточні рішення.

Висновки: дослідження підкреслює, що швидке створення варіантів сайтів не гарантує якості користувацького досвіду, доступності, технічної коректності або відповідності візуальній ідентичності бренду. Найбільша практична цінність штучного інтелекту полягає не в автономному створенні готового сайту, а в прискоренні окремих етапів проєктування за умови постійного людського контролю

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Біографії авторів

  • автор Іноземцева Світлана, афіліація Харківська державна академія дизайну і мистецтв

    Кандидат педагогічних наук, доцент, доцент кафедри анімації та інтерактивних медіа Харківської державної академії дизайну і мистецтв,
    Харків, Україна

  • автор Малиніна Ірина, афіліація Харківська державна академія дизайну і мистецтв

    Кандидат педагогічних наук, доцент кафедри анімації та інтерактивних медіа Харківської державної академії дизайну і мистецтв
    Харків, Україна

Посилання

Amershi, S., Weld, D., Vorvoreanu, M., Fourney, A., Nushi, B., Collisson, P., Suh, J., Iqbal, S., Bennett, P. N., Inkpen, K., Teevan, J., Kikin-Gil, R., & Horvitz, E. (2019). Guidelines for human-AI interaction. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–13). ACM. https://doi.org/10.1145/3290605.3300233

Beltramelli, T. (2017). pix2code: Generating code from a graphical user interface screenshot [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1705.07962

Fu, Y., Liang, P., Tahir, A., Li, Z., Shahin, M., Yu, J., & Chen, J. (2025). Security weaknesses of Copilot-generated code in GitHub projects: An empirical study. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 34(8), Article 218. https://doi.org/10.1145/3716848

Laurençon, H., Tronchon, L., & Sanh, V. (2024). Unlocking the conversion of web screenshots into HTML code with the WebSight dataset [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.09029

Li, J., Cao, H., Lin, L., Hou, Y., Zhu, R., & El Ali, A. (2024). User experience design professionals’ perceptions of generative artificial intelligence. In Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (Article 381, pp. 1–18). ACM. https://doi.org/10.1145/3613904.3642114

Lu, Y., Yang, Y., Zhao, Q., Zhang, C., & Li, T. J.-J. (2024). AI assistance for UX: A literature review through human-centered AI [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.06089

Niforatos, E., Ferwerda, B., Pop, M., & Schricker, M. (2024). Integrating generative AI in the UX design process: An empirical perspective. Ekphrasis, 32(2), 114–122. https://doi.org/10.24193/ekphrasis.32.7

Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.06590

Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence. (2024). Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj

Romero, K., Wiese, I., Balancieiri, R., Leal, G. C. L., & Guerino, G. C. (2026). Usable but conventional: An empirical study on the UX of AI-generated interface prototypes [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.15124

Si, C., Zhang, Y., Li, R., Yang, Z., Liu, R., & Yang, D. (2025). Design2Code: Benchmarking multimodal code generation for automated front-end engineering. In Proceedings of the 2025 Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Vol. 1, pp. 3956–3974). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2025.naacl-long.199

Stige, Å., Zamani, E. D., Mikalef, P., & Zhu, Y. (2024). Artificial intelligence (AI) for user experience (UX) design: A systematic literature review and future research agenda. Information Technology & People, 37(6), 2324–2352. https://doi.org/10.1108/ITP-07-2022-0519

Wan, Y., Wang, C., Dong, Y., Wang, W., Li, S., Huo, Y., & Lyu, M. R. (2025). Divide-and-conquer: Generating UI code from screenshots. Proceedings of the ACM on Software Engineering, 2(FSE), 2099–2122. https://doi.org/10.1145/3729364

World Wide Web Consortium. (2024, December 12). Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2. https://www.w3.org/TR/WCAG22/

Zhou, Z., Gao, W., Li, Y., & Yu, J. (2026). Understanding the interaction between human and LLMs-based AI in creative tasks: Insights from UX professionals’ collaboration and communication with ChatGPT. Design Studies, 104, Article 101403. https://doi.org/10.1016/j.destud.2026.101403

Завантаження

Опубліковано

01.11.2026

Номер

Розділ

Мистецька освіта

Категорії