Proč všechny weby a aplikace v roce 2026 vypadají stejně?

Může za to umělá inteligence?

Ano i ne. Claude Code i Claude Design dokážou vytvořit vizuálně povedené a inovativní rozhraní. Problém je v zadání. Pokud tisíce vývojářů zadávají podobné prompty, používají stejné modely a stejné komponenty, dostanou podobný výsledek.

Připouští to dokonce i Anthropic. Claude podle něj bez konkrétního vedení směřuje ke generickým výsledkům a konzervativním návrhům. Jako typické znaky uvádí předvídatelné layouty, běžné fonty, fialové gradienty, bílé pozadí a univerzální komponenty bez vazby na konkrétní produkt.

Podobnost ale nemusí být vždy problém. Známé rozložení prvků uživateli usnadňuje orientaci ve webové nebo mobilní aplikaci. Pokud uživatel dostane design, který zná, neztratí se v něm, protože prvky najde na podobném místě.

AI hledá nejpravděpodobnější řešení

Generativní model nevymýšlí design od nuly. Skládá ho z prvků a vzorců, které se vyskytují v datech, dokumentaci, zdrojových kódech a příkladech, na kterých se učil. Ještě výrazněji se to projevuje při využívání univerzálních zadání.

• Vytvoř moderní SaaS web.
• Udělej čistý dashboard.
• Navrhni profesionální aplikaci.
• Použij minimalistický design.

Při takovém zadání generativní model sáhne po nejbezpečnější interpretaci. Výsledkem je bezpečný a líbivý design, který nikoho neurazí, ale málokoho překvapí.

Všichni staví ze stejné stavebnice

AI nástroje nestaví rozhraní po jednotlivých pixelech, ale pracují s existujícími komponentami:

• Navigace
• Tlačítka
• Formuláře
• Záložky
• Notifikace

Velká část současných modelů používá shadcn/ui, Tailwind CSS, Radix UI nebo podobné designové systémy. Jenže například shadcn/ui se samo prezentuje jako otevřený základ, který si má vývojář upravit a postavit na něm vlastní designový systém.

Je to stejné, jako když postavíte celé město z katalogových domů. Mají sice jinou barvu fasády nebo nápis nade dveřmi. Na první pohled ale poznáte, že každý dům vznikal na stejném základu. Moderní weby jsou vlastně takové digitální sídliště.

AI příliš rychle přeskočí k hotovému vzhledu

Tradiční návrh produktu vypadá přibližně takto:

• Definice problémů a potřeb uživatele
• Návrh informační architektury
• Tvorba uživatelských scénářů
• Design jednoduchých wireframů
• Určení možných směrů
• Testování
• Ověření návrhu u zákazníka

Generativní nástroje to dělají opačně. Z jednoduchého promptu rovnou vytvoří uhlazenou stránku nebo obrazovku s fonty, barvami, stíny a animacemi. Bez správného vedení se proces soustředí spíše na výsledný vzhled než na problém uživatele. 

Příliš velká fixace na design

Do toho všeho se promítá také hlava vývojáře. První vygenerovaný návrh často funguje jako kotva. Další verze pak nemění samotný koncept, pouze se přebarvují komponenty, přesouvají sekce nebo mění rádius rohů.

Na první pohled to vypadá jako běžná iterace, vývojář se ale pořád pohybuje v mantinelech prvního návrhu. Nepřemýšlí nad řešením, ale nad designem. Rychlé předložení finálního návrhu způsobí fixaci na vzhled produktu a omezí rozmanitost dalších nápadů. Proto se v první fázi vyplatí vygenerovat několik záměrně odlišných a nedokončených směrů.

Rychlost vítězí nad průzkumem

Pro vývoj na míru je důležitá vstupní analýza projektu. Současně ale roste tlak na rychlost dodání. AI se vyplatí při tvorbě prototypu, ověření konceptu nebo prezentaci nápadu zákazníkům. 

Pokud ale prototyp zaměníte za hotový produkt, zaděláváte si na problém. Design nemusí být špatný, nikdo si ho ale nezapamatuje. Od konkurence se ničím neliší. Všude pak vidíme masové opakování krémového pozadí, serifových nadpisů a zaoblených prvků v dashboardech.

Co potřebuje výrazný design?

• Průzkum
• Rozhodování
• Odmítnutí prvních variant
• Znalost značky
• Testování
• Ruční zásahy

V MEMOS Software proto začínáme důkladnou analýzou. Hledáme, čím bude aplikace užitečná, srozumitelná a odlišitelná od konkurence. Teprve na tomto základě navrhujeme její funkce, uživatelské prostředí a vizuální podobu, která nebude působit jako další zaměnitelný AI produkt.