Построение дизайн-функции B2C-продуктов Московской Биржи

Кратко

В Московской Бирже я построил и масштабировал дизайн-функцию для B2C-направления: от одного дизайнера до команды 26 специалистов. Функция покрывала продуктовый дизайн, дизайн-систему, визуальные системы, внутренние дизайн-сервисы, графику, иллюстрации, AI и 3D. Задача была не только в том, чтобы закрывать дизайн-запросы. Нужно было создать управляемую систему, которая помогает продуктовым командам быстрее запускать решения, держать единый пользовательский опыт и снижать стоимость изменений на стыке дизайна и фронтенда.

Контекст

Московская Биржа развивает B2C-продукты для частных пользователей, включая финансовый маркетплейс Финуслуги, мобильные и web-сервисы, коммуникационные каналы, FinGPT, Школу Московской Биржи и конкурс Лучший Частный Инвестор. По мере роста продуктового портфеля дизайн перестал быть отдельной производственной функцией. Командам требовались единые правила, предсказуемая поставка, прозрачное качество, быстрый handoff в разработку и общий визуальный язык во всех каналах.

Моя роль

Я работал как руководитель продуктового дизайна B2C-сервисов Московской Биржи и начальник отдела дизайна цифровых продуктов и каналов.

Моя зона ответственности включала:

• продуктовый дизайн B2C-сервисов;
• развитие дизайн-функции и команды;
• найм, онбординг, развитие и карьерные треки дизайнеров;
• дизайн-систему и визуальную архитектуру;
• DesignOps, правила качества и процессы поставки;
• взаимодействие с продуктом, разработкой, маркетингом и ML-командами;
• внутренние дизайн-сервисы для продуктовых команд;
• AI-assisted production для графики и уточнения требований.

Вызов

На старте дизайн нужно было перевести из режима ручной поставки в управляемую функцию.

Основные проблемы:

• растущий портфель B2C-продуктов требовал единого качества;
• продуктовые команды работали с разной скоростью и разной глубиной постановки задач;
• дизайн должен был быть встроен в цикл product discovery, delivery и релизов;
• требовалась прозрачность сроков для стейкхолдеров;
• нужно было снизить зависимость от внешних подрядчиков;
• нужно было ускорить работу фронтенда за счет системных компонентов, паттернов и спецификаций.

Подход

Я начал с базовой операционной модели дизайн-функции.

Сначала зафиксировал зоны ответственности: где продуктовый дизайн работает внутри команд, где нужен сервисный контур, где должна жить дизайн-система, а где нужны отдельные внутренние сервисы для графики, презентаций и визуального production.

Затем выстроил матричную модель: продуктовые дизайнеры работали с продуктовыми командами, а сервисные дизайнеры и смежные специалисты закрывали повторяемые задачи через внутренний сервисный контур.

Параллельно были настроены процессы:

• вход задач и правила постановки;
• дизайн-ревью и дизайн-чек;
• handoff в разработку;
• работа с релизами и итерациями;
• регулярные демо и презентация решений;
• правила качества;
• RACI и разделение зон ответственности;
• гильдия дизайна;
• управленческие дашборды в Jira.

Команда

Дизайн-функция выросла с 1 до 26 специалистов.

Внутри функции были собраны направления:

• продуктовый дизайн;
• UX/UI;
• дизайн-система;
• графика и иллюстрация;
• AI и генеративная графика;
• 3D;
• внутренние дизайн-сервисы;
• сервисы для дизайнеров и продактов.

Для команды были настроены:

• найм по понятным требованиям;
• матрица компетенций;
• регулярные 1:1;
• ревью результатов;
• менторство;
• карьерные треки;
• поддержка дизайнеров в защите решений перед стейкхолдерами.

Цель была в том, чтобы команда не просто производила макеты, а влияла на качество продуктовых решений, скорость поставки и зрелость клиентского опыта.

Дизайн-система

Отдельным слоем была создана и развита дизайн-система Финуслуг.

Она включала:

• компоненты;
• паттерны;
• токены;
• frontend specs;
• правила визуального языка;
• документацию для дизайнеров и разработки;
• подход к качеству реализации.

Дизайн-система стала не библиотекой компонентов, а инструментом управления скоростью, стоимостью и консистентностью.

Через нее удалось:

• сократить time-to-market на 40 процентов;
• снизить затраты в связке дизайн + фронтенд на 30 процентов;
• закрепить единый визуальный язык экосистемы;
• ускорить handoff между дизайном и разработкой;
• повысить предсказуемость изменений в продуктовых командах.

Product design

В B2C-портфеле я отвечал за продуктовую рамку, customer journey, пользовательские сценарии, мобильные сценарии, визуальную целостность и качество реализации.

В контуре были:

• Финуслуги;
• мобильные и web-сценарии;
• FinGPT;
• Школа Московской Биржи;
• Лучший Частный Инвестор;
• коммуникационные каналы: web, mweb, mobile, email, push, SMS.

Для ключевых направлений я оставался hands-on: работал с продуктовой логикой, AI UX, visual systems и критичными решениями.

FinGPT и AI UX

Отдельным направлением стал FinGPT.

Я вел развитие AI-продукта от раннего чатового сценария к более зрелому сервисному слою. В фокусе были не только экраны, но и логика взаимодействия с неопределенными запросами.

В UX-подход вошли:

• уточняющие вопросы;
• fallback-сценарии;
• доверие к ответам;
• explainability;
• консистентная подача сложной финансовой информации;
• диалоговые и агентные сценарии;
• продуктовые гипотезы и UX-эксперименты.

AI-assisted production

После стабилизации базовой дизайн-функции я начал переводить повторяемые визуальные задачи в управляемые AI-assisted пайплайны.

В контуре были:

• генерация изображений;
• доработка требований;
• style pack;
• approved prompts;
• manual QA;
• token validation;
• asset registry;
• versioning;
• связка с продуктом, маркетингом, брендом и фронтендом через RACI и гейт качества.

Для работы использовались n8n, боты, CLI, Git, CI/CD и bug tracking.

Это позволило встроить генеративную графику в production-процесс, а не использовать AI как разовый эксперимент.

Результат

В результате дизайн-функция стала полноценной частью продуктовой системы B2C-направления.

Ключевые результаты:

• команда выросла с 1 до 26 специалистов;
• дизайн стал встроен в продуктовый и delivery-процесс;
• появились единые правила качества и дизайн-гейты;
• была создана и развита дизайн-система Финуслуг;
• time-to-market сократился на 40 процентов;
• затраты в связке дизайн + фронтенд снизились на 30 процентов;
• продуктовые команды получили более прозрачный и предсказуемый дизайн-процесс;
• снизилась зависимость от внешних подрядчиков;
• появился внутренний дизайн-сервис для графики, иллюстраций, 3D и презентаций;
• AI-assisted пайплайны стали частью production-контура.

Что я сделал лично

• Собрал и масштабировал дизайн-функцию с нуля.
• Выстроил структуру команды и зоны ответственности.
• Настроил найм, матрицу компетенций, 1:1, ревью и карьерные треки.
• Формализовал процессы от постановки задач до релиза и итераций.
• Запустил DesignOps, гильдию дизайна и правила качества.
• Создал и развил дизайн-систему Финуслуг.
• Настроил взаимодействие с продуктом, разработкой, маркетингом и ML-командами.
• Руководил продуктовым дизайном ключевых B2C-сервисов.
• Сформировал UX-подход для FinGPT и сложных AI-сценариев.
• Запустил AI-assisted production для генерации графики и уточнения требований.
• Оставался hands-on в критичных продуктовых, визуальных и AI UX-решениях.

Вывод

Этот кейс для меня про переход от дизайна как производственной функции к дизайну как управляемой продуктовой системе. Главный результат - не только рост команды. Главный результат - появление дизайн-функции, которая помогает B2C-продуктам быстрее запускаться, сохранять качество, говорить с пользователем единым языком и быть понятной для продукта, разработки, маркетинга и бизнеса.