[2026 नवीनतम] डिज़ाइन वर्कफ़्लो जिसे हर कोई AI को सौंपना चाहता है, उसे पहले जान लेना चाहिए (उपयोग के लिए तैयार टेम्प्लेट के साथ)

AI से डिज़ाइन बनाने वाले लोगों के सामने सबसे पहली समस्या टूल चुनना नहीं होती।

यह है "AI पर कितना छोड़ना है और मनुष्यों को कहाँ से निर्णय लेना शुरू करना चाहिए।"

इस लेख को पढ़कर:

गैर-डिज़ाइनर सीखेंगे कि AI से काम कैसे माँगा जाए।

निर्देशक डिज़ाइनरों को अधिक ठोस अनुरोध करने में सक्षम होंगे।

डिज़ाइनर AI को उत्पादन का दुश्मन न मानकर, विचार-विमर्श और सत्यापन के लिए प्रशिक्षण पहियों के रूप में उपयोग करना आसान पाएंगे।

यह लेख Dentsu Digital, Hakuhodo, CyberAgent, AIR Design, Goodpatch, Adobe, Figma, और Canva के मामलों से प्राप्त एक व्यावहारिक AI डिज़ाइन उत्पादन वर्कफ़्लो को कवर करता है।

हैडर इमेज AI द्वारा जनरेट की गई थी। प्रॉम्प्ट है

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विषय सूची

• निष्कर्ष: AI डिज़ाइन का अग्रभाग एक "प्रोडक्शन OS" बन गया है
• कॉर्पोरेट केस स्टडीज़ में देखे गए सामान्य पैटर्न
• AI को छोड़ने योग्य कार्य बनाम वे कार्य जो नहीं छोड़ने चाहिए
• व्यावहारिक उपयोग के लिए 5-चरणीय AI डिज़ाइन उत्पादन वर्कफ़्लो
• उपयोग के लिए तैयार अनुरोध टेम्पलेट
• असफल AI डिज़ाइनों की सामान्य विशेषताएं
• आज क्या करें

संबंधित मुफ़्त वेबिनार

[AI डिज़ाइन गाचा को समाप्त करें।

निष्कर्ष: AI डिज़ाइन का अग्रभाग एक "प्रोडक्शन OS" बन गया है

AI डिज़ाइन का अग्रभाग केवल "AI को इमेज बनाने देने" के चरण से आगे बढ़ चुका है।

अब जो हो रहा है वह AI के आधार पर पूरी उत्पादन प्रक्रिया को पुनर्गठित करने का आंदोलन है।

उदाहरण के लिए, Dentsu Digital का "∞AI Ads" विज्ञापन क्रिएटिव उत्पादन को "अपील पॉइंट खोजने" से लेकर "क्रिएटिव जनरेशन," "प्रभावशीलता पूर्वानुमान," और "सुधार सुझाव" तक समर्थन करता है।

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CyberAgent ने विज्ञापन प्रभावशीलता की भविष्यवाणी से लेकर डिज़ाइन, कॉपी और AI प्रतिभा तक, विज्ञापन उत्पादन के सभी चरणों में AI को शामिल किया है।

Hakuhodo Products ने अपने "AI Craft Studio" में "जनरेटर" नामक एक नई AI विशेषज्ञ भूमिका स्थापित की है, जो कई जनरेटिव AI टूल का व्यापक रूप से उपयोग करता है।

दूसरे शब्दों में, विजयी कंपनियाँ AI को केवल "सामग्री बनाने का एक उपकरण" नहीं मानती हैं।

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वे AI को एक ऐसी प्रणाली के रूप में मानते हैं जिसमें उत्पादन-पूर्व और उत्पादन-पश्चात प्रक्रियाएँ शामिल हैं।

यह मुख्य बिंदु है।

AI पर जो छोड़ा जाना चाहिए वह अंतिम डिज़ाइन तुरंत बनाना नहीं है।

AI पर जो छोड़ा जाना चाहिए वे निम्नलिखित जैसे कार्य हैं:

• प्रतिस्पर्धियों और संदर्भ मामलों को व्यवस्थित करना
• विभिन्न लक्ष्यों के लिए अपील विचार उत्पन्न करना
• मोटे डिज़ाइन दिशा-निर्देश उत्पन्न करना
• बैनर और थंबनेल की विविधताएँ बनाना
• LP (लैंडिंग पेज) संरचनाओं के लिए ड्राफ्ट बनाना
• इमेज सामग्री और पृष्ठभूमि विचार उत्पन्न करना
• सुधार परिकल्पनाओं की पहचान करना
• चेकलिस्ट का उपयोग करके चूक की जाँच करना

इसके विपरीत, ऐसे कार्य हैं जिन्हें मनुष्यों को अंतिम रूप देना चाहिए:

• उद्देश्य निर्धारित करना
• ग्राहकों को समझना
• ब्रांड निर्णय
• सूचना संरचना
• पाठ की पठनीयता
• अधिकार सत्यापन
• अंतिम गुणवत्ता निर्णय
• वितरण के बाद प्रदर्शन निर्णय

यदि यह विभाजन गलत हो जाता है, तो आप एक सस्ता डिज़ाइन पाएंगे जो केवल "AI-जैसा" दिखता है।

कॉर्पोरेट केस स्टडीज़ में देखे गए सामान्य पैटर्न

घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय मामलों को देखते हुए, AI का अच्छी तरह से उपयोग करने वाली कंपनियों में समानताएँ हैं।

यह AI को "मात्रा" उत्पन्न करने देना, मनुष्यों को "अर्थ" तय करना, और "अगला सुधार" तय करने के लिए डेटा का उपयोग करना है।

Dentsu Digital विज्ञापन क्रिएटिव को विचार-विमर्श, जनरेशन, पूर्वानुमान और सुधार से जोड़ता है।

Hakuhodo i-studio ने LIFULL की SNS योजना के लिए 10,000 प्रकार की दृश्य सामग्री प्रदान करने के लिए क्लाउड पर एक इमेज जनरेशन AI सिस्टम और आंतरिक वर्कफ़्लो विकसित किया।

CyberAgent "Goku Yosoku AI" में प्रभावशीलता पूर्वानुमान को जनरेटिव AI के साथ जोड़कर उच्च-प्रदर्शन वाली उत्पाद छवियों के बड़े पैमाने पर उत्पादन की ओर बढ़ रहा है।

जनरेटिव AI शुरू करने के बाद, विज्ञापन उत्पादन टीम का आकार "विभिन्न भूमिकाओं वाले लगभग 6 लोगों" से घटकर "1 डिज़ाइनर" रह गया। फोटोग्राफी और मॉडल लागत भी कम हो गई, और प्रति डिज़ाइनर उत्पादनों की संख्या लगभग 170 हो गई।

AIR Design, AI और एक पेशेवर टीम का उपयोग करके प्रतिस्पर्धी LPs, बैनर और सर्च विज्ञापनों का विश्लेषण करता है, और उन्हें अपील विचारों, डिज़ाइन उत्पादन, हीटमैप विश्लेषण और सुधार प्रस्तावों से जोड़ता है।

Goodpatch, डिज़ाइन और विकास प्रक्रिया में AI को शामिल करके AI-संचालित डिज़ाइन और AI-संचालित विकास की स्थापना को बढ़ावा दे रहा है।

Adobe Firefly, कॉर्पोरेट ब्रांड एसेट का उपयोग करके कस्टम मॉडल प्रदान करके ऑन-ब्रांड इमेज वेरिएशन जनरेशन को आगे बढ़ा रहा है।

Figma, AI, डिज़ाइन सिस्टम, कोड कनेक्शन और MCP एकीकरण को मजबूत कर रहा है।

Canva, Brand Kit और Magic Studio का उपयोग करके गैर-डिज़ाइनरों को भी ब्रांड को तोड़े बिना आसानी से उत्पादन करने में सक्षम बनाने की दिशा में आगे बढ़ रहा है।

समानता स्पष्ट है।

AI डिज़ाइनर के स्थान पर "अंतिम निर्णयकर्ता" नहीं बनता है।

AI की भूमिका निर्णय के लिए सामग्री बढ़ाना है।

कंपनियाँ जिस प्रवाह का उपयोग कर रही हैं वह इस प्रकार है:

1. उद्देश्य और ग्राहक तय करें
2. AI के साथ बड़ी संख्या में विचार उत्पन्न करें
3. मनुष्य चुनें
4. विशेषज्ञ अंतिम रूप दें
5. वितरण और सत्यापन के माध्यम से परिणाम देखें
6. परिणामों को अगले उत्पादन में फीड करें

इस लूप के कारण, AI का उपयोग "खिलवाड़" से "व्यावसायिक परिणामों" में बदल जाता है।

AI को छोड़ने योग्य कार्य बनाम वे कार्य जो नहीं छोड़ने चाहिए

AI डिज़ाइन में सबसे महत्वपूर्ण बात उन कार्यों को अलग करना है जिन्हें आप सौंपते हैं।

गैर-डिज़ाइनर इसे छोड़ देते हैं और बस "इसे अच्छा दिखाओ" जैसा अनुरोध फेंक देते हैं।

वह विफल होगा।

डिज़ाइनर से अनुरोध करते समय भी ऐसा ही है।

आपको केवल "कृपया AI का उपयोग करें" नहीं, बल्कि "किस चरण में AI का उपयोग करना है और कौन से निर्णय मनुष्यों द्वारा लिए जाएंगे" तय करना होगा।

यहाँ एक दिशानिर्देश है:

AI पर छोड़ने में आसान कार्य वे हैं जहाँ केवल एक सही उत्तर नहीं है और मात्रा उत्पन्न करना एक लाभ है।

मनुष्यों को क्या देखना चाहिए वे निर्णय हैं जहाँ जिम्मेदारी शामिल है।

उदाहरण के लिए, बैनर के लिए AI से 20 पृष्ठभूमि विचार उत्पन्न करना प्रभावी है।

हालाँकि, एक मनुष्य को जाँचना चाहिए "क्या यह अभिव्यक्ति ब्रांड को नुकसान पहुँचाती है," "क्या चिकित्सा या विज्ञापन कानूनों के साथ कोई समस्या है," और "क्या ग्राहक गुमराह होंगे।"

बस यह विभाजन रेखा होने से AI डिज़ाइन दुर्घटनाओं में काफी कमी आती है।

व्यावहारिक उपयोग के लिए 5-चरणीय AI डिज़ाइन उत्पादन वर्कफ़्लो

यहाँ से, हम वास्तविक कार्य में उपयोग करने के क्रम को देखेंगे।

टूल के नाम से पहले प्रवाह तय करें।

अनुशंसित 5 चरण इस प्रकार हैं:

1. उद्देश्य को एक पंक्ति में तय करें

पहली चीज़ जो आपको लिखनी चाहिए वह प्रॉम्प्ट नहीं है।

यह उद्देश्य है।

उदाहरण:

30 वर्ष की महिलाओं को लक्षित ब्यूटी प्रोटीन LP के लिए, पहली खरीद के बारे में चिंता कम करें और उन्हें दस्तावेज़ अनुरोध के बजाय सब्सक्रिप्शन की ओर ले जाएं।

यदि यह अस्पष्ट है, तो AI केवल दिखावे को साफ करेगा।

लेकिन यह एक डिज़ाइन नहीं बनेगा जो परिणामों की ओर ले जाता है।

2. ग्राहक और माध्यम तय करें

एक ही उत्पाद के लिए भी, Instagram विज्ञापनों, LPs, बिक्री सामग्री और नोट हैडर इमेज के लिए बनाने का तरीका अलग होता है।

AI से अनुरोध करने से पहले, कम से कम ये चीज़ें तय करें:

• किसे दिखाना है
• कहाँ दिखाना है
• उनके पास निर्णय लेने के लिए कितने सेकंड हैं
• आप उनसे आगे क्या करवाना चाहते हैं
• आप किन धारणाओं से बिल्कुल बचना चाहते हैं

यदि आप इन पाँचों के बिना इमेज जनरेशन शुरू करते हैं, तो संभावना है कि आप खो जाएंगे।

3. AI के साथ कई दिशाएँ उत्पन्न करें

यह वह जगह है जहाँ आप पहली बार AI का उपयोग करते हैं।

शुरू से तैयार उत्पाद का लक्ष्य न रखें; दिशाएँ उत्पन्न करें।

• विश्वास पर जोर
• मूल्य अपील पर जोर
• विशेषज्ञता पर जोर
• समीक्षाओं पर जोर
• पहले/बाद पर जोर
• विश्वदृष्टि पर जोर

इस तरह अलग-अलग दिशाएँ आउटपुट करके, आप उनकी तुलना कर सकते हैं।

AI "एक सही उत्तर आउटपुट करने" की तुलना में "एक ऐसी स्थिति बनाने में बेहतर है जहाँ आप चुन सकते हैं"।

4. मनुष्य एक तक सीमित करता है

यहाँ महत्वपूर्ण बात पसंद के आधार पर चुनना नहीं है।

पहले निर्णय मानदंड निर्धारित करें।

• क्या यह लक्ष्य से मेल खाता है?
• क्या यह माध्यम पर पढ़ने योग्य है?
• क्या यह ब्रांड के अनुरूप है?
• क्या प्रतिस्पर्धियों से कोई अंतर है?
• क्या यह स्वाभाविक रूप से CTA की ओर ले जाता है?
• क्या कोई अतिशयोक्ति या गलतफहमी नहीं है?

इन मानदंडों के माध्यम से देखकर, गैर-डिज़ाइनर भी आसान निर्णय ले सकते हैं।

5. फिनिशिंग और सत्यापन को अलग करें

AI ने जो आउटपुट दिया है उसे वैसे ही वितरित न करें।

एक मनुष्य को हमेशा अंत में इसे समाप्त करना चाहिए।

• फ़ॉन्ट आकार
• मार्जिन
• रंग की तीव्रता
• इमेज ग्लिच
• CTA दृश्यता
• स्मार्टफोन डिस्प्ले
• अधिकार और समानता
• ब्रांड टोन

इसके अलावा, यदि यह एक विज्ञापन या LP है, तो वितरण के बाद परिणाम देखें।

AI डिज़ाइन का मूल्य केवल निर्माण को समाप्त करने में नहीं है।

मूल्य में सीखने को अगले उत्पादन में वापस फीड करना शामिल है।

**

उपयोग के लिए तैयार अनुरोध टेम्पलेट

चाहे आप इसे AI पर फेंक रहे हों या किसी डिज़ाइनर से अनुरोध कर रहे हों, यदि अनुरोध पाठ ढीला है, तो आउटपुट भी ढीला होगा।

केवल निम्नलिखित टेम्पलेट का उपयोग करने से चीजें काफी बदल जाएंगी।

1आप विज्ञापन क्रिएटिव के लिए एक कला निर्देशक हैं।
2
3कृपया निम्नलिखित शर्तों के आधार पर 5 डिज़ाइन दिशाएँ प्रदान करें।
4तुरंत एक तैयार डिज़ाइन न बनाएं; पहले "उद्देश्य," "संरचना," "दृश्य दिशा," और "बचने के लिए अभिव्यक्तियाँ" व्यवस्थित करें।
5
6【उद्देश्य】
7{आप क्या हासिल करना चाहते हैं}
8
9【माध्यम】
10{LP / बैनर / नोट हैडर इमेज / Instagram विज्ञापन / बिक्री सामग्री, आदि}
11
12【लक्ष्य】
13{कौन देखेगा। चिंताएँ, ज्ञान स्तर, खरीद से पहले चिंता}
14
15【उत्पाद/सेवा】
16{क्या बेचना, बताना या आवेदन करवाना है}
17
18【आगे की कार्रवाई】
19{क्लिक / आवेदन / सहेजें / पूछताछ / दस्तावेज़ अनुरोध}
20
21【ब्रांड टोन】
22{विश्वास / मित्रता / लक्जरी / गति / विशेषज्ञता, आदि}
23
24【शामिल करने के लिए जानकारी】
25{उत्पाद का नाम, तारीख, मूल्य, CTA, उपलब्धियाँ, आदि}
26
27【बहिष्कृत करने के लिए अभिव्यक्तियाँ】
28{अतिशयोक्ति, NG शब्द, कानूनी कारणों से बचने के लिए अभिव्यक्तियाँ, प्रतिस्पर्धियों के समान अभिव्यक्तियाँ}
29
30【आउटपुट प्रारूप】
311. दिशा का नाम
322. उद्देश्य
333. लेआउट प्रस्ताव
344. मुख्य कॉपी प्रस्ताव
355. दृश्य प्रस्ताव
366. सावधानी के बिंदु

बिंदु तैयार उत्पाद के लिए पूछना नहीं है।

आप पहले जो माँगते हैं वे दिशाएँ हैं जिनकी तुलना की जा सकती है।

एक दिशा चुनने के बाद, इस प्रकार अनुरोध करें:

1मैं दिशा 3 अपनाऊंगा।
2इस दिशा के आधार पर, कृपया इसे एक बैनर प्रस्ताव में ठोस बनाएं जो स्मार्टफोन पर देखने में आसान हो।
3
4शर्तें:
5- अधिकतम 3 पाठ तत्व
6- CTA को सबसे अलग बनाएं
7- 30 वर्ष की महिलाओं को सस्ता लगने वाले भाव निषिद्ध हैं
8- यदि फोटो सामग्री की आवश्यकता है, तो जनरेटिव AI के साथ बनाई जाने वाली पृष्ठभूमि विचारों को लाइव-एक्शन सामग्री की खोज की शर्तों से अलग करें
9- अंत में, एक गुणवत्ता चेकलिस्ट संलग्न करें

डिज़ाइनर से अनुरोध करते समय भी ऐसा ही है।

"यह AI के साथ बनाया गया एक प्रस्ताव है। कृपया इसे साफ करें" कहने के बजाय, इसे इस तरह सौंपें:

1उद्देश्य:
2{उद्देश्य}
3
4अपनाई गई दिशा:
5{दिशा का नाम}
6
7AI प्रस्ताव के अच्छे बिंदु:
8{रखने योग्य बिंदु}
9
10चिंता के बिंदु:
11{AI-पन, पाठ की मात्रा, ब्रांड असंगति, अधिकार, आदि}
12
13डिज़ाइनर के निर्णय के लिए बिंदु:
14{लेआउट, रंग योजना, सूचना प्राथमिकता, आँखों का अनुसरण, अंतिम टोन}
15
16डिलीवरी प्रारूप:
17{Figma / Canva / PSD / AI / WebP, आदि}

यह अकेला अनुरोध की गुणवत्ता बढ़ा देगा।

डिज़ाइनर भी समझ जाएगा कि "क्या ठीक करने की आवश्यकता है।"

असफल AI डिज़ाइनों की सामान्य विशेषताएं

जो लोग AI डिज़ाइन में असफल होते हैं, वे आमतौर पर वही काम करते हैं।

पहला है बिना उद्देश्य के इमेज जनरेशन शुरू करना।

दिखावट साफ हो सकती है, लेकिन यह एक ऐसा डिज़ाइन बन जाता है जो किसी से मेल नहीं खाता।

दूसरा है केवल एक प्रस्ताव के साथ निर्णय लेना।

AI की ताकत मात्रा है।

यह केवल एक पर विश्वास करने के बजाय कई प्रस्तावों की तुलना करने के लिए उपयुक्त है।

तीसरा है पाठ की उपेक्षा करना।

विज्ञापनों, LPs, थंबनेल और बिक्री सामग्री में, पाठ की पठनीयता परिणाम निर्धारित करती है।

भले ही AI इमेज सुंदर हो, यदि पाठ अपठनीय है तो यह व्यर्थ है।

चौथा है अधिकार या समानता न देखना।

यहां तक कि आर्थिक, व्यापार और उद्योग मंत्रालय के "सामग्री उत्पादन के लिए जनरेटिव AI के उपयोग के लिए गाइडबुक" में, जनरेटिव AI का उपयोग करके सामग्री उत्पादन में बौद्धिक संपदा अधिकारों के बारे में विचार व्यवस्थित किए गए हैं।

यदि व्यावसायिक रूप से उपयोग कर रहे हैं, तो आपको टूल के उपयोग की शर्तें, प्रशिक्षण डेटा, आउटपुट की समानता, और लोगों, ट्रेडमार्क और पात्रों की हैंडलिंग की जाँच करनी चाहिए।

पाँचवाँ है "AI-पन" को वैसे ही छोड़ देना।

सामान्य AI-पन में शामिल हैं:

• मार्जिन सभी समान हैं
• प्रकाश अप्राकृतिक है
• हाथ या छोटी वस्तुएँ ग्लिच हो गई हैं
• पाठ पढ़ना मुश्किल है
• चेहरे बहुत परिपूर्ण हैं
• ब्रांड से असंबंधित बहुत अधिक सजावट
• कहीं देखा गया एक साइबर-फील

जितना अधिक आप AI का उपयोग करते हैं, मानव जाँच शक्ति उतनी ही महत्वपूर्ण हो जाती है।

जैसे-जैसे AI का उपयोग बढ़ता है, एक डिज़ाइनर का मूल्य केवल "अपने हाथ हिलाना" नहीं रह जाएगा।

क्या रखना है, क्या त्यागना है, और क्या ठीक करना है।

मूल्य यहाँ स्थानांतरित होता है।

आज क्या करें

अंत में, मैं आज करने वाली चीज़ को एक चीज़ तक सीमित कर दूंगा।

अपने अगले डिज़ाइन प्रोजेक्ट के लिए, तुरंत कोई AI टूल न खोलें।

पहले, ये 7 आइटम लिखें:

11. उद्देश्य:
22. लक्ष्य:
33. माध्यम:
44. आगे की कार्रवाई:
55. शामिल करने के लिए जानकारी:
66. बचने के लिए अभिव्यक्तियाँ:
77. निर्णय मानदंड:

AI से अनुरोध करने से पहले इसे लिखें।

AI के प्रस्ताव को तैयार उत्पाद के रूप में न देखें।

इसे तुलना के लिए सामग्री के रूप में देखें।

गैर-डिज़ाइनर इन 7 वस्तुओं का उपयोग करके AI को अपने अनुरोधों को स्थिर कर सकते हैं।

निर्देशक इन 7 वस्तुओं का उपयोग करके डिज़ाइनरों को अपने अनुरोधों को अधिक ठोस बना सकते हैं।

डिज़ाइनर इन 7 वस्तुओं का उपयोग करके उत्पादन प्रक्रिया में AI को कहाँ रखना है, इसका निर्णय कर सकते हैं।

AI डिज़ाइन का सार डिज़ाइनरों को खत्म करना नहीं है।

यह उत्पादन में झिझक को कम करना है।

और यह उस काम के लिए समय वापस लाना है जिसका मनुष्यों को निर्णय करना चाहिए।

यह घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय मामलों के अग्रभाग से देखा गया निष्कर्ष है।

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[AI डिज़ाइन गाचा को समाप्त करें।

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