تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في منصة Canva على تشكيل الهوية البصرية: دراسة تحليلية
DOI:
https://doi.org/10.56989/benkj.v5i12.1640الكلمات المفتاحية:
الهوية البصرية، الذكاء الاصطناعي ، الذكاء الاصطناعي التوليدي، Canva، التصميم الجرافيكي، الاتساق البصري، الإبداع البشريالملخص
تهدف هذه الدراسة التحليلية إلى تقييم أثر دمج أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في منصة Canva على عملية تشكيل الهوية البصرية للعلامات التجارية والمشروعات المختلفة. وتكتسب هذه الدراسة أهميتها نظراً للتزايد الملحوظ في الاعتماد على أدوات التصميم الذكية وسهولة الوصول إليها من قِبل غير المتخصصين، وهو ما يثير تساؤلات جوهرية حول قدرة هذه الأدوات على تحقيق التماسك والأصالة والاتساق البصري في المخرجات التصميمية. وقد هدفت الدراسة إلى فحص مدى مساهمة أدوات Canva في دعم أو إضعاف الخصائص المميزة للهوية البصرية، مع تقديم تقييم نقدي للأثر الجمالي والوظيفي الناتج عنها. اعتمدت الدراسة على المنهج التحليلي النقدي، من خلال تحليل وظائف الأدوات عبر الاستخدام الفعلي ودراسة نماذج من التطبيقات الواقعية، بالإضافة إلى مراجعة معمقة للأدبيات العلمية ذات الصلة. وقد خلصت النتائج إلى أن أدوات Canva تُسهم بشكل كبير في تيسير وإنشاء العناصر البصرية للهوية، إلا أنها قد تنتج هويات سطحية ومفتقرة للتفرد في حال غياب التوجيه الإبداعي المتخصص.
This analytical study aims to evaluate the impact of integrating Generative Artificial Intelligence (AI) tools within the Canva platform on the process of forming visual identity for various brands and projects. This research gains importance due to the notable increase in reliance on smart design tools and their accessibility to non-specialists, raising fundamental questions about the capacity of these tools to achieve cohesion, authenticity, and visual consistency in design outputs. The study's primary objective was to examine the extent to which Canva tools contribute to either supporting or undermining the distinctive characteristics of visual identity, alongside providing a critical assessment of the resulting aesthetic and functional impact. The research employed a critical analytical methodology, which involved analyzing the tools' functions through actual usage and examining real-world application models, as well as an in-depth review of relevant scientific literature. The findings concluded that Canva tools significantly contribute to facilitating and generating visual identity elements; however, they may produce superficial and individuality-lacking identities in the absence of specialized creative direction.
المقاييس
المراجع
المراجع العربية:
الكردي، محمد، إ. ع. (2025). ثورة الذكاء الصناعي وأثرها على الإبداع والتصميم. مجلة التراث والتصميم .5(28)، 49–59.
خصاونة، ف.، الشبول، م.، والسعايدة، ر. (2025). تأثير استخدام منصة Midjourney على تطوير مهارات تصميم الشخصيات المتحركة بين طلاب تصميم الوسائط المتعددة. المجلة الدولية لتقنيات الهواتف المحمولة التفاعلية .19(3) ،141–169.
المراجع الأجنبية:
Al-Fahad, Z. (2025). Strategic human input in brand communication: The role of narrative depth in AI-generated content. Journal of Brand Strategy, 14(1), 45–60.
Aryan, V. (2023). Using Canva AI to build a brand identity without a design degree. Medium.
Brandsma, N. (2024). The future of brand identity: How Generative AI is reshaping the visual landscape. Master’s thesis, University of Amsterdam. Amsterdam University of Applied Sciences.
Canva. (n.d.). Brand Kit Features. Retrieved October 22, 2024, from https://www.canva.com/features/brand-kit/
Chen, L., & Wang, Y. (2024). Constraints of large language models in symbolic representation and stylistic control. International Journal of Computational Linguistics, 55(2), 112–130.
Cho, S., & Lee, J. (2024). Impact of generative models on design uniqueness and interface aesthetics. Journal of Computer-Aided Design, 60(1), 112–129.
Chong, L., & Yang, M. (2023). AI vs. human: The public's perceptions of the design abilities of artificial intelligence. Proceedings of the Design Society, 3, 495–504.
Garcia, M. (2025). The critical challenge of symbolic representation in automated design templates. Visual Communication Quarterly, 32(1), 45–60.
Gehred, A. P. (2020). Canva. Journal of the Medical Library Association (JMLA), 108(2), 338.
Hansen, T., & Munk, R. (2025). The challenge of authenticity in applied visual identity systems. Design Management Journal, 16(2), 145–160.
Jerbić, B., Švaco, M., Šuligoj, F., Šekoranja, B., Vidaković, J., Turković, M., & Bušić, B. (2022b). Interspecies collaboration in the design of visual identity. Journal of Visual Communication in Design, 44(3), 234–248.
Jerbić, B., Švaco, M., Šuligoj, F., Šekoranja, B., Vidaković, J., Turković, M., ... & Bušić, B. (2022a). Hybrid intelligence for visual identity design: A case study. In K. Kozłowski, M. Głowacki, & R. Jabłoński (Eds.), International Conference on Intelligent Autonomous Systems (pp. 661–670). Springer Nature Switzerland.
Jia, S., Zhang, Y., Wu, J., & Xu, M. (2023). Hierarchical diffusion transformer for flexible visual layout generation. ACM Transactions on Graphics, 42(4), 1–13.
Keller, K. L. (2016). Strategic brand management (5th ed.). Pearson Education.
Lee, S., & Kim, H. (2023). Evaluating the professional quality of generative AI outputs in visual communication design. Journal of Design Research, 20(4), 312–328.
Petersen, R. (2023). Usability vs. originality: The trade-off in AI-powered design tools. Design Studies Review, 44(3), 88–105.
Smith, B. (2023). The paradox of efficiency: Generative AI and the homogenization of design output. Design Theory Review, 8(3), 201–218.
Wong, V. (2023). Democratizing branding: The role of digital design platforms in brand consistency. Journal of Digital Communication, 9(3), 88–105.
Zheng, Q. (2024). Challenges in controlling diffusion models for brand imagery generation. AI and Graphics Review, 11(1), 55–70.
Zhou, J., Chen, Y., & Lau, M. (2024). Co-designing with AI: Nonlinear interaction models for creative systems. Design Studies, 85, 102536.
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 مجلة ابن خلدون للدراسات والأبحاث

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.





















ElDjawda Soft