想法簡述
本文探討了人工智能如何重塑設(shè)計師的工作流程，為研究、實施和測試提供速度和支持。 報告認(rèn)為，盡管人工智能很有用，但它缺乏深度和背景——因此人類的判斷、批判性思維和用戶洞察力是不可或缺的。 它強調(diào)核心設(shè)計原則保持不變，設(shè)計師必須學(xué)會融入人工智能，同時又不喪失自己的技藝。
人工智能正在加速設(shè)計工作流程，并重塑我們構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)品的方式，但我們真的明智地運用了它嗎？在這篇實用且以經(jīng)驗為導(dǎo)向的文章中，一位經(jīng)驗豐富的設(shè)計師剖析了人工智能在研究、原型設(shè)計和測試過程中真正提升價值的地方，以及它目前仍未達(dá)到的水平。從實用技巧到真實案例，本文探討了如何在不犧牲用戶洞察力、設(shè)計技巧或戰(zhàn)略思維的情況下有效地與人工智能協(xié)作。如果您正在探索人工智能驅(qū)動的全新設(shè)計格局，那么這正是您所需要的視角。
如今，設(shè)計師們總是對人工智能加速工作流程贊不絕口。這并非沒有道理——如今的企業(yè)比以往任何時候都更需要快速的草稿、快速的測試和快速的發(fā)布，以保持用戶的參與度。
然而，許多設(shè)計師仍然未能抓住關(guān)鍵點，在產(chǎn)品中運用AI技術(shù)時未能充分發(fā)揮其專業(yè)知識。結(jié)果如何？許多被大肆宣傳的AI產(chǎn)品制造的只是噪音而非價值，導(dǎo)致用戶體驗淺薄。
從事設(shè)計行業(yè)十年，我學(xué)會了對創(chuàng)新持保留態(tài)度，并將它們從曇花一現(xiàn)的潮流轉(zhuǎn)化為切實可行的方法。正因如此，我想分享人工智能如何真正改變設(shè)計師的日常工作，如何改變界面，以及設(shè)計流程中哪些部分永遠(yuǎn)不會改變。
在本文中，我將分享示例、實用建議以及我的經(jīng)驗見解，幫助您了解人工智能的適用范圍以及人類技能仍然是關(guān)鍵的地方。
如果您想清楚、誠實地了解人工智能對設(shè)計和商業(yè)的真正影響，請繼續(xù)閱讀。
為什么人工智能成為設(shè)計師日常工作流程的核心部分 為了更好地理解人工智能如何在每個階段增強設(shè)計，首先概述一下在人工智能成為流程的一部分之前設(shè)計工作的傳統(tǒng)展開方式。
總體而言，產(chǎn)品設(shè)計師通常采用兩種主要工作方式：
圖片來源： Oleh Osadchyi
這兩種方法都面臨著同樣的挑戰(zhàn)：企業(yè)不斷縮減預(yù)算，加快進(jìn)度。這迫使許多團隊不得不做出取舍。設(shè)計師往往精力分散，最終忽略了更深入的探索工作?？捎眯詼y試充其量也只是在發(fā)布前進(jìn)行——倉促且不足。
然后出現(xiàn)了人工智能。
根據(jù)我的經(jīng)驗，AI 可以在產(chǎn)品迭代周期的三個關(guān)鍵階段為設(shè)計師提供支持：
輸入和產(chǎn)品分析。 研究與探索。 實施和測試。
讓我們仔細(xì)看看它們。
1.分析 現(xiàn)在很多工具都提供人工智能生成的儀表板、反饋和用戶行為摘要。它們非常方便，尤其是在你追蹤趨勢的時候。然而，它們并不總是準(zhǔn)確的。
它能凸顯可見的內(nèi)容，但并不總是重要的內(nèi)容。有時，真正推動結(jié)果的洞見被埋藏得更深，除非你主動尋找，否則很難發(fā)現(xiàn)它們，原因如下：
人工智能根據(jù)可用數(shù)據(jù)生成枯燥、表面的摘要。 它并不總是能區(qū)分信號和噪聲，或者突出影響結(jié)果的因素。 影響結(jié)果的一些見解可能與人工智能標(biāo)記的完全不同。
提示 ：將 AI 摘要作為起點。如果某些內(nèi)容引起了您的注意，請深入挖掘。返回原始數(shù)據(jù)，驗證洞察，并確認(rèn)它是基于實際用戶行為，還是僅僅停留在紙面上。
2. 研究 研究是產(chǎn)品設(shè)計中最耗時（且常常被低估）的部分之一。它常常會耗費你幾個小時。因此，AI 可以幫助你：
從客戶訪談、文檔或 Notion 頁面中提取關(guān)鍵要點。 分析多個 URL 或來源中對特定主題的提及。 無需逐一閱讀，即可瀏覽數(shù)百條 App Store 評論。 生成競爭對手的快速列表并提取他們提供的功能、他們的定位或用戶的贊揚/抱怨。
但是，不要指望它能完成所有工作：）人工智能更像是團隊中的一名額外研究員，需要得到指導(dǎo)、明確的方向和仔細(xì)檢查。
提示 ：嘗試成為更 專業(yè)的T型專家 ，并學(xué)習(xí)如何編寫一些腳本和提示。了解AI的思維方式將有助于你更好地引導(dǎo)它，并加快你的工作流程。
例如，您無需要求分析團隊重建儀表板，只需下載包含評論的頁面（例如 HTML 格式）。然后讓 AI 對其進(jìn)行解析，將其轉(zhuǎn)換為表格，并按情緒或關(guān)鍵詞排序。您無需等待幾分鐘即可發(fā)現(xiàn)規(guī)律，從而節(jié)省團隊成員的時間。
3. 實施 在這個階段，你可以加快初稿的創(chuàng)作速度。從落地頁到屏幕流程，設(shè)計師在每一步都需要生成大量的素材，說實話，并非每個人都能跟上。例如，在我們的面試中，600名候選人中只有三分之一了解這個階段的基本流程。
這就是為什么，借助一些人工智能的指導(dǎo)，你可以維持生存并：
產(chǎn)生早期概念和插圖。 對布局清晰度或調(diào)色板進(jìn)行壓力測試。 探索 UX 模式或流程變化，無需從頭開始重新繪制所有內(nèi)容。
提示 ：如果您想讓起草協(xié)作更加高效，請為其提供 10 多個能夠體現(xiàn)您品牌風(fēng)格的參考視覺效果。請注意，AI 的性能取決于您提供的數(shù)據(jù)。它沒有直觀的視角。
以 Figma 的 AI 發(fā)布 為例。它可以在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建 UI 界面，這對于快速繪制草圖非常有用。但幾周后，他們就禁用了這項功能。由于 Figma 的人工智能助手只在少數(shù)幾家公司的設(shè)計系統(tǒng)上接受過培訓(xùn)，所以很多界面最終看起來非常相似。
下一個實用技巧：盡量清晰詳細(xì)地描述你的視覺效果。理想情況下，首先寫一個清晰的提示，描述風(fēng)格和插圖細(xì)節(jié)，并附上一些參考圖片。然后，讓AI生成JSON格式來解釋提示的細(xì)節(jié)——這樣，你就能知道它對你的理解程度。
如果結(jié)果不太理想，請調(diào)整輸出或進(jìn)行調(diào)整。例如，如果您想要一條類似骨頭的細(xì)線，AI 可能會忽略這種細(xì)微之處，因此需要進(jìn)行一些手動微調(diào)。一旦接近您的預(yù)期，您就可以使用優(yōu)化后的 JSON 作為進(jìn)一步迭代的參考。
4.測試 在人工智能測試之前，設(shè)計師必須不斷要求開發(fā)人員創(chuàng)建一些東西并發(fā)布它，然后等待反饋才能正確啟動它。
然而，如今，有了正確的流程和包含代碼就緒組件的優(yōu)秀設(shè)計系統(tǒng)，設(shè)計師自己構(gòu)建用戶流程的前端并不難。只需了解其在實踐中的運作方式即可。有時，甚至不需要開發(fā)人員添加邏輯——只需一個感覺接近真實的工作原型即可。
您可以使用可點擊的流程在 Figma 中進(jìn)行測試，或者更進(jìn)一步，分享一個基于瀏覽器的實時版本，用戶可以通過該版本實際輸入數(shù)據(jù)。它更加真實、更具洞察力，用戶使用起來也更舒適。
提示 ：使用 AI 工具可以加快您的工作流程并減少對其他團隊的依賴。從簡單入手：無需等待分析師構(gòu)建單獨的儀表板——您可以自行生成代碼并發(fā)出 API 請求。如果您需要更新 UI 元素，請直接在 Cursor 中執(zhí)行，然后將其交給開發(fā)人員審核。在很多情況下，這樣做會顯著加快速度。
人工智能不會取代工藝或設(shè)計與開發(fā)之間的協(xié)作。但它可以消除摩擦。在這個商業(yè)目標(biāo)瞬息萬變的世界里，節(jié)省下來的時間可以讓你擁有更多空間進(jìn)行實驗，打造更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。
人工智能如何幫助做出艱難決定 AI 無法（也不應(yīng)該）替你做出產(chǎn)品決策。然而，它可以通過更清晰地呈現(xiàn)流程，幫助你更快、更自信地做出決策。
例如，在 TitanApps，我們總是會分析用戶反饋來決定是否添加新功能。然而，用戶并不總是會要求產(chǎn)品中出現(xiàn)“下一個重大改進(jìn)”。因此，他們的大多數(shù)評論都反映的是現(xiàn)有功能。幸運的是，作為 Attlassian 社區(qū)的一員，我們可以訪問論壇，在那里大家分享痛點、推薦工具并尋求幫助。
在人工智能出現(xiàn)之前，我們手動爬取論壇，嘗試不同的關(guān)鍵詞組合，追蹤同義詞，審閱長帖，并收集模式。有時，僅僅為了支持或反對某個產(chǎn)品方向，就需要整整一周的時間。
現(xiàn)在只需要幾個小時。以下是整個流程：
我們準(zhǔn)備了一個結(jié)構(gòu)化的 JSON 文件，其中包括論壇帖子鏈接、主題集群和相關(guān)元數(shù)據(jù)。 人工智能掃描了大約 20 個主要鏈接，每個鏈接包含多個子主題，提取了關(guān)鍵見解，并在大約三個小時內(nèi)匯編了調(diào)查結(jié)果。 與此同時，我們用 90 分鐘的時間，從競爭對手那里抓取 HTML 評論，進(jìn)行了并行分析。我們想了解： 用戶是否提出了類似的問題？其他產(chǎn)品是如何應(yīng)對的？他們是否能更好地解決問題，還是存在一些不足？
當(dāng)然，在兩次分析過程中，我們都驗證了所使用的信息和來源。
在這兩個直播活動進(jìn)行的同時，我們花時間梳理了我們最初的想法在哪些方面沒有引起人們的興趣。在此過程中，我們的團隊發(fā)現(xiàn)了一些更有價值的東西：圍繞一個相關(guān)主題的需求正在增長，而這個主題是競爭對手尚未妥善解決的。
因此，我們不需要花整整一周的時間在論壇和主題之間來回切換，而是在一天之內(nèi)就獲得了完整的方向快照。
人工智能如何改變設(shè)計界面 隨著人工智能越來越多地融入產(chǎn)品，改變的不僅僅是設(shè)計師的日常工作流程，界面本身也在不斷發(fā)展。為了理解人工智能的影響，我們將其分為兩類：
AI是用戶主動交互的可見工具。 AI 是一個隱形層，可以在后臺改善用戶體驗。
在這兩種情況下，最終的界面不再是最重要的結(jié)果。更重要的是設(shè)計師能否放眼全局，理解用戶的旅程。以下是這種轉(zhuǎn)變的重要性：
如果人工智能以助手或聊天機器人的形式出現(xiàn)，你需要了解用戶對它的實際期望——他們會提出什么樣的請求，他們試圖解決什么問題。只有這樣，你才能考慮如何呈現(xiàn)這些信息：純文本、GPT 風(fēng)格的聊天，還是儀表盤。
一開始，您可以讓用戶完全自由地輸入任何內(nèi)容并獲得回復(fù)。但為了打造更智能、更流暢的體驗，并更有效地訓(xùn)練模型，您需要識別其中的模式。有些人可能會尋找沖刺總結(jié)，而另一些人則可能尋找待辦事項概覽，甚至是拉取請求分析。
然后，下一個問題出現(xiàn)了：用戶提取信息后會如何處理：在會議中使用、導(dǎo)出等。這會影響您在何處以及如何展示 AI 助手、您提供什么樣的提示或模板，以及您可以自動化多少流程而無需用戶手動詢問。
提示 ：訓(xùn)練你的鳥瞰視角。盡管許多人都能察覺到設(shè)計優(yōu)先級的這種轉(zhuǎn)變，但根據(jù)我的經(jīng)驗，候選人往往會急于將問題視覺化。他們專注于單個屏幕，卻沒有分析整個用戶交互和旅程。
如果人工智能在幕后默默運行，這種視角就變得更加重要。作為一名設(shè)計師，你需要：
深入了解你的聽眾。 跟蹤反饋和分析。 注意人工智能可以在哪些方面增強體驗以及在哪些方面可能會造成阻礙。
以 Copilot 這樣的開發(fā)者工具為例。早期的一個主要 抱怨 是，它無法適應(yīng)每個人的風(fēng)格。它會生成通用或難懂的代碼，與具體情況不符。它非但沒有提供幫助，反而擾亂了開發(fā)流程。
或者看看像 Cursor 這樣的工具。它在 Twitter 上流行起來，人們開始用它來做一些小項目。然而，很多人甚至不 知道 如何讓它正常工作。所以，并非所有 AI 工具都適合所有人，也并非所有時機都是引入它的合適時機。
為了更好地設(shè)計這種人工智能，你需要知道：
當(dāng)它有幫助時。 它應(yīng)該建議什么。 用戶將如何實際操作它。
提示 ：請記住，人工智能是一種工具，而不是靈丹妙藥。這些后臺助手即使不可見，仍然具有某種界面。設(shè)計師現(xiàn)在也必須學(xué)會為此進(jìn)行設(shè)計。
人工智能無法改變的設(shè)計原則 盡管人工智能推動設(shè)計師去適應(yīng)——像開發(fā)人員一樣思考，平衡業(yè)務(wù)目標(biāo)，并保持以用戶為中心和獨特的方法——但有些原則仍然沒有改變，比如 雅各布定律 。
用戶會熟悉各種模式，他們不想重新學(xué)習(xí)已經(jīng)奏效的方法。正因如此，不要無緣無故地重復(fù)造輪子至關(guān)重要。如果有既定的最佳實踐，那就去實踐。人工智能不會替你做決定——你的職責(zé)是了解哪些方法已經(jīng)得到驗證，何時值得創(chuàng)新，以及何時堅持用戶已知的方法更為明智。
所以，沒錯，如今成為一名設(shè)計師比以往任何時候都更加復(fù)雜。但如果我們提升視野，保持T型思維，并抵制過度復(fù)雜化的沖動，我們就能利用這些工具——包括人工智能——來做得更好，而不僅僅是更快。
最終，我們的目標(biāo)是設(shè)計出有意義的東西。
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