人工智能正在加速設計流程并重塑數字產品的構建方式，但我們是否真的善用了它？在這篇基于實踐經驗的分享中，一位資深設計師剖析了AI在研究、原型設計和測試中真正創造價值的領域，以及它尚存不足的地方。從實用技巧到真實案例，本文探討如何在不犧牲用戶洞察、設計工藝或戰略思維的前提下，與AI高效協作。如果你正在探索AI賦能的設計新領域，這正是你需要的視角。
如今的設計師們紛紛稱贊AI如何提速他們的工作流程。這并不難理解——企業比以往任何時候都更需要快速草稿、即時測試和迅速上線，以保持用戶粘性。
然而，許多設計師仍未完全發揮其專業能力，未能充分駕馭AI工具的潛力。結果如何？大量炒作AI功能的產品制造了噪音而非價值，最終呈現的體驗流于表面。
作為一名擁有十年經驗的設計師，我學會了以審慎態度對待創新——將短暫的趨勢轉化為實用方法。因此，我想分享AI如何真正改變設計師的日常工作，如何重塑界面設計，以及設計流程中哪些部分始終不變。
本文將通過案例、實用建議和個人經驗，幫助你理解AI的適用場景與人類技能的不可替代性。
如果你希望獲得關于AI對設計和商業真實影響的清晰、誠實的解讀，請繼續閱讀。
為何AI成為設計師日常工作的核心部分
要理解AI如何提升設計流程，首先需要回顧傳統設計工作的模式——在AI介入之前。
廣義而言，產品設計師通常采用兩種主要工作方式：
圖片由Oleh Osadchyi提供
這兩種方式面臨相同的挑戰：企業不斷壓縮預算并加快時間表。這迫使許多團隊做出妥協。設計師們分身乏術，往往跳過深度調研環節。最理想的情況下，可用性測試也僅在發布前倉促進行——效果有限。
而后，人工智能登場了。
根據我的經驗，AI可以在產品迭代周期的三個關鍵階段為設計師提供支持：
1輸入與產品分析
2研究與探索
3實施與測試
讓我們逐一解析。
1. 分析
目前許多工具能通過AI生成儀表盤、用戶反饋和行為數據的摘要。它們非常實用，尤其在快速捕捉趨勢時。但這些摘要并不總是準確的。
AI能呈現表面數據，卻未必揭示真正重要的內容。有時，真正影響結果的關鍵洞察埋藏更深，需要你親自挖掘，原因在于：
AI生成的摘要基于現有數據，往往流于表面。
它無法有效區分信號與噪音，或突出影響結果的因素。
某些關鍵洞察可能與AI標記的內容完全不同。
建議：將AI摘要視為起點。若發現值得關注的內容，請深入原始數據驗證其真實性，確認它是否基于真實的用戶行為，還是僅停留在紙面上的“有趣發現”。
2. 研究
研究是產品設計中最耗時（且常被低估）的環節之一。AI可以在以下方面提供幫助：
從客戶訪談、文檔或Notion頁面中提取關鍵要點。
分析多個URL或來源中對特定主題的提及。
快速掃描數百條應用商店評論。
生成競品列表并提取其功能、定位或用戶評價。
但別指望AI包辦一切。它更像是團隊中的輔助研究員，需要明確指導與反復驗證。
建議：努力成為T型人才，學習編寫腳本和提示詞。了解AI的思維方式能幫助你更高效地引導它。
例如，與其要求分析團隊重建儀表盤，你可以下載評論頁面（如HTML格式），讓AI解析并轉換為表格，按情感或關鍵詞排序。這樣能在幾分鐘內發現模式，省時省力。
3. 實施
在這一階段，AI能加速初稿的生成。設計師需要從落地頁到界面流程產出大量素材，坦白說，并非所有人都能跟上節奏。例如，在我們的訪談中，600名候選人中僅三分之一熟悉此階段的基礎流程。
通過合理引導AI，你可以：
生成早期概念與插圖。
測試布局清晰度或配色方案。
探索UX模式或流程變體，無需從頭重繪。
建議：若想提升協作效率，可提供10+張符合品牌風格的參考圖。記住，AI的輸出質量取決于輸入數據，它不具備直覺審美。
以Figma的AI功能為例。它能秒速生成UI界面，適合快速草稿。但幾周后該功能被禁用——因為AI僅基于少數公司的設計系統訓練，導致產出界面高度雷同。
另一個技巧：在描述視覺效果時務必清晰詳細。理想情況下，先撰寫明確的提示詞說明風格與細節，并附上參考圖。然后讓AI生成解釋提示細節的JSON文件，以檢查其理解程度。
如果結果不理想，可手動調整。例如，若你追求類似骨骼的細線條，AI可能無法捕捉這種微妙差異。接近預期后，可將優化后的JSON作為迭代基準。
4. 測試
在AI普及前，設計師必須頻繁請求開發團隊構建功能并發布，再等待反饋才能正式上線。
如今，借助合理流程和代碼就緒的設計系統，設計師可以獨立構建用戶流程的前端原型，甚至無需開發人員添加后端邏輯——只需一個接近真實體驗的交互原型。
你可以在Figma中測試可點擊流程，或更進一步，分享支持真實數據輸入的瀏覽器版本。這種測試更真實、更具洞察力，用戶使用起來也更自在。
建議：利用AI工具減少對其他團隊的依賴。從小處著手：無需等待分析師構建獨立儀表盤，自己生成代碼并調用API。如需更新UI元素，直接在Cursor中修改并提交開發審核。多數情況下，這會快得多。
AI不會取代設計工藝或團隊協作，但能消除摩擦。在商業目標頻繁變動的環境中，節省的時間能為實驗與優化創造更多空間。
AI如何助力艱難決策
AI不能（也不應）替你做出產品決策，但它能通過清晰呈現流程，幫助你更快、更自信地抉擇。
例如，在TitanApps，我們通過分析用戶反饋決定是否開發新功能。但用戶通常不會直接要求“下一個重大功能”，其評論多反映現有特性。幸運的是，作為Attlassian社區成員，我們可以訪問用戶分享痛點、推薦工具和求助的論壇。
在AI時代之前，我們需手動爬取論壇，嘗試不同關鍵詞組合，追蹤同義詞，翻閱長帖并整理模式。有時僅論證一個產品方向就需耗費整周時間。
現在，這一過程僅需幾小時。以下是我們的工作流程：
1準備結構化JSON文件，包含論壇鏈接、主題集群及相關元數據。
2AI掃描約20個主鏈接（每個包含多個子話題），提取關鍵洞察并在3小時內編譯結果。
3同時，我們并行分析競品的HTML評論（耗時90分鐘），驗證用戶需求是否一致、競品如何響應、是否存在未解決的痛點。
當然，我們會核查AI使用的數據源。
當這兩條分析線運行時，團隊有時間評估原始創意的市場興趣。在此過程中，我們發現了更寶貴的需求——一個競品尚未妥善解決的關聯話題。
最終，我們未花費整周時間泡在論壇中，而是在一天內獲得了完整的方向性結論。
AI如何改變設計界面
隨著AI更深融入產品，改變的不僅是設計師的工作流——界面本身也在進化。AI的影響可分為兩類：
1顯性工具：用戶主動交互的AI功能（如聊天機器人）。
2隱形層：后臺提升用戶體驗的AI技術。
無論哪種情況，最終界面不再是唯一重點。設計師更需要全局視角，理解用戶旅程。原因如下：
若AI以助手形式出現，需明確用戶預期——他們會提出何種請求、解決什么問題？然后才能決定信息呈現形式：純文本、GPT式對話還是儀表盤。
初期可允許用戶自由輸入，但要構建更智能的體驗并有效訓練模型，需識別模式。例如，有人需要沖刺摘要，有人需要待辦事項概覽或拉取請求分析。
接下來需思考：用戶獲取信息后的行為（如會議使用、導出等）。這會影響AI助手的位置、提示模板設計，以及可自動化多少流程。
建議：培養“鳥瞰視角”。盡管這一設計優先級的變化顯而易見，但許多候選人仍急于可視化問題，專注于單個界面而非完整的用戶交互與旅程。
若AI在后臺默默運行，這種視角更為關鍵。設計師必須：
深度理解受眾。
追蹤反饋與分析。
判斷AI何時增強體驗、何時適得其反。
以開發者工具Copilot為例。早期主要槽點是其無法適應個人風格，生成通用或突兀的代碼，反而干擾工作流。
再如Cursor。它在Twitter走紅后，許多人嘗試用于個人項目，卻連基礎操作都難以掌握。這說明并非所有AI工具適合所有人，也非所有場景都適合引入AI。
要設計好這類AI功能，需明確：
何時有用？
應建議什么？
用戶實際如何操作？
建議：記住AI只是工具，而非銀彈。即使隱形助手也有某種“界面”，設計師現在必須學會為此設計。
AI無法改變的設計原則
盡管AI迫使設計師轉型——更懂開發、平衡商業目標、保持以用戶為中心和獨特性——但某些原則永恒不變，如Jakob定律。
用戶已習慣現有模式，不愿重新學習。因此，若無充分理由，切勿 reinvent the wheel。若存在成熟的最佳實踐，請直接采用。AI不會替你決定——你的職責是判斷何時創新、何時遵循用戶已知的模式。
沒錯，如今的設計師角色比以往更復雜。但若能提升全局視野、保持T型能力、避免過度復雜化，我們就能利用AI等工具做出更好的設計，而不僅僅是更快的設計。
歸根結底，我們的目標是設計出真正有意義的產品。
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