人工智能正在加速设计流程并重塑数字产品的构建方式，但我们是否真的善用了它？在这篇基于实践经验的分享中，一位资深设计师剖析了AI在研究、原型设计和测试中真正创造价值的领域，以及它尚存不足的地方。从实用技巧到真实案例，本文探讨如何在不牺牲用户洞察、设计工艺或战略思维的前提下，与AI高效协作。如果你正在探索AI赋能的设计新领域，这正是你需要的视角。
如今的设计师们纷纷称赞AI如何提速他们的工作流程。这并不难理解——企业比以往任何时候都更需要快速草稿、即时测试和迅速上线，以保持用户粘性。
然而，许多设计师仍未完全发挥其专业能力，未能充分驾驭AI工具的潜力。结果如何？大量炒作AI功能的产品制造了噪音而非价值，最终呈现的体验流于表面。
作为一名拥有十年经验的设计师，我学会了以审慎态度对待创新——将短暂的趋势转化为实用方法。因此，我想分享AI如何真正改变设计师的日常工作，如何重塑界面设计，以及设计流程中哪些部分始终不变。
本文将通过案例、实用建议和个人经验，帮助你理解AI的适用场景与人类技能的不可替代性。
如果你希望获得关于AI对设计和商业真实影响的清晰、诚实的解读，请继续阅读。
为何AI成为设计师日常工作的核心部分
要理解AI如何提升设计流程，首先需要回顾传统设计工作的模式——在AI介入之前。
广义而言，产品设计师通常采用两种主要工作方式：
图片由Oleh Osadchyi提供
这两种方式面临相同的挑战：企业不断压缩预算并加快时间表。这迫使许多团队做出妥协。设计师们分身乏术，往往跳过深度调研环节。最理想的情况下，可用性测试也仅在发布前仓促进行——效果有限。
而后，人工智能登场了。
根据我的经验，AI可以在产品迭代周期的三个关键阶段为设计师提供支持：
1输入与产品分析
2研究与探索
3实施与测试
让我们逐一解析。
1. 分析
目前许多工具能通过AI生成仪表盘、用户反馈和行为数据的摘要。它们非常实用，尤其在快速捕捉趋势时。但这些摘要并不总是准确的。
AI能呈现表面数据，却未必揭示真正重要的内容。有时，真正影响结果的关键洞察埋藏更深，需要你亲自挖掘，原因在于：
AI生成的摘要基于现有数据，往往流于表面。
它无法有效区分信号与噪音，或突出影响结果的因素。
某些关键洞察可能与AI标记的内容完全不同。
建议：将AI摘要视为起点。若发现值得关注的内容，请深入原始数据验证其真实性，确认它是否基于真实的用户行为，还是仅停留在纸面上的“有趣发现”。
2. 研究
研究是产品设计中最耗时（且常被低估）的环节之一。AI可以在以下方面提供帮助：
从客户访谈、文档或Notion页面中提取关键要点。
分析多个URL或来源中对特定主题的提及。
快速扫描数百条应用商店评论。
生成竞品列表并提取其功能、定位或用户评价。
但别指望AI包办一切。它更像是团队中的辅助研究员，需要明确指导与反复验证。
建议：努力成为T型人才，学习编写脚本和提示词。了解AI的思维方式能帮助你更高效地引导它。
例如，与其要求分析团队重建仪表盘，你可以下载评论页面（如HTML格式），让AI解析并转换为表格，按情感或关键词排序。这样能在几分钟内发现模式，省时省力。
3. 实施
在这一阶段，AI能加速初稿的生成。设计师需要从落地页到界面流程产出大量素材，坦白说，并非所有人都能跟上节奏。例如，在我们的访谈中，600名候选人中仅三分之一熟悉此阶段的基础流程。
通过合理引导AI，你可以：
生成早期概念与插图。
测试布局清晰度或配色方案。
探索UX模式或流程变体，无需从头重绘。
建议：若想提升协作效率，可提供10+张符合品牌风格的参考图。记住，AI的输出质量取决于输入数据，它不具备直觉审美。
以Figma的AI功能为例。它能秒速生成UI界面，适合快速草稿。但几周后该功能被禁用——因为AI仅基于少数公司的设计系统训练，导致产出界面高度雷同。
另一个技巧：在描述视觉效果时务必清晰详细。理想情况下，先撰写明确的提示词说明风格与细节，并附上参考图。然后让AI生成解释提示细节的JSON文件，以检查其理解程度。
如果结果不理想，可手动调整。例如，若你追求类似骨骼的细线条，AI可能无法捕捉这种微妙差异。接近预期后，可将优化后的JSON作为迭代基准。
4. 测试
在AI普及前，设计师必须频繁请求开发团队构建功能并发布，再等待反馈才能正式上线。
如今，借助合理流程和代码就绪的设计系统，设计师可以独立构建用户流程的前端原型，甚至无需开发人员添加后端逻辑——只需一个接近真实体验的交互原型。
你可以在Figma中测试可点击流程，或更进一步，分享支持真实数据输入的浏览器版本。这种测试更真实、更具洞察力，用户使用起来也更自在。
建议：利用AI工具减少对其他团队的依赖。从小处着手：无需等待分析师构建独立仪表盘，自己生成代码并调用API。如需更新UI元素，直接在Cursor中修改并提交开发审核。多数情况下，这会快得多。
AI不会取代设计工艺或团队协作，但能消除摩擦。在商业目标频繁变动的环境中，节省的时间能为实验与优化创造更多空间。
AI如何助力艰难决策
AI不能（也不应）替你做出产品决策，但它能通过清晰呈现流程，帮助你更快、更自信地抉择。
例如，在TitanApps，我们通过分析用户反馈决定是否开发新功能。但用户通常不会直接要求“下一个重大功能”，其评论多反映现有特性。幸运的是，作为Attlassian社区成员，我们可以访问用户分享痛点、推荐工具和求助的论坛。
在AI时代之前，我们需手动爬取论坛，尝试不同关键词组合，追踪同义词，翻阅长帖并整理模式。有时仅论证一个产品方向就需耗费整周时间。
现在，这一过程仅需几小时。以下是我们的工作流程：
1准备结构化JSON文件，包含论坛链接、主题集群及相关元数据。
2AI扫描约20个主链接（每个包含多个子话题），提取关键洞察并在3小时内编译结果。
3同时，我们并行分析竞品的HTML评论（耗时90分钟），验证用户需求是否一致、竞品如何响应、是否存在未解决的痛点。
当然，我们会核查AI使用的数据源。
当这两条分析线运行时，团队有时间评估原始创意的市场兴趣。在此过程中，我们发现了更宝贵的需求——一个竞品尚未妥善解决的关联话题。
最终，我们未花费整周时间泡在论坛中，而是在一天内获得了完整的方向性结论。
AI如何改变设计界面
随着AI更深融入产品，改变的不仅是设计师的工作流——界面本身也在进化。AI的影响可分为两类：
1显性工具：用户主动交互的AI功能（如聊天机器人）。
2隐形层：后台提升用户体验的AI技术。
无论哪种情况，最终界面不再是唯一重点。设计师更需要全局视角，理解用户旅程。原因如下：
若AI以助手形式出现，需明确用户预期——他们会提出何种请求、解决什么问题？然后才能决定信息呈现形式：纯文本、GPT式对话还是仪表盘。
初期可允许用户自由输入，但要构建更智能的体验并有效训练模型，需识别模式。例如，有人需要冲刺摘要，有人需要待办事项概览或拉取请求分析。
接下来需思考：用户获取信息后的行为（如会议使用、导出等）。这会影响AI助手的位置、提示模板设计，以及可自动化多少流程。
建议：培养“鸟瞰视角”。尽管这一设计优先级的变化显而易见，但许多候选人仍急于可视化问题，专注于单个界面而非完整的用户交互与旅程。
若AI在后台默默运行，这种视角更为关键。设计师必须：
深度理解受众。
追踪反馈与分析。
判断AI何时增强体验、何时适得其反。
以开发者工具Copilot为例。早期主要槽点是其无法适应个人风格，生成通用或突兀的代码，反而干扰工作流。
再如Cursor。它在Twitter走红后，许多人尝试用于个人项目，却连基础操作都难以掌握。这说明并非所有AI工具适合所有人，也非所有场景都适合引入AI。
要设计好这类AI功能，需明确：
何时有用？
应建议什么？
用户实际如何操作？
建议：记住AI只是工具，而非银弹。即使隐形助手也有某种“界面”，设计师现在必须学会为此设计。
AI无法改变的设计原则
尽管AI迫使设计师转型——更懂开发、平衡商业目标、保持以用户为中心和独特性——但某些原则永恒不变，如Jakob定律。
用户已习惯现有模式，不愿重新学习。因此，若无充分理由，切勿 reinvent the wheel。若存在成熟的最佳实践，请直接采用。AI不会替你决定——你的职责是判断何时创新、何时遵循用户已知的模式。
没错，如今的设计师角色比以往更复杂。但若能提升全局视野、保持T型能力、避免过度复杂化，我们就能利用AI等工具做出更好的设计，而不仅仅是更快的设计。
归根结底，我们的目标是设计出真正有意义的产品。
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