想法簡述
AI 不再只是設(shè)計中的未來附加組件，它正成為現(xiàn)代團隊工作方式的重要組成部分。本文探討了如何將 AI 引入結(jié)構(gòu)化設(shè)計環(huán)境，在這種環(huán)境中，協(xié)作、系統(tǒng)和代碼質(zhì)量至關(guān)重要。從快速跟蹤線框和原型，到引導(dǎo)用戶選擇 Lovable 和 Figma Make 等工具，本文清晰地展現(xiàn)了 AI 在當(dāng)今真正增值的地方，以及如何為未來構(gòu)建流暢性。
AI 設(shè)計已不再是新鮮事物——它正迅速成為現(xiàn)代設(shè)計師工作方式的關(guān)鍵組成部分。在本文中，我將探討當(dāng)今的工具如何提供真正的價值，它們?nèi)绾稳谌氍F(xiàn)有的工作流程，以及如何開始構(gòu)建 AI 增強型實踐。
重點不僅僅在于單獨的工作流程或華麗的演示——而在于如何將人工智能巧妙地引入結(jié)構(gòu)化環(huán)境，特別是在更廣泛的組織中已經(jīng)存在協(xié)作、設(shè)計系統(tǒng)和開發(fā)流程的情況下。
言歸正傳：目前最明顯的優(yōu)勢在于原型設(shè)計和布局生成。得益于全新的 AI 工具，設(shè)計成果不再需要從零開始構(gòu)建。您可以在幾分鐘內(nèi)生成可用的布局，從而加速“暢想”階段，并使團隊能夠快速探索、溝通和完善創(chuàng)意。
雖然手繪草圖和灰度線框圖仍然有其用武之地，尤其是在頭腦風(fēng)暴或高度定制的概念設(shè)計中，但如今的人工智能工具能夠提供可點擊、可測試的輸出，讓它們感覺就像數(shù)字產(chǎn)品的真實原型一樣。我經(jīng)常用我的草圖來引導(dǎo)新的人工智能線程來實現(xiàn)目標(biāo)。這些輸出高度可定制，并支持快速迭代，使其成為早期探索、反饋和團隊協(xié)作的寶貴工具。
話雖如此，對于需要托管平臺的企業(yè)來說，當(dāng)今 AI 工具的輸出本身還無法直接投入生產(chǎn)。它們?yōu)檫M一步的改進和開發(fā)提供了堅實的基礎(chǔ)，但仍需要具備可訪問性并與業(yè)務(wù)系統(tǒng)保持一致。我將在本文中逐一闡述這些問題，并提出一些從當(dāng)今 AI 設(shè)計技術(shù)中獲取價值的方法，以及我們對不久的將來的期望。
隨著越來越多的 AI 設(shè)計工具進入市場，評估它們的差異至關(guān)重要，這不僅體現(xiàn)在輸出結(jié)果上，還體現(xiàn)在它們?nèi)绾闻c實際工作流程集成。下面的比較重點介紹了這些工具在不同團隊（從個人設(shè)計師到規(guī)?；a(chǎn)品組織）中的可用性。
今年早些時候，我和我的團隊測試了幾款新興的AI設(shè)計工具——UX Pilot、Vercel v0和Lovable——以了解它們在結(jié)構(gòu)化設(shè)計環(huán)境中的實用價值。我們發(fā)現(xiàn)這些工具出奇地容易上手，界面直觀，設(shè)計師可以在幾小時內(nèi)上手。然而，我們的測試也揭示了兩種截然不同的方法，以及一個關(guān)鍵的行業(yè)差距。
59% 的開發(fā)者使用 AI 完成代碼生成等核心開發(fā)任務(wù)，而只有 31% 的設(shè)計師在素材生成等核心設(shè)計工作中使用 AI。AI 的代碼生成能力也很可能正在發(fā)揮作用——68% 的開發(fā)者表示他們使用提示來生成代碼，82% 的開發(fā)者表示他們對最終結(jié)果感到滿意。簡而言之，開發(fā)者越來越普遍地發(fā)現(xiàn) AI 在日常工作中發(fā)揮著重要作用，而設(shè)計師仍在努力確定這些工具如何以及是否最適合他們的工作流程。
— Figma（4 月）2025 年 AI 報告：來自設(shè)計師和開發(fā)人員的觀點。
然后 Figma 改變了一切。
2025 年 5 月，F(xiàn)igma 推出了Make，這項原生 AI 功能可以繞過我們之前發(fā)現(xiàn)的集成障礙。與我們之前測試的第三方工具不同，F(xiàn)igma 的方法直接利用現(xiàn)有模式和團隊工作流程。Make 可以在您現(xiàn)有的 Figma 環(huán)境中將提示轉(zhuǎn)換為功能原型。
這種轉(zhuǎn)變驗證了我們的測試結(jié)果：最成功的人工智能應(yīng)用不是來自最復(fù)雜的獨立工具，而是來自在現(xiàn)有設(shè)計操作中有效的解決方案。
對于設(shè)計師來說，自然而然的選擇似乎是繼續(xù)使用由 Anthropic 提供支持的 Figma。我之所以喜歡 Anthropic，是因為它的商業(yè)敏銳度使其成為一種創(chuàng)意資源——它能夠在關(guān)鍵時刻創(chuàng)造價值：早期創(chuàng)意的生成，快速地通過布局表達(dá)，用于概念驗證/問題解決。
在我的工作流程中，我發(fā)現(xiàn)它可以成為一種非常順暢的加速器——只需在平臺上使用，易于學(xué)習(xí)。雖然這項技術(shù)還很新，我還沒有完善我的提示技巧，但早期測試對我來說非常有希望。我認(rèn)為設(shè)計師們的采用率可能會持續(xù)下去，而 Figma 可能是扭轉(zhuǎn)設(shè)計師不再使用 AI 工具這一趨勢的關(guān)鍵。
對于評估這些工具的企業(yè)團隊來說，區(qū)分獨立功能和運營集成至關(guān)重要。雖然 UX Pilot 和 v0 等早期工具對于特定用例仍然有價值，但圍繞設(shè)計系統(tǒng)進行的平臺整合表明，架構(gòu)成熟度（而非工具復(fù)雜度）將決定 AI 應(yīng)用的成功。
盡管 AI 設(shè)計工具優(yōu)勢顯著，但要與實際產(chǎn)品工作流程保持一致，仍然需要大量的人工投入。對于在結(jié)構(gòu)化設(shè)計系統(tǒng)、標(biāo)記化庫或受管控的組件集內(nèi)運作的團隊而言，AI 輸出可能需要重建或重構(gòu)，才能在生產(chǎn)環(huán)境中進行擴展。
常見問題可能包括：
雖然 Figma 的 AI 功能等平臺原生工具通過在現(xiàn)有設(shè)計系統(tǒng)內(nèi)工作減少了一些集成摩擦，但細(xì)化、可訪問性和生產(chǎn)準(zhǔn)備的基本挑戰(zhàn)仍然存在。
此外，要獲得最佳結(jié)果，需要開發(fā)有效的提示技能，并使其可重復(fù)使用——本質(zhì)上是學(xué)習(xí)每個人工智能工具響應(yīng)最佳的“語言”。
底線：人工智能可以完成初步布局，但精細(xì)化、合理的結(jié)構(gòu)和緊密的整合仍然需要人類的專業(yè)知識。即使整合路徑有所改進，設(shè)計判斷和系統(tǒng)性思維仍然不可替代。
與其指望 AI 工具能夠提供完美、可立即投入生產(chǎn)的成果（尤其是在企業(yè)級），不如將其視為動力的加速器——能夠開啟思考、布局和協(xié)作的早期階段。無論是通過第三方集成還是平臺原生功能，其核心價值始終如一。
當(dāng)前的局限性并不會使人工智能失效——除非我們重新定義它目前最有價值的地方。如果在現(xiàn)有的設(shè)計實踐中運用得當(dāng)，它的價值將會成倍增長。
在結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)和沖刺周期內(nèi)工作的設(shè)計團隊可以在不中斷核心流程的情況下開始集成 AI。一個切實可行的切入點是先在早期交付成果（例如線框圖、布局基礎(chǔ)或初始原型）上進行低風(fēng)險試點。
通過這種方式，AI 并非取代設(shè)計師，而是增強了他們的能力。通過加速基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建，AI 可以騰出時間進行更高層次的思考。更少的設(shè)計周期意味著更少的流失，從而轉(zhuǎn)化為更完善的測試和更具彈性的產(chǎn)品。關(guān)鍵在于結(jié)合傳統(tǒng)工作流程來評估結(jié)果，并利用這些洞察來指導(dǎo)更智能、更廣泛的應(yīng)用。
提示 AI 布局工具并不意味著要寫出一句完美的句子——而是一個迭代的設(shè)計對話。你可以從廣泛的內(nèi)容入手，然后通過一系列提示逐步完善布局，就像指導(dǎo)初級設(shè)計師一樣。
你可能會說：
→“創(chuàng)建一個包含首頁和產(chǎn)品卡的營銷主頁。”
→“使首頁全寬。”
→“添加客戶評價部分。”
→“嘗試側(cè)邊欄布局。”
人工智能在創(chuàng)意自由或輕松、有序的指導(dǎo)下表現(xiàn)最佳。過多的詳細(xì)、一體化的指令會使結(jié)果混亂。相反，應(yīng)該將請求分解成更小、可操作的步驟，直到達(dá)到預(yù)期結(jié)果。
現(xiàn)在許多工具都支持多模式輸入，擴展了您可以輸入到 AI 的內(nèi)容：
平臺優(yōu)勢：像 Figma Make 這樣的平臺原生工具操作方式不同——它們可以直接從 Figma 文件中讀取你現(xiàn)有的視覺樣式和模式。這意味著提示功能更多地是在既定的視覺環(huán)境中完善設(shè)計決策，而不是從零開始。
無論您使用的是獨立工具還是平臺原生功能，提示仍然是一項核心設(shè)計能力。與任何技能一樣，它隨著實踐而提升——并且它已經(jīng)塑造了我們與這些新工具協(xié)作的方式。將提示融入到團隊的工作流程中，將有助于他們提升技能，迎接下一波 AI 輔助設(shè)計技術(shù)浪潮。
如果您正在嘗試使用 AI 工具，以下是幫助您構(gòu)建評估的實用標(biāo)準(zhǔn)：
2025 年，形勢的變化速度遠(yuǎn)超我們許多人的預(yù)期，一些預(yù)測已經(jīng)成為現(xiàn)實。與其試圖預(yù)測確切的時間線，不如看看實際正在發(fā)生的事情，以及這些事情對當(dāng)今決策團隊可能意味著什么。
我們看到 AI 工具與設(shè)計工作流程連接的方式多種多樣，每種方式都有其優(yōu)缺點：
Figma 的 Make 原生支持其平臺生態(tài)系統(tǒng)。像 Figma 的 MCP 服務(wù)器這樣的基于協(xié)議的連接提供了一種不同的方法——你的編碼工具可以通過標(biāo)準(zhǔn)化接口與你的設(shè)計文件進行交互。
團隊最終可能會混合使用多種方法，而不是只選擇一種方法。問題在于哪種方法更適合您的特定限制和工作流程需求。
如果您正在評估AI設(shè)計工具，那么技術(shù)能力可能不如它們與您現(xiàn)有運營的契合度更重要。我的感覺是，擁有組織化設(shè)計基礎(chǔ)的團隊可能更具優(yōu)勢，但最實用的方法仍然是從小處著手，并建立組織流暢性，正如我在本文前面所建議的那樣。
AI 設(shè)計工具強大到足以改變我們?nèi)缃竦墓ぷ鞣绞?。無需等待完美的工具或完美的工作流程。從小處著手，經(jīng)常測試，并在實驗中鞏固基礎(chǔ)。現(xiàn)在構(gòu)建 AI 流暢性的團隊將做好準(zhǔn)備，不僅在工具迎頭趕上時，而且在行業(yè)變革之時。
形勢已然發(fā)生改變。問題不在于人工智能是否會改變設(shè)計工作，而在于你將如何更好地引領(lǐng)這種變革?，F(xiàn)在就開始構(gòu)建，你將有機會定義未來。
一個人工智能已經(jīng)融入了用戶體驗/用戶界面設(shè)計師的日常生活。但我們究竟在使用哪些工具？它們對我們有多大幫助？最重要的是：作為人類，我們還能做什么？
本文將通過具體的案例研究，進行清晰且最新的分析。
工作 50% 的時間（并獲得更多）。
人工智能工具正在改變我們作為用戶體驗/用戶界面設(shè)計師的職業(yè)。這不僅關(guān)乎速度，更關(guān)乎流程的質(zhì)量。過去需要一整天才能完成的任務(wù)，現(xiàn)在只需幾小時就能解決。以下是一些例子：
借助有針對性的工具，我們可以通過專注于思考、愿景和驗證來減少 50% 以上的運營工作。
NotebookLM是 Google 推出的一款免費 AI 工具，可以分析和合成各種類型的字體：PDF、鏈接、文檔、音頻和視頻。加載的來源越多，輸出效果就越好。您可以向它詢問痛點、鏈接來源之間的模式，以及生成摘要或表格。
局限性：不太適合生成創(chuàng)意內(nèi)容，如文案、視覺效果和創(chuàng)意生成，需要結(jié)構(gòu)化輸入，如果沒有來源，它就無法發(fā)揮其 100% 的潛力，它只能解釋所提供的數(shù)據(jù)，而不會創(chuàng)造出新的東西。
案例研究：“EVENTFINDER”——城市免費活動應(yīng)用程序為
想要發(fā)現(xiàn)其所在城市免費活動和場地的用戶創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序（桌面和移動）的初稿。在 NotebookLM 上上傳的內(nèi)容：
2 篇關(guān)于免費疫情后活動趨勢的文章
1 個包含用戶訪談的 PDF 文件（或一份虛擬文檔）
關(guān)于 Eventbrite、Meetup、Facebook Events 等競爭對手的說明提示使用示例：
從上傳的訪談中總結(jié)出重復(fù)的用戶需求
通過分析這三個競爭對手，可以得出哪些基本功能？請用表格總結(jié)一下。
尋找和參與免費本地活動時可能出現(xiàn)的痛點
ChatGPT就像一個靈活的助手：它可以解釋用戶流程、生成微文案、定義站點地圖、提供基準(zhǔn)和策略。需要注意的是，它必須經(jīng)過訓(xùn)練，并且查詢越詳細(xì)，結(jié)果就越好。
局限性：如果問題缺乏背景，答案將是通用的，它可以編造看似合理的信息，不適合復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化輸出。
案例研究：“EVENTFINDER”——城市免費活動應(yīng)用程序
使用 GPT 將 NotebookLM 上收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具體的用戶體驗。提示使用示例：
擔(dān)任用戶體驗設(shè)計，特別是信息架構(gòu)方面的專家。
目標(biāo)：
為健康網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序定義兩種替代信息架構(gòu)方案。輸入：
分析我將以鏈接或 PDF 形式提供的內(nèi)容。識別重復(fù)需求、所需功能、典型流程和基本信息。同時，還要考慮行業(yè)趨勢和健康應(yīng)用中的已知模式。輸出要求：
制定兩份完整且獨特的信息架構(gòu)方案，包括：
1.1 頁面地圖（站點地圖），包含層級結(jié)構(gòu)和各部分之間的關(guān)系。1.2
每個頁面或部分提供的主要功能。1.3
每個頁面預(yù)期包含的內(nèi)容和信息數(shù)據(jù)。1.4
主要流程描述（例如注冊、用戶數(shù)據(jù)收集等）。1.5
每份方案的設(shè)計原理（適用原因、采用的模式等）。簡要比較這兩個提案，突出其優(yōu)點和不同之處。
限制：
應(yīng)用程序必須響應(yīng)迅速。體驗基調(diào)必須令人安心、個性化且以健康為導(dǎo)向。只有當(dāng)外部數(shù)據(jù)來源與我提供的數(shù)據(jù)一致時，您才能依賴它們。等我把材料發(fā)給你之后你再開始加工。
Figma Make 集成于 Figma 中，它可以根據(jù)文本提示、來自您的設(shè)計系統(tǒng)或可附加的參考資料創(chuàng)建 UI。您可以使用它來創(chuàng)建包含簡單或復(fù)雜提示的快速草稿。目前，它僅集成在 Figma 的付費計劃中。此外，您還可以使用Google 的開源工具Stitch。
局限性：響應(yīng)式并不總是有效，因此需要手動干預(yù)來調(diào)整布局，它不能保證元素定位或大小的絕對精確，它更喜歡現(xiàn)代的“外觀和感覺”，但通常不考慮可訪問性、層次結(jié)構(gòu)或可供性的原則。
案例研究：“EVENTFINDER”——城市免費活動應(yīng)用程序
根據(jù)研究和分析獲得的數(shù)據(jù)，使用提示創(chuàng)建第一個視覺草稿。提示使用示例：
為名為“EventFinder”的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用創(chuàng)建桌面主頁，幫助用戶查找城市中的免費活動。風(fēng)格現(xiàn)代、簡潔、易用。必須包含：搜索欄、推薦活動、按地點和日期篩選的篩選條件。
生成一個移動屏幕以顯示事件詳情：圖像、名稱、位置、地圖、“添加到日歷”按鈕
為“用戶資料”頁面提出兩種布局方案，其中包含已保存的事件和通知設(shè)置
人工智能可以為重要的一線工人創(chuàng)造經(jīng)濟流動性——以下是產(chǎn)品制造商如何轉(zhuǎn)變我們的思維以涵蓋這些體驗
作者：喬恩·弗里德曼
關(guān)于人工智能的討論通常集中在其對白領(lǐng)工作（知識型工作、辦公室生產(chǎn)力、創(chuàng)造性工作）的顛覆性潛力上，但很少有人討論人工智能將如何徹底重塑技術(shù)工人和一線工作。作為設(shè)計師，以人為本的視角意味著不斷探索新領(lǐng)域，不僅從技術(shù)層面，也從人性的角度。
如今，我們在賦能信息工作者方面擁有卓越的成就，在邁入人工智能時代之際，我們正積極發(fā)揚這一傳統(tǒng)。展望未來，我也看到了人工智能優(yōu)先體驗的巨大潛力，這些體驗有助于為支持社會最基本系統(tǒng)的人們創(chuàng)造經(jīng)濟增長和流動性。構(gòu)建和維護我們物理系統(tǒng)的是電工、鋼鐵工人、管道工、運輸工人等等。支持我們?nèi)祟愊到y(tǒng)的是教育工作者、兒童保育人員和護士等至關(guān)重要的工作者。至關(guān)重要的是，幾乎所有這些職業(yè)都面臨著嚴(yán)重的人員短缺，求職者數(shù)量也在不斷減少。
精心設(shè)計的人工智能體驗或許有助于有效解決這個問題，尤其是在融入整體方案時。隨著我們拓展產(chǎn)品方面的思維，Microsoft Elevate 和人工智能經(jīng)濟研究所——我們企業(yè)慈善事業(yè)的下一個篇章——正在幫助確保人們在人工智能改變世界的過程中不會被遺忘。他們致力于為人們提供技能、知識和工具，讓他們能夠與人工智能共同發(fā)展，這體現(xiàn)了微軟的信念：人工智能應(yīng)該服務(wù)于每個人，包容性設(shè)計與包容性機遇相輔相成。
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人工智能系統(tǒng)需要龐大的物理基礎(chǔ)設(shè)施，而隨著我們構(gòu)建越來越大的人工智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心，能源需求也隨之飆升。誰來滿足這一需求呢？技術(shù)工人：負(fù)責(zé)布線的電工、建造冷卻系統(tǒng)的管道工、以及建造承載人們數(shù)字夢想的鋼鐵工人。
然而矛盾的是，正當(dāng)美國對專業(yè)電工的需求達(dá)到前所未有的高度時，美國卻面臨著熟練電工的短缺。
迫切需要吸引高中畢業(yè)生直接參與帶薪學(xué)徒項目——承諾穩(wěn)定、高薪的職業(yè)，且無需承擔(dān)學(xué)生貸款的負(fù)擔(dān)。這一需求為人工智能設(shè)計提供了一個清晰而強大的用例：簡化從學(xué)校到學(xué)徒再到熟練工的復(fù)雜路徑。人工智能解決方案可以簡化流程、時間表、表格和認(rèn)證，從而加速職業(yè)發(fā)展并促進經(jīng)濟流動性，惠及個人、家庭乃至整個經(jīng)濟。
人工智能是積極的合作伙伴，而不僅僅是另一個被動工具
想象一下，你是一名剛?cè)胄械碾姽W(xué)徒，踏入第一個復(fù)雜的工地。熟練工們辛勤工作，確保項目順利推進，但工作節(jié)奏之快，讓你很難停下來，實時解答每個問題。這時，人工智能就派上用場了——它并非取代經(jīng)驗豐富的電工的指導(dǎo)，而是為其提供支持。使用你的智能手機，人工智能助手可以直觀地識別問題，并根據(jù)經(jīng)驗豐富的熟練工處理過的數(shù)千個實際場景，提供即時實用的建議。這就像在你的口袋里多了一個額外的支持——人工智能就像一個親自動手的助手，可以強化你的學(xué)習(xí)，并增強你的工作信心。
這不是理論上的未來主義。而是實用且可擴展的人工智能設(shè)計，能夠直接提升一線員工的生產(chǎn)力，加速學(xué)習(xí)，提升效率，并更好地保障安全。一線工人的工作通常需要體力勞動，有時甚至很危險，并且可能需要在不可預(yù)測的環(huán)境中連續(xù)工作10到12個小時——僅在美國，每年就有近100萬起制造業(yè)傷害和卡車事故。這不僅會影響工作效率，背部受傷或手指缺失還會給整個家庭帶來持續(xù)的經(jīng)濟困境。
在這種情況下，知道自己并不孤單不僅能增強信心、幫助你在工作中表現(xiàn)出色，還能讓你相信下班后能安全回家。
通過以人為本的人工智能設(shè)計重建信任
除了人身安全之外，信任也是一線工作另一個方面的關(guān)鍵因素：科技的優(yōu)勢和前景。例如，護士基于過去的經(jīng)驗，對數(shù)字技術(shù)持懷疑態(tài)度，這是可以理解的。二十年前，他們被承諾電子病歷 (EMR) 將積極改變他們的工作流程。然而，EMR 主要惠及的是管理人員、保險公司和技術(shù)供應(yīng)商，卻讓護士承擔(dān)了額外的繁瑣工作，減少了與患者的面對面互動，并降低了他們對技術(shù)承諾的信任。
如今，這種懷疑依然揮之不去，其根源在于人們認(rèn)為科技往往優(yōu)先考慮企業(yè)效率或盈利能力，而非一線員工的實際需求。護士和許多其他技術(shù)專業(yè)人員理所當(dāng)然地懷疑，人工智能能否真正幫助他們，或者歷史是否會重演。人工智能未來的成功不僅取決于其強大的技術(shù)能力，還取決于我們能否重拾并維持信任，尤其是那些曾因技術(shù)前景而失望的人們。
解決這一懷疑的唯一可行方法是真正以人為本的產(chǎn)品設(shè)計。
前進的道路需要認(rèn)真傾聽一線員工的心聲，深入了解他們的日常問題，并共同設(shè)計能夠帶來切實效益的解決方案。優(yōu)秀的設(shè)計，真正植根于用戶同理心和實際效用，不會將業(yè)務(wù)目標(biāo)與員工需求對立起來，而是有效地協(xié)調(diào)和平衡兩者。作為產(chǎn)品制造商，我們的工作就是實現(xiàn)這種平衡，確保人工智能工具不會為了技術(shù)而強加于員工，而是以協(xié)作、透明和同理心的方式進行開發(fā)。
以不同的方式思考要完成的“工作”
為了兌現(xiàn)這一承諾，我們需要重新構(gòu)建我們的設(shè)計方法和假設(shè)。以“待完成工作”（JTBD）為例，這是一個用于理解用戶問題的通用設(shè)計框架。從歷史上看，我們通常將“工作”理解為更具體的行動，通常是通過信息工作（IW）的視角。要讓所有員工都能用人工智能賦能，就需要超越表面行為，關(guān)注通常位于馬斯洛需求層次更高層次的人類需求。
以年度績效評估為例，無論你是送貨司機還是設(shè)計師，都會進行績效評估。通常，員工會填寫一份表格，經(jīng)理們會用這份表格來討論職業(yè)發(fā)展。如果我們認(rèn)為 JTBD 就是“填寫表格”，我們就會設(shè)計一個 AI 解決方案，讓填寫表格變得更容易；也許你只是把想法寫進表格，然后 AI 會賦予它們結(jié)構(gòu)和更優(yōu)美的措辭。如果我們意識到真正的 JTBD 是促進有意義的對話，我們就可以設(shè)計一個主動的 AI 代理，嵌入到日常工作流程中，讓你和你的主管在職業(yè)發(fā)展對話開始前幾周做好準(zhǔn)備。該代理會幫助整合你的成就（包括你可能已經(jīng)忘記的成就），提供相關(guān)的反饋，提出富有成效的談話要點，然后促成一場引人入勝的對話——所有這些都將顯著提高效率、增強意義，并減少事務(wù)性。
這種設(shè)計首先以最終用戶的需求為中心，而不是為了滿足需求而創(chuàng)造技術(shù)解決方案。雖然產(chǎn)品制造商經(jīng)常與技術(shù)工人（FLW）打交道——比如你孩子的老師、你診所的護士，或者你剛剛急需聯(lián)系的水管工——但我們的工作性質(zhì)截然不同，因此，共同設(shè)計以識別任務(wù)背后更深層次的需求尤為重要。
以不同的方式優(yōu)先考慮多式聯(lián)運場景
雖然多模式場景對許多信息工作者來說令人興奮，但對一線工作人員來說，它們的影響遠(yuǎn)為關(guān)鍵。視覺捕捉白板筆記與向在雨夾雪中行駛的卡車司機發(fā)出迎面而來的車輛信號有著截然不同的意義。為運輸工作者設(shè)計的以視覺為中心的輸入和輸出體驗必然會極其靈敏、細(xì)致和準(zhǔn)確——從而為現(xiàn)場物流工作者和信息工作者帶來顯著更好的體驗。
從設(shè)計的角度來看，由于一線崗位高度的體力勞動和對話性，人類活動的范圍更加廣泛。雖然所有專業(yè)領(lǐng)域都推動著經(jīng)濟發(fā)展，并且意義深遠(yuǎn)，但未能滿足一線工作者的需求會立即對社會各階層產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。通過將通用設(shè)計原則應(yīng)用于針對這些更為極端和關(guān)鍵狀況的多模式解決方案，我們正在創(chuàng)造惠及每個人的體驗。
轉(zhuǎn)變端到端工作流程
人工智能的更廣闊潛力不僅在于實現(xiàn)任務(wù)自動化，更在于積極賦能人類，創(chuàng)造全新的途徑和工作方式。這種潛力遠(yuǎn)不止于辦公室，還涵蓋教室、醫(yī)院、建筑工地、交通系統(tǒng)等等。
例如，我們采訪過的教育工作者已經(jīng)看到人工智能深深嵌入到他們的課堂中，最初是由學(xué)生的采用推動的，但現(xiàn)在正在改變他們創(chuàng)建和教授課程的方式。
護士和醫(yī)護人員同樣利用人工智能來更有效地管理患者護理。
微軟對 Microsoft 365 Copilot 等工具的愿景正是基于這一新現(xiàn)實：設(shè)計能夠?qū)崟r理解、預(yù)測并適應(yīng)人類需求的智能系統(tǒng)。在我們重新構(gòu)想整體體驗的過程中，協(xié)同設(shè)計的一部分在于重新思考如何通過智能設(shè)計來衡量、定義和實現(xiàn)生產(chǎn)力。通過不再使用人工智能來自動化當(dāng)前任務(wù)，而是從根本上重新思考任務(wù)本身，我們可以優(yōu)先考慮最重要的事情：人際關(guān)系、快速學(xué)習(xí)、經(jīng)濟賦能和有意義的工作。
一種新的端到端思維
端到端體驗通常指整個產(chǎn)品生命周期。當(dāng)我們思考產(chǎn)品將存在于的世界時，需要一種不同的端到端思維。教育行業(yè)在整體思考經(jīng)濟增長時，通常采用“從搖籃到職業(yè)”的思維模式。討論的重點并非僅僅放在教育隧道末端的工作崗位上，而是從幼兒教育開始，然后是K-12和高等教育途徑，包括高等教育和帶薪學(xué)徒制，最終是維持生計的工作崗位。
考慮到這些關(guān)鍵崗位的嚴(yán)重人員短缺，產(chǎn)品制造商的端到端思維應(yīng)該包括引發(fā)關(guān)于如何最好地引導(dǎo)人們進入這些職業(yè)的討論。像領(lǐng)英這樣數(shù)據(jù)豐富的平臺可以通過展示熱門崗位、規(guī)劃基于技能的職業(yè)發(fā)展路徑，以及為有抱負(fù)的工作者（無論是高中生還是轉(zhuǎn)行者）提供學(xué)徒計劃、認(rèn)證和導(dǎo)師支持，使一線職業(yè)發(fā)展路徑更加清晰易懂、易于導(dǎo)航。通過將這些洞察融入產(chǎn)品設(shè)計，我們可以用全新的端到端思維，全面支持關(guān)鍵職業(yè)發(fā)展。
歸根結(jié)底，下一代人工智能不僅僅是數(shù)字化的；它是切實的、交互式的、主動的、并且高度人性化的。對于人工智能設(shè)計師和產(chǎn)品創(chuàng)造者來說，我們的使命從未如此清晰：廣泛、深入且人性化地重新定義生產(chǎn)力。在微軟，這是我們的承諾——不斷改進我們思考和構(gòu)建全球最具影響力的人工智能工具的方式，確保從電工和教育工作者到設(shè)計師和商業(yè)領(lǐng)袖，每個人都能在這個新的現(xiàn)實中蓬勃發(fā)展。
谷歌剛剛在上周的Android Show上發(fā)布了 Material Design 的一項最大更新，這讓我這個 UX 設(shè)計師感到非常興奮（同時也有點擔(dān)心），因為它正在發(fā)生著變化和發(fā)展。
格谷歌 (OOGLE) 最近對其現(xiàn)有的設(shè)計語言和系統(tǒng)進行了大規(guī)模升級，用于為全球數(shù)十億用戶構(gòu)建應(yīng)用和產(chǎn)品。此次更新包含許多有趣的新效果和風(fēng)格，但最重要的是，它凸顯了公司在用戶體驗方面的思維轉(zhuǎn)變。
讓我為您總結(jié)一切，并展示這將如何為空間帶來新的設(shè)計趨勢。
如果你覺得之前的 Material Design 已經(jīng)不遺余力地讓元素看起來更有趣了，那么這次的更新絕對更上一層樓。從形狀相互轉(zhuǎn)換的創(chuàng)意加載器，到隨處可見的滑動條，這次更新將為設(shè)計師提供豐富的選擇和自由度，讓他們盡情發(fā)揮創(chuàng)意。
不一致是關(guān)鍵？——這是我在 Android Show 上注意到的！作為設(shè)計師，我們通過網(wǎng)站和應(yīng)用程序宣揚一致的設(shè)計，然而 Material Expressive 卻打破了大量規(guī)則。
除了微小的元素之外，我們還可以在應(yīng)用程序中的整個卡片和列表中看到這一點：
我們見過網(wǎng)站標(biāo)題的奇特風(fēng)格，設(shè)計師們也利用標(biāo)題來契合主題，使其成為重要的圖形元素。谷歌似乎也試圖在其設(shè)計系統(tǒng)中做同樣的事情。
一個很好的例子是他們?nèi)绾吻擅畹厥褂每勺兊淖煮w高度和大小來創(chuàng)建這個簡潔的鬧鐘應(yīng)用程序。
一些有趣的標(biāo)題和文字非常有意義，尤其是在標(biāo)題扮演特定角色的應(yīng)用中。然而，一些大而粗的標(biāo)題和元素的使用卻很糟糕。以下是谷歌正在做的一個很好的例子顯示為“不該做什么”：
我們還沒有看到谷歌在動畫標(biāo)題和效果方面做出太多的貢獻，所以我們只能拭目以待。
從上面的對比中，您可以注意到 Gmail 移動應(yīng)用的一些重大變化。電子郵件部分現(xiàn)在變成了素材卡片，并且操作菜單移到了鍵盤上方。除了位置的變化之外，加粗的發(fā)送按鈕和擴展的菜單還允許用戶快速操作并將元素添加到電子郵件中。研究表明，這可以將用戶的瀏覽體驗提升 4 倍。
不同元素使用不同的色調(diào)不僅讓應(yīng)用程序感覺更有趣，而且還為重要元素創(chuàng)建了良好的視覺層次和對比度。
根據(jù)谷歌研究團隊的調(diào)查，無論年輕用戶還是年長用戶，都能更快地發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵交互和行動號召 (CTA)，并減少采取行動的時間。簡而言之，用戶和界面之間的摩擦將會減少。
谷歌將他們的新動畫系統(tǒng)和指南稱為“運動物理系統(tǒng)”，該系統(tǒng)致力于使微交互和過渡更加流暢、更具表現(xiàn)力。谷歌還致力于使動畫更容易被用戶理解。
一些主要區(qū)別如下：
所有這些如何協(xié)同工作的一個很好的例子就是這個非常自然且富有表現(xiàn)力的動畫：
在上面的例子中，仔細(xì)觀察關(guān)閉一條通知時，所有其他通知都會做出相應(yīng)的反應(yīng)。這感覺就像一本書被從書架上拉下來，旁邊的書也會微微滑出。這比之前的 Android 更新更加自然，也更符合物理定律。
您可以使用這些新動畫及其動畫指南和設(shè)置列表 - https://m3.material.io/styles/motion/overview/how-it-works
谷歌確實非常依賴變形形狀來展現(xiàn)設(shè)計元素的狀態(tài)變化。無論是卡片的展開，還是計時器的移動，這些變形形狀隨處可見。
他們還推出了一個新的形狀庫供設(shè)計師使用和探索——https: //m3.material.io/styles/shape/overview-principles。
這些形狀不僅僅是工藝品。谷歌鼓勵設(shè)計師將其用于個人資料圖片以增加個性，將其添加到用戶交互和元素中，以及使用 2.5D 形狀來增加深度。
不過，谷歌也警告設(shè)計師要謹(jǐn)慎使用形狀，以避免混亂和混淆。
你對 Material Expressive 有什么看法？請在評論區(qū)留言，我們可以好好討論一下！另外，記得點個贊支持我哦 :)
本文圍繞 “潮流是個輪回” 的理念，探討 UI 設(shè)計趨勢的演變，指出了解歷史流行趨勢對創(chuàng)新和提升設(shè)計能力的重要性，并重點介紹了五種具有代表性的 UI 設(shè)計趨勢及其特點、發(fā)展背景與應(yīng)用場景。
在 AI 高速發(fā)展的背景下，設(shè)計行業(yè)出現(xiàn) “設(shè)計已死” 等焦慮情緒，但AI 主要取代重復(fù)機械的設(shè)計勞動，真正的設(shè)計師價值在于洞察用戶、溝通需求、解決問題。阿里國際副總裁青云指出，設(shè)計師能力模型將重構(gòu)，技法重要性下降，審美、洞察、工具整合能力成為關(guān)鍵，即 “木桶原理 2.0” 中 AI 拉高技法 “木板” 后，其他能力成瓶頸；同時，阿里通過 U-sight 等工具助力全球電商設(shè)計，而設(shè)計師需警惕讓 AI 完全替代思考，應(yīng)主動擁抱 AI 成為 “超級個體”，從 “六邊形戰(zhàn)士” 成長為 “百萬雄師”。
是的。我們想知道為什么產(chǎn)品設(shè)計界這么多人都走到了崩潰的邊緣？我想說，我不認(rèn)為設(shè)計已死。只是我覺得我們迷失了方向。
2023年，Airbnb首席執(zhí)行官布萊恩·切斯基（Brian Chesky）曾說過： “設(shè)計師必須有勇氣。”說實話，我們過去確實很有勇氣。一種無所畏懼的自信，一種打破現(xiàn)狀的近乎瘋狂的喜悅。“驚喜與愉悅”、“精益求精，保持簡潔”一直是我多年來領(lǐng)導(dǎo)設(shè)計團隊的座右銘。
我陷入了以收入為中心、癡迷于圖案設(shè)計的陷阱。
然而，不知何故，在某個時刻，也許是在無休止的會議、OKR、業(yè)務(wù)目標(biāo)和盈利報告的催促下；又或許是因為公司內(nèi)部不斷邊緣化設(shè)計——這種自信消失了。我們從協(xié)作型的搖滾明星變成了解決問題的小齒輪，再變成了生存主義者。因為現(xiàn)在機器來了。
多年來，我本著脆弱的精神，陷入了以收益為中心、癡迷于圖案設(shè)計的陷阱。DS 是一種令人興奮的、以特定價格點進行設(shè)計的方法。讓我們?nèi)?chuàng)造收益！讓我們?nèi)?yōu)化利潤！讓我們快速實現(xiàn)各種創(chuàng)意！我們?yōu)槭裁匆趹?yīng)該創(chuàng)新的時候重復(fù)造輪子呢？
聽起來很熟悉？
這就像個兔子洞。我和同事們聊過，大家都覺得，
如果我們用設(shè)計系統(tǒng)的方法錄制一張專輯，每首歌在技術(shù)上都是完美的，但它們聽起來本質(zhì)上都一樣。哪個用戶會因為反復(fù)聽這首歌而受到啟發(fā)呢？我們自己的設(shè)計故事已經(jīng)支離破碎了。
我們很多產(chǎn)品設(shè)計人員都生活在艾維所說的“企業(yè)議程已將設(shè)計和創(chuàng)新的重點從目標(biāo)轉(zhuǎn)移到利潤”的境地。追求收益令人精疲力竭。創(chuàng)造性的故障排除被誤認(rèn)為是創(chuàng)造力?；诳ò喟寤靵y和閃電般快速發(fā)布的產(chǎn)品經(jīng)理微觀管理的壓力。MVP 地獄景象。毫無結(jié)果的 A/B 測試，因為利益相關(guān)者不理解。整體創(chuàng)新解決方案被所謂的“安全”的快速解決方案扼殺。而這一切都是有代價的。靈感更少，活力更少，友善更少，壓力更大。更多的自我限制。更多的模仿。更多千篇一律、復(fù)雜而扁平的用戶體驗。等等。
過去一周，我的觀點與多年來形成的理念發(fā)生了轉(zhuǎn)變。我最近去一家大型游戲公司面試領(lǐng)導(dǎo)職位，面試的主題是如何創(chuàng)造收入。這才是整個團隊最關(guān)心的問題。他們沒有考慮用戶需求，也沒有考慮他們正在構(gòu)建的工作和體驗的樂趣。這些從未被討論過。
這真的讓我很困擾。非常困擾。這不是我第一次遇到這種情況。我一次又一次地發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)了兩件事：
我們大多數(shù)人都在無意識中直接促成了這一點。我們甚至沒有意識到這一點。然而，要論證人類首先是情感實體，這并不需要太多說服力。我們能夠立即感知和感受事物，然后再運用邏輯，這與人類的進化直接相關(guān)。然而，我們的設(shè)計方法在很多方面都缺乏這種能力。
（我在這篇文章中只關(guān)注設(shè)計的作用。但科技領(lǐng)域其他角色的出現(xiàn)，以及流水線投資回報率驅(qū)動的 IDEO 方法，無疑導(dǎo)致了設(shè)計優(yōu)先級的下降，不再以用戶感受為重點。）
我們需要重新進行重大的直覺選擇并重新感受事物。
有兩件事無疑產(chǎn)生了最大的影響。
- 新的 Google Material DS “發(fā)送”按鈕
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采訪喬納森·艾維。
兩者都重點討論了“歡樂與喜悅”和“火花”的設(shè)計。
谷歌界面的更新打破了所有固有規(guī)則，打造了獨特的數(shù)字體驗。他們抓住了機會，用數(shù)據(jù)驗證了這一可能性，最終他們的努力讓用戶參與度提升了4倍。
Jony 在Stripe大會上的采訪非常鼓舞人心。如果你今年需要看一部作品來了解設(shè)計對我們這個瞬息萬變的世界的重要性，那非看不可。他讓設(shè)計回歸了它的本源，那就是那神奇的“火花”。
當(dāng)我思考這些時，我發(fā)現(xiàn)偉大的設(shè)計中存在著一些更具體的事情——顛覆。
在數(shù)字體驗的早期，沒有數(shù)據(jù)，沒有關(guān)鍵績效指標(biāo) (KPI)，也沒有流水線式的技術(shù)開發(fā)方法。當(dāng)時的設(shè)計純粹是為了品牌價值、功能和實驗。我們有兩個代碼庫：HTML 和 Flash。工作的多樣性令人興奮。網(wǎng)站以及最終的原生應(yīng)用都易于使用，易于導(dǎo)航，沒有算法，非常人性化。
我們也只是想打造一些我們的朋友和同事會談?wù)摰姆浅？岬臇|西。
設(shè)計團隊和工程團隊圍坐在一起，討論他們想要構(gòu)建的目標(biāo)，并在整個過程中不斷合作。如同合作伙伴一樣。一份簡單的路線圖充滿了宏大的想法和雄心壯志。方法是什么？“我想要一個能夠?qū)崿F(xiàn)_____的酷炫解決方案，因為我想做_____。”
我們受到的啟發(fā)是（用艾維的話來說）“設(shè)計一些能夠推動物種發(fā)展的東西”，“為人類服務(wù)”。我們也只是想打造一些非常酷的東西，讓我們的朋友和同事談?wù)摗?/span>
有些品牌正在瘋狂地顛覆這個領(lǐng)域。比如Acorn和Airbnb。但當(dāng)突破設(shè)計界限的設(shè)計如此罕見時，這對任何人來說都不是好兆頭。什么時候突破設(shè)計界限的設(shè)計非常罕見，這對任何人來說都不是好兆頭。
人工智能。
我們正為此瘋狂。長期以來，我們一直謹(jǐn)慎行事，構(gòu)建一套設(shè)計方法論式的設(shè)計系統(tǒng)，結(jié)果卻事與愿違。我和其他人一樣，也為自己的謹(jǐn)慎行事感到內(nèi)疚。不到五年，產(chǎn)品設(shè)計將不再像過去十五年那樣存在。這原本是一個令人恐懼的前景，直到我直面恐懼。
想想看，不用再構(gòu)建模式庫了。不用再花費無數(shù)時間迭代數(shù)據(jù)和最佳實踐。不用再熬夜撰寫和設(shè)計戰(zhàn)略方案了。這可不是設(shè)計，而是繁重的工作。說真的，讓機器來做吧。
我可以重新做我最擅長的事，運用我的智慧、想象力和經(jīng)驗來推動事情發(fā)展。當(dāng)然可以。報名吧。我就是來干這個的。
我們不再打破常規(guī)。我們遵循著基于指標(biāo)和績效的群體思維美學(xué)。我們各自為政，各自為政，各自為政。我們用耗時的方法來構(gòu)思創(chuàng)意。我們迷失在迭代的泥沼中。我們沒有逼迫自己打破常規(guī)。
如果我們退一步，縱觀設(shè)計的全局，就會發(fā)現(xiàn)我們所做的最偉大的設(shè)計，其核心都是“顛覆性”。敢于創(chuàng)新，敢于思考。它不斷嘗試新事物，探索新的視野。然而，我們對這門學(xué)科的內(nèi)在部分卻感到厭惡。
我不知道“幸運眷顧勇者”這句話是誰說的。
我的一個使命就是讓它重新回到我們的世界。
回去工作。
讓我們打破思維定勢。
讓我們都做些史詩般的事。
計發(fā)展日新月異——轉(zhuǎn)瞬即逝，你就會落后。把握設(shè)計的發(fā)展方向是成功的一半。以下根據(jù)目前的發(fā)展情況，概述了五大可能在 2026 年占據(jù)主導(dǎo)地位的 UX/UI 趨勢。
上周，我在一個熙熙攘攘的共享辦公空間里畫界面時，一位剛接觸 Figma 的學(xué)生設(shè)計師朋友湊過來問我：
“你是怎么跟上這些變化的？”
這句話深深地觸動了我。多年從事設(shè)計行業(yè)，我明白了：洞察潮流才能保持敏銳。以下是我關(guān)注的領(lǐng)域。
我現(xiàn)在用的新聞應(yīng)用會根據(jù)我的閱讀習(xí)慣，根據(jù)文章的長度和深度來篩選文章。無需手動調(diào)整——它就能滿足我的需求。
設(shè)計的任務(wù)是打造一個能夠?qū)W習(xí)且不會讓用戶感到害怕的系統(tǒng)。通過人工智能實現(xiàn)的個性化應(yīng)該像一個樂于助人的朋友，而不是一個跟蹤狂。關(guān)鍵在于平衡智能自動化和用戶控制。
AR 正在擺脫游戲的桎梏。想象一下一款家居維修應(yīng)用：它將虛擬的架子投射到廚房墻上，讓你四處走動，看看它們是否合適。
到2026年，AR設(shè)計將成為標(biāo)桿。還在覺得它只是個噱頭嗎？是時候重新思考了，否則你就錯失良機了。
人工智能工具正在徹底改變我的工作流程。最近，我請一位人工智能工具為一個 SaaS 項目快速設(shè)計圖標(biāo)——一分鐘內(nèi)就得到了 10 個方案，全部符合 WCAG 標(biāo)準(zhǔn)，并且符合品牌形象。
真正的問題并非AI能否設(shè)計，而是我們?nèi)绾闻c它合作，將項目推向新的高度。不妨把它想象成一位由你掌控全局的智能助手。
我吃過不少苦頭才明白這一點：為“普通”用戶設(shè)計是失敗的。在一個項目中，我重新設(shè)計了一個移動應(yīng)用的注冊表單，因為我意識到它對于手抖的人來說太笨重了。
到2026年，包容性設(shè)計將不再只是一張紙，而將成為一項競爭優(yōu)勢。滿足多元化需求，打造人人喜愛的產(chǎn)品。
上周末，我通過一個應(yīng)用程序預(yù)訂了一張餐廳餐桌——甚至都沒注意到我已經(jīng)付款了。指紋驗證，我的常用設(shè)置自動應(yīng)用，搞定了。
設(shè)計的作用是減少摩擦，同時保持用戶的控制力。設(shè)計的目的是讓日常操作感覺安全，而不是草率。
社會從由電臺主持人主導(dǎo)的音樂體驗，到通過購買黑膠唱片和 CD 唱片（由唱片店中的流派部分引導(dǎo)），再到讓用戶完全控制其播放列表的 Spotify。
如果你想了解更多關(guān)于現(xiàn)代主義和后現(xiàn)代主義的區(qū)別，你可以閱讀：科技和披頭士樂隊如何改變藝術(shù)、性、工作和真理
音樂聽眾從適應(yīng)現(xiàn)代社會習(xí)俗，成為亞文化的一員，變成完全獨特的人。
“一位盡職盡責(zé)的咖啡館服務(wù)員會將自己完全認(rèn)同于服務(wù)員的角色。但這種認(rèn)同是一種不誠實的表現(xiàn)，因為它否定了人類意識的超越性。”
“民族主義不是原因，而是結(jié)果，是集體神經(jīng)癥的結(jié)果。”
“宗教實踐的表演維度是將宗教規(guī)范作為身份構(gòu)成的一部分來體現(xiàn)的一種方式。”
“規(guī)范性觀念是通過權(quán)力在身體、個人和群體中實施而得到闡述和植入的。”
藍(lán)藍(lán)設(shè)計的小編 http://www.jzvac.com