作为一名产品设计师,我最近一直在努力理解快速变化的人工智能格局,既感到敬畏,又感到困惑。Anthropic的首席执行官警告称,人工智能可能会取代高达 50% 的入门级白领工作,而 Zapier 的首席执行官则谈到招聘精通人工智能的人才。与此同时,“模型设计师”等新职位正在涌现,行业正在迅速向更多超级 IC 职位转变。
随着人工智能重塑我们的工作方式,我一直在问自己,这不仅关乎如何保持相关性,还关乎如何在我的工作中不断成长并找到乐趣。
据我所知,新的转变需要利用三个领域
人是制造工具的动物——本杰明·富兰克林
本杰明·富兰克林的定义强调了人类在发明和使用工具来扩展自身能力方面的创造力。如今,人工智能标志着这一进化的飞跃,从手动工具到智能协作者。
速度不再是可有可无的。ProcessMaker的产品团队从每年两次交付到每两周交付一次。Figma的《设计现状报告》(2025)指出,近七成的设计团队(68%)经常使用人工智能来自动化线框图绘制、生成视觉资产并分析用户反馈。
随着人工智能逐渐融入日常工作流程,设计工具显然变得越来越积极主动,既提高了速度,又增强了想象力。
你的设计栈取决于你作为设计师的身份。用户体验研究员的设计栈与全栈产品设计师、对话式AI设计师或视觉艺术家的设计栈截然不同。没有放之四海而皆准的方案。
在过去的六个月里,我尝试了 60 多种 AI 工具,追逐每一个新的自动化更新和闪亮的产品发布。然而,事实是,我的工作流程中几乎所有东西都只运行在四到十种工具上,正如我的 AI 产品设计栈所示。
因此,真正的价值在于有意识的尝试。尝试新工具,不是因为它们流行,而是因为它们可能会在你的工作流程中解锁更好的功能。问问自己,有没有更智能、更快速、更周到的方法来做到这一点?
此外,人工智能工具正在快速发展,但设计的艺术依然是人类的。决定做什么以及如何使其卓越,仍然取决于品味、判断力、技艺和你的工具包。正如设计领袖阿古斯丁·桑切斯 (Agustín Sánchez) 所说:“你之所以优秀,并非因为你了解最新的工具。你之所以优秀,是因为你知道如何运用它们。”
去年,我多次发现自己觉得人工智能的输出很平庸,后来我意识到问题往往不在于模型本身,而在于我设计提示的方式。拥有正确语境的人工智能模型能够提供生成有意义响应所需的信息。
转变视角,将人工智能视为合作者,并学习如何构建上下文,彻底改变了我的输出质量
“提示就像是让人工智能加速,或者将其推向正确的方向。”——约翰·前田 (John Maeda)谈领导者如何利用人工智能释放创造力
亚历克斯·克莱因 (Alex Klein) 提出了一个令人信服的论点,即提示从根本上来说是一种设计活动,涉及以清晰度、背景、语气和意图来设计对话。
如果您想提高提示技巧,这些资源是一个很好的起点
- Google 提示要点
- IBM — 提示工程指南
- OpenAI — 提示指南
AI 流畅性是指能够自信地设计和使用意图驱动、分层和概率系统的能力。对于产品团队而言,这意味着理解 AI 的潜力,应对其复杂性,并做出明智的决策,从而带来负责任且有影响力的成果。
GUI 界面要求用户通过点击、滚动和菜单导航来实现目标。相比之下,代理系统则通过关注基于意图的结果,为我们提供了一种与系统交互的新方式。
现实世界中的人工智能产品涉及编排、内存、工具集成、用户体验模式和代理流程。流畅性意味着要掌握系统的行为——它的可变性、它的故障、它出现错误或误用的可能性,并在设计时充分考虑这些动态因素。
借助 GPT-4o 和 Veo-3 等模型,AI 现已能够快速生成高质量的文字和视觉效果,并在许多领域超越人类的技能和推理能力。真正的问题是——
我们人类独有的优势还剩下什么?
AI 模型基于海量数据集进行训练,反映的是主流模式而非任何独特的视角。因此,它们的输出往往显得千篇一律,缺乏主观细微差别的深度,例如个人风格、洞察力、叙事意图和创意原创性。设计师Michal Malewicz用“ AI 平均线”的概念捕捉到了这一现象,并将当今的创意格局描述为“乏味的时代”,充斥着千篇一律、缺乏灵感的 AI 输出。
讽刺的是,这种丰富性反而提高了标准!
此外,历史表明,尽管新工具层出不穷,叙事、审美判断和执行质量等基本技能仍然至关重要。正如 Photoshop 并没有扼杀平面设计一样,拥有 AI 的共同创造者并不会否定对技能的需求,而是会改变它。
理查德·森内特在其著作《工匠》中强调,工具在不断发展,但技艺和精湛技艺的精髓始终是核心,也是区分真正专家的关键所在。他敦促工匠们拥抱现代工具,并专注于目标而非墨守成规。
我们定义目标、设定约束并做出为人工智能指明方向的高层决策。
随着速度和质量的不断提升,争论的焦点不再是人类与人工智能的对决,而是我们寻求何种合作。在这种新的动态下,设计师不再只是创造者,而是提供创意方向、愿景和目标的人。 设计师逐渐成为创意总监或统筹者,而人工智能则扮演着助手、创意伙伴,甚至是评论家的角色。
Julie Zhuo 强调了自主性的重要性。即使人工智能与我们的技能、能力和品味相匹配,我们选择为何以及在何处应用人工智能技能的能力仍将受到价值观、意图和新兴目标的驱动,并且仍然具有人类的鲜明特征。
例如,两位设计师使用相同的AI工具,可能会得出截然不同的结果。一位设计师可能会让AI为一家气候非营利组织探索极简主义的布局,而另一位设计师则用它来为一家儿童教育初创公司生成充满趣味、富有表现力的视觉效果。差异不在于工具本身,而在于引导它的人类价值观和意图。
那么,成为一名AI原生设计师意味着什么?仅仅掌握AI工具和技术就足够了吗?还是在这个新领域,还需要更深层次的技能?
世界经济论坛显示,2030年最紧俏的技能不再是技术性技能。随着自动化改变工作方式,雇主更看重战略性、以人为本的能力,例如分析性思维、创造性思维、技术素养和韧性。
正如Fabricio Teixeira 指出的那样,即使在技术快速变革的时代,设计、协作和沟通的基础仍然是设计生涯的永久支柱,并且比任何工具都更持久。
与此同时,“超级集成电路”角色的出现正在重新定义高级设计职业,因为许多公司正在积极支持实践领导道路,重视深厚的专业知识、质量和高杠杆贡献,而不是传统的人员管理。
随着创作速度越来越快、触手可及,设计师真正的新护城河如今在于打造独特、可靠且令人难忘的AI体验。掌握设计原则、叙事能力和解决问题的能力仍然是人类独有的强项。