AI生成速度越来越快，团队却未必因此减少了全部工作。NN/g近期对521名UX从业者的调查提到，受访者感受到提速，同时也担心输出可靠性等问题。以下是兰亭妙微据此提出的工作流建议：把核查、修改和交付一起计算，而不是只记录第一版生成用了多久。
应用建议：在使用AI前，把交付结果写成可检查的标准。设计一张订单页面时，可以明确需要哪些业务信息、有哪些状态，以及用户完成任务后会到哪里。验收对象是任务是否成立，而不仅是视觉上是否像一张产品页面。
图1 原文关于AI采用阻碍因素的调查图表。来源：NN/g。图中比例来自该样本，不代表所有设计团队。
对资料整理、方案探索和正式交付，应使用不同的检查深度。探索稿可以保留多个方向，交付稿则要确认字段、文案、权限和异常路径。团队不宜让同一个“生成完成”标记代表所有阶段。
应用建议：记录一次任务从开始到可交付的完整用时，包括准备输入、生成、核对、修正和沟通。若第一版很快，但后面需要多人反复纠错，就应重新判断任务是否适合这种用法，而不是把核查时间当成不可见成本。
例如AI帮助梳理访谈记录时，可由研究人员检查关键结论与原始记录的对应关系；生成业务界面时，则由熟悉流程的人核对重要字段。把“谁检查什么”写进协作安排，比要求所有人笼统地再看一遍更具体。
原文也呈现了不同岗位的使用感受。对企业而言，更有价值的问题是哪些任务适合本团队，而不是用一项总体评价替代本地判断。调查样本与企业自己的业务、人员结构并不相同。
图2 原文按岗位展示的AI使用感受均值。来源：NN/g。图表反映受访样本的主观评分。
应用建议：选择一种重复任务，连续记录数次输入材料、修改原因与最终结果，再整理为模板。涉及不适合外传的项目资料时，应先按企业规则处理。把成功条件留下来，也把失败例子留下来，才能知道模板在哪些情况下需要人工接管。
评估用户体验设计公司的AI能力，可以请对方说明交付标准、核查分工和修订记录。效率应体现在可使用的成果上，而不只是生成动作本身。
