交互设计师如何用 AI 提高工作效率？来看大厂高手的总结！ - 优设网 - 学设计上优设

关于 AIGC，我收到的同学提问大多都表示担忧，多数人会这样问：

“AI 会不会替代交互设计师的工作？”

但真正聪明的设计师会换个角度来思考：“在交互设计师的每个工作环节中，AI 可以发挥什么作用，参与的程度和产出的质量如何？”

一、AI 如何参与交互设计工作

说到设计工作的流程和方法，最通用的表述方式就是“双钻设计模型（Double Diamond Design Model）”，由英国设计委员会 2005 年提出，至今仍适用于各类设计工作（详细阅读“双钻模型”）：

由英国设计委员会提出的“双钻设计模型”

如果我们将双钻模型中设计工作流程的四个主要阶段（Phase）：调研（Research）、整合（Synthesis）、构思（Ideation）、实现（Implementation）中的具体工作任务一一罗列，就可以预测到 AI 能够完成哪些设计任务。

下文中我会参考我在大厂中的设计工作经验，将每个阶段需要设计师做的工作任务以及 AI 在任务中的参与度用做大致评估。

1. 调研阶段（Research）

在调研阶段，我们在发现产品的潜在问题、接到设计需求或功能优化点后，需要从业务目标、产品问题和用户反馈入手，对现状进行分析探究和资料收集，并会得到一些非结构性的、散点式的发现：

在这个设计阶段，我们的主要工作任务以及目前 AI 在任务中的参与度为：

现在市场上已有的 AI 工具，如 ChatGPT 4、通义千问等产品，都可以在调研阶段对于设计工作起到较好的辅助作用。而设计师的时间和精力投入也会发生变化：

从原先的“大量的资料查找和收集”转换成“定义好查找资料的目标和方向”，让 AI 的产出准确性更高。

2. 整合阶段（Synthesis）

在整合阶段，我们需要对于上一个阶段得到的信息、资料以及初步的洞察和发现，进行更深入的分析和总结，得到最终的问题结论和设计目标：

在这个设计阶段，我们的主要工作任务有：

相对与第一阶段（调研阶段）的大量客观、通用的数据收集，第二阶段（整合阶段）的工作任务和内容信息更为主观化和精细化，需要使用产品真实数据喂养和训练产品自己的 AI 模型，才能得到更有价值的生成内容，而目前不是所有公司都有能力来做这件事，基建也还在铺设过程中。

不过，现在设计师的时间和精力还是会因 AI 得到部分解放，比如可以更快速地：

1. 了解与产品方案相关的通用设计原则，
2. 搜索与设计思路相关的通用设计方法，
3. 为接下来的设计方案提供借鉴和指导。

3. 构思阶段（Ideation）

在构思阶段，我们需要根据上一个阶段得出的结论和目标，进行方案的设计和构想，产出大量的想法和方案。这个阶段需要做的是对于设计方案的发散、呈现和评估：

在这个设计阶段，我们的主要工作任务有：

现在市场上还没有相对成熟的 AI 工具可以直接生成高质量的交互设计初稿。不过 MasterGO、即时设计等协作平台都已在加速研发和内测。相信在不久的将来，画基础版本设计稿的工作将会完全被智能化工具替代。而设计师的时间和精力投入也会发生变化：

从大量的重复性、执行性的工作，转换成更有价值的创造性思考，操作 AI 生成设计稿，创造和生产的过程将被分离。

4. 实现阶段（Implementation）

在实现阶段，我们需要根据上一个阶段产出的值得深入的设计方案，进行方案原型的制作、测试和更新迭代，得到最优解，交付最终方案。

这个阶段需要做的是不断地测试和迭代，淘汰不可行的方案，并将细节进行深入打磨，兼顾和平衡各个维度的利弊，交付最优方案：

在这个设计阶段，我们的主要工作任务有：

针对这一阶段，现在市场上还没有相对成熟的 AI 工具能够提供支持。不过新产品和新功能的到来指日可待，设计师将会：

从大量的重复的、复杂的、偏执行性的协作流程中解放出来，更专注于设计方案本身的创新和质量。

综上所述，目前 AI 所能够承担的交互设计工作主要集中在：

1. 数据和信息的采集；
2. 数据和信息的可视化整理；
3. 智能生成基础元素；
4. 整理和产出框架模版；
5. 提供大量可参考的设计灵感；
6. 给出基础的、宽泛的方向性建议。

现在 AI 提供的只是基础性辅助，也仍需要我们对其结果进行检验和优化；设计过程中更为重要的总结、决策、创造、细节把控和终稿输出等工作任务，依旧需要设计师来执行。

作为 UI/UX 设计师，“基础工作和相对来说更偏执型的工作，将被智能化工具替代”已成既定事实。我在之前的文章中也分享过这个观点，我们需要各取所长：

1. 对于 AI 的强项，你把它当工具驾驭；
2. 对于人类的强项，你把它当经验积累。

AI 时代的到来，对于设计师来说其实是生产过程的改革与生产力的解放。我们更应该主动地思考、洞察、创新与决策，要不断发挥人类特有的主观能动性，并时刻关注技术和行业的发展与变革，将技术作为我们自身能力的延伸，拓宽自身能力的边界。

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