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從 APP 界面設(shè)計(jì)公司到用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)公司:不同定位下的設(shè)計(jì)思路差異

杰睿 行業(yè)趨勢(shì)

在數(shù)字產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的今天,企業(yè)在選擇外部設(shè)計(jì)合作方時(shí),常常會(huì)在兩個(gè)方向之間搖擺:是找 APP 界面設(shè)計(jì)公司,還是找 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)公司? 這兩類公司的關(guān)注重點(diǎn)與工作方法存在明顯差異,也會(huì)直接影響產(chǎn)品最終的設(shè)計(jì)效果與用戶感受。
本文將從定位、方法論、交付物和價(jià)值體現(xiàn)四個(gè)角度,剖析兩者的區(qū)別與聯(lián)系。

一、定位差異:美觀與體驗(yàn)的邊界

  • APP 界面設(shè)計(jì)公司:重點(diǎn)在于界面視覺呈現(xiàn),強(qiáng)調(diào)色彩搭配、排版美感和界面新穎度。它們更接近“視覺服務(wù)商”,目標(biāo)是讓產(chǎn)品看起來更現(xiàn)代、更吸引人。
  • 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)公司:關(guān)注點(diǎn)在于整體體驗(yàn)邏輯,強(qiáng)調(diào)用戶行為路徑、交互效率和情感反饋。它們更像“體驗(yàn)顧問”,目標(biāo)是讓產(chǎn)品用起來順暢、有效、令人滿意。

二、方法論差異:流程導(dǎo)向與用戶導(dǎo)向

  • APP 界面設(shè)計(jì)公司常見流程:需求溝通 → 界面視覺設(shè)計(jì) → 原型交付 → UI 規(guī)范。 這個(gè)過程通常以設(shè)計(jì)師的美學(xué)判斷為核心,效率較高,但對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品的用戶場(chǎng)景考慮不足。
  • 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)公司常見流程:用戶調(diào)研 → 信息架構(gòu)設(shè)計(jì) → 原型驗(yàn)證 → 視覺呈現(xiàn) → 可用性測(cè)試。 在流程中強(qiáng)調(diào)對(duì)用戶群體的研究和驗(yàn)證環(huán)節(jié),雖然時(shí)間成本更高,但能保證設(shè)計(jì)更契合目標(biāo)用戶的實(shí)際需求。

三、交付物差異:界面稿與體驗(yàn)方案

  • APP 界面設(shè)計(jì)公司交付物:精美的界面設(shè)計(jì)稿、UI 組件庫(kù)、視覺規(guī)范文檔。適合產(chǎn)品已經(jīng)明確功能邏輯,只需要提升視覺表現(xiàn)的場(chǎng)景。
  • 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)公司交付物:用戶畫像、使用流程圖、交互原型、體驗(yàn)報(bào)告以及視覺設(shè)計(jì)稿。更適合需要從零規(guī)劃產(chǎn)品結(jié)構(gòu),或需要解決體驗(yàn)痛點(diǎn)的場(chǎng)景。

四、價(jià)值差異:短期呈現(xiàn)與長(zhǎng)期體驗(yàn)

  • APP 界面設(shè)計(jì)公司的價(jià)值在于快速讓產(chǎn)品“好看”,能夠提升市場(chǎng)宣傳和用戶初次使用時(shí)的印象。
  • 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)公司的價(jià)值在于幫助產(chǎn)品“好用”,能夠帶來更高的留存率、轉(zhuǎn)化率和長(zhǎng)期品牌認(rèn)同感。

五、如何選擇

企業(yè)在選擇合作方時(shí),關(guān)鍵在于認(rèn)清自身需求:
  • 如果產(chǎn)品功能邏輯已成熟,只需要美化界面,可以選擇 APP 界面設(shè)計(jì)公司;
  • 如果產(chǎn)品需要優(yōu)化整體體驗(yàn),或尚在探索階段,則更適合 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)公司。
很多成熟的軟件開發(fā)公司會(huì)將兩者結(jié)合,既保證界面美觀,又保證交互合理,從而在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中形成更強(qiáng)優(yōu)勢(shì)。
從 APP 界面設(shè)計(jì)公司到用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)公司,代表了兩種不同的設(shè)計(jì)思路。前者強(qiáng)調(diào)視覺呈現(xiàn),后者強(qiáng)調(diào)用戶體驗(yàn)。二者并非對(duì)立,而是互補(bǔ)。
企業(yè)在項(xiàng)目不同階段應(yīng)靈活選擇,才能讓產(chǎn)品既有吸引力,又具備持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)力。
 

蘭亭妙微(www.monmeltingpot.net )是一家專注而深入的界面設(shè)計(jì)公司,為期望卓越的國(guó)內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計(jì)、B端界面設(shè)計(jì)、桌面端界面設(shè)計(jì)APP界面設(shè)計(jì)、圖標(biāo)定制用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì),以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù),咨詢電話:01063334945。我們建立了一個(gè)微信群,每天分享國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計(jì),有興趣請(qǐng)加入一起學(xué)習(xí)成長(zhǎng),咨詢及進(jìn)群請(qǐng)加藍(lán)小助微信ben_lanlan。

審美積累 | 這樣的暗色系音頻播放界面怎么做?

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收集了一些播放頁(yè),有需要的伙伴后臺(tái)私信,發(fā)高清原圖一起學(xué)習(xí)~

1. 整體視覺風(fēng)格

  • 深色模式優(yōu)先:黑色或深灰背景,能凸顯封面、模塊卡片、圖標(biāo)的亮色部分,視覺上更聚焦內(nèi)容。
  • 大面積留白:避免過度填充,保持呼吸感,讓內(nèi)容成為核心。
  • 高對(duì)比度:文本和背景對(duì)比明顯,主要信息(標(biāo)題、分類)通常用白色或高亮色。

2. 布局結(jié)構(gòu)

  • 頂部導(dǎo)航欄:固定在頂部,放置核心功能入口(Home、Explore、Library、Search)。
  • 左側(cè)導(dǎo)航欄:提供層級(jí)更深的個(gè)人或功能菜單(Playlist、Dashboard、Workspace)。
  • 主內(nèi)容區(qū)卡片化:核心區(qū)域以卡片或模塊堆疊,內(nèi)容塊清晰(如“New albums”、“Community Examples”)。
  • 分區(qū)邏輯清晰:按功能或場(chǎng)景分組(新內(nèi)容 / 分類推薦 / 社區(qū)示例 / 最近使用)。

3. 視覺元素

  • 卡片式封面:突出內(nèi)容(專輯封面、項(xiàng)目縮略圖),配合簡(jiǎn)潔的文本。
  • 圓角矩形:大多數(shù)模塊采用圓角,搭配陰影/懸浮效果提升層次感。
  • 小圖標(biāo)+標(biāo)簽:導(dǎo)航和操作使用極簡(jiǎn)線性圖標(biāo),搭配短標(biāo)簽。
  • 漸變/霓虹點(diǎn)綴:深色基底下用亮色漸變(粉、藍(lán)、紫)作為視覺強(qiáng)調(diào)。

4. 層級(jí)與排版

  • 層次感:大標(biāo)題(如“New albums & singles”)→ 模塊標(biāo)題 → 內(nèi)容卡片 → 二級(jí)信息。
  • 字體選擇:無襯線字體(如 Inter、Roboto、Helvetica Neue),簡(jiǎn)潔現(xiàn)代。
  • 字號(hào)對(duì)比:標(biāo)題大且粗,次要信息小且輕(常用灰度文字處理)。

5. 交互與動(dòng)效

  • 懸停反饋:鼠標(biāo) hover 時(shí)卡片放大、發(fā)光或添加陰影。
  • 滑動(dòng)切換:水平滾動(dòng)展示更多卡片(→ 圖標(biāo))。
  • 簡(jiǎn)潔過渡:內(nèi)容加載/切換時(shí),用淡入淡出或平滑滑動(dòng)。

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桌面端界面設(shè)計(jì)回歸:在 AI 與大數(shù)據(jù)時(shí)代的全新角色

杰睿 行業(yè)趨勢(shì)

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)的十年里,桌面端似乎逐漸淡出了主流話題。大家都在談 APP、談小程序、談響應(yīng)式 Web。但隨著 AI 應(yīng)用落地大數(shù)據(jù)處理需求的增長(zhǎng),桌面端界面設(shè)計(jì)正在悄然“回歸”,并承擔(dān)起新的角色。
為什么會(huì)出現(xiàn)這種趨勢(shì)?桌面端 UI 在新環(huán)境下扮演什么樣的價(jià)值?軟件開發(fā)公司又該如何把握機(jī)會(huì)?

一、桌面端并沒有消失,只是沉寂

過去幾年,桌面應(yīng)用在 C 端領(lǐng)域的關(guān)注度降低,主要有兩個(gè)原因:
  • 移動(dòng)端使用頻率高,帶走了大部分用戶流量。
  • SaaS 與 Web 技術(shù)成熟,瀏覽器就能完成很多任務(wù)。
但在企業(yè)與專業(yè)領(lǐng)域,桌面端從未真正消失:
  • 金融交易終端
  • 工程設(shè)計(jì)軟件
  • 醫(yī)療影像分析工具
  • 大數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)
這些場(chǎng)景對(duì) 性能、數(shù)據(jù)安全、復(fù)雜交互 的需求,是移動(dòng)端和純 Web 難以滿足的。

二、AI 與大數(shù)據(jù)帶來的新需求

AI 與大數(shù)據(jù)的崛起,反而給桌面端設(shè)計(jì)帶來了新的機(jī)會(huì):
  • 復(fù)雜計(jì)算本地化 桌面端更容易調(diào)用 GPU/CPU 資源,適合運(yùn)行高性能模型推理與數(shù)據(jù)處理。
  • 多屏協(xié)作與大屏可視化 在企業(yè)環(huán)境中,桌面端常連接多屏幕或大屏幕,方便展示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與分析結(jié)果。
  • 專業(yè)化交互場(chǎng)景 數(shù)據(jù)分析師、設(shè)計(jì)師、研發(fā)工程師需要高度定制化的工具,例如拖拽、批量處理、腳本運(yùn)行,這些交互在桌面端更自然。
  • 安全與合規(guī) 在金融、醫(yī)療等行業(yè),本地部署的桌面系統(tǒng)能更好地滿足隱私與安全合規(guī)的要求。

三、桌面端界面設(shè)計(jì)的新角色

專業(yè)工具的承載者
桌面應(yīng)用將繼續(xù)承擔(dān)高門檻的專業(yè)工具,如 AI 訓(xùn)練平臺(tái)、醫(yī)療影像處理軟件、工業(yè) CAD/CAE 系統(tǒng)。
大數(shù)據(jù)交互的前端
通過桌面端界面連接大數(shù)據(jù)后臺(tái),支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢、可視化與操作。
AI 交互的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)
語(yǔ)音助手、智能推薦、自動(dòng)化流程都可以在桌面端得到更穩(wěn)定的落地,因?yàn)橛布Y源與系統(tǒng)權(quán)限更可控。

四、設(shè)計(jì)上的挑戰(zhàn)與優(yōu)化思路

桌面端回歸,不意味著照搬過去的“厚重風(fēng)格”,而是需要在新環(huán)境下進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化:
  • 跨平臺(tái)一致性 通過 Electron、Qt、Flutter 等框架,實(shí)現(xiàn) Windows / macOS / Linux 的統(tǒng)一設(shè)計(jì)語(yǔ)言。
  • 大數(shù)據(jù)可視化 圖表不只是“好看”,更要支持實(shí)時(shí)刷新、交互縮放、數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)。設(shè)計(jì)時(shí)要兼顧信息密度與清晰度。
  • 智能化體驗(yàn) 結(jié)合 AI 提供預(yù)測(cè)輸入、自動(dòng)補(bǔ)全、異常檢測(cè)等功能,讓用戶操作更高效。
  • 人機(jī)協(xié)作的設(shè)計(jì)思維 不是單純的“界面優(yōu)化”,而是要思考:AI 在用戶工作流中承擔(dān)什么角色?界面又如何輔助這種協(xié)作?

五、典型案例場(chǎng)景

  • 金融風(fēng)控平臺(tái):桌面端提供高速交易數(shù)據(jù)的可視化,AI 模型在后臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)異常,界面以預(yù)警和交互為核心。
  • AI 輔助設(shè)計(jì)軟件:UI 結(jié)合拖拽操作與 AI 智能生成,設(shè)計(jì)師可以即時(shí)調(diào)整并獲得建議。
  • 工業(yè)監(jiān)控系統(tǒng):大屏實(shí)時(shí)展示工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù),桌面端作為指揮中心的交互入口。
這些案例的共同點(diǎn)是:桌面端是人與復(fù)雜系統(tǒng)的橋梁。

 
桌面端界面設(shè)計(jì)的回歸,并不是對(duì)移動(dòng)端或 Web 的替代,而是順應(yīng) AI 與大數(shù)據(jù)發(fā)展的必然結(jié)果。
未來,軟件開發(fā)公司在桌面端設(shè)計(jì)中需要兼顧:
  • 性能與專業(yè)性(滿足復(fù)雜場(chǎng)景的高效處理)
  • 體驗(yàn)與美感(降低學(xué)習(xí)成本,提高工作效率)
  • 智能化與安全性(結(jié)合 AI,保障合規(guī)與隱私)
桌面端 UI 的新角色,正在讓它重新成為企業(yè)級(jí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要一環(huán)。

AI 時(shí)代的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì):設(shè)計(jì)師會(huì)被替代,還是更值錢?

杰睿 行業(yè)趨勢(shì)

近兩年,生成式 AI 席卷了整個(gè)設(shè)計(jì)圈。有人感到興奮:再也不用從 0 開始畫界面了;有人則擔(dān)憂:設(shè)計(jì)師是不是遲早會(huì)被替代? 尤其是做用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)(UX Design)的同學(xué),經(jīng)常會(huì)問自己:AI 會(huì)讓我們失業(yè),還是會(huì)讓我們更值錢?
今天我嘗試從三個(gè)角度聊聊這個(gè)問題:AI 在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的作用、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)的本質(zhì)、以及設(shè)計(jì)師的價(jià)值升級(jí)。

一、AI 到底能取代哪些工作?

我們先承認(rèn)一個(gè)現(xiàn)實(shí):AI 確實(shí)能做掉一部分重復(fù)性、低門檻的設(shè)計(jì)工作。
視覺稿:輸入一句話,AI 就能給你 10 套界面方案。
流程優(yōu)化:AI 可以根據(jù)常見模式,自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)化流程。
測(cè)試反饋:AI 可以模擬用戶點(diǎn)擊,快速發(fā)現(xiàn)流程瓶頸。
這些工作過去可能要一個(gè)新人花兩三天,現(xiàn)在 AI 幾分鐘就能完成。
所以,如果一個(gè)設(shè)計(jì)師的工作主要停留在“工具層面”,那確實(shí)危險(xiǎn)。

二、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)的本質(zhì)是什么?

但問題來了,UX 設(shè)計(jì)的核心價(jià)值從來不是“畫界面”。 它更接近三個(gè)關(guān)鍵詞:
理解用戶:洞察真實(shí)的痛點(diǎn),而不是想當(dāng)然地堆功能。
設(shè)計(jì)邏輯:通過信息架構(gòu)、交互流程,讓產(chǎn)品自然可用。
場(chǎng)景整合:把體驗(yàn)放到完整的用戶旅程里,而不是某一屏。
AI 再聰明,也需要人類告訴它:
哪些問題值得解決?
哪些體驗(yàn)更貼近用戶心智?
哪些約束(商業(yè)、技術(shù)、倫理)是必須考慮的?
這就像自動(dòng)駕駛:AI 可以幫你控制方向盤,但“去哪兒”還是要人來決定。

三、設(shè)計(jì)師會(huì)更值錢的三個(gè)方向

那么,在 AI 時(shí)代,什么樣的 UX 設(shè)計(jì)師反而會(huì)更有價(jià)值?我總結(jié)了三點(diǎn):
更懂業(yè)務(wù)
  1.   不只是畫好看、好用的界面,而是能和產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)一起思考: 這個(gè)功能能不能提升轉(zhuǎn)化?這個(gè)流程能不能降低成本?
  1.   能把體驗(yàn)和商業(yè)目標(biāo)結(jié)合的人,AI 很難取代。
更懂用戶
  1.   會(huì)做用戶研究,會(huì)用數(shù)據(jù)和洞察驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)決策。
  1.   AI 可以生成方案,但無法真正“共情”用戶。
更懂系統(tǒng)
  1.   能構(gòu)建設(shè)計(jì)系統(tǒng)、制定規(guī)范,指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)和 AI 工具一起產(chǎn)出。
  1.   未來的設(shè)計(jì)師更像“體驗(yàn)架構(gòu)師”,而不是“美工”。

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審美積累 | 金融類 SaaS 產(chǎn)品落地頁(yè)設(shè)計(jì)

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視覺風(fēng)格

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色彩系統(tǒng)
  1.   主色調(diào):藍(lán)色(#2563eb 左右)→ 傳遞專業(yè)、信任、安全感。
  1.   輔助色:綠色(成功/正向)、紫色(現(xiàn)代科技感)、黃色(提醒)。
  1.   大面積留白 → 保持呼吸感和簡(jiǎn)潔度,讓信息有清晰的層次。
  1.   漸變色塊(藍(lán)紫漸變、綠色漸變) → 增強(qiáng)科技感和未來感。
排版
  1.   標(biāo)題:黑色/深灰 + 關(guān)鍵詞高亮藍(lán)色(“Financial”)→ 強(qiáng)調(diào)重點(diǎn),視覺節(jié)奏感強(qiáng)。
  1.   字體:無襯線,圓潤(rùn)現(xiàn)代 → 親和但保持專業(yè)感。
  1.   字重層級(jí)明顯(粗體標(biāo)題 + 中等正文),增強(qiáng)信息層次。
圖形語(yǔ)言
  1.   卡片式布局 → 每個(gè)功能點(diǎn)都以卡片承載,模塊化、清晰可點(diǎn)擊。
  1.   圓角極大化(按鈕、卡片、圖表) → 減少金融產(chǎn)品的“冷感”,更易親近。
  1.   圖標(biāo)/插畫 → 輕量、簡(jiǎn)潔,帶點(diǎn)擬物投影(增強(qiáng)真實(shí)感)。

交互與信息結(jié)構(gòu)
模塊化區(qū)塊
  1.   Hero 區(qū):大標(biāo)題 + 產(chǎn)品截圖 → 直接傳達(dá)核心價(jià)值(Maximize your financial potential)。
  1.   信任背書:評(píng)分展示 → 快速建立信任感。
  1.   功能介紹:圖文搭配(Analytics、Expense、Send Money)→ 以可視化方式分塊展示。
  1.   行動(dòng)召喚(CTA) → “Get Started”“Watch a Demo” 多次重復(fù),降低用戶流失。
視覺引導(dǎo)
  1.   關(guān)鍵詞藍(lán)色高亮 → 引導(dǎo)閱讀路徑。
  1.   圖表與數(shù)據(jù)示例 → 讓金融工具更具象,降低抽象感。
  1.   卡片顏色差異(紫色、綠色、深藍(lán)) → 形成節(jié)奏和重點(diǎn)感。

設(shè)計(jì)語(yǔ)言關(guān)鍵詞
現(xiàn)代(Modern):極簡(jiǎn)無襯線字體 + 大面積留白 + 漸變色塊。
可信(Trustworthy):藍(lán)色為主色調(diào) + 用戶評(píng)分背書。
友好(Friendly):圓角 + 卡片化設(shè)計(jì) + 簡(jiǎn)潔插畫。
科技感(Tech-savvy):漸變、數(shù)據(jù)可視化、模塊化信息層次。
行動(dòng)驅(qū)動(dòng)(Conversion-driven):多個(gè) CTA 按鈕(Get Started、Watch a Demo),顏色對(duì)比強(qiáng)烈。

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2025 年產(chǎn)品設(shè)計(jì)師的最佳 AI 工具

杰睿 行業(yè)趨勢(shì)

沒有設(shè)計(jì)師,沒有開發(fā)人員,沒有冗長(zhǎng)的交接;只有她自己、一臺(tái)筆記本電腦和合適的AI工具。
這并非遙不可及的未來場(chǎng)景。根據(jù) Figma 的 2025 年 AI 報(bào)告,今年三分之一的產(chǎn)品開發(fā)者將推出 AI 驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品:比去年增長(zhǎng)了 50%。但值得注意的是:52% 的 AI 開發(fā)者表示,設(shè)計(jì)對(duì)于 AI 驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品而言比傳統(tǒng)產(chǎn)品更為重要。我們不僅要實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)自動(dòng)化,更要提升設(shè)計(jì)水平。

設(shè)計(jì)工具包中的隱形革命

就在大家還在爭(zhēng)論人工智能是否會(huì)取代設(shè)計(jì)師的時(shí)候,更有趣的事情發(fā)生了:它開始讓設(shè)計(jì)師的效率成倍提升。2025年出現(xiàn)的工具不僅僅是生成漂亮的圖片——它們從根本上改變了產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的協(xié)作方式。
以五月 Figma Config 2025 大會(huì)上發(fā)生的事情為例。在四大產(chǎn)品發(fā)布中,Figma Make脫穎而出,并非因?yàn)槠浼夹g(shù)實(shí)力,而是因?yàn)樗蚱屏藗鹘y(tǒng)角色之間的界限。突然之間,產(chǎn)品經(jīng)理可以創(chuàng)建功能原型,工程師可以快速將復(fù)雜的交互可視化,設(shè)計(jì)師可以測(cè)試原本需要數(shù)周才能實(shí)現(xiàn)的想法。
但 Figma 并非唯一一個(gè)實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變的公司。過去六個(gè)月,專門用于加速產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作流程的 AI 工具激增,每種工具都解決了從設(shè)計(jì)到開發(fā)流程中的不同痛點(diǎn)。

全新必備工具包:改變一切的五大類別

  1. 智能研究綜合
問題:用戶研究曾經(jīng)是一個(gè)瓶頸。需要耗費(fèi)數(shù)小時(shí)的訪談?dòng)涗?、零散的反饋,以及在定性?shù)據(jù)中尋找規(guī)律的漫長(zhǎng)過程。
解決方案:Dovetail 的 Magic SuiteMaze AI等工具正在自動(dòng)化繁瑣的研究分析工作。Dovetail 的 Magic Highlight 會(huì)自動(dòng)顯示用戶訪談中的關(guān)鍵時(shí)刻,而 Magic Cluster 則無需手動(dòng)標(biāo)記即可將反饋分組到各個(gè)主題。Maze AI 則更進(jìn)一步,能夠檢測(cè)研究問題中的偏見,并在現(xiàn)場(chǎng)訪談中生成上下文相關(guān)的后續(xù)信息。
實(shí)際影響:以前團(tuán)隊(duì)需要花費(fèi) 3-4 天的時(shí)間來綜合研究結(jié)果,現(xiàn)在只需不到一小時(shí)就能完成,并且能獲得比手動(dòng)分析更全面的見解。
  1. 提示到原型生成器
游戲規(guī)則改變者: Figma Make已從 Beta 版進(jìn)入正式版,任何人都可以通過簡(jiǎn)單的文本描述生成交互式原型。但這不僅僅關(guān)乎速度,更關(guān)乎探索。當(dāng)測(cè)試一個(gè)想法的成本幾乎降到零時(shí),團(tuán)隊(duì)就能測(cè)試更多的想法。
 
新興競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手:LovableReplit 的 Agent等工具正在創(chuàng)造類似的即時(shí)應(yīng)用體驗(yàn),而Canva Code則為營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)帶來了互動(dòng)元素。
設(shè)計(jì)師視角: “現(xiàn)在,設(shè)計(jì)師、工程師和產(chǎn)品經(jīng)理都可以制作高保真作品,并帶回團(tuán)隊(duì)進(jìn)行更深入的討論,” Figma 設(shè)計(jì)總監(jiān) Gui Seiz 說道。“這是一種思維轉(zhuǎn)變,鼓勵(lì)你勇于嘗試、勇于冒險(xiǎn),并提出更有趣的解決方案。”
  1. 情境感知視覺生成
超越基礎(chǔ) AI 藝術(shù): Midjourney 可以創(chuàng)作精美的圖像,而Adobe FireflyPhotoroom 的全新 AI 套件等工具則專為產(chǎn)品工作而設(shè)計(jì)。Firefly 可直接集成到 Photoshop 和 Illustrator 中,從而實(shí)現(xiàn) UI 組件和視覺資源的快速迭代。Photoroom 的產(chǎn)品美化器于 2025 年 4 月推出,可自動(dòng)優(yōu)化電商產(chǎn)品照片,無需攝影專業(yè)知識(shí)。
實(shí)際勝利:設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)將資產(chǎn)創(chuàng)建時(shí)間縮短了 60-70%,同時(shí)保持了品牌一致性,這是通用 AI 藝術(shù)工具難以做到的。

4.智能布局和響應(yīng)式設(shè)計(jì)

技術(shù)突破: Figma 的全新網(wǎng)格功能利用 AI 創(chuàng)建響應(yīng)式布局,自動(dòng)為開發(fā)者生成簡(jiǎn)潔的 CSS 代碼。這不僅是為了提升美觀度,更是為了創(chuàng)建能夠無縫轉(zhuǎn)換為代碼的設(shè)計(jì)。
 
 
更廣泛的趨勢(shì):UXPin Merge等工具將基于代碼的組件直接帶入設(shè)計(jì)環(huán)境,而Lummi AI 則根據(jù)經(jīng)過驗(yàn)證的設(shè)計(jì)原則提供智能布局建議。
5.跨平臺(tái)工作流程集成
協(xié)作革命: Notion AI正悄然成為設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)不可或缺的工具,它可以自動(dòng)總結(jié)用戶訪談并清理會(huì)議記錄。與此同時(shí),Miro AI 可以根據(jù)關(guān)鍵詞和情緒對(duì)頭腦風(fēng)暴會(huì)議記錄進(jìn)行聚類,使創(chuàng)意會(huì)議更加結(jié)構(gòu)化,更具可操作性。
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重要性:當(dāng)人工智能處理設(shè)計(jì)工作的管理開銷時(shí),團(tuán)隊(duì)會(huì)花更多時(shí)間進(jìn)行戰(zhàn)略思考和創(chuàng)造性解決問題。
實(shí)用框架
準(zhǔn)備好將 AI 融入你的設(shè)計(jì)工作流程了嗎?以下是一個(gè)實(shí)用的方法:
  1. 研究階段加速
  • 使用Perplexity進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)研究和趨勢(shì)分析
  • 設(shè)置Notion AI用于會(huì)議記錄和用戶訪談?wù)?/div>
  • 實(shí)施Maze AIDovetail進(jìn)行研究綜合
2.快速成型
  • 嘗試Miro AI進(jìn)行更有條理的頭腦風(fēng)暴會(huì)議
  • 使用Figma Make進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以快速進(jìn)行概念測(cè)試和驗(yàn)證
  • 使用Adobe Firefly自定義視覺資產(chǎn)
  1. 設(shè)計(jì)到開發(fā)的橋梁
  • 實(shí)現(xiàn)UXPin Merge或 Figma 的Grid以實(shí)現(xiàn)響應(yīng)式布局
  • 使用GitHub Copilot實(shí)現(xiàn)自定義交互和微動(dòng)畫
  • 使用 AI 生成的文檔設(shè)置自動(dòng)交接流程
劇情轉(zhuǎn)折:設(shè)計(jì)變得更加人性化
矛盾的是,隨著人工智能越來越多地承擔(dān)設(shè)計(jì)技術(shù)執(zhí)行的任務(wù),人的因素也變得越來越重要。同理心、戰(zhàn)略思維和創(chuàng)造性判斷——這些人類獨(dú)有的設(shè)計(jì)特質(zhì)——正在成為設(shè)計(jì)的主要差異化因素。
Figma 的人工智能產(chǎn)品負(fù)責(zé)人 David Kossnick對(duì)此進(jìn)行了完美的闡述:“人工智能將幫助人類更快地探索,在構(gòu)思上走得更遠(yuǎn),但我認(rèn)為所有人類的判斷力、同理心、技藝和品味才是成為飛行員的意義所在,而不是副駕駛。”
這并不是要取代設(shè)計(jì)師,而是要擴(kuò)大他們的影響力。當(dāng)測(cè)試創(chuàng)意的技術(shù)障礙消失后,團(tuán)隊(duì)就可以專注于測(cè)試正確的想法。
未來已來
2025年最成功的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)不一定是預(yù)算最雄厚或設(shè)計(jì)師經(jīng)驗(yàn)最豐富的團(tuán)隊(duì),而是那些學(xué)會(huì)利用人工智能工具來縮短創(chuàng)意與執(zhí)行之間反饋循環(huán)的團(tuán)隊(duì)。
問題不在于人工智能是否會(huì)改變產(chǎn)品設(shè)計(jì)——它已經(jīng)改變了。問題在于你的團(tuán)隊(duì)是否會(huì)成為這場(chǎng)變革的第一批受益者,還是最后一批適應(yīng)者。
你的團(tuán)隊(duì)的AI應(yīng)用策略是什么?更重要的是,哪些想法因?yàn)檫^于復(fù)雜而無法快速制作原型而被你擱置?
測(cè)試工具已經(jīng)準(zhǔn)備好了。唯一的問題是:你還在等什么?

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人工智能和用戶體驗(yàn)——它是如何成為我的用戶體驗(yàn)聯(lián)合設(shè)計(jì)師的

杰睿 行業(yè)趨勢(shì)

簡(jiǎn)述:AI 并非接管用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì),而是徹底改變我們的工作方式。本文將分享 AI 工具如何改變我的工作流程,讓我的工作更高效、更敏銳,以及為什么擁抱 AI 是當(dāng)今設(shè)計(jì)師最明智的選擇。

說實(shí)話——人工智能一開始讓我很害怕

當(dāng)人工智能工具開始充斥我的設(shè)計(jì)信息時(shí),我感到恐慌。

“這會(huì)讓我的工作變得無關(guān)緊要嗎?”

這是我腦海深處平靜的聲音。

但我的經(jīng)驗(yàn)是:人工智能并非用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師的替代品——它只是對(duì)我們工具包的升級(jí)。我們并非與人工智能競(jìng)爭(zhēng)——而是與它合作。

現(xiàn)在,我把人工智能視為我的頭腦風(fēng)暴伙伴、文案助理、設(shè)計(jì)陪練伙伴和時(shí)間節(jié)省者。這種思維轉(zhuǎn)變開辟了我從未意識(shí)到自己需要的創(chuàng)意空間。

人工智能之前:我的用戶體驗(yàn)流程是什么樣的

在我將人工智能引入其中之前,對(duì)我來說典型的用戶體驗(yàn)流程是這樣的:

  • 手動(dòng)轉(zhuǎn)錄用戶訪談
  • 用于親和力映射的便簽混亂
  • 從零開始構(gòu)建用戶畫像
  • 微文案的每一個(gè)字都是我自己寫的
  • 多次反復(fù)的迭代和篩選
  • 手動(dòng)可用性測(cè)試和數(shù)小時(shí)的分析

是的,這確實(shí)很周到。但通常進(jìn)展緩慢、重復(fù)性強(qiáng),而且難以規(guī)?;?。

進(jìn)入人工智能:改變我的工作流程的轉(zhuǎn)變

然后是人工智能。起初,它只是用于快速內(nèi)容的 ChatGPT。但很快,我發(fā)現(xiàn)自己將更多工具融入到我的工作流程中——這些工具不僅節(jié)省了時(shí)間,而且實(shí)際上改善了我的工作方式。

以下是人工智能如何融入我當(dāng)前的用戶體驗(yàn)階段:

研究與分析

  • Notion AI:完美總結(jié)用戶訪談
  • Dovetail AI:轉(zhuǎn)錄、標(biāo)記和分析研究模式
  • ChatGPT:幫助生成假設(shè)或規(guī)劃關(guān)鍵主題

構(gòu)思與文案

  • Magician(Figma 插件):自動(dòng)生成 UI 組件 + 微文案
  • ChatGPT / Claude:編寫入門流程、按鈕文本、錯(cuò)誤消息
  • Jasper:針對(duì)不同用戶群體調(diào)整語(yǔ)氣

設(shè)計(jì)與原型制作

  • Uizard:將手繪草圖轉(zhuǎn)換為可用的 UI
  • Figma + AI 插件:加速重復(fù)性任務(wù)(例如,創(chuàng)建變體、自動(dòng)布局幫助)
  • Galileo AI:將文本提示轉(zhuǎn)換為模型(有時(shí)非常好?。?/li>

測(cè)試與反饋

  • UXtweakMaze:通過熱圖提供人工智能用戶測(cè)試
  • Lookback + AI:通過記錄分析用戶行為

突然之間,數(shù)小時(shí)的體力勞動(dòng)變成了幾分鐘的輔助創(chuàng)造力。

人工智能的優(yōu)勢(shì)(我并沒有抱怨)

以下是人工智能幫助我做得更好、更快、更少摩擦的事情:

  • 加速重復(fù)性、低價(jià)值的任務(wù)
  • 當(dāng)我陷入困境時(shí),它能幫助我快速產(chǎn)生想法
  • 以新視角增強(qiáng)頭腦風(fēng)暴
  • 減少快節(jié)奏項(xiàng)目中的精神疲勞
  • 讓我更專注于解決問題和講故事

人工智能仍然無法做到的事情

即使取得了所有進(jìn)展,仍有一些東西是人工智能無法(或許也不應(yīng)該)取代的:

  • 理解人類的情感、細(xì)微差別和未說出口的背景
  • 做出符合道德的設(shè)計(jì)決策
  • 用靈魂創(chuàng)造共情體驗(yàn)
  • 解讀模棱兩可的反饋
  • 向利益相關(guān)者展示設(shè)計(jì)決策

這是件好事。因?yàn)檫@些正是用戶體驗(yàn)的一部分,讓設(shè)計(jì)更具人性化。

我今天的工作流程:人機(jī)設(shè)計(jì)之舞

現(xiàn)在與人工智能合作感覺就像是一種創(chuàng)造性的伙伴關(guān)系——雙方都能帶來一些有價(jià)值的東西。

在研究過程中,我使用人工智能轉(zhuǎn)錄和標(biāo)記訪談內(nèi)容,但我也會(huì)介入解讀其中的情感細(xì)微差別并驗(yàn)證模式。在構(gòu)思階段,人工智能會(huì)生成流程或占位文案,然后我會(huì)將其精煉成符合用戶目標(biāo)的精美體驗(yàn)。在設(shè)計(jì)線框圖時(shí),人工智能有助于加快布局建議的速度,但我也會(huì)運(yùn)用用戶體驗(yàn)啟發(fā)式方法、無障礙標(biāo)準(zhǔn)和敘事技巧。即使在測(cè)試階段,人工智能也會(huì)提供摘要和行為圖,但我仍然需要深入挖掘用戶行為背后的原因。

簡(jiǎn)而言之,人工智能承擔(dān)了繁重的工作。我負(fù)責(zé)判斷、同理心和目標(biāo)。

設(shè)計(jì)師使用 AI 工具的技巧

如果您對(duì)人工智能感到好奇,但不知道從哪里開始,我推薦以下內(nèi)容:

  • 從小事做起。使用人工智能進(jìn)行內(nèi)容生成、摘要或快速提示。
  • 使用適合你當(dāng)前技術(shù)棧的工具。Figma、Notion 和 ChatGPT 都是不錯(cuò)的入門工具。
  • 保持像設(shè)計(jì)師一樣思考。AI提供選項(xiàng),但決策權(quán)仍在你手中。
  • 保持好奇心。這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展迅速。嘗試新工具,測(cè)試極限,經(jīng)常進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
  • 不要把關(guān)。與你的團(tuán)隊(duì)分享有用的工具和提示。我們一起進(jìn)步。

最后的想法:人工智能不是敵人,而是進(jìn)化

人工智能不會(huì)取代用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師。

但懂得如何使用人工智能的設(shè)計(jì)師可能會(huì)比不懂人工智能的設(shè)計(jì)師更成功。

用戶體驗(yàn)的未來以人為本,并由人工智能加速發(fā)展。人工智能幫助我們更快、更智能地行動(dòng)——但同理心、道德和創(chuàng)造力呢?這些仍然取決于我們。

讓人工智能處理自動(dòng)化,你來掌控直覺。

 

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高效工作 | 交互設(shè)計(jì) | “AI-first UX”是設(shè)計(jì)師的新標(biāo)準(zhǔn)嗎?

杰睿 行業(yè)趨勢(shì)

剛開始學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)時(shí),我面臨的最大挑戰(zhàn)就是時(shí)間。
畫線框圖要花好幾個(gè)小時(shí),用戶流程則要鋪滿凌亂的白板。

但我見過一些了不起的事情:一位設(shè)計(jì)師在不到 10 分鐘的時(shí)間內(nèi)借助人工智能制作出整個(gè)應(yīng)用程序的原型。

這讓我不禁要問:AI-First UX 是否會(huì)成為我們領(lǐng)域的新常態(tài)?

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照片由Emiliano VittoriosiUnsplash上拍攝

“AI-First UX” 是什么意思?

傳統(tǒng)上,UX 意味著研究、線框、設(shè)計(jì)系統(tǒng)和測(cè)試,所有這些都由設(shè)計(jì)師和研究人員團(tuán)隊(duì)手動(dòng)完成。

但“AI-First UX”顛覆了這一工作流程:

  • AI 生成初稿。Framer、Stitch AI 或 Uizard 等工具現(xiàn)在可以將文本提示轉(zhuǎn)換為可立即使用的屏幕。
  • 人工智能加速研究。類似 ChatGPT 的人工智能助手可以總結(jié)用戶訪談,識(shí)別情緒模式,甚至對(duì)反饋進(jìn)行聚類。

簡(jiǎn)而言之:人工智能不再是一個(gè)輔助工具,它正在成為設(shè)計(jì)的第一步。

為什么2025年需要人工智能優(yōu)先的方法

過去兩年來,設(shè)計(jì)行業(yè)發(fā)生了巨大變化:

  • 預(yù)算更緊縮,團(tuán)隊(duì)規(guī)模更小,截止日期更短。人工智能彌補(bǔ)了這些差距。
  • 更快的預(yù)期。利益相關(guān)者期望在幾天內(nèi)(而不是幾周)就能獲得原型。
  • 全球競(jìng)爭(zhēng)。印度的自由職業(yè)者和柏林的初創(chuàng)公司現(xiàn)在擁有相同的工具,人工智能可以創(chuàng)造公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。

我親眼見證了這一點(diǎn):以前在 Figma 上要花幾個(gè)小時(shí)才能完成的事情,現(xiàn)在在 AI 的幫助下,幾分鐘就能構(gòu)思出來。我不用再糾結(jié)于矩形和對(duì)齊,而是可以把精力放在更重要的問題上:“這個(gè)設(shè)計(jì)真的能解決用戶的問題嗎?”

人工智能如何改變?cè)O(shè)計(jì)師的角色

最大的誤解是什么?AI 會(huì)取代設(shè)計(jì)師。但我注意到的是不同的:AI 正在接管生產(chǎn)工作,但我們作為設(shè)計(jì)師的角色正變得更加以人為本。

這種轉(zhuǎn)變是這樣的:

  • 從像素推移到問題框架。AI負(fù)責(zé)布局;我們負(fù)責(zé)提出正確的問題。
  • 從重復(fù)性任務(wù)到創(chuàng)造性策略。我們不再重復(fù)按鈕,而是開始探索“假設(shè)”場(chǎng)景。
  • 從測(cè)試物流到同理心工作。人工智能可以處理調(diào)查數(shù)據(jù),但只有人類才能真正理解文化差異、無障礙需求和情感。

所以,無論如何,人工智能正在讓我們的實(shí)踐變得更加人性化。

AI-First UX 的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

與任何顛覆一樣,人工智能既帶來興奮,也帶來警惕。

機(jī)會(huì):

  • 更快的原型設(shè)計(jì)和迭代
  • 獨(dú)立設(shè)計(jì)師可以用更少的資源實(shí)現(xiàn)更多成果
  • 大規(guī)模個(gè)性化(AI 根據(jù)個(gè)人用戶調(diào)整界面)

挑戰(zhàn):

  • 過度依賴可能導(dǎo)致千篇一律的設(shè)計(jì)
  • 如果人工智能在非包容性數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,則存在偏見的風(fēng)險(xiǎn)
  • 一些工藝技巧(例如像素級(jí)精細(xì)度)如果被忽視,可能會(huì)消失

作為設(shè)計(jì)師,我們面臨的真正考驗(yàn)是:我們能否引導(dǎo)人工智能,而不是被它引導(dǎo)?

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徐海威Unsplash上攝

那么……AI-First UX 是新標(biāo)準(zhǔn)嗎?

我認(rèn)為是的,但是帶有星號(hào)。

人工智能正在成為默認(rèn)的起點(diǎn),但終點(diǎn)線仍然屬于人類設(shè)計(jì)師。因?yàn)闊o論工具多么先進(jìn),人工智能都無法體會(huì)用戶在結(jié)賬表單上掙扎時(shí)的沮喪,也無法體會(huì)用戶首次瀏覽無障礙產(chǎn)品的喜悅。

這就是我們的優(yōu)勢(shì)。

作為一名設(shè)計(jì)師,我不再問“人工智能會(huì)搶走我的工作嗎?”
,而是問“我怎樣才能讓人工智能成為我的設(shè)計(jì)助手,這樣我就可以專注于解決更深層次的問題?”

AI First UX 并不會(huì)消除對(duì)設(shè)計(jì)師的需求,而是需要更好的設(shè)計(jì)師。

如果你是設(shè)計(jì)新手,我的建議是:不要害怕人工智能。學(xué)會(huì)引導(dǎo)它。學(xué)會(huì)提出更好的問題,讓人工智能掌控速度。

因?yàn)樵?025年,設(shè)計(jì)不再只是推動(dòng)像素,而是在人工智能的幫助下設(shè)計(jì)人類體驗(yàn)的未來。

蘭亭妙微(www.monmeltingpot.net )是一家專注而深入的界面設(shè)計(jì)公司,為期望卓越的國(guó)內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計(jì)、B端界面設(shè)計(jì)、桌面端界面設(shè)計(jì)、APP界面設(shè)計(jì)、圖標(biāo)定制、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì),以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù),咨詢電話:01063334945。我們建立了一個(gè)微信群,每天分享國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計(jì),有興趣請(qǐng)加入一起學(xué)習(xí)成長(zhǎng),咨詢及進(jìn)群請(qǐng)加藍(lán)小助微信ben_lanlan。

 

人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì):識(shí)別技能差距以及如何彌補(bǔ)

杰睿 行業(yè)趨勢(shì)

資料來源:https ://left.eu/ai-act-big-tech-says-jump-eu-asks-how-high/

TLDV: AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)師在工作中遇到挑戰(zhàn)并不少見,尤其是在理解 AI 產(chǎn)品背后復(fù)雜的技術(shù)方面。這可能會(huì)使他們難以與技術(shù)專家進(jìn)行有效溝通,從而導(dǎo)致進(jìn)一步的復(fù)雜化。此外,跟上不斷發(fā)展的人機(jī)交互設(shè)計(jì)模式也極具挑戰(zhàn)性。在本文中,我整理了一些資源,旨在提升設(shè)計(jì)師在這些領(lǐng)域的知識(shí)和技能,幫助他們自信而輕松地完成工作。

重新思考設(shè)計(jì)方法

人工智能的進(jìn)步為人機(jī)交互帶來了激動(dòng)人心的機(jī)遇。從識(shí)別照片中的貓咪到實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,人工智能為用戶體驗(yàn)提供了眾多充滿希望的全新可能性。它促成了以往難以想象的交互形式。

根據(jù)最近的研究,設(shè)計(jì)師正在努力應(yīng)對(duì)設(shè)想和原型人工智能系統(tǒng)的復(fù)雜性。

這是為什么呢?傳統(tǒng)的用戶體驗(yàn) (UX) 和人機(jī)交互 (HCI) 設(shè)計(jì)技術(shù)(例如草圖和原型設(shè)計(jì))可能不足以解決人工智能在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中帶來的意外后果。

Graham Dove 及其同事在“計(jì)算機(jī)系統(tǒng)人為因素”會(huì)議上表示: “人機(jī)交互專業(yè)人士無法輕易地勾勒出人工智能系統(tǒng)在不同情境下適應(yīng)不同用戶的多種方式。” “……他們也無法輕易地為尚未開發(fā)的人工智能系統(tǒng)可能犯的推理錯(cuò)誤類型建立原型。” 引用Philip van Allen 的話,我還可以補(bǔ)充一句。

問題:在設(shè)計(jì)過程中映射人工智能設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的楊倩及其團(tuán)隊(duì)研究了人機(jī)交互研究人員和專業(yè)人士在使用人工智能時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。他們基于廣受認(rèn)可的雙鉆石設(shè)計(jì)流程模型,構(gòu)建了這些挑戰(zhàn)及相關(guān)的研究論文。

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此圖概述了雙鉆模型中人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn),分為四個(gè)階段:發(fā)現(xiàn)、定義、開發(fā)和交付。每個(gè)階段都強(qiáng)調(diào)具體問題,例如闡明人工智能功能、設(shè)計(jì)行為原型、設(shè)計(jì)交互以及管理人工智能性能。挑戰(zhàn)還包括預(yù)見人工智能的影響、避免恐怖谷效應(yīng)以及對(duì)人工智能錯(cuò)誤的責(zé)任追究,強(qiáng)調(diào)了從最初問題識(shí)別到最終解決方案的復(fù)雜過程。
作者創(chuàng)建的圖表

以下是我從本文中得出的結(jié)論,按設(shè)計(jì)過程步驟細(xì)分:

  1. 發(fā)現(xiàn)(發(fā)散思維階段)
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這幅圖集中展現(xiàn)了“發(fā)現(xiàn)”階段,該階段展現(xiàn)了人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)面臨的挑戰(zhàn)。它強(qiáng)調(diào)了以下關(guān)鍵挑戰(zhàn):明確人工智能能做什么、不能做什么;高度依賴數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)理念的技術(shù)可行性;缺乏如何在特定設(shè)計(jì)問題中精準(zhǔn)運(yùn)用人工智能的知識(shí);以及描繪不同的人工智能交互方式。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 設(shè)計(jì)師很難理解人工智能的局限性和能力,這阻礙了他們的頭腦風(fēng)暴和草圖繪制過程。
  • 設(shè)計(jì)理念的技術(shù)可行性取決于能否獲得足夠、多樣化和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)以有效地訓(xùn)練人工智能模型。
  • 即使了解人工智能的工作原理,設(shè)計(jì)師仍然發(fā)現(xiàn)很難構(gòu)思出許多可能的新互動(dòng)和新穎的體驗(yàn)。
  • 為設(shè)計(jì)問題選擇正確的人工智能技術(shù)需要深入了解人工智能技術(shù),這可能具有挑戰(zhàn)性。

2. 定義(聚合思維階段)

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這幅圖聚焦于人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的“定義”階段,并以更大的框架形式呈現(xiàn)。它突出了兩個(gè)具體的挑戰(zhàn):快速構(gòu)建人工智能系統(tǒng)行為原型的難度;以及預(yù)見人工智能潛在影響的挑戰(zhàn)。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)涉及快速原型設(shè)計(jì),以評(píng)估人為因素的影響并進(jìn)行改進(jìn)。人工智能產(chǎn)品的快速原型設(shè)計(jì)在預(yù)測(cè)用戶體驗(yàn)方面面臨挑戰(zhàn)。
  • Scott Klemmer 建議創(chuàng)建“綠野仙蹤”系統(tǒng)或基于規(guī)則的模擬器作為早期交互式 AI 原型。Josh Lovejoy 和 Jess Holbrook 在他們的文章中對(duì)此進(jìn)行了進(jìn)一步探討。雖然這是一個(gè)有效的選擇,但這種方法無法解決由 AI 推理錯(cuò)誤導(dǎo)致的用戶體驗(yàn)問題。
  • 楊倩及其同事提出的第二種方法是在真實(shí)用戶中部署一個(gè)功能正常的人工智能系統(tǒng),以充分了解其預(yù)期和非預(yù)期后果。然而,由于該過程耗時(shí)過長(zhǎng),且無法承受早期失敗的風(fēng)險(xiǎn),團(tuán)隊(duì)無法充分認(rèn)識(shí)到快速迭代原型設(shè)計(jì)的價(jià)值。

發(fā)展(發(fā)散思維階段)

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此圖聚焦于人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的“開發(fā)”階段,詳述了幾個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn):設(shè)計(jì)模糊、開放式的交互;向用戶解釋人工智能行為;設(shè)計(jì)人工智能與用戶之間的共享控制;設(shè)計(jì)能夠持續(xù)提升人工智能性能的交互;向用戶傳達(dá)人工智能系統(tǒng)隨時(shí)間推移的演變。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 對(duì)于許多用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)來說,AI技術(shù)專家是寶貴但往往稀缺的資源。一些設(shè)計(jì)師發(fā)現(xiàn),由于缺乏共享的工作流程、邊界對(duì)象或促進(jìn)協(xié)作的通用語(yǔ)言,很難與AI工程師有效合作。
  • 模糊、開放式的交互設(shè)計(jì)起來很復(fù)雜。它們引入了高度的復(fù)雜性,因?yàn)樗鼈冊(cè)试S用戶以各種方式表達(dá)自己。
  • 理解與人工智能相關(guān)的概念和術(shù)語(yǔ)可能具有挑戰(zhàn)性,這使得難以有效地傳達(dá)人工智能系統(tǒng)的工作原理及其行為方式。
  • 如果五分之三(61%)的人對(duì)信任人工智能系統(tǒng)持謹(jǐn)慎態(tài)度,我們?cè)撊绾卧O(shè)計(jì)人工智能與用戶之間的共享控制權(quán)? 用戶可能不信任人工智能能夠代表他們做出決策,或者可能對(duì)放棄控制權(quán)持懷疑態(tài)度。建立對(duì)人工智能系統(tǒng)能力的信任并確保其決策過程的透明度至關(guān)重要,但可能并非易事。
  • 設(shè)計(jì)人工智能系統(tǒng)的交互是一項(xiàng)挑戰(zhàn),因?yàn)樗鼈兊沫h(huán)境可能快速變化,需要適應(yīng)性交互。
  • 人工智能系統(tǒng)是動(dòng)態(tài)且不斷發(fā)展的實(shí)體。及時(shí)、相關(guān)且易于理解的方式向用戶傳達(dá)這種持續(xù)的演變可能非常復(fù)雜。

交付(聚合思維階段)

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這幅圖聚焦于人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的“交付”階段,重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn):預(yù)測(cè)或緩解不可預(yù)測(cè)的人工智能行為;避免“恐怖谷”效應(yīng),確保人工智能不會(huì)讓人覺得令人毛骨悚然;確定人工智能錯(cuò)誤的責(zé)任。
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  • 人工智能系統(tǒng)可以通過與環(huán)境互動(dòng)或接收反饋來進(jìn)化和適應(yīng)。這種進(jìn)化可能導(dǎo)致難以預(yù)測(cè)或控制的行為變化。一些人工智能模型可能是黑匣子,這意味著很難理解它們是如何做出決策的。因此,預(yù)測(cè)/緩解不可預(yù)測(cè)的人工智能行為可能具有挑戰(zhàn)性。
  • 我們的目標(biāo)是創(chuàng)造出逼真且易于理解的人工智能,同時(shí)又不讓人感到不安或毛骨悚然。設(shè)計(jì)師在設(shè)計(jì)人工智能時(shí)必須把握這種微妙的平衡,尤其是那些具有類似人類特征(例如聲音、面部表情或行為)的人工智能。如果人工智能過于像人類,但又不夠完美,它可能會(huì)陷入“恐怖谷”效應(yīng),從而導(dǎo)致用戶產(chǎn)生負(fù)面反應(yīng)。
  • 數(shù)據(jù)存在偏差或缺陷可能會(huì)導(dǎo)致人工智能錯(cuò)誤。由于數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型開發(fā)或?qū)嵤┻^程中可能出現(xiàn)問題,因此目前尚不清楚誰應(yīng)該承擔(dān)責(zé)任。

采取行動(dòng):解決已發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)

我把所有提到的問題分為兩大類:

  • 困難在于缺乏對(duì)人工智能系統(tǒng)背后技術(shù)的了解
  • 與缺乏對(duì)人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式的理解有關(guān)的困難

困難在于缺乏對(duì)人工智能系統(tǒng)背后技術(shù)的了解

僅僅讓更多用戶體驗(yàn)師參與使用機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目是不夠的。他們必須理解機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念,破除人們對(duì)人工智能及其功能的先入之見,并遵循建立和維護(hù)信任的最佳實(shí)踐。Josh
Lovejoy

關(guān)于哪些類型的人工智能知識(shí)與用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)相關(guān),仍然存在很大爭(zhēng)議。然而,越來越多的人認(rèn)同,用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師需要具備一些人工智能方面的技術(shù)專長(zhǎng)才能有效地運(yùn)用它。

大多數(shù)人工智能課程都要求學(xué)生具備統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、線性代數(shù)、微積分和編程方面的知識(shí)。如果沒有這些背景知識(shí),理解許多人工智能概念可能會(huì)很困難。

你無需對(duì)人工智能有深入的理解,但熟悉數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)至關(guān)重要。如果你對(duì)這些科目感到不適應(yīng),可以考慮參加這些高評(píng)價(jià)課程。

概率: 渺茫的機(jī)會(huì):從頭開始的概率(哈佛大學(xué))

統(tǒng)計(jì)學(xué):麻省理工學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

線性代數(shù): 麻省理工學(xué)院的線性代數(shù) 18.06

微積分:麻省理工學(xué)院的單變量微積分和多變量微積分

編程:從Codecademy、谷歌密歇根大學(xué)學(xué)習(xí) Python 。我個(gè)人更喜歡密歇根大學(xué)的“Python for Everybody”課程。雖然篇幅較長(zhǎng),但講解更詳細(xì)。

對(duì)每個(gè)主題有一定的熟悉度將為參加以下課程奠定良好的基礎(chǔ):

1)“ AI For Everyone ”(6小時(shí),49.99美元/月)——最好的非技術(shù)性AI入門課程,由斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)課程創(chuàng)始人吳恩達(dá)講授

2)人工智能計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)證書(5個(gè)月,432歐元)——edX 頒發(fā)的兩部分專業(yè)證書,跟蹤哈佛大學(xué)的 CS50 和 CS50AI 課程,讓沒有必備 CS 知識(shí)的學(xué)習(xí)者也能進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。

3)“人人適用的人工智能基礎(chǔ)(40小時(shí),49.99美元/月)—— IBM提供的專業(yè)課程 。IBM通過Coursera被公認(rèn)為新興技術(shù)領(lǐng)域的革命性領(lǐng)導(dǎo)者。該專業(yè)課程包含三門課程:

4)人工智能要素(30-60小時(shí),免費(fèi))——赫爾辛基大學(xué)和MinnaLearn合作推出的課程,解釋了人工智能可以實(shí)現(xiàn)什么(和不可能實(shí)現(xiàn)什么)以及它如何影響我們的生活——無需復(fù)雜的數(shù)學(xué)或編程。

您是否知道其他有用的資源?如果有,請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)留言。

與缺乏對(duì)人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式的理解有關(guān)的困難

人們對(duì)人機(jī)交互設(shè)計(jì)技能的需求日益增長(zhǎng),但相關(guān)課程卻十分有限。幸運(yùn)的是,有眾多設(shè)計(jì)師和研究人員慷慨地分享他們的知識(shí)和專業(yè)技能。以下是我關(guān)注的一些:

如果我遺漏了任何人,請(qǐng)隨時(shí)在評(píng)論區(qū)分享他們的名字以及他們創(chuàng)建的任何有用資源。讓我們一起拓展知識(shí),幫助彼此成長(zhǎng)。

最后的想法

人工智能塑造著我們的思維、感受和行為方式。它驅(qū)動(dòng)著決定我們未來的決策。我們有責(zé)任將其潛力轉(zhuǎn)化為人性化的科技。構(gòu)建一個(gè)基于我們多樣化價(jià)值觀和需求的人工智能需要深思熟慮的設(shè)計(jì)。

喬什·洛夫喬伊和杰斯·霍爾布魯克

人工智能正日益融入各種數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)。用戶與人工智能的交互將成為決定這些產(chǎn)品成功與否的關(guān)鍵因素。然而,如果我們未能定義并采用新的交互模式和技術(shù),而是依賴過時(shí)的啟發(fā)式方法和對(duì)人工智能有限的理解,就有可能阻礙創(chuàng)新。

通過將堅(jiān)持與創(chuàng)造力相結(jié)合,設(shè)計(jì)師可以充分發(fā)揮人工智能的潛力,為更美好的未來鋪平道路。

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用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化 | AI驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化交互:產(chǎn)品要準(zhǔn)備好什么?

杰睿 行業(yè)趨勢(shì)

過去我們聊交互設(shè)計(jì),總繞不開“統(tǒng)一流程”和“標(biāo)準(zhǔn)化體驗(yàn)”。一個(gè)產(chǎn)品要么好用,要么不好用,大家面對(duì)的幾乎是同樣的界面和操作路徑。但現(xiàn)在不一樣了——AI正在悄悄改變這個(gè)邏輯。未來的產(chǎn)品,更像是一個(gè)“會(huì)學(xué)習(xí)的伙伴”,而不是一個(gè)冷冰冰的工具。這對(duì)產(chǎn)品提出了哪些新要求?我們來分層聊一聊。

 一、體驗(yàn)層面的變化

  1. 界面不再固定 不同的人打開同一個(gè)產(chǎn)品,看到的可能是完全不同的界面。比如閱讀應(yīng)用會(huì)根據(jù)你的閱讀速度自動(dòng)調(diào)整推薦模式,有的人喜歡夜間護(hù)眼,有的人喜歡大字版,系統(tǒng)會(huì)自己學(xué)會(huì)。
  2. 預(yù)測(cè)性更強(qiáng) 未來用戶可能不需要“找功能”,而是系統(tǒng)主動(dòng)把下一步放到眼前。比如你習(xí)慣早上開日歷,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)跳出常用會(huì)議室地址、提醒時(shí)間,幫你省掉一堆點(diǎn)擊。
  3. 極簡(jiǎn)直覺化 隨著AI幫忙減少步驟,用戶對(duì)“零摩擦體驗(yàn)”的要求更高。他們希望“想到就能做到”,而不是還要研究菜單在哪里。

 二、技術(shù)層面的挑戰(zhàn)

  1. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 個(gè)性化體驗(yàn)離不開數(shù)據(jù)。產(chǎn)品必須具備實(shí)時(shí)收集、分析、反饋的能力。否則“個(gè)性化”只是空談。
  2. 可解釋性 用戶想知道“為什么推薦給我”。如果一切都是黑箱操作,會(huì)讓人懷疑甚至反感。所以產(chǎn)品需要給出適當(dāng)?shù)慕忉屘崾荆黾油该鞫取?/div>
  3. 靈活的架構(gòu) 界面和交互邏輯要能動(dòng)態(tài)生成和修改,而不是寫死在流程圖里。設(shè)計(jì)師和開發(fā)團(tuán)隊(duì)要做好“留白”,讓AI能自由發(fā)揮。

 三、設(shè)計(jì)與策略層面的考量

  1. 設(shè)規(guī)則而不是畫死流程 設(shè)計(jì)師未來的任務(wù)更像“制定游戲規(guī)則”:哪些地方可以變,哪些地方必須穩(wěn)定。AI在這個(gè)框架下去適應(yīng)不同的用戶。
  2. 個(gè)性化 vs 一致性 個(gè)性化不等于混亂。產(chǎn)品需要保證:即使每個(gè)人的界面不同,整體品牌調(diào)性和核心價(jià)值也不能丟。就像定制西裝,花紋可以不同,但版型要保持質(zhì)感。
  3. 隱私與信任 個(gè)性化背后是大量的數(shù)據(jù)收集。用戶必須感到“這是我允許的”,而不是“我被監(jiān)視了”。清晰的設(shè)置和邊界,可能比炫酷的AI功能更重要。

 四、商業(yè)價(jià)值的變化

  1. 差異化競(jìng)爭(zhēng) 產(chǎn)品更懂用戶,本質(zhì)上就是競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。個(gè)性化交互能成為留存和轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵點(diǎn)。
  2. 長(zhǎng)期信任而非短期刺激 推薦得再精準(zhǔn),如果讓用戶感覺“被操縱”,他們最終還是會(huì)離開。長(zhǎng)期的信任感,比短期的點(diǎn)擊率更有價(jià)值。

AI驅(qū)動(dòng)的交互,不是給界面多加一個(gè)“智能推薦”入口,而是重新定義了產(chǎn)品的角色:

  • 從“統(tǒng)一體驗(yàn)”走向“千人千面”
  • 從“被動(dòng)響應(yīng)”走向“主動(dòng)預(yù)測(cè)”
  • 從“工具”走向“伙伴”
對(duì)于交互設(shè)計(jì)師來說,挑戰(zhàn)也在變化。未來不是拼誰畫的界面多,而是誰能設(shè)計(jì)出一套可演化的規(guī)則,讓AI既能適應(yīng)用戶,又不至于失控。
說到底,未來產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力,可能不是“誰的功能更全”,而是“誰更懂用戶”。

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