我们的世界已经进入了一个新时代，AI技术的出现被公司广泛采纳，这一时代变革深刻而有时也存在分歧。
这些技术以前所未有的速度重塑着业务运营和观点。
对于设计师来说，认识到产业正在经历持久的转变是至关重要的，我们必须在某种程度上适应这个不断演化的环境，以无缝地融入其中。
幸运的是，设计师不必重新学习他们在职业生涯中积累的一切，以证明自己在这个新时代的价值。
相反，前进的道路涉及放大他们现有技能集的特定元素，并巧妙地将这些调整整合起来。
AI是追随者而不是领导者
在当前AI革命的前沿，生成式AI工具已经成为不可或缺的资产，驱动着全球各行各业的效率提升。
领先的平台如ChatGPT和Bard，得益于微软和谷歌等行业巨头的大笔投资，这些工具正在变得更加智能和高效。
然而，重要的是要注意，生成式AI工具生成的结果的准确性与用户提供的提示的清晰度和准确度密切相关。
作为设计师，文本生成式AI工具（例如ChatGPT）的实用性在特定场景下变得明显，包括：
- 生成广泛的设计标记：这些标记无缝地与Figma等原型工具集成，因此提示必须包含复杂的细节。
- 将定性数据提炼成用户行为模式：文本生成式AI工具有助于将大量的定性数据浓缩成可操作的见解，因此需要良好结构化的提示。
- 创建用户体验文档：从用户研究反馈中制作客户旅程地图等任务需要准确和有意义的提示。
- 生成UI代码片段：生成与UI组件相符的代码片段需要在提示中提供精确的指令。
这些情景的共同特点是对高度详细的提示的迫切需求。作为回应，提示工程已经成为一个新兴领域，有个人和企业致力于培训用户如何制定有效的提示。
在这里的关键要点是提示的特定性至关重要。有些提示甚至可能需要成千上万字来传达复杂的指令。
掌握制定精确提示的艺术，以减少人工干预，对于那些正在学习如何利用这些变革性AI能力的公司来说，这些设计师越来越有价值。
AI仍然从你身上学习
大型语言模型（LLM）是基于来自多种来源的大量数据集进行训练的，包括在线和离线信息。值得注意的是，这些来源在很大程度上是源自数十年来人类研究努力的产物。在某些情况下，它们还可能包括从其他AI模型中获得的知识。
即使我们将“1万小时法则”这样的基准应用于衡量特定领域的专业知识，比如“设计原则”，人类在产生结果方面仍然具有优势。这一优势源自我们丰富的知识和实际经验。
设计师在过去几十年中培养的理论知识具有巨大的价值。这些知识包括：
- 启发式分析：使用启发式分析技巧评估界面并找出可能违反已建立启发式指南的摩擦点的能力。
- 测试框架：利用设计的测试框架来提出正确的问题，考虑到人际互动动态。
- 观察性洞察：通过直接观察揭示微妙的行为模式，揭示用户互动和偏好。
- 可访问性专业知识：识别可访问性问题的能力，包括那些可能是离群值但仍然对增强包容性至关重要的问题。
利用这些理论知识并运用已建立的框架，将设计师置于一个独特的位置。他们成为定义语言模型在设计原则领域应学习和理解的规则的建筑师。
这是关于创造力、创新和叙事的
最有效的设计师超越了已建立的模式和设计约定。他们可以引入新颖的元素、独特的布局或创新的交互方式，使他们的设计脱颖而出。
设计师使用创造性的叙事技巧来引导用户穿越产品的流程，或以引人入胜且易于理解的方式传达复杂的信息。
创造性问题解决是用户体验设计的核心。设计师可以创造性地应对用户挑战，找到平衡用户需求与技术限制的创新解决方案。
设计仍然以人为中心
归根结底，我们的设计工作并不是针对机器；它们致力于为人类提供服务，人类是我们平台的最终用户。
正是这些个体的不完美和独特需求推动了我们的设计思维并定义了我们的目标。
尽管最终用户的主观和有时不可预测的性质可能最初对设计师来说是一个挑战，但它从根本上强调了人类设计师在设计过程中的重要作用。
试图理性化最终用户通常不切实际且过于雄心勃勃的期望可能对AI构成重大挑战，除非用户行为非常标准化，以至于AI可以可靠地预测他们在使用产品时的行为。
建立与最终用户之间的深刻联系和共情，特别是在可访问性领域，是一种无价且不可替代的技能。
例如，共情地图等技巧要求深刻理解用户所经历的微妙情感。这种理解使设计师能够准确反映用户在遇到界面的某些方面时所感受到的加剧痛点。
此外，设计师可以适应不同的背景和用户群体。他们理解用户体验可以根据文化、人口统计和情境因素的不同而大不相同，因此可以相应地定制设计。
总结
总之，设计师和研究人员具备一种独特的技能和品质，超越了AI单独能够实现的范围。他们专注于以人为中心的设计、共情、伦理考虑、创造力、适应性以及在领域专业知识方面的能力，这些都是指导的重要组成部分，使他们在AI时代不可或缺，其中人类体验仍然至关重要。