作為一名產(chǎn)品設計師，我最近一直在努力理解快速變化的人工智能格局，既感到敬畏，又感到困惑。Anthropic的首席執(zhí)行官警告稱，人工智能可能會取代高達 50% 的入門級白領工作，而 Zapier 的首席執(zhí)行官則談到招聘精通人工智能的人才。與此同時，“模型設計師”等新職位正在涌現(xiàn)，行業(yè)正在迅速向更多超級 IC 職位轉(zhuǎn)變。
隨著人工智能重塑我們的工作方式，我一直在問自己，這不僅關乎如何保持相關性，還關乎如何在我的工作中不斷成長并找到樂趣。
據(jù)我所知，新的轉(zhuǎn)變需要利用三個領域
人是制造工具的動物——本杰明·富蘭克林
本杰明·富蘭克林的定義強調(diào)了人類在發(fā)明和使用工具來擴展自身能力方面的創(chuàng)造力。如今，人工智能標志著這一進化的飛躍，從手動工具到智能協(xié)作者。
速度不再是可有可無的。ProcessMaker的產(chǎn)品團隊從每年兩次交付到每兩周交付一次。Figma的《設計現(xiàn)狀報告》（2025）指出，近七成的設計團隊（68%）經(jīng)常使用人工智能來自動化線框圖繪制、生成視覺資產(chǎn)并分析用戶反饋。
隨著人工智能逐漸融入日常工作流程，設計工具顯然變得越來越積極主動，既提高了速度，又增強了想象力。
你的設計棧取決于你作為設計師的身份。用戶體驗研究員的設計棧與全棧產(chǎn)品設計師、對話式AI設計師或視覺藝術家的設計棧截然不同。沒有放之四海而皆準的方案。
在過去的六個月里，我嘗試了 60 多種 AI 工具，追逐每一個新的自動化更新和閃亮的產(chǎn)品發(fā)布。然而，事實是，我的工作流程中幾乎所有東西都只運行在四到十種工具上，正如我的 AI 產(chǎn)品設計棧所示。
因此，真正的價值在于有意識的嘗試。嘗試新工具，不是因為它們流行，而是因為它們可能會在你的工作流程中解鎖更好的功能。問問自己，有沒有更智能、更快速、更周到的方法來做到這一點？
此外，人工智能工具正在快速發(fā)展，但設計的藝術依然是人類的。決定做什么以及如何使其卓越，仍然取決于品味、判斷力、技藝和你的工具包。正如設計領袖阿古斯丁·桑切斯 (Agustín Sánchez) 所說：“你之所以優(yōu)秀，并非因為你了解最新的工具。你之所以優(yōu)秀，是因為你知道如何運用它們。”
去年，我多次發(fā)現(xiàn)自己覺得人工智能的輸出很平庸，后來我意識到問題往往不在于模型本身，而在于我設計提示的方式。擁有正確語境的人工智能模型能夠提供生成有意義響應所需的信息。
轉(zhuǎn)變視角，將人工智能視為合作者，并學習如何構建上下文，徹底改變了我的輸出質(zhì)量
“提示就像是讓人工智能加速，或者將其推向正確的方向。”——約翰·前田 (John Maeda)談領導者如何利用人工智能釋放創(chuàng)造力
亞歷克斯·克萊因 (Alex Klein) 提出了一個令人信服的論點，即提示從根本上來說是一種設計活動，涉及以清晰度、背景、語氣和意圖來設計對話。
如果您想提高提示技巧，這些資源是一個很好的起點
- Google 提示要點
- IBM — 提示工程指南
- OpenAI — 提示指南
AI 流暢性是指能夠自信地設計和使用意圖驅(qū)動、分層和概率系統(tǒng)的能力。對于產(chǎn)品團隊而言，這意味著理解 AI 的潛力，應對其復雜性，并做出明智的決策，從而帶來負責任且有影響力的成果。
GUI 界面要求用戶通過點擊、滾動和菜單導航來實現(xiàn)目標。相比之下，代理系統(tǒng)則通過關注基于意圖的結果，為我們提供了一種與系統(tǒng)交互的新方式。
現(xiàn)實世界中的人工智能產(chǎn)品涉及編排、內(nèi)存、工具集成、用戶體驗模式和代理流程。流暢性意味著要掌握系統(tǒng)的行為——它的可變性、它的故障、它出現(xiàn)錯誤或誤用的可能性，并在設計時充分考慮這些動態(tài)因素。
借助 GPT-4o 和 Veo-3 等模型，AI 現(xiàn)已能夠快速生成高質(zhì)量的文字和視覺效果，并在許多領域超越人類的技能和推理能力。真正的問題是——
我們?nèi)祟惇氂械膬?yōu)勢還剩下什么？
AI 模型基于海量數(shù)據(jù)集進行訓練，反映的是主流模式而非任何獨特的視角。因此，它們的輸出往往顯得千篇一律，缺乏主觀細微差別的深度，例如個人風格、洞察力、敘事意圖和創(chuàng)意原創(chuàng)性。設計師Michal Malewicz用“ AI 平均線”的概念捕捉到了這一現(xiàn)象，并將當今的創(chuàng)意格局描述為“乏味的時代”，充斥著千篇一律、缺乏靈感的 AI 輸出。
諷刺的是，這種豐富性反而提高了標準！
此外，歷史表明，盡管新工具層出不窮，敘事、審美判斷和執(zhí)行質(zhì)量等基本技能仍然至關重要。正如 Photoshop 并沒有扼殺平面設計一樣，擁有 AI 的共同創(chuàng)造者并不會否定對技能的需求，而是會改變它。
理查德·森內(nèi)特在其著作《工匠》中強調(diào)，工具在不斷發(fā)展，但技藝和精湛技藝的精髓始終是核心，也是區(qū)分真正專家的關鍵所在。他敦促工匠們擁抱現(xiàn)代工具，并專注于目標而非墨守成規(guī)。
我們定義目標、設定約束并做出為人工智能指明方向的高層決策。
隨著速度和質(zhì)量的不斷提升，爭論的焦點不再是人類與人工智能的對決，而是我們尋求何種合作。在這種新的動態(tài)下，設計師不再只是創(chuàng)造者，而是提供創(chuàng)意方向、愿景和目標的人。 設計師逐漸成為創(chuàng)意總監(jiān)或統(tǒng)籌者，而人工智能則扮演著助手、創(chuàng)意伙伴，甚至是評論家的角色。
Julie Zhuo 強調(diào)了自主性的重要性。即使人工智能與我們的技能、能力和品味相匹配，我們選擇為何以及在何處應用人工智能技能的能力仍將受到價值觀、意圖和新興目標的驅(qū)動，并且仍然具有人類的鮮明特征。
例如，兩位設計師使用相同的AI工具，可能會得出截然不同的結果。一位設計師可能會讓AI為一家氣候非營利組織探索極簡主義的布局，而另一位設計師則用它來為一家兒童教育初創(chuàng)公司生成充滿趣味、富有表現(xiàn)力的視覺效果。差異不在于工具本身，而在于引導它的人類價值觀和意圖。
那么，成為一名AI原生設計師意味著什么？僅僅掌握AI工具和技術就足夠了嗎？還是在這個新領域，還需要更深層次的技能？
世界經(jīng)濟論壇顯示，2030年最緊俏的技能不再是技術性技能。隨著自動化改變工作方式，雇主更看重戰(zhàn)略性、以人為本的能力，例如分析性思維、創(chuàng)造性思維、技術素養(yǎng)和韌性。
正如Fabricio Teixeira 指出的那樣，即使在技術快速變革的時代，設計、協(xié)作和溝通的基礎仍然是設計生涯的永久支柱，并且比任何工具都更持久。
與此同時，“超級集成電路”角色的出現(xiàn)正在重新定義高級設計職業(yè)，因為許多公司正在積極支持實踐領導道路，重視深厚的專業(yè)知識、質(zhì)量和高杠桿貢獻，而不是傳統(tǒng)的人員管理。
隨著創(chuàng)作速度越來越快、觸手可及，設計師真正的新護城河如今在于打造獨特、可靠且令人難忘的AI體驗。掌握設計原則、敘事能力和解決問題的能力仍然是人類獨有的強項。