本文分為幾個部分，主要專注在 Design with AI 的部分：
1️⃣ — 產業趨勢、專家觀點（NNgroup, Interaction Design Foundation…)
2️⃣— 分享如何覆盤自己的工作流程，幫助定位
3️⃣ — AI 能幫你什麼？
前言
在去年 2023 ，大家發現了 AI 的應用（ChatGPT)， 今年 2024 則是企業、個人使用這項新技術落地實現各種目標。
從 Open AI ，生成式服務爆發後，設計師們可能都會想過的：
AI 好強，音樂、繪圖、影視都被影響了，作為設計師之後的路如何？
工作會不會消失？產業的變動會影響我的生計嗎？我會被取代嗎？
我看法是不用怕，AI 不會取代設計師。
「那麼，為什麼不會被取代呢？」
以前印象有聽過下面一句，非常深刻，那年好像是 Amazon Go 無人店剛出來的時候，現在不到十年就被趕上 AI 的大船。
「未來個人的收入，會依與 AI 的合作程度高低來決定。」
那設計師要怎麼與 AI 合作？
我們先看看目前產業趨勢及專家觀點。
1️⃣ — 產業趨勢
以下是從 NNgroup 及 MicKinsey 看到的數據。
上圖顯示了包括設計外的產業於今年都大幅增加了 AI 的應用，特別是行銷內容及產品設計開發。
不用說大家也清楚 AI 的應用愈來愈廣泛，以上具體的數據更確定了這一點，提醒我們對於 AI 的理解與應用愈早愈好。
另外知名加速器 Y Combinator 於 2024 年就有 64% 的新創公司標註了「AI」或「AI 相關」，而一些公司會策略性將 AI 納進去產品裡。
無論是個人、團隊、企業，如何讓 AI 加倍產能顯然是必修課題。
專家觀點
以下節錄一些專家的觀點：
「AI 不是智能，它只是在進行模式匹配，沒有深入的理解能力，但可以出色完成一些工作。AI 可以作為一個合作夥伴，而我們要對其產出進行判斷和調整。」- Don Norman, UX 設計先驅
「AI 取代設計師還有很長的路，主要因為它無法真正理解人類的複雜需求和背景，且缺乏系統性思維和同理心。然而，設計師可以將 AI 整合到工作流程中，藉此提升自己的職業能力。」- Ioana Teleanu, AI 產品設計師
「用戶研究是一門策略性領域，難以完全自動化。但在一般易用性測試方面，AI 將扮演重要角色。AI 擅長的是模式識別，這在測試中特別有用。」 — Greg Nudelman, Head of Design at LogicMonitor and Author on UX for AI
「儘管有不少人仍擔心自己被取代，但AI實際上是為員工賦能，提升個人與公司在國際上的競爭力。「AI不會取代job（工作），但會取代task（任務）」— 聯發科人工智慧暨數據工程處協理葉家順
其他觀點大抵相同，在平常實作經驗及觀察，目前 AI 產出的品質還不足以穩定交付，仍需大量調整，但確實節省了許多重複性工作。
「設計師在決策方向、定義需求、擬定策略上，這些難以自動化的過程，AI 是難以取代。」
未來可以想像自己就像一個企業，AI 工具就是你的員工。
而除了決策方向、定義需求、擬定策略，還有一個 AI 難以取代的地方：品味。
NNgroup 在一篇撰文中提及設計師的品味，以下整理該文大致的重點：
- 技術與品質：AI 能取代技術層面的工作，但創意、口味、品質把關是沒辦法，像當初微波爐並不會取代烹飪。
- 設計師的界線：不同領域設計師的界線變模糊
設計師不再局限於只能單一產出，AI 令設計師可以兼顧多項產出。 - 為什麼還要設計師：
產出好設計，並不只是看技術。AI 產出不定是適合的、符合目標、高品質的，或比設計師更好。
NNgroup 舉例攝影，雖然手機普及大家都可以拍到高品質的照片，但沒有專業攝影師獨到的視角及構圖，難以有差異化及創新。
相似例子像漫畫、插畫產業，獨到的個人筆觸細節、風格、說故事方式也是 AI 難以取代。
根據我近兩年使用 Midjourney 及其他 AI 生成工具的經驗，AI 生成內容直接用於產品時會有一些限制。比方說保持風格一致、創作連續動作或精確調整細節，這些仍需專業人士介入。不過，對於創新性小、需求簡單的項目，AI 確實可以直接用於商業用途。例如某手機大廠曾使用 AI 製作平面廣告（風格太 AI 太好認）。
從專家觀點，我認為除非 AI 能夠跟人類一樣思考、創造、感情判斷，否則離取代人類還很遠。
不止設計師，其他領域的工作者我認為都可以這樣想：「只要你有品味，AI 更難以取代你。」
2️⃣— 如何覆盤自己的工作流程，幫助定位
要有效覆盤自己的工作流程，要採用適合自己的方式，無論是文字還是視覺化，重點是要能夠清晰地重現還原流程。以下是幾種方法：
- 工作紀錄分析： 定期（每天、每週或每個 Sprint）記錄並回顧工作內容，找出優點和需要改進的地方。
- 工作檔案回顧： 通過工作檔案，回顧自己的工作流程。思考：處理了哪些內容？為什麼？怎麼處理？與誰溝通過？誰做出了決策？
- 團隊反饋： 自我認知會有偏差，向團隊尋求意見，試獲得不同的視角。這方法也能讓團隊大概了解你的狀態。
- 自我評估： 不止關注工作技能，要找出自己的優缺點，有助於更好地定位自己。
- 時間追蹤： 記錄各項任務所花費的時間，找出工作效率高低點。
思考自己的決策，並練習分析及說明，對工作上的溝通：解釋、說明、提案
以上雖然聽起來很棒，但實際做會面臨的挑戰：
1. 工作環境：文化氛圍、工作量是否支持這些做法？如果團隊、主管不支持，是否能在原有流程試著加入，或說服？
2. 持續動力：如何令自己維持動力？效果需要時間體現，像健身，不會立即見效。
自我觀察有很多不一樣的方法，目標都是清晰地觀察了解自己的工作，找到自己的使用說明書，搭配 AI 的工具令自己工作更高效舒服。
覆盤自己的工作流程，理解自己的思考過程，為自己訂立定位，可以是稱號：例如產業快速學習者、文案能手、視覺掌控者、自帶 PM 屬性等等。
*介紹 Figma UI3 時，我曾分享過工作流程範例，可以當作參考：
3️⃣— AI 能幫你什麼？
那麼，自我觀察後，AI 可以幫設計師什麼？
NNgroup 提及了四種 AI 如何協助 UX 的方向，我加以說明：
- AI 內容寫手：
根據 UX 產出各種內容，品牌露出、社群貼文、產品描述等等，也可以優化用戶的輸入（像 Figma UI3、Notion…)，產出假文案讓 prototype 貼近真實。 - AI 研究助理：
把研究相關的資訊準備好，協助規劃、撰寫報告、分析數據。把長時間閱讀資訊的時間成本降低，設計師只需要決策及判斷真偽。 - AI 創意發想夥伴：
協助探索不同的可能性、場景，協助分析，幫助設計師下決策及規劃。這方面 AI 可以補足一些視角，讓發想可以更全面。 - AI 設計助理：
可以協助完成或編輯各種設計項目像 Persona、wireframe、prototype、圖片、影像等
根據 NNgroup 資料，目前 AI 最多人用在撰寫內容上。可能因為像文字工具 GPT 相對學習難度低、訂閱成本較低、AI 對 UIUX 的支援目前較少等等。
另外，在使用 AI 時需要注意：雖然 AI 降低了許多工作的門檻，但我們不能忽視對工具和工作內容的基本認知。例如：
1. 理解局限性：了解工具的能力範圍和限制，避免過度依賴。
2. 品質控制：具備基本知識有助判斷 AI 產出的質量和適用性（像 AI 圖的六根手指、人體結構歪掉、風格是否適合品牌或產品等等）。
3. 有效引導：有一定理解能夠幫助我們更準確地指導 AI，獲得更好的成品（例如拍攝角度、專業名詞、風格等）。
4. 流程整合：了解整體流程，確保 AI 能夠融入實際流程中，不會弄巧成拙，因而增加專案成本。
若缺乏基本認知，可能會陷入「以為 AI 能處理所有事情，但實際交付和流程卻無法實現」的困境。我們在擁抱 AI 帶來的便利的同時，持續學習專業的理解仍然重要。這樣不僅更好地利用 AI，還能在 AI 無法勝任時補位，發揮合作精神。
本文我們聊到設計專家的觀點、自我觀察流程及定位、目前 AI 在設計上的應用，可以觀察到設計師對未來工作的思考大致分為：
- Design for AI：固有產品及新創產品預計都會加入 AI，設計師如何規劃 AI 功能的流程？能延伸到哪裡？
- Design with AI：如何讓 AI 配合設計師工作，增加效率及成功率？設計師在各領域邊界都模糊下，如何面對工作流程及內容的改變？
在思考同時，希望大家都能乘著 AI 的風走到更遠。
