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随着 AI 技术自动化决策、自我学习等特点，其在用户体验设计领域的应用也越来越广泛，甚至有点超出我们的预期。

本着 “ 拥抱新科技之主动探索总比自动淘汰好 ”（不是）的中心思想，我们成立了 AIGC 课题小组，希望能够总结归纳出现阶段 AI 在 UX 设计中的应用情况，结合一些实际的工作流程，谈谈 AI 对于设计工作效率方面的影响。

一、在用户调研中的应用：提高调研效率

1. 在前期桌面调研中的应用

应用一：名词概念解释

当设计师接触新行业、新业务时，难免会遇到不熟悉的概念，这时候可以把 AI 模型当作百科全书，让它解释各类概念和名词，让我们快速了解行业知识。

但因 AI 回答的随机性（有可能会编造），推荐同一问题多问几次，或者询问不同的平台。

例如，当我们为办公空间业务做设计前，向 ChatGPT 询问它与家居空间的差异：

应用二：竞品分析

在竞品分析环节中，可以利用 AI 帮我们搜集竞品名单、分析竞品特点，或者对比多个竞品的特点。

但是，在进行垂直产品和功能细节的分析时，要注意甄别 AI 提供信息的正确性，切忌不加验证就全盘采纳。

以下是一些竞品分析可采用的询问模板：

我是 UX Designer / Product Designer（表面身份），正在设计施工图的弧长标注功能（产品/功能），有哪些 CAD 工具（竞品类型）可以参考？SketchUp LayOut（某个具体产品）有弧长标注（具体功能）这个功能吗?详细描述 MicroStation（具体产品），包含平台、用户、行业、创始人、融资情况、市场占有率（想了解的信息）

2. 在用户实地调研中的应用

步骤一：问卷设计

在问卷设计阶段，可以在输入调研目的之后，利用 AI 工具帮助我们输入问卷内容进行参考和补充。以下是一些推荐的 AI 问卷工具：问卷星 AI 功能（推荐）、ChatGPT、讯飞星火、Claude。

以酷家乐家装设计师群体中的暖通设计师用户特征为例，我期望生成 20 道题目。以下是我输入的不同纬度的调研目的：

（用户数量）了解酷家乐家装设计师群体中有多少从事暖通设计相关行业（用户特征）从事暖通设计行业用户的个人和职业特征（用户关注点）他们在使用水暖电设计工具的关注点（产品使用情况）他们在日常工作中使用水暖电设计工具的基本情况

AI 工具的生成情况：

问卷星可直接生成问卷表格，生成质量也相对可用，自行修改之后即可投放。ChatGPT 生成的问卷缺少选项的选择，但是会将每个问题对应的目的表示出来。

步骤二：访谈大纲

在访谈大纲设计阶段，如果对自己想要访谈的内容不是非常清晰，可以通过 AI 工具提供大纲的参考以及帮你梳理逻辑。以下是推荐的工具：ChatGPT（推荐）、讯飞星火、Claude。

以下是可输入的访谈背景信息：

AI 工具的生成情况：

ChatGPT 根据我的提问进行访谈大纲的生成，会从门店场景以及产品工具使用情况两大维度进行大纲的列举。但是无法覆盖所有场景和行为，还需要自己根据需求进行完善。

步骤三：访谈内容的转译和梳理

在访谈结束之后，访谈录音的内容大多都零零散散，转译和梳理信息会花费我们大量的精力，AI 工具可以很好地帮助我们进行初步的信息内容的转译和整理。以下是推荐的工具：通义听悟（推荐）、科大讯飞、飞书妙记。

以下是我使用 AI 工具的方式：

手机录音访谈内容，然后语音转文字（科大讯飞、飞书妙记、通义听悟等）可以直接手机打开会议实时录制，然后在访谈结束之后可以直接转为文字。

AI 工具的生成情况：

这些 AI 工具在将语音转文字的时候，会自动区分发言人、总结关键词、全文概要、并总结出本次谈话值得关注的重点。不同的工具的能力范围不太一样，通义听悟的功能较全且效果较好。

步骤四：访谈报告撰写

在对访谈内容和笔记进行初步的整理之后，信息多半还是非常复杂和缺少逻辑，AI 工具在这个阶段也可以很好的帮助我们进行逻辑整理和归类。以下是推荐的工具：Notion AI（推荐）、ChatGPT、讯飞星火、Claude。

以下是我使用 AI 工具的方式：

将凌乱的笔记复制到输入框中，如果自己有期望分析输出的维度，也可以前置的输入给 GPT；如果没有因为笔记部分过于凌乱，自己没有分析思路，也可以直接让 GPT 进行分析总结。

AI 工具的生成情况：

在初期对凌乱的内容可以进行初步的梳理，但是对于内容的总结以及观点延伸的能力较差，还需要自行梳理。

二、在设计文案中的应用：让 AI 提供更多可能性

在为界面撰写文案时，我们可以利用 ChatGPT 等工具给我们提供更多的可能性。

应用一：撰写新文案

当我们刚开始为某个场景撰写文案时，往往还不明确需要传递什么信息，这时候可以先和 AI 对话几轮，生成一些文案供选择。

以下是需要提供给 AI 的信息：

①表明身份：

我是 UX Designer / UX Writer / Product Designer，正在撰写酷家乐设计工具（产品类型）的文案

②表明问题：

如：用户在用酷家乐工具时，不能同时在两个页面打开同一个方案，如果在新的页面打开，那之前的方案就无法继续编辑和保存。

③表明任务：

如：写一句提示文案，在另一个方案打开时出现在原方案上，告诉用户相关风险。

以上三类信息提供后，AI 会给出一个回答，大多数情况下，这个回答并不令人满意，因为我们提供的信息还不够详细和精准。

我们可以根据它的回答明确我们的要求，并补充相应信息。

补充的要求可以有以下几种类型：

A.文案类型

如：行动点（Call to Action）、报错信息、提示信息、解释说明、功能标题、二次确认文案…

如果已经明确该文案出现在哪里，也可以提供相应的信息，如位置、组件等

B.文案长度

我们可以限定文案的长度，如：详细一点、简短一点、不超过 10 个字

C.内容

当 AI 给出的信息有冗余或者缺漏的时候，可以直接反馈给它，如：需要添加 xxxxxx 的信息、不需要 xxxxxx 的信息

D.语气

语气的限定可以同时使用正向和反向的描述，如

正向：友好的、直接的、自信的、风趣的、客观的…

反向：不严肃、不官方、不令人紧张…

E.规范

成熟的设计系统会对文案内容有完善的规范（如 Material Design、AntDesign 等），可以将具体的规范内容告诉 AI，让它调整文案。

相信经过以上过程，AI 已经给你提供了不少灵感，接下来就可以挑出不错的结果再推敲一番，便可用作界面文案。

应用二：优化已有文案

当我们从数据、可用性测试、用户反馈等途径发现界面文案存在问题时，可以让 AI 帮助我们分析。以下是一些提问案例：

这个文案可能会引起 xxxx 的歧义，如何消除歧义？

这个行动点文案点击转化率不高，可能是什么原因？

你觉得 A 文案和 B 文案相比，哪个更吸引用户点击？

这个场景中对用户最重要的信息是什么，如何体现在文案中？

在 AI 给出原因后，可以继续要求它帮助我们优化已有文案。

通过 AI 的分析和帮助，我们可以更加有效地优化界面文案，消除歧义，提高点击转化率，并确保关键信息得到准确地传达给用户。

三、在 UI 界面及视觉表现上的应用：结合 AI 打造的全新工作流

我们同样可以根据 UI 设计流程，从了解设计背景，定义设计语言、提炼设计范式这几个方面看一看 AI 在 UI 设计上的应用

1. 了解设计背景

明确业务需求后，我们可以将产品的业务背景及定位告诉 AI，让它基于此对本次需求做分析、也可以对相关概念做更进一步的解释；

AI 也可以帮助我们寻找设计灵感，比如插图设计过程中，往往需要包含排版、图形、色彩、文字等多个要素，我们可以针对这几个部分让 ChatGPT 给我们提供一些建议。

除此之外，让 AI 帮助我们提炼一些设计关键词，我们就能基于想要的关键词去衍生映射物、收集意向图，建立图形情绪板。

2. 定义设计语言

设计语言包含了主视觉、色彩、字体、图标、图形、动效等多个领域，根据调研，发现目前 AI 广泛用于以下几点

①定义色彩：

我们可以尝试与 AI 沟通，让它基于 1 个或多个颜色生成配色方案，AI 是能给出相应的建议供我们参考。如果在对话中添加更多关于设计背景介绍以及图片风格的定义，得到的答案也会更加完善。

除此之外，一些 AI 工具也能为我们提供帮助，比如 AI Colors 可以通过关键词的输入生成多样的配色方案，同时还支持对单个颜色进行修改，并且提供了手机端、仪表盘、落地页等结果效果的预览

②素材创造：

设计师在发散阶段去使用 Midjourney 或是 Stable Diffusion 生成视觉参考和创意灵感的图像已经非常普遍了，酷大师插件开发平台在进行视觉优化过程中也使用了 Midjourney「以图生图」的能力，完成了网页 Banner 以及插图的生成。

3D 模型常常作为素材使用在插图、海报设计中。在 Kaedim 上传一张图片，就能获得 3d 造型，可以下载并导出为各种格式，方便设计师基于模型进行后续的渲染；

文字指令生成 3d 模型的类似的工具也有很多，比如 openai 的 shap-e、英伟达的 Magic3D，或者与自身工具结合的 spline 的 ai 工具等等。结合 spline 关于自身工具 AI Prompt 的介绍，关键词不仅包含模型的生成，还能通过自然语言对模型进行参数与材质的修改、动效的添加。