AI 抢 UX 饭 碗 年 终 总 结

Chatgpt进入大众视野已经一年了。

作为关注度最高的AI类代表产品，它的影响和贡献有目共睹。而在其他领域，AI软件也层出不穷。

相信大家已经体验了Chatgpt/Claude在文字类的思路扩展、文案优化的能力，和MJ/SD对图像类banner设计、icon设计的辅助能力。

这里做一个总结：

· Chatgpt/Claude: 用研大纲，沟通大纲，用户分析，数据分析，竞品分析，解决策略，文案优化

· Midjourney/Stable Diffusion：启动页，状态插图，Banner设计，图标设计，IP形象，Logo设计

市面上相关的介绍和教程已经非常多了，相信大家在日常工作中也有所应用，这里不加赘述。但以上能力，其实一直没有延伸到UX设计的一类主体场景：页面和流程。

那么在这个领域，AI做得咋样了？

根据近一年对国内外相关产品的跟踪和实际体验，我们的答案是，还不太行：没什么特别炸裂的产品，而且它们依然很难融入现有的UX页面设计中，只是偶尔能起到辅助作用。

相信这个答案一定减缓了你的焦虑。但为了知己知彼，我们也很好奇，这个涉及较少的场景，国内外相关的AI工具到底发展到哪一步了？为什么进展较慢呢？

在这篇文章里，我们从融合设计师工作流程的视角出发，对这个饭碗更稳一点、相对蓝海的领域进行相关测评。

当下与UX相关的AI功能，一般都是原型设计工具中的附加能力。我们整合了国内外多种相关软件，测评了不与Chatgpt/MJ/SD核心能力重合的独特4类功能，包括：

· 文本/草图生成原型 ⭐️⭐️⭐️

· 截屏生成可编辑原型 ⭐️⭐️⭐️⭐️

· 自动生成设计风格 ⭐️⭐️⭐️

· 设计系统提取与应用 ⭐️⭐️⭐️⭐️

文本/草图生成原型

文本作为最简单普遍的输入方式，基本是这类产品的必备功能，如国外的Uizard，CodeDesign.ai，国内的即时AI，小摹AI等。但各自侧重有所差异——Uizard，即时AI，小摹AI可以产出移动端的高保真原型，CodeDesign.ai更偏向生成可适配PC、平板、移动端的网页。

为了测试，我给了一段难度适中的描述看看效果：

· 请设计一个招聘软件，需要包含搜索功能，有附近职位和急招职位功能入口，能分tab/标签查看服务员、送餐员、客运司机的职位

· A job-seeking software with search functionality, including tabs/labels for viewing positions of waiters, delivery drivers, and passenger transport drivers. It should also have features for nearby job listings and urgently hiring positions. 

点击图片试试👆︎

即时AI和Uizard能分别作出中英文符合要求且看起来正常的原型，但部分功能有遗漏，如即时AI没有展示客运司机的职位，Uizard没有功能入口。而且多次尝试后发现，一般只生成信息平铺效果，很难做出信息折叠或滑页。在设计风格上，Uizard更胜一筹，即时AI设计精细度不足。而CodeDesign.ai整体信息层级太偏PC端的企业介绍风格了。

优点：生图速度还是很快的（比MJ排队舒服多了），还可以要求生成多方案来支持前期设计脑暴。Uizard支持同时输入UI风格关键词，产出不同风格的高保真原型

缺点：只能生成页面信息框架，细节需要手动修正AI没有理解的部分。同时，AI也很难理解局部模块的要求，比如要求职位卡片包含某10个信息，期待它能给出一些样式参考，但结果一般都是AI无法理解或者有信息丢失。

Uizard还可以根据手绘稿产出高保真，但是结果……圆角间距都丢了，不如拿组件自己搭，看看就好～ 

截屏生成可编辑原型

猜测这类功能的应用场景，可能是在竞品基础上快速调整成自家的，或者方便没有源文件的角色快速调整原型。

· 优点：编辑图标、修改文字、调整颜色都可以，配合自带的编辑器，发挥空间很大

· 缺点：对设计师来说应用场景一般

自动生成设计风格

输入设计风格的文字描述/参考图片/参考内容的URL，就可以修改已经在软件上创建的原型的UI风格，很像模拟设计前期的情绪版。

测试了一下，除了图形不改（头像、配图等），卡片、图标、按钮、文字都会被修改。 

点击图片试试👆︎

· 优点：可以一键将风格应用在画板中的所有原型中，而且支持figma和sketch导入原型，非常方便

· 缺点：可控性和灵活性比较差，只能生成一个风格、不能从多个中选择。而且如果对某个模块的设计或颜色不满意，不能按类型和颜色批量修改

设计系统提取与应用

这是上一个功能的升级版，通过导入一张图片或网页链接，自动提取设计系统，并自动应用到原型中。

增加设计系统这个中间态，其实是提升结果的可控性——如果对提取的系统不满意，可以放弃应用；如果只是对某一些颜色不满意，更换系统中的颜色，就可以替换应用这个颜色的全部模块！

· 优点：很适合已经有想法或主色的情况，可以通过在设计系统内调整颜色，来控制原型的整体效果

· 缺点：Visily暂时不兼容sketch和figma导入，需要在软件上创建原型。而且设计系统中的颜色与模块的对应关系是固定的，不能取消这种对应关系，因此对映射不满意的模块需要单独调整 

虽然市面上已有一些可圈可点的、能生成UX页面的AI功能，但不得不说，其实作用更像插件而非绘制工具，与日常工作的融合还是很有限的。

这是为什么呢？

当下的主流AI产品，适合在输入问题后，输出拥有一定广度和深度的解决方案，如Chatgpt自动整合海量信息，MJ和SD产出具备一定技巧壁垒的视觉图形。但问题在于，背景信息的录入理解和方案的针对性不足——导致即使文本生成能力优秀如Chatgpt和Claude，通常也需要人工进行二次编辑。

但这和UX设计的核心能力不太契合——UX页面或流程的设计，更关注针对性地定义和解决问题，组件和产品风格变化没有那么快，因此对广度的要求没有特别高并且容易被经验取代，设计技巧也不如视觉设计拥有那么高的壁垒。

所以，当下这些工具的使用，一般局限在方案发散阶段。这也就是为什么这类AI产品，原身全是UX绘制工具而非独立软件——即使新增独立的AI生图功能，也需要嵌入原有的原型调整能力，把最终调整权交给用户。

其次，UX的信息的组织方式，也不局限于传统AI输入的“YES/NO”，而强调对信息的处理能力。

举个例子，我刚入门的时候，看了很多组件文章依然做不好设计，因为我以为需求是这里“有一个A”，我只要通过设计满足“有一个A”就可以了。而实际上，需求经常是“要让用户能理解A”、“要强调A”、“要引导用户操作A”。导致用一般思维做UX类的AI产品，如果处理能力只局限于“有就可以”这件事，未必能满足设计师的实际工作需要。

因此，当下我们更需要提升的能力也一目了然，自然是要更着重“分析问题”和“聚焦解决”方向。由此我们提出一些能力提升的建议：

· 设计差异性：“同质化严重的产品市场，我们的设计为什么是这样的？”

除了新设备和新行业，很多产品的设计模式逐渐趋于成熟。这需要我们明确产品优势和用户差异，以及区别于竞品的差异点和创新点，这样不仅符合用户与市场需求，也为我们自己创造更多生存空间。

毕竟粗放的时代即将过去，精细化的设计未必不能带来较好的成果。

· 设计判断力：“我出了10套方案，你觉得哪个更好？”

这考验设计师的思维结构，在做设计时能主次分明、逻辑自洽，也可以从多个维度评判设计，从而形成自己的决策逻辑。这不仅需要日常进行思维方式的总结，也需要时常跟进数据结论、从失败中总结经验，才能形成你所深耕领域的设计判断力和设计直觉。

总之，AI的发展日新月异，我们需要跟得上时代的步伐，才能探索更多的可能性。欢迎小伙伴们一起探索和交流～

最后，插播个小广告，最近我们有两篇关于AI探索的文章发出，内容非常干货，诚意满满，敬请关注👏👏👏

· 昨日👉AI结合图形图像类-《我心目中的NO.1，实时生图不用等，奶奶看了都会用》

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咱们下一篇见😘

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