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為什么 B 端界面設計比 C 端更考驗用戶體驗公司的實力

杰睿 行業(yè)趨勢

 

在數(shù)字產(chǎn)品設計的世界里，C 端應用往往更受關注，因為它們面向大眾用戶，需求直觀，傳播廣泛。相比之下，B 端產(chǎn)品雖然更低調，但對用戶體驗公司的考驗往往更高。 原因在于，B 端界面設計并不僅僅是“好看”或“好用”，而是涉及 復雜業(yè)務邏輯、跨角色協(xié)作、高效交互與長期可維護性 等多重挑戰(zhàn)。

一、用戶群體復雜：角色差異帶來的挑戰(zhàn)

  • C 端產(chǎn)品用戶：目標相對單一，用戶通常是消費者，界面需要簡單易上手。
  • B 端產(chǎn)品用戶：涉及不同角色（管理者、操作員、分析人員），使用目的和需求差異極大。
這意味著，B 端設計需要兼顧多類用戶的使用場景，建立 分層的信息架構 和 角色導向的交互邏輯，遠比 C 端復雜。

二、任務場景冗長：效率優(yōu)先于美觀

  • C 端應用：任務通常較輕，比如購物、瀏覽資訊、社交互動，交互流程較短。
  • B 端應用：任務往往高度專業(yè)化且流程長，比如訂單管理、財務結算、生產(chǎn)調度。
在這種場景下，用戶體驗公司的實力體現(xiàn)在 優(yōu)化任務路徑、減少操作步驟、降低認知負荷。一個按鈕位置的調整，可能就能節(jié)省企業(yè)數(shù)百小時的人力成本。

三、信息密度高：可視化與層級管理的平衡

B 端界面需要承載大量數(shù)據(jù)和操作項。如何在有限空間中清晰呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，避免信息過載，是核心挑戰(zhàn)。
高水平的用戶體驗公司會采用：
  • 信息分組與分層設計
  • 數(shù)據(jù)可視化（圖表、儀表盤）提升理解效率
  • 漸進式展現(xiàn)，按需顯示細節(jié)
這要求設計團隊不僅具備審美能力，還要有對業(yè)務流程的深刻理解。

四、長期可維護性：設計系統(tǒng)的重要性

C 端產(chǎn)品更新迭代快，但頁面復雜度有限，修改靈活。 而 B 端產(chǎn)品往往需要多年持續(xù)使用和維護，如果沒有統(tǒng)一的 設計系統(tǒng)（Design System），每次迭代都會造成混亂和不一致。
用戶體驗公司的實力就在于能否建立一套可擴展的 UI 規(guī)范和組件庫，讓后續(xù)開發(fā)與維護更高效。

五、企業(yè)價值導向：體驗與效益的雙重考驗

C 端設計的價值更多體現(xiàn)在用戶增長和市場口碑。
B 端設計則直接與企業(yè)效率、成本節(jié)約和員工滿意度掛鉤。
這意味著，B 端界面設計并不僅是“用戶體驗”的問題，更是“企業(yè)運營效率”的問題。能否在復雜場景下交付高效、穩(wěn)定的體驗方案，真正體現(xiàn)了一家用戶體驗公司的專業(yè)水平。

結語

相比 C 端產(chǎn)品，B 端界面設計更像是一場系統(tǒng)工程。它要求用戶體驗公司具備更強的 業(yè)務理解能力、信息架構設計能力、可視化能力和系統(tǒng)化思維。
因此，當企業(yè)選擇設計合作伙伴時，如果目標是 B 端產(chǎn)品，就必須尋找具備深厚經(jīng)驗和方法論的用戶體驗公司。因為在 B 端設計中，實力差距會被放大，最終直接體現(xiàn)在產(chǎn)品成效與企業(yè)效益上。
要不要我再幫你在這篇文章里加入一個 真實案例場景對比（比如“ERP 系統(tǒng) vs 電商 APP”），讓 CSDN 的讀者更直觀地理解 B 端和 C 端的差異？
 

 

蘭亭妙微(www.druggo.net )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網(wǎng)站設計、平面設計，以及相關的軟件開發(fā)服務，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個微信群，每天分享國內外優(yōu)秀的設計，有興趣請加入一起學習成長，咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

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從 APP 界面設計公司到用戶體驗設計公司：不同定位下的設計思路差異

杰睿 行業(yè)趨勢

在數(shù)字產(chǎn)品競爭日趨激烈的今天，企業(yè)在選擇外部設計合作方時，常常會在兩個方向之間搖擺：是找 APP 界面設計公司，還是找 用戶體驗設計公司？ 這兩類公司的關注重點與工作方法存在明顯差異，也會直接影響產(chǎn)品最終的設計效果與用戶感受。
本文將從定位、方法論、交付物和價值體現(xiàn)四個角度，剖析兩者的區(qū)別與聯(lián)系。

一、定位差異：美觀與體驗的邊界

  • APP 界面設計公司：重點在于界面視覺呈現(xiàn)，強調色彩搭配、排版美感和界面新穎度。它們更接近“視覺服務商”，目標是讓產(chǎn)品看起來更現(xiàn)代、更吸引人。
  • 用戶體驗設計公司：關注點在于整體體驗邏輯，強調用戶行為路徑、交互效率和情感反饋。它們更像“體驗顧問”，目標是讓產(chǎn)品用起來順暢、有效、令人滿意。

二、方法論差異：流程導向與用戶導向

  • APP 界面設計公司常見流程：需求溝通 → 界面視覺設計 → 原型交付 → UI 規(guī)范。 這個過程通常以設計師的美學判斷為核心，效率較高，但對復雜產(chǎn)品的用戶場景考慮不足。
  • 用戶體驗設計公司常見流程：用戶調研 → 信息架構設計 → 原型驗證 → 視覺呈現(xiàn) → 可用性測試。 在流程中強調對用戶群體的研究和驗證環(huán)節(jié)，雖然時間成本更高，但能保證設計更契合目標用戶的實際需求。

三、交付物差異：界面稿與體驗方案

  • APP 界面設計公司交付物：精美的界面設計稿、UI 組件庫、視覺規(guī)范文檔。適合產(chǎn)品已經(jīng)明確功能邏輯，只需要提升視覺表現(xiàn)的場景。
  • 用戶體驗設計公司交付物：用戶畫像、使用流程圖、交互原型、體驗報告以及視覺設計稿。更適合需要從零規(guī)劃產(chǎn)品結構，或需要解決體驗痛點的場景。

四、價值差異：短期呈現(xiàn)與長期體驗

  • APP 界面設計公司的價值在于快速讓產(chǎn)品“好看”，能夠提升市場宣傳和用戶初次使用時的印象。
  • 用戶體驗設計公司的價值在于幫助產(chǎn)品“好用”，能夠帶來更高的留存率、轉化率和長期品牌認同感。

五、如何選擇

企業(yè)在選擇合作方時，關鍵在于認清自身需求：
  • 如果產(chǎn)品功能邏輯已成熟，只需要美化界面，可以選擇 APP 界面設計公司；
  • 如果產(chǎn)品需要優(yōu)化整體體驗，或尚在探索階段，則更適合 用戶體驗設計公司。
很多成熟的軟件開發(fā)公司會將兩者結合，既保證界面美觀，又保證交互合理，從而在市場競爭中形成更強優(yōu)勢。
從 APP 界面設計公司到用戶體驗設計公司，代表了兩種不同的設計思路。前者強調視覺呈現(xiàn)，后者強調用戶體驗。二者并非對立，而是互補。
企業(yè)在項目不同階段應靈活選擇，才能讓產(chǎn)品既有吸引力，又具備持續(xù)的競爭力。
 

蘭亭妙微(www.druggo.net )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網(wǎng)站設計、平面設計，以及相關的軟件開發(fā)服務，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個微信群，每天分享國內外優(yōu)秀的設計，有興趣請加入一起學習成長，咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

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審美積累 | 這樣的暗色系音頻播放界面怎么做？

杰睿 行業(yè)趨勢

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收集了一些播放頁，有需要的伙伴后臺私信，發(fā)高清原圖一起學習~

1. 整體視覺風格

  • 深色模式優(yōu)先：黑色或深灰背景，能凸顯封面、模塊卡片、圖標的亮色部分，視覺上更聚焦內容。
  • 大面積留白：避免過度填充，保持呼吸感，讓內容成為核心。
  • 高對比度：文本和背景對比明顯，主要信息（標題、分類）通常用白色或高亮色。

2. 布局結構

  • 頂部導航欄：固定在頂部，放置核心功能入口（Home、Explore、Library、Search）。
  • 左側導航欄：提供層級更深的個人或功能菜單（Playlist、Dashboard、Workspace）。
  • 主內容區(qū)卡片化：核心區(qū)域以卡片或模塊堆疊，內容塊清晰（如“New albums”、“Community Examples”）。
  • 分區(qū)邏輯清晰：按功能或場景分組（新內容 / 分類推薦 / 社區(qū)示例 / 最近使用）。

3. 視覺元素

  • 卡片式封面：突出內容（專輯封面、項目縮略圖），配合簡潔的文本。
  • 圓角矩形：大多數(shù)模塊采用圓角，搭配陰影/懸浮效果提升層次感。
  • 小圖標+標簽：導航和操作使用極簡線性圖標，搭配短標簽。
  • 漸變/霓虹點綴：深色基底下用亮色漸變（粉、藍、紫）作為視覺強調。

4. 層級與排版

  • 層次感：大標題（如“New albums & singles”）→ 模塊標題 → 內容卡片 → 二級信息。
  • 字體選擇：無襯線字體（如 Inter、Roboto、Helvetica Neue），簡潔現(xiàn)代。
  • 字號對比：標題大且粗，次要信息小且輕（常用灰度文字處理）。

5. 交互與動效

  • 懸停反饋：鼠標 hover 時卡片放大、發(fā)光或添加陰影。
  • 滑動切換：水平滾動展示更多卡片（→ 圖標）。
  • 簡潔過渡：內容加載/切換時，用淡入淡出或平滑滑動。

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桌面端界面設計回歸：在 AI 與大數(shù)據(jù)時代的全新角色

杰睿 行業(yè)趨勢

在移動互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)的十年里，桌面端似乎逐漸淡出了主流話題。大家都在談 APP、談小程序、談響應式 Web。但隨著 AI 應用落地與 大數(shù)據(jù)處理需求的增長，桌面端界面設計正在悄然“回歸”，并承擔起新的角色。
為什么會出現(xiàn)這種趨勢？桌面端 UI 在新環(huán)境下扮演什么樣的價值？軟件開發(fā)公司又該如何把握機會？

一、桌面端并沒有消失，只是沉寂

過去幾年，桌面應用在 C 端領域的關注度降低，主要有兩個原因：
  • 移動端使用頻率高，帶走了大部分用戶流量。
  • SaaS 與 Web 技術成熟，瀏覽器就能完成很多任務。
但在企業(yè)與專業(yè)領域，桌面端從未真正消失：
  • 金融交易終端
  • 工程設計軟件
  • 醫(yī)療影像分析工具
  • 大數(shù)據(jù)可視化平臺
這些場景對 性能、數(shù)據(jù)安全、復雜交互 的需求，是移動端和純 Web 難以滿足的。

二、AI 與大數(shù)據(jù)帶來的新需求

AI 與大數(shù)據(jù)的崛起，反而給桌面端設計帶來了新的機會：
  • 復雜計算本地化 桌面端更容易調用 GPU/CPU 資源，適合運行高性能模型推理與數(shù)據(jù)處理。
  • 多屏協(xié)作與大屏可視化 在企業(yè)環(huán)境中，桌面端常連接多屏幕或大屏幕，方便展示實時數(shù)據(jù)與分析結果。
  • 專業(yè)化交互場景 數(shù)據(jù)分析師、設計師、研發(fā)工程師需要高度定制化的工具，例如拖拽、批量處理、腳本運行，這些交互在桌面端更自然。
  • 安全與合規(guī) 在金融、醫(yī)療等行業(yè)，本地部署的桌面系統(tǒng)能更好地滿足隱私與安全合規(guī)的要求。

三、桌面端界面設計的新角色

專業(yè)工具的承載者
桌面應用將繼續(xù)承擔高門檻的專業(yè)工具，如 AI 訓練平臺、醫(yī)療影像處理軟件、工業(yè) CAD/CAE 系統(tǒng)。
大數(shù)據(jù)交互的前端
通過桌面端界面連接大數(shù)據(jù)后臺，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時查詢、可視化與操作。
AI 交互的實驗場
語音助手、智能推薦、自動化流程都可以在桌面端得到更穩(wěn)定的落地，因為硬件資源與系統(tǒng)權限更可控。

四、設計上的挑戰(zhàn)與優(yōu)化思路

桌面端回歸，不意味著照搬過去的“厚重風格”，而是需要在新環(huán)境下進行設計優(yōu)化：
  • 跨平臺一致性 通過 Electron、Qt、Flutter 等框架，實現(xiàn) Windows / macOS / Linux 的統(tǒng)一設計語言。
  • 大數(shù)據(jù)可視化 圖表不只是“好看”，更要支持實時刷新、交互縮放、數(shù)據(jù)聯(lián)動。設計時要兼顧信息密度與清晰度。
  • 智能化體驗 結合 AI 提供預測輸入、自動補全、異常檢測等功能，讓用戶操作更高效。
  • 人機協(xié)作的設計思維 不是單純的“界面優(yōu)化”，而是要思考：AI 在用戶工作流中承擔什么角色？界面又如何輔助這種協(xié)作？

五、典型案例場景

  • 金融風控平臺：桌面端提供高速交易數(shù)據(jù)的可視化，AI 模型在后臺實時監(jiān)測異常，界面以預警和交互為核心。
  • AI 輔助設計軟件：UI 結合拖拽操作與 AI 智能生成，設計師可以即時調整并獲得建議。
  • 工業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)：大屏實時展示工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)，桌面端作為指揮中心的交互入口。
這些案例的共同點是：桌面端是人與復雜系統(tǒng)的橋梁。
 
桌面端界面設計的回歸，并不是對移動端或 Web 的替代，而是順應 AI 與大數(shù)據(jù)發(fā)展的必然結果。
未來，軟件開發(fā)公司在桌面端設計中需要兼顧：
  • 性能與專業(yè)性（滿足復雜場景的高效處理）
  • 體驗與美感（降低學習成本，提高工作效率）
  • 智能化與安全性（結合 AI，保障合規(guī)與隱私）
桌面端 UI 的新角色，正在讓它重新成為企業(yè)級數(shù)字化轉型的重要一環(huán)。
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AI 時代的用戶體驗設計：設計師會被替代，還是更值錢？

杰睿 行業(yè)趨勢

近兩年，生成式 AI 席卷了整個設計圈。有人感到興奮：再也不用從 0 開始畫界面了；有人則擔憂：設計師是不是遲早會被替代？ 尤其是做用戶體驗設計（UX Design）的同學，經(jīng)常會問自己：AI 會讓我們失業(yè)，還是會讓我們更值錢？
今天我嘗試從三個角度聊聊這個問題：AI 在設計環(huán)節(jié)的作用、用戶體驗設計的本質、以及設計師的價值升級。

一、AI 到底能取代哪些工作？

我們先承認一個現(xiàn)實：AI 確實能做掉一部分重復性、低門檻的設計工作。
視覺稿：輸入一句話，AI 就能給你 10 套界面方案。
流程優(yōu)化：AI 可以根據(jù)常見模式，自動生成標準化流程。
測試反饋：AI 可以模擬用戶點擊，快速發(fā)現(xiàn)流程瓶頸。
這些工作過去可能要一個新人花兩三天，現(xiàn)在 AI 幾分鐘就能完成。
所以，如果一個設計師的工作主要停留在“工具層面”，那確實危險。

二、用戶體驗設計的本質是什么？

但問題來了，UX 設計的核心價值從來不是“畫界面”。 它更接近三個關鍵詞：
理解用戶：洞察真實的痛點，而不是想當然地堆功能。
設計邏輯：通過信息架構、交互流程，讓產(chǎn)品自然可用。
場景整合：把體驗放到完整的用戶旅程里，而不是某一屏。
AI 再聰明，也需要人類告訴它：
哪些問題值得解決？
哪些體驗更貼近用戶心智？
哪些約束（商業(yè)、技術、倫理）是必須考慮的？
這就像自動駕駛：AI 可以幫你控制方向盤，但“去哪兒”還是要人來決定。

三、設計師會更值錢的三個方向

那么，在 AI 時代，什么樣的 UX 設計師反而會更有價值？我總結了三點：
更懂業(yè)務
  1.   不只是畫好看、好用的界面，而是能和產(chǎn)品經(jīng)理、運營、市場一起思考： 這個功能能不能提升轉化？這個流程能不能降低成本？
  1.   能把體驗和商業(yè)目標結合的人，AI 很難取代。
更懂用戶
  1.   會做用戶研究，會用數(shù)據(jù)和洞察驅動設計決策。
  1.   AI 可以生成方案，但無法真正“共情”用戶。
更懂系統(tǒng)
  1.   能構建設計系統(tǒng)、制定規(guī)范，指導團隊和 AI 工具一起產(chǎn)出。
  1.   未來的設計師更像“體驗架構師”，而不是“美工”。

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審美積累 | 金融類 SaaS 產(chǎn)品落地頁設計

杰睿 行業(yè)趨勢

視覺風格

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色彩系統(tǒng)
  1.   主色調：藍色（#2563eb 左右）→ 傳遞專業(yè)、信任、安全感。
  1.   輔助色：綠色（成功/正向）、紫色（現(xiàn)代科技感）、黃色（提醒）。
  1.   大面積留白 → 保持呼吸感和簡潔度，讓信息有清晰的層次。
  1.   漸變色塊（藍紫漸變、綠色漸變） → 增強科技感和未來感。
排版
  1.   標題：黑色/深灰 + 關鍵詞高亮藍色（“Financial”）→ 強調重點，視覺節(jié)奏感強。
  1.   字體：無襯線，圓潤現(xiàn)代 → 親和但保持專業(yè)感。
  1.   字重層級明顯（粗體標題 + 中等正文），增強信息層次。
圖形語言
  1.   卡片式布局 → 每個功能點都以卡片承載，模塊化、清晰可點擊。
  1.   圓角極大化（按鈕、卡片、圖表） → 減少金融產(chǎn)品的“冷感”，更易親近。
  1.   圖標/插畫 → 輕量、簡潔，帶點擬物投影（增強真實感）。
交互與信息結構
模塊化區(qū)塊
  1.   Hero 區(qū)：大標題 + 產(chǎn)品截圖 → 直接傳達核心價值（Maximize your financial potential）。
  1.   信任背書：評分展示 → 快速建立信任感。
  1.   功能介紹：圖文搭配（Analytics、Expense、Send Money）→ 以可視化方式分塊展示。
  1.   行動召喚（CTA） → “Get Started”“Watch a Demo” 多次重復，降低用戶流失。
視覺引導
  1.   關鍵詞藍色高亮 → 引導閱讀路徑。
  1.   圖表與數(shù)據(jù)示例 → 讓金融工具更具象，降低抽象感。
  1.   卡片顏色差異（紫色、綠色、深藍） → 形成節(jié)奏和重點感。
設計語言關鍵詞
現(xiàn)代（Modern）：極簡無襯線字體 + 大面積留白 + 漸變色塊。
可信（Trustworthy）：藍色為主色調 + 用戶評分背書。
友好（Friendly）：圓角 + 卡片化設計 + 簡潔插畫。
科技感（Tech-savvy）：漸變、數(shù)據(jù)可視化、模塊化信息層次。
行動驅動（Conversion-driven）：多個 CTA 按鈕（Get Started、Watch a Demo），顏色對比強烈。

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2025 年產(chǎn)品設計師的最佳 AI 工具

杰睿 行業(yè)趨勢

沒有設計師，沒有開發(fā)人員，沒有冗長的交接；只有她自己、一臺筆記本電腦和合適的AI工具。
這并非遙不可及的未來場景。根據(jù) Figma 的 2025 年 AI 報告，今年三分之一的產(chǎn)品開發(fā)者將推出 AI 驅動的產(chǎn)品：比去年增長了 50%。但值得注意的是：52% 的 AI 開發(fā)者表示，設計對于 AI 驅動的產(chǎn)品而言比傳統(tǒng)產(chǎn)品更為重要。我們不僅要實現(xiàn)設計自動化，更要提升設計水平。

設計工具包中的隱形革命

就在大家還在爭論人工智能是否會取代設計師的時候，更有趣的事情發(fā)生了：它開始讓設計師的效率成倍提升。2025年出現(xiàn)的工具不僅僅是生成漂亮的圖片——它們從根本上改變了產(chǎn)品團隊的協(xié)作方式。
以五月 Figma Config 2025 大會上發(fā)生的事情為例。在四大產(chǎn)品發(fā)布中，Figma Make脫穎而出，并非因為其技術實力，而是因為它打破了傳統(tǒng)角色之間的界限。突然之間，產(chǎn)品經(jīng)理可以創(chuàng)建功能原型，工程師可以快速將復雜的交互可視化，設計師可以測試原本需要數(shù)周才能實現(xiàn)的想法。
但 Figma 并非唯一一個實現(xiàn)這一轉變的公司。過去六個月，專門用于加速產(chǎn)品設計工作流程的 AI 工具激增，每種工具都解決了從設計到開發(fā)流程中的不同痛點。

全新必備工具包：改變一切的五大類別

  1. 智能研究綜合
問題：用戶研究曾經(jīng)是一個瓶頸。需要耗費數(shù)小時的訪談記錄、零散的反饋，以及在定性數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律的漫長過程。
解決方案：Dovetail 的 Magic Suite和Maze AI等工具正在自動化繁瑣的研究分析工作。Dovetail 的 Magic Highlight 會自動顯示用戶訪談中的關鍵時刻，而 Magic Cluster 則無需手動標記即可將反饋分組到各個主題。Maze AI 則更進一步，能夠檢測研究問題中的偏見，并在現(xiàn)場訪談中生成上下文相關的后續(xù)信息。
實際影響：以前團隊需要花費 3-4 天的時間來綜合研究結果，現(xiàn)在只需不到一小時就能完成，并且能獲得比手動分析更全面的見解。
  1. 提示到原型生成器
游戲規(guī)則改變者： Figma Make已從 Beta 版進入正式版，任何人都可以通過簡單的文本描述生成交互式原型。但這不僅僅關乎速度，更關乎探索。當測試一個想法的成本幾乎降到零時，團隊就能測試更多的想法。
 
新興競爭對手：Lovable和Replit 的 Agent等工具正在創(chuàng)造類似的即時應用體驗，而Canva Code則為營銷團隊帶來了互動元素。
設計師視角： “現(xiàn)在，設計師、工程師和產(chǎn)品經(jīng)理都可以制作高保真作品，并帶回團隊進行更深入的討論，” Figma 設計總監(jiān) Gui Seiz 說道。“這是一種思維轉變，鼓勵你勇于嘗試、勇于冒險，并提出更有趣的解決方案。”
  1. 情境感知視覺生成
超越基礎 AI 藝術： Midjourney 可以創(chuàng)作精美的圖像，而Adobe Firefly和Photoroom 的全新 AI 套件等工具則專為產(chǎn)品工作而設計。Firefly 可直接集成到 Photoshop 和 Illustrator 中，從而實現(xiàn) UI 組件和視覺資源的快速迭代。Photoroom 的產(chǎn)品美化器于 2025 年 4 月推出，可自動優(yōu)化電商產(chǎn)品照片，無需攝影專業(yè)知識。
實際勝利：設計團隊將資產(chǎn)創(chuàng)建時間縮短了 60-70%，同時保持了品牌一致性，這是通用 AI 藝術工具難以做到的。

4.智能布局和響應式設計

技術突破： Figma 的全新網(wǎng)格功能利用 AI 創(chuàng)建響應式布局，自動為開發(fā)者生成簡潔的 CSS 代碼。這不僅是為了提升美觀度，更是為了創(chuàng)建能夠無縫轉換為代碼的設計。
 
 
更廣泛的趨勢：UXPin Merge等工具將基于代碼的組件直接帶入設計環(huán)境，而Lummi AI 則根據(jù)經(jīng)過驗證的設計原則提供智能布局建議。
5.跨平臺工作流程集成
協(xié)作革命： Notion AI正悄然成為設計團隊不可或缺的工具，它可以自動總結用戶訪談并清理會議記錄。與此同時，Miro AI 可以根據(jù)關鍵詞和情緒對頭腦風暴會議記錄進行聚類，使創(chuàng)意會議更加結構化，更具可操作性。
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重要性：當人工智能處理設計工作的管理開銷時，團隊會花更多時間進行戰(zhàn)略思考和創(chuàng)造性解決問題。
實用框架
準備好將 AI 融入你的設計工作流程了嗎？以下是一個實用的方法：
  1. 研究階段加速
  • 使用Perplexity進行競爭研究和趨勢分析
  • 設置Notion AI用于會議記錄和用戶訪談摘要
  • 實施Maze AI或Dovetail進行研究綜合
2.快速成型
  • 嘗試Miro AI進行更有條理的頭腦風暴會議
  • 使用Figma Make進行實驗以快速進行概念測試和驗證
  • 使用Adobe Firefly自定義視覺資產(chǎn)
  1. 設計到開發(fā)的橋梁
  • 實現(xiàn)UXPin Merge或 Figma 的Grid以實現(xiàn)響應式布局
  • 使用GitHub Copilot實現(xiàn)自定義交互和微動畫
  • 使用 AI 生成的文檔設置自動交接流程
劇情轉折：設計變得更加人性化
矛盾的是，隨著人工智能越來越多地承擔設計技術執(zhí)行的任務，人的因素也變得越來越重要。同理心、戰(zhàn)略思維和創(chuàng)造性判斷——這些人類獨有的設計特質——正在成為設計的主要差異化因素。
Figma 的人工智能產(chǎn)品負責人 David Kossnick對此進行了完美的闡述：“人工智能將幫助人類更快地探索，在構思上走得更遠，但我認為所有人類的判斷力、同理心、技藝和品味才是成為飛行員的意義所在，而不是副駕駛。”
這并不是要取代設計師，而是要擴大他們的影響力。當測試創(chuàng)意的技術障礙消失后，團隊就可以專注于測試正確的想法。
未來已來
2025年最成功的產(chǎn)品團隊不一定是預算最雄厚或設計師經(jīng)驗最豐富的團隊，而是那些學會利用人工智能工具來縮短創(chuàng)意與執(zhí)行之間反饋循環(huán)的團隊。
問題不在于人工智能是否會改變產(chǎn)品設計——它已經(jīng)改變了。問題在于你的團隊是否會成為這場變革的第一批受益者，還是最后一批適應者。
你的團隊的AI應用策略是什么？更重要的是，哪些想法因為過于復雜而無法快速制作原型而被你擱置？
測試工具已經(jīng)準備好了。唯一的問題是：你還在等什么？

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人工智能和用戶體驗——它是如何成為我的用戶體驗聯(lián)合設計師的

杰睿 行業(yè)趨勢

簡述：AI 并非接管用戶體驗設計，而是徹底改變我們的工作方式。本文將分享 AI 工具如何改變我的工作流程，讓我的工作更高效、更敏銳，以及為什么擁抱 AI 是當今設計師最明智的選擇。

說實話——人工智能一開始讓我很害怕

當人工智能工具開始充斥我的設計信息時，我感到恐慌。

“這會讓我的工作變得無關緊要嗎？”

這是我腦海深處平靜的聲音。

但我的經(jīng)驗是：人工智能并非用戶體驗設計師的替代品——它只是對我們工具包的升級。我們并非與人工智能競爭——而是與它合作。

現(xiàn)在，我把人工智能視為我的頭腦風暴伙伴、文案助理、設計陪練伙伴和時間節(jié)省者。這種思維轉變開辟了我從未意識到自己需要的創(chuàng)意空間。

人工智能之前：我的用戶體驗流程是什么樣的

在我將人工智能引入其中之前，對我來說典型的用戶體驗流程是這樣的：

  • 手動轉錄用戶訪談
  • 用于親和力映射的便簽混亂
  • 從零開始構建用戶畫像
  • 微文案的每一個字都是我自己寫的
  • 多次反復的迭代和篩選
  • 手動可用性測試和數(shù)小時的分析

是的，這確實很周到。但通常進展緩慢、重復性強，而且難以規(guī)?；?。

進入人工智能：改變我的工作流程的轉變

然后是人工智能。起初，它只是用于快速內容的 ChatGPT。但很快，我發(fā)現(xiàn)自己將更多工具融入到我的工作流程中——這些工具不僅節(jié)省了時間，而且實際上改善了我的工作方式。

以下是人工智能如何融入我當前的用戶體驗階段：

研究與分析

  • Notion AI：完美總結用戶訪談
  • Dovetail AI：轉錄、標記和分析研究模式
  • ChatGPT：幫助生成假設或規(guī)劃關鍵主題

構思與文案

  • Magician（Figma 插件）：自動生成 UI 組件 + 微文案
  • ChatGPT / Claude：編寫入門流程、按鈕文本、錯誤消息
  • Jasper：針對不同用戶群體調整語氣

設計與原型制作

  • Uizard：將手繪草圖轉換為可用的 UI
  • Figma + AI 插件：加速重復性任務（例如，創(chuàng)建變體、自動布局幫助）
  • Galileo AI：將文本提示轉換為模型（有時非常好！）

測試與反饋

  • UXtweak和Maze：通過熱圖提供人工智能用戶測試
  • Lookback + AI：通過記錄分析用戶行為

突然之間，數(shù)小時的體力勞動變成了幾分鐘的輔助創(chuàng)造力。

人工智能的優(yōu)勢（我并沒有抱怨）

以下是人工智能幫助我做得更好、更快、更少摩擦的事情：

  • 加速重復性、低價值的任務
  • 當我陷入困境時，它能幫助我快速產(chǎn)生想法
  • 以新視角增強頭腦風暴
  • 減少快節(jié)奏項目中的精神疲勞
  • 讓我更專注于解決問題和講故事

人工智能仍然無法做到的事情

即使取得了所有進展，仍有一些東西是人工智能無法（或許也不應該）取代的：

  • 理解人類的情感、細微差別和未說出口的背景
  • 做出符合道德的設計決策
  • 用靈魂創(chuàng)造共情體驗
  • 解讀模棱兩可的反饋
  • 向利益相關者展示設計決策

這是件好事。因為這些正是用戶體驗的一部分，讓設計更具人性化。

我今天的工作流程：人機設計之舞

現(xiàn)在與人工智能合作感覺就像是一種創(chuàng)造性的伙伴關系——雙方都能帶來一些有價值的東西。

在研究過程中，我使用人工智能轉錄和標記訪談內容，但我也會介入解讀其中的情感細微差別并驗證模式。在構思階段，人工智能會生成流程或占位文案，然后我會將其精煉成符合用戶目標的精美體驗。在設計線框圖時，人工智能有助于加快布局建議的速度，但我也會運用用戶體驗啟發(fā)式方法、無障礙標準和敘事技巧。即使在測試階段，人工智能也會提供摘要和行為圖，但我仍然需要深入挖掘用戶行為背后的原因。

簡而言之，人工智能承擔了繁重的工作。我負責判斷、同理心和目標。

設計師使用 AI 工具的技巧

如果您對人工智能感到好奇，但不知道從哪里開始，我推薦以下內容：

  • 從小事做起。使用人工智能進行內容生成、摘要或快速提示。
  • 使用適合你當前技術棧的工具。Figma、Notion 和 ChatGPT 都是不錯的入門工具。
  • 保持像設計師一樣思考。AI提供選項，但決策權仍在你手中。
  • 保持好奇心。這個領域發(fā)展迅速。嘗試新工具，測試極限，經(jīng)常進行實驗。
  • 不要把關。與你的團隊分享有用的工具和提示。我們一起進步。

最后的想法：人工智能不是敵人，而是進化

人工智能不會取代用戶體驗設計師。

但懂得如何使用人工智能的設計師可能會比不懂人工智能的設計師更成功。

用戶體驗的未來以人為本，并由人工智能加速發(fā)展。人工智能幫助我們更快、更智能地行動——但同理心、道德和創(chuàng)造力呢？這些仍然取決于我們。

讓人工智能處理自動化，你來掌控直覺。

 

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高效工作 | 交互設計 | “AI-first UX”是設計師的新標準嗎？

杰睿 行業(yè)趨勢

剛開始學習設計時，我面臨的最大挑戰(zhàn)就是時間。
畫線框圖要花好幾個小時，用戶流程則要鋪滿凌亂的白板。

但我見過一些了不起的事情：一位設計師在不到 10 分鐘的時間內借助人工智能制作出整個應用程序的原型。

這讓我不禁要問：AI-First UX 是否會成為我們領域的新常態(tài)？

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照片由Emiliano Vittoriosi在Unsplash上拍攝

“AI-First UX” 是什么意思？

傳統(tǒng)上，UX 意味著研究、線框、設計系統(tǒng)和測試，所有這些都由設計師和研究人員團隊手動完成。

但“AI-First UX”顛覆了這一工作流程：

  • AI 生成初稿。Framer、Stitch AI 或 Uizard 等工具現(xiàn)在可以將文本提示轉換為可立即使用的屏幕。
  • 人工智能加速研究。類似 ChatGPT 的人工智能助手可以總結用戶訪談，識別情緒模式，甚至對反饋進行聚類。

簡而言之：人工智能不再是一個輔助工具，它正在成為設計的第一步。

為什么2025年需要人工智能優(yōu)先的方法

過去兩年來，設計行業(yè)發(fā)生了巨大變化：

  • 預算更緊縮，團隊規(guī)模更小，截止日期更短。人工智能彌補了這些差距。
  • 更快的預期。利益相關者期望在幾天內（而不是幾周）就能獲得原型。
  • 全球競爭。印度的自由職業(yè)者和柏林的初創(chuàng)公司現(xiàn)在擁有相同的工具，人工智能可以創(chuàng)造公平的競爭環(huán)境。

我親眼見證了這一點：以前在 Figma 上要花幾個小時才能完成的事情，現(xiàn)在在 AI 的幫助下，幾分鐘就能構思出來。我不用再糾結于矩形和對齊，而是可以把精力放在更重要的問題上：“這個設計真的能解決用戶的問題嗎？”

人工智能如何改變設計師的角色

最大的誤解是什么？AI 會取代設計師。但我注意到的是不同的：AI 正在接管生產(chǎn)工作，但我們作為設計師的角色正變得更加以人為本。

這種轉變是這樣的：

  • 從像素推移到問題框架。AI負責布局；我們負責提出正確的問題。
  • 從重復性任務到創(chuàng)造性策略。我們不再重復按鈕，而是開始探索“假設”場景。
  • 從測試物流到同理心工作。人工智能可以處理調查數(shù)據(jù)，但只有人類才能真正理解文化差異、無障礙需求和情感。

所以，無論如何，人工智能正在讓我們的實踐變得更加人性化。

AI-First UX 的機遇與挑戰(zhàn)

與任何顛覆一樣，人工智能既帶來興奮，也帶來警惕。

機會：

  • 更快的原型設計和迭代
  • 獨立設計師可以用更少的資源實現(xiàn)更多成果
  • 大規(guī)模個性化（AI 根據(jù)個人用戶調整界面）

挑戰(zhàn)：

  • 過度依賴可能導致千篇一律的設計
  • 如果人工智能在非包容性數(shù)據(jù)集上進行訓練，則存在偏見的風險
  • 一些工藝技巧（例如像素級精細度）如果被忽視，可能會消失

作為設計師，我們面臨的真正考驗是：我們能否引導人工智能，而不是被它引導？

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徐海威在Unsplash上攝

那么……AI-First UX 是新標準嗎？

我認為是的，但是帶有星號。

人工智能正在成為默認的起點，但終點線仍然屬于人類設計師。因為無論工具多么先進，人工智能都無法體會用戶在結賬表單上掙扎時的沮喪，也無法體會用戶首次瀏覽無障礙產(chǎn)品的喜悅。

這就是我們的優(yōu)勢。

作為一名設計師，我不再問“人工智能會搶走我的工作嗎？”
，而是問“我怎樣才能讓人工智能成為我的設計助手，這樣我就可以專注于解決更深層次的問題？”

AI First UX 并不會消除對設計師的需求，而是需要更好的設計師。

如果你是設計新手，我的建議是：不要害怕人工智能。學會引導它。學會提出更好的問題，讓人工智能掌控速度。

因為在2025年，設計不再只是推動像素，而是在人工智能的幫助下設計人類體驗的未來。

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人工智能產(chǎn)品設計：識別技能差距以及如何彌補

杰睿 行業(yè)趨勢

資料來源：https ://left.eu/ai-act-big-tech-says-jump-eu-asks-how-high/

TLDV： AI 產(chǎn)品設計師在工作中遇到挑戰(zhàn)并不少見，尤其是在理解 AI 產(chǎn)品背后復雜的技術方面。這可能會使他們難以與技術專家進行有效溝通，從而導致進一步的復雜化。此外，跟上不斷發(fā)展的人機交互設計模式也極具挑戰(zhàn)性。在本文中，我整理了一些資源，旨在提升設計師在這些領域的知識和技能，幫助他們自信而輕松地完成工作。

重新思考設計方法

人工智能的進步為人機交互帶來了激動人心的機遇。從識別照片中的貓咪到實現(xiàn)自動駕駛，人工智能為用戶體驗提供了眾多充滿希望的全新可能性。它促成了以往難以想象的交互形式。

根據(jù)最近的研究，設計師正在努力應對設想和原型人工智能系統(tǒng)的復雜性。

這是為什么呢？傳統(tǒng)的用戶體驗 (UX) 和人機交互 (HCI) 設計技術（例如草圖和原型設計）可能不足以解決人工智能在產(chǎn)品設計中帶來的意外后果。

Graham Dove 及其同事在“計算機系統(tǒng)人為因素”會議上表示： “人機交互專業(yè)人士無法輕易地勾勒出人工智能系統(tǒng)在不同情境下適應不同用戶的多種方式。” “……他們也無法輕易地為尚未開發(fā)的人工智能系統(tǒng)可能犯的推理錯誤類型建立原型。” 引用Philip van Allen 的話，我還可以補充一句。

問題：在設計過程中映射人工智能設計挑戰(zhàn)

卡內基梅隆大學的楊倩及其團隊研究了人機交互研究人員和專業(yè)人士在使用人工智能時面臨的挑戰(zhàn)。他們基于廣受認可的雙鉆石設計流程模型，構建了這些挑戰(zhàn)及相關的研究論文。

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此圖概述了雙鉆模型中人工智能系統(tǒng)設計的挑戰(zhàn)，分為四個階段：發(fā)現(xiàn)、定義、開發(fā)和交付。每個階段都強調具體問題，例如闡明人工智能功能、設計行為原型、設計交互以及管理人工智能性能。挑戰(zhàn)還包括預見人工智能的影響、避免恐怖谷效應以及對人工智能錯誤的責任追究，強調了從最初問題識別到最終解決方案的復雜過程。
作者創(chuàng)建的圖表

以下是我從本文中得出的結論，按設計過程步驟細分：

  1. 發(fā)現(xiàn)（發(fā)散思維階段）
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這幅圖集中展現(xiàn)了“發(fā)現(xiàn)”階段，該階段展現(xiàn)了人工智能系統(tǒng)設計面臨的挑戰(zhàn)。它強調了以下關鍵挑戰(zhàn)：明確人工智能能做什么、不能做什么；高度依賴數(shù)據(jù)的設計理念的技術可行性；缺乏如何在特定設計問題中精準運用人工智能的知識；以及描繪不同的人工智能交互方式。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 設計師很難理解人工智能的局限性和能力，這阻礙了他們的頭腦風暴和草圖繪制過程。
  • 設計理念的技術可行性取決于能否獲得足夠、多樣化和高質量的數(shù)據(jù)以有效地訓練人工智能模型。
  • 即使了解人工智能的工作原理，設計師仍然發(fā)現(xiàn)很難構思出許多可能的新互動和新穎的體驗。
  • 為設計問題選擇正確的人工智能技術需要深入了解人工智能技術，這可能具有挑戰(zhàn)性。

2. 定義（聚合思維階段）

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這幅圖聚焦于人工智能系統(tǒng)設計中的“定義”階段，并以更大的框架形式呈現(xiàn)。它突出了兩個具體的挑戰(zhàn)：快速構建人工智能系統(tǒng)行為原型的難度；以及預見人工智能潛在影響的挑戰(zhàn)。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 用戶體驗設計涉及快速原型設計，以評估人為因素的影響并進行改進。人工智能產(chǎn)品的快速原型設計在預測用戶體驗方面面臨挑戰(zhàn)。
  • Scott Klemmer 建議創(chuàng)建“綠野仙蹤”系統(tǒng)或基于規(guī)則的模擬器作為早期交互式 AI 原型。Josh Lovejoy 和 Jess Holbrook 在他們的文章中對此進行了進一步探討。雖然這是一個有效的選擇，但這種方法無法解決由 AI 推理錯誤導致的用戶體驗問題。
  • 楊倩及其同事提出的第二種方法是在真實用戶中部署一個功能正常的人工智能系統(tǒng)，以充分了解其預期和非預期后果。然而，由于該過程耗時過長，且無法承受早期失敗的風險，團隊無法充分認識到快速迭代原型設計的價值。

發(fā)展（發(fā)散思維階段）

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此圖聚焦于人工智能系統(tǒng)設計的“開發(fā)”階段，詳述了幾個關鍵挑戰(zhàn)：設計模糊、開放式的交互；向用戶解釋人工智能行為；設計人工智能與用戶之間的共享控制；設計能夠持續(xù)提升人工智能性能的交互；向用戶傳達人工智能系統(tǒng)隨時間推移的演變。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 對于許多用戶體驗設計團隊來說，AI技術專家是寶貴但往往稀缺的資源。一些設計師發(fā)現(xiàn)，由于缺乏共享的工作流程、邊界對象或促進協(xié)作的通用語言，很難與AI工程師有效合作。
  • 模糊、開放式的交互設計起來很復雜。它們引入了高度的復雜性，因為它們允許用戶以各種方式表達自己。
  • 理解與人工智能相關的概念和術語可能具有挑戰(zhàn)性，這使得難以有效地傳達人工智能系統(tǒng)的工作原理及其行為方式。
  • 如果五分之三（61%）的人對信任人工智能系統(tǒng)持謹慎態(tài)度，我們該如何設計人工智能與用戶之間的共享控制權？ 用戶可能不信任人工智能能夠代表他們做出決策，或者可能對放棄控制權持懷疑態(tài)度。建立對人工智能系統(tǒng)能力的信任并確保其決策過程的透明度至關重要，但可能并非易事。
  • 設計人工智能系統(tǒng)的交互是一項挑戰(zhàn)，因為它們的環(huán)境可能快速變化，需要適應性交互。
  • 人工智能系統(tǒng)是動態(tài)且不斷發(fā)展的實體。及時、相關且易于理解的方式向用戶傳達這種持續(xù)的演變可能非常復雜。

交付（聚合思維階段）

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這幅圖聚焦于人工智能系統(tǒng)設計中的“交付”階段，重點關注以下幾個關鍵挑戰(zhàn)：預測或緩解不可預測的人工智能行為；避免“恐怖谷”效應，確保人工智能不會讓人覺得令人毛骨悚然；確定人工智能錯誤的責任。
作者創(chuàng)建的圖表
  • 人工智能系統(tǒng)可以通過與環(huán)境互動或接收反饋來進化和適應。這種進化可能導致難以預測或控制的行為變化。一些人工智能模型可能是黑匣子，這意味著很難理解它們是如何做出決策的。因此，預測/緩解不可預測的人工智能行為可能具有挑戰(zhàn)性。
  • 我們的目標是創(chuàng)造出逼真且易于理解的人工智能，同時又不讓人感到不安或毛骨悚然。設計師在設計人工智能時必須把握這種微妙的平衡，尤其是那些具有類似人類特征（例如聲音、面部表情或行為）的人工智能。如果人工智能過于像人類，但又不夠完美，它可能會陷入“恐怖谷”效應，從而導致用戶產(chǎn)生負面反應。
  • 數(shù)據(jù)存在偏差或缺陷可能會導致人工智能錯誤。由于數(shù)據(jù)收集、預處理、模型開發(fā)或實施過程中可能出現(xiàn)問題，因此目前尚不清楚誰應該承擔責任。

采取行動：解決已發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)

我把所有提到的問題分為兩大類：

  • 困難在于缺乏對人工智能系統(tǒng)背后技術的了解
  • 與缺乏對人工智能系統(tǒng)設計模式的理解有關的困難

困難在于缺乏對人工智能系統(tǒng)背后技術的了解

僅僅讓更多用戶體驗師參與使用機器學習的項目是不夠的。他們必須理解機器學習的核心概念，破除人們對人工智能及其功能的先入之見，并遵循建立和維護信任的最佳實踐。Josh
Lovejoy

關于哪些類型的人工智能知識與用戶體驗設計相關，仍然存在很大爭議。然而，越來越多的人認同，用戶體驗設計師需要具備一些人工智能方面的技術專長才能有效地運用它。

大多數(shù)人工智能課程都要求學生具備統(tǒng)計學、概率論、線性代數(shù)、微積分和編程方面的知識。如果沒有這些背景知識，理解許多人工智能概念可能會很困難。

你無需對人工智能有深入的理解，但熟悉數(shù)學和計算機科學至關重要。如果你對這些科目感到不適應，可以考慮參加這些高評價課程。

概率： 渺茫的機會：從頭開始的概率（哈佛大學）

統(tǒng)計學：麻省理工學院統(tǒng)計學基礎

線性代數(shù)： 麻省理工學院的線性代數(shù) 18.06

微積分：麻省理工學院的單變量微積分和多變量微積分

編程：從Codecademy、谷歌或密歇根大學學習 Python 。我個人更喜歡密歇根大學的“Python for Everybody”課程。雖然篇幅較長，但講解更詳細。

對每個主題有一定的熟悉度將為參加以下課程奠定良好的基礎：

1）“ AI For Everyone ”（6小時，49.99美元/月）——最好的非技術性AI入門課程，由斯坦福機器學習課程創(chuàng)始人吳恩達講授

2）“人工智能計算機科學專業(yè)證書”（5個月，432歐元）——edX 頒發(fā)的兩部分專業(yè)證書，跟蹤哈佛大學的 CS50 和 CS50AI 課程，讓沒有必備 CS 知識的學習者也能進入人工智能領域。

3）“人人適用的人工智能基礎”（40小時，49.99美元/月）—— IBM提供的專業(yè)課程 。IBM通過Coursera被公認為新興技術領域的革命性領導者。該專業(yè)課程包含三門課程：

4）“人工智能要素”（30-60小時，免費）——赫爾辛基大學和MinnaLearn合作推出的課程，解釋了人工智能可以實現(xiàn)什么（和不可能實現(xiàn)什么）以及它如何影響我們的生活——無需復雜的數(shù)學或編程。

您是否知道其他有用的資源？如果有，請在評論區(qū)留言。

與缺乏對人工智能系統(tǒng)設計模式的理解有關的困難

人們對人機交互設計技能的需求日益增長，但相關課程卻十分有限。幸運的是，有眾多設計師和研究人員慷慨地分享他們的知識和專業(yè)技能。以下是我關注的一些：

如果我遺漏了任何人，請隨時在評論區(qū)分享他們的名字以及他們創(chuàng)建的任何有用資源。讓我們一起拓展知識，幫助彼此成長。

最后的想法

人工智能塑造著我們的思維、感受和行為方式。它驅動著決定我們未來的決策。我們有責任將其潛力轉化為人性化的科技。構建一個基于我們多樣化價值觀和需求的人工智能需要深思熟慮的設計。

喬什·洛夫喬伊和杰斯·霍爾布魯克

人工智能正日益融入各種數(shù)字產(chǎn)品和服務。用戶與人工智能的交互將成為決定這些產(chǎn)品成功與否的關鍵因素。然而，如果我們未能定義并采用新的交互模式和技術，而是依賴過時的啟發(fā)式方法和對人工智能有限的理解，就有可能阻礙創(chuàng)新。

通過將堅持與創(chuàng)造力相結合，設計師可以充分發(fā)揮人工智能的潛力，為更美好的未來鋪平道路。

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