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人工智能 | 人工智能是否扼殺了用戶體驗中的系統思維能力?

杰睿 設計管理與成長

由 kikehey.com 設計
我們對人工智能所能帶來的所有好處感到眼花繚亂,由于這種技術“魅力”,我看到了許多好處,也看到了一些不那么積極的好處。

毫無疑問,人工智能將永遠伴隨我們。這項新技術的主要優勢之一是,只需一個簡單的請求,幾分鐘內就能產生結果。幾年前需要幾個月才能開發完成的事情,現在只需幾秒鐘或幾分鐘就能完成。一個新時代已經到來,我們對技術的理解已經轉向更復雜、更快速、更“智能”的商業模式。

人工智能也已進入產品設計領域,使設計師能夠在幾分鐘內創建用戶界面。面對這種全新的創作體驗,許多設計師(包括我自己)不禁思考,這些新工具是否會很快取代設計工作,或者我們是否只需要掌握一些功能,就能在快速發展的科技市場中提升效率、增強吸引力。

科技公司對人工智能的炒作

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由 kikehey.com 設計
今天,各公司和全球科技界都在慶祝一個不超過四人的團隊如何在短短幾天內開發出一款數字產品和一家初創公司。

人工智能對科技行業來說并非新鮮事物。然而,自 OpenAI 出現以來,許多公司已經意識到,通過縮短任務與結果之間的時間差距,他們能夠為用戶創造新的潛在價值。流程自動化、數據重新解讀以及新的支持溝通渠道,都是公司認為對客戶極具價值的新優勢。

“我們以AI為先”“AI賦能”似乎成了行業新的質量標簽。從某種程度上來說,這完全合情合理,因為我們身處競爭激烈的環境中,需要始終站在技術和全球對話的前沿。另一方面,這種炒作也可能被一些人視為一種時髦的營銷策略,企業利用這種策略來參與對話,卻沒有妥善管理技術,最終暴露出產品缺陷并欺騙用戶(例如Builder.io的案例)。

現在,采用和創建用于多任務處理的人工智能代理可能意味著支付多個人來完成同一項任務,或者節省可以投資于未來發展或價值主張的資金。

“我們需要用技術來解決這個問題,而不是用人”也是一個新的商業口號,表明公司已經開始將產品價值轉移到人工智能支持上,而不是人身上,到目前為止,這已經引發了裁員、部門重新劃分和新的職位描述創建,用較少的人力資源創造了新的公司活力。

產品設計界的人工智能炒作

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由 kikehey.com 設計
從設計到生產,新的應許之地如今驅使著設計師們開始全新的產品打造體驗。

正如我之前提到的,一些人工智能公司已經徹底改變了科技行業和我們的生活。產品設計也深受其影響,像 Lovable、Google Stitch 和 Figma 網站等新興公司和功能已經改變了設計思維,它們加速了實時界面從簡單輸入到具體化的實現,幾乎消除了像素、圖像到代碼源之間的轉換。

人工智能對設計師有何承諾?

作為一名設計師,我可以說,通過另一個領域,特別是工程團隊來實現想法一直都很有挑戰性。這種摩擦并非總是存在,但我們必須承認,由于多種原因,這種關系并不總是最有效的,包括路線圖不切實際、項目管理不善以及雙方估算不充分。那么,如果你有一個新的工具,可以消除“中間人,或者更確切地說,中間流程”會發生什么呢?

從設計到生產,這片新的“應許之地”如今正驅動著設計師開啟全新的產品構建體驗,重新定義所有現有的工作方式。即時基準測試、數據比對、功能參考、代碼驗證等等,如今已成為產品設計更堅實的基石。

這個幾乎成為現實的承諾對設計師來說是一件好事嗎?當然是的,因為正如我提到的,它使我們能夠縮小編碼差距并優化研究時間,使我們能夠盡快創建想法或測試產品假設,而無需任何代碼。

但是所有這些好處怎么會對產品設計構成威脅呢?

產品設計師永遠存在的問題。

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由 kikehey.com 設計
出于某種原因,設計師常常避免從自上而下的角度考慮解決方案,而是傾向于專注于單一元素進行開發。

至少在我看來,設計師們有一個根深蒂固的習慣,那就是不把產品和用戶的挑戰作為一個整體來考慮。相反,他們傾向于把所有東西都簡化為一個結果:用戶界面,它涵蓋了所有可能影響產品和用戶體驗的元素。

學習從更廣闊的視角理解問題是年輕或中級設計師的一個潛在問題,在我看來,這種缺陷部分源于“快速交付”的理念,這種理念源于初創公司對敏捷性概念的誤解,他們為不完整的生產制造有缺陷的產品找借口,僅僅因為他們需要不擇手段地將產品推向市場。我并不是說我們需要停止生產循環,但擁有堅實的設計基礎將確保從一開始就擁有最佳的用戶體驗。這種缺失的技能就是系統思維。

這是什么技能?
系統思維是“一種通過考察復雜問題各個部分在更大系統中如何相互關聯來理解復雜問題的整體方法。它強調理解各個組成部分之間的關系和相互作用,而不是孤立地關注單個部分。”這個定義在產品設計中有意義嗎?我猜你認為有意義。然而,出于某種原因,設計師常常避免從自上而下的視角來思考解決方案,而是更傾向于專注于單個元素進行開發,從而忽略了問題的全局。

為什么這項技能與產品設計息息相關?
想象一下,你被要求重新設計整個產品,從零開始打造一個新設計,或者引入新功能來提升銷量。解決這些挑戰有兩種方法:你可以立即著手解決方案,然后觀察產品和用戶的反應,并希望避免重新構建初始解決方案或過度設計(所謂的敏捷方法);或者選擇第二種選擇:構建一個你完全理解(或至少有所了解)這個新解決方案將如何影響更廣泛系統的解決方案。這樣,一旦你推出產品或改進,你就已經考慮了大多數可能的場景和行為,從而預測到錯誤、摩擦或極端情況。在短期或中期內,哪種選擇能讓你創造出更好的產品?

當你能夠從全局視角審視問題,將所有可能的環節都集中到一起時,你的決策將比僅僅關注問題的某個部分更有效。此外,隨著你獲得更廣闊的視角,能夠抓住別人可能忽略的機會,發現潛在的改進機會,你也能增強對戰略決策的自主性。

為什么人工智能最終可能會消除這種能力?

擁有“高質量”的界面和“簡單提示”的即時性,對我們來說無疑是天籟之音;想象一下,這將開啟多么無限的可能性。時間對公司至關重要;這一點毋庸置疑,但在設計中,時間也可能是一把雙刃劍。快速并不總是意味著高質量 當快速生產的承諾成為設計和產品質量的唯一標準時,復雜的設計思維就變得過時了。

更多背景信息:
人工智能便利的隱性成本:我們的思考能力——阮黃(Hoang Nguyen)《人工智能毀了寫作嗎?》——《作家之路》

正如所有新趨勢和技術進步一樣,我們全心全意地學習和探索與人工智能相關的一切,并對其所能帶來的所有好處感到眼花繚亂。由于這種技術“魅力”,我看到了許多好處,例如上述這些,也有一些不那么積極的好處,包括商業洞察力、深度流程分析以及系統思維等復雜的產品考量日益匱乏。

如今,各大公司和全球科技界都在慶祝,一個不超過四人的團隊,如何在短短幾天內就能開發出一款數字產品和一家初創公司。對我來說,這只是一個更復雜等式的一部分,必須用批判和更深入的眼光來看待。

在產品設計中,我觀察到一種模式,表明人工智能影響了我們對用戶和產品挑戰的理解。所有設計對話要么集中在工具上,要么集中在如何提示,要么集中在如何創建代理上,這本身并沒有什么不好,但似乎沒有人會停下來,先了解一下需要設計的東西的所有信息。

隨著這場技術革命的到來,我認為,在陷入全球性的快速盲目狀態之前,對這項技術如何使我們受益進行批判性思考至關重要,因為這種盲目性無疑會對我們產生長期影響。

如今,以創紀錄速度開發的產品和服務已成為新一代技術。然而,其中一些產品和服務缺乏深度的生態系統連接、清晰的目標或復雜的可擴展性(系統思維)。因此,在我看來,如果人工智能沒有得到良好的引導,它就只能淪為速度的空想。

中間立場

那么,如果人工智能就是速度,我們該如何有效地利用它而不遺漏重要的事情呢?答案是我們設計團隊迄今為止摸索出的一套簡單的工作流程。

理解/加速/建設

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這種簡單的結構讓我們理解了所有人工智能都可以成為我們的參與者,而不是反過來。這是一個三步工作流程,它為人工智能提供了一個可以最大限度發揮其潛力的空間,并使我們能夠從堅實的系統思維基礎開始構建產品。

理解

它指的是一個深度戰略階段,在采取行動之前,所有團隊成員都會了解參與規則、背景、挑戰或依賴關系,以確保清晰的方案。在這個階段,復雜思維至關重要,識別項目的所有組成部分(系統思維)將使我們更加高效。

加速

在這里,人工智能是主角;產品角色的界限模糊了:設計師、產品經理和開發人員放下各自特定的角色任務,齊心協力地協作。工具、集成、提示和軟件可以更快地產生結果。因此,產品答案預示著一條可遵循的路徑。與我們過去使用的工作流程相比,這個階段優化了時間差距。

在這個階段,按角色劃分的專門任務消失了,知識的融合模糊了傳統角色之間的界限;基本上,我們都可以做所有事情。

這里有一個簡短的免責聲明:此階段的結果不是最終交付成果,而是一個可供討論的開始想法;這樣,當下一階段到來時,我們會保持更詳細、更安全的開發標準。

更多背景信息:
設計師:一年后我們都將成為設計工程師——Ted Goas

建筑

借助人工智能的優勢,我們完成了快速的信息搜索,現在是時候像我們習慣做的那樣,基于可靠的信息構建產品了。

我今天的學習(仍在進行中)

首先,人工智能不是一種可交付成果;它是一個任務加速器,話雖如此,我們明白它不是產品構建的核心,而是流程中的一個步驟。

我們的工作、知識和愿景非常寶貴,因此我們利用人工智能更快地取得成果,但我們的標準仍然指導我們的決策。

我們不會被各種類型的工具和方法所迷惑;我們正在嘗試并決定哪種方法更適合我們的需求;我們將其視為一項新技術,而不僅僅是一種新潮的潮流。

快速并不總是意味著質量,而且它不應該是唯一的產品承諾。

越簡單越好。我們的工作動態應該簡潔明了,沒有不必要的步驟。

 

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頁面的卡片式設計

濤濤 設計管理與成長

在扁平化設計興起與最初的 Macintosh 圖形界面問世之間的近 30 年,是擬物化設計從萌芽、發展、成熟到轉型的階段。上世紀 80 年代,幾乎所有研究機構和 3D 制作公司都聚焦于提高 3D 圖形的真實感。隨著技術成熟,設計師們爭相繪制愈發逼真復古的圖標,到 2012 年左右,擬物化設計達到極致。然而,過度精細的肌理、裝飾、光影讓人們視覺疲勞,且用單一逼真設備作為圖標,因設備更迭可能導致功能識別斷代,比如年輕一代對指南針喻指地圖、磁帶喻指錄音等設計可能陌生。

如何讓UI設計更加統一規范

濤濤 設計管理與成長

本指南旨在幫助設計師快速且一致地布置 UI,對于設計有固定約束的移動應用程序 UI 尤其有用,同時在響應式網頁設計中也能發揮作用。和許多設計指南一樣,這些示例在實際設計過程中體會,會比單獨閱讀文字更有幫助。

如何讓UI設計稿更加優秀

濤濤 設計管理與成長

在視覺藝術領域,藝術家注入作品中的顏色往往能成為作品的靈魂。正如靜電所說:“顏色就是一種力量。它可以在轉瞬之間改變圖片的基調,能夠增強、減輕、突出、說服、呼吁等等。顏色和文字可以相互輔助,讓彼此更有力量,甚至能在沒有任何文字的情況下傳達情感,是設計師手中的一大武器。” 這也正是顏色在 UI 設計中成為關鍵因素的原因。

Feed 流設計:這些知識你知道嗎?

濤濤 設計管理與成長

Feed 流,簡單來說,就是將用戶感興趣的內容以信息流的形式呈現出來。我們可以把 “Feed” 理解為 “按需供給”,即產品通過數據算法為不同用戶推薦他們感興趣的內容,吸引用戶不斷下拉瀏覽;而 “流” 則指信息有規律排版的呈現形式。

用戶體驗設計公司 | 你不是在尋找你的用戶體驗聲音,而是在構建它

杰睿 設計管理與成長

我們大多數人都被教導在別人的過程中尋找我們的用戶體驗聲音。

如果您從事用戶體驗工作超過五分鐘或五年,那么您可能已經接受了這樣的訓練:追求工件而非影響力、追求可交付成果而非結果、追求框架而非愿景、追求反饋而非清晰度。

總有其他方法可以嘗試,總有其他作品可以交付,總有 Figma 文件需要完善。但你的聲音并非存在于噪音中,而是存在于你如何打動房間。你如何構思一個別人看不到的問題。你如何傾聽研究,并知道何時反駁。

每個人一開始都會犯錯。我們都一開始就認為問題出在工具上。我們都混淆了讓事情變得更好和讓事情變得更清晰。

你不會在訓練營里找到自己的聲音,也不會在認證儀式上找到它。這里不是霍格沃茨,沒有分院帽把你送進用戶體驗戰略之家。你得自己去創造。犯錯,犯錯,一刻一刻地積累。經歷錯誤的轉折、驚險的時刻,以及那些你從未意識到自己已經準備好的爭吵,直到你真正準備好。

UX 的未來不會被框架所拯救。它將由那些愿意為更好而奮斗的人來塑造,即使它很混亂。

這項工作始于你的聲音。不是在你精通之后,不是在你感到舒適之后。而是在你停止等待清晰的想法并開始創造它的時候。

當我開始找到自己聲音的邊界,當我的直覺開始發揮作用時,并不是在什么大師課上,而是在完全、汗流浹背、輕微恐慌的時候。

這是我第一份真正的用戶體驗工作,盡管當時我的職業是“信息架構師”。第一天,我拿到了一堆200個紅線框圖。沒有任何解釋,沒有任何背景信息,只是一句“明天之前修好它們”。

我可能忍不住流淚了,也可能沒忍住。我根本沒辦法。我甚至認不出他們用的是什么軟件(是Visio。還有人記得嗎?)。這可不是有史以來最直觀的用戶體驗工具。

我完全用錯了方法。我花了比預期多一倍的時間。最初的幾個線框圖看起來就像是一只喝了咖啡的浣熊畫的。

但問題是:沒人在乎這些線路有多漂亮。他們關心的是他們強調的問題是否真的得到了解決。他們關心的是你是否能解釋這些變化背后的原因,以及當紅線不合理時,你是否能為這些選擇辯護。

那是我第一次真正學到的用戶體驗課:生存的關鍵不在于工具,而在于清晰的思路。在于當其他人只想讓事情看起來一成不變時,能夠清楚知道什么是重要的。說實話,我大概答對了60%。但這已經足夠了。因為我很快就明白了:在用戶體驗領域堅持下來的人,并非那些流程最清晰的人。他們是那些在一切顯得混亂、倉促或政治化的時候,能夠解釋什么是重要的,以及為什么重要的人。

現在依然如此,甚至比以往任何時候都更加如此。

我們正處于用戶體驗被邊緣化、縮小規模或被自動化淘汰的時代,這并不是因為它不再重要,而是因為太多團隊忘記了它的實際用途。

更快的工具并不能解決這個問題。更敏銳的聲音才能。這就是這篇文章的意義所在。不僅僅是找到你的用戶體驗聲音,更要不斷磨練它,這樣你才能在關鍵時刻運用它。因為如果我們想讓用戶體驗在新的篇章中生存下來,我們就必須首先努力爭取它的價值所在。

UX 簡史(以及它為何對你的聲音如此重要)

用戶體驗不僅僅是一門學科。它是一種模式,一個學習、應用、探索,如果幸運的話,還能修正路線的循環。在過去的二十年里,我們經歷了很多探索。

以人為本的設計并非新鮮事物。正如艾米麗·史蒂文斯 (Emily Stevens)指出的那樣,其根源可以追溯到古希臘的人體工程學或風水原理。但“用戶體驗”作為一個正式概念直到 20 世紀末才得以確立,當時工程師、人因專家以及最終的軟件設計師意識到系統必須能夠以人為本。

正如辛西婭·維尼 (Cynthia Vinney)所言,蘋果、IDEO 和早期互聯網的崛起,推動用戶體驗走出工程實驗室,進入商業戰略。在一段時間內,用戶體驗曾擁有影響力。我們塑造了行為、期望,甚至路線圖。

然后我們就變得閃亮了。

訓練營數量激增。“獨角獸工作”(Nick Babich 的定義)的招聘信息也隨之激增,這些職位需要能夠編程、研究、制作原型、制作動畫,甚至可能還會給辦公室的植物澆水的設計師。公司需要用戶體驗,但并不總是明白它的作用是什么。這純粹是《霹靂游俠》的邏輯:閃燈,打開語音調制器,然后祈禱沒人問它到底是怎么用的。

UX(用戶體驗)變成了一個包羅萬象的頭銜,承諾提供策略,但實際交付的往往只是造型。喬納斯·霍納(Jonas Hoener)就是這樣描述這種趨勢的,他并沒有錯。我們開始大量生產作品集,卻沒有教會人們如何捍衛作品背后的策略,莎拉·杜迪(Sarah Doody)在批評UX教育如何辜負下一代時就指出了這一點。

用戶體驗(UX)漂移了。不是因為設計師忘記了如何解決問題,而是因為解決問題在政治上變得不方便。

UX 曾經塑造了路線圖,現在它開始修飾積壓工作。

它曾經問的是“為什么”,現在卻被告知“怎么做”。

它曾經影響產品方向,但現在卻是在做出決定之后才開始發揮作用。

如果您試圖找到或完善自己的聲音,您需要了解那段歷史,不僅因為它很有趣,還因為它解釋了利害關系。

用戶體驗的歷史不僅僅是一條時間線。它更是一則警示,提醒我們當清晰被順從取代時,會發生什么。當提出更好的問題被急于交付下一個可交付成果取代時,會發生什么。

如果你想讓你的聲音有意義,你必須知道這個行業何時會發生變化,以及如何穩住自己。

如何找到(并發展)你的用戶體驗聲音

大多數人認為,經過足夠多的年月、足夠多的會議、足夠多的 Figma 文件,總有一天你會“找到”屬于自己的 UX 風格。但風格并非偶然發現的。它是你在每次完成工作中最艱難的部分時,有意或無意地強化的一套技能。

這關乎你如何應對阻力。這關乎你如何在壓力下捍衛自己的決定。這關乎你如何在更愿意保持沉默的情況下維護用戶的利益。而這第二點可能更為重要。

在職業生涯的早期,你很容易認為聲音來自于掌握 Photoshop、Figma 或任何流行工具。

用戶體驗設計一直以來都是以人為本的職業,它不僅需要技術能力,也需要傾聽、適應能力和溝通能力。Indeed設計團隊在分析優秀設計師與卓越設計師的區別時,明確地指出了這一點。

工具不會教你如何解釋權衡利弊。也不會教你如何在大家開始改變目標時為用戶辯護。也不會教你如何說服滿屋子懷疑論者,讓你相信你正在解決的問題確實重要。

你的聲音不是來自框架。

它來自于壓力。來自于為一些感覺混亂、情緒化、不方便的事情挺身而出,并且無論如何都要去做。

當其他人還在為“什么”而困惑時,我能清晰地表達“為什么”。這是第一個轉變:我意識到清晰的思路比聰明的頭腦更有價值。

后來我開始經營酒吧。這是一種完全不同的用戶體驗。你很快就能學會如何評估一個人。

如何在他們開口之前傾聽他們的需求。如何緩和緊張局勢。如何讓兩個自以為在同一個對話中但實際上并非如此的人達成共識。

聽起來很熟悉?這就是用戶體驗。只不過不是那種從訓練營里學到的版本。這是大多數用戶體驗教育幾乎都很少涉及的關鍵技能:如何解讀房間。如何在摩擦爆發之前預測它。如何駕馭人與人之間的緊張關系,而不僅僅是屏幕的流暢性。

正如Preeti Talwai所說:“當你的想法與房間里其他人完全不同時,請大聲說出來。當你是新人時,請大聲說出來。當你是房間里最年輕的用戶體驗研究者時,請大聲說出來。最重要的是,當你是房間里唯一的用戶體驗研究者時,請大聲說出來。那時,你的聲音最重要。”

但我們在這方面教得不夠。我們打造了一個崇尚線框圖的行業,卻忽視了在壓力下解釋決策所需的能力。我們大量炮制作品集,卻不教人們如何捍衛作品背后的策略。

這就是聲音失效的地方:當它被訓練去遵循步驟而不是提出問題時。

你無法在框架中找到你的用戶體驗聲音。你可以在你經歷過的事情、你為之奮斗過的事情以及你不再道歉的事情中找到它。

如果你從事設計行業已有一段時間,那么你已經擁有了自己的聲音,但你可能只是在低聲細語,或者在模仿別人,或者在等待別人的允許,說出那些你已經知道需要說的話。

陳偉志坦言:“我不會讓阻力阻止我發聲。” 這不是虛張聲勢,而是清晰的思路。UX 的聲音不僅僅關乎音量,更關乎有話要說,以及即使無人問津也要堅持說下去的決心。

語音不僅僅是說話的方式,更是聆聽的方式,翻譯的方式,以及在用戶親眼看到之前向他們展示內容的方式。當一切都自動化時,這正是用戶體驗 (UX) 的價值所在。如果你一直在等待有人允許你使用語音,那么現在就是你想要的了。

如何找不到自己的聲音

失去自己聲音的最快方法之一就是模仿別人的聲音,并說服自己這樣做是有效的,因為它能引起注意。

在我職業生涯的早期,我曾為一位以絕對力量領導的領導者工作:身高六英尺左右,精力充沛,嗓音洪亮。他可以沖著客戶大喊大叫,然后掛斷電話,電話還會響起來。我想:“這肯定是一種有效的領導方式。”

所以,當我經營自己的公司遇到困難,試圖讓自己聽起來自信起來時,我模仿他的語氣、他的熱情、他的直率。我對著客戶吼叫,希望音量能等于清晰度。

劇透:事實并非如此。

他們沒有回電話。他們解雇了我們。這完全是我的錯。

那個聲音對他來說很合適,但對我來說卻完全不適合。

他做得好的地方,完全符合他的個性。他果斷、外向、精力充沛、以任務為導向,而且言辭犀利。這是他與生俱來的風格。這種風格很有效,因為它適合他的環境。但我的風格卻不合。他的話很有效果,而我的話只是回響,然后就消失了。

借來的聲音在壓力下無法生存。只有你自己的聲音才能生存。

這不僅僅是直覺,它得到了行為研究的支持。研究表明,當性格鏡像與你的性格相符時,可以建立信任;但如果與你的真實自我不符,就會造成不和諧,并損害信譽。領導力理論也呼應了這一點。根據菲德勒的權變模型,你的領導風格必須與你的性格和環境相匹配,否則在壓力增大時就會失效。

真誠領導力,一種根植于自我認知、價值觀和一致性的模式,一次又一次地超越了虛張聲勢。它能夠建立信任、清晰的思路和韌性。它不依賴于數量,而依賴于存在感。

因此,盡管業界通常獎勵高管的魅力和自信,但真正的影響力并非來自誰的嗓門最大。它來自誰知道什么值得說,并且把這些話當真。

用戶體驗不需要更響亮的聲音,它需要真實的聲音。這種聲音根植于視角、同理心和自我認知。這種聲音能夠引領我們穿越模糊的界限,在壓力下清晰地表達,并且仍然保持真實的自我。

從聲音到價值。工作現在需要什么

我曾經以為,強大的用戶體驗聲音就意味著正確。當年我和別人共同經營產品代理公司 Hard Candy Shell 的時候,我們自信滿滿,甚至有些自大。客戶雇傭我們,就是為了說出別人不敢說的話。我們把直言不諱當成一種榮譽。

但正確并不等于有效。

在一次殘酷的咨詢中,經過90分鐘的批評,一位客戶半開玩笑地說,感覺就像“一場沒有安全詞的S&M咨詢”。我們為這句話感到無比自豪,差點就把它放到了網站上。回想起來,我們不僅僅是在為工作服務,更是在為自己表演。

最終,我意識到:影響力不在于你能向別人說出多少真相,而在于你是否能讓對方感到足夠安全,愿意聽取這些真相。

缺乏同理心的精準并非領導力,而只是一場表演。

如果你希望你的聲音被重視,那么實際上應該是這樣的:

  • 搶在別人之前,先把真正的問題框定出來:不要只報道研究結果,更要展示研究的意義。讓利害關系清晰可見。
  • 化模糊為前進的動力:大多數會議室陷入僵局,是因為沒人知道下一步該怎么做。這時,你的聲音就顯得尤為重要。減少摩擦,撥開迷霧,引領前進。
  • 像設計工具一樣運用你的語言:揭示權衡利弊。闡明邏輯。在不失清晰度的情況下邀請合作。
  • 讓你的聲音與當下相符:放大你的存在感,但不要縮小。需要時保持安靜。需要時保持熱情。
  • 知道何時以研究為主導,何時以判斷為主導。研究贏得信任,判斷贏得動力。兩者缺一不可。
  • 讓行動變得不可避免:目標不是控制,而是清晰。影響力意味著讓下一步行動變得顯而易見、安全且必要,即使沒有人做好準備。

你不會偶然培養出這種聲音。它需要經歷各種壓力、各種失誤、在不輕易露面時挺身而出。

這個行業不需要更多精致的演示文稿。它需要更多能夠走進混亂并帶來信號的人。他們能夠引領整個會議,不是趾高氣揚,而是指明方向。總而言之,我們需要更多用戶體驗方面的“歐比旺”,而不是 PowerPoint 上的“帕爾帕廷”。

如果你想讓你的用戶體驗設計更具影響力,現在就該明確目標。發揮你的優勢,了解你的受眾。并且要像決策取決于你一樣去表達,因為決策確實如此。

有些公司不會為此留出空間。有些團隊不會馬上意識到這一點。但這并不意味著它不再必要,反而讓它變得更加重要。

因此,無論你是一年還是二十年:

  • 不要再等待別人詢問你的意見。
  • 不要在需要清晰的房間里保持沉默。
  • 停止完善那些無法改變決策的交付成果。

你的聲音不是為了顯得聰明,而是為了推動工作。而工作需要推動。

用戶體驗揭示真相,語音驅動戰略。

用戶體驗從來都不是關乎像素的。它始終關乎清晰度,將復雜性轉化為方向,將洞察力轉化為行動,將模糊性轉化為一致性。

但單靠框架并不能推動團隊前進。模板無法建立信任。系統無法創造動力。

人們確實如此。

這就是你的聲音發揮作用的地方。

在人工智能能夠模擬流程并在幾秒鐘內快速生成產品的時代,用戶體驗的真正價值不在于執行,而在于框架。在于了解我們要解決的問題是什么,目標客戶是誰,以及在眾說紛紜的情況下,成功究竟是什么樣子。

你不必相信我的話。UX 領域的領導者們都在說同一句話:這項工作的未來不在于產品本身,而在于框架,在于知道要解決什么問題,為誰服務,以及當眾說紛紜時,成功是什么樣子。

正如Kym Primrose所寫,“這個行業就是為了時間和金錢;當有廉價而粗糙的解決方案可用時,它根本無法承受真正的用戶體驗設計的放縱。”

這就是重點。人工智能并沒有扼殺用戶體驗。它揭示了我們的視角已經變得多么脆弱。當我們不再審視問題,開始優化過去時,我們就無法前進。我們會變得扁平,我們會墨守成規,我們會消失。

Primrose 繼續說道:“我們越是將設計任務交給那些從匯總數據和歷史模式中學習的系統,我們就越有可能將一切標準化。”

這才是真正的威脅。不是人工智能,而是用戶體驗行業忘記了如何引領,不再提出更好的問題,而是把方向盤交給了只會復制過去的系統。

這就是Patrick Neeman所描繪的用戶體驗的未來:成功與否,根本不在于產品本身,而在于引導用戶構建框架。現在的工作是幫助團隊定義問題,而不僅僅是繪制解決方案的流程圖。

Taylor Dykes對此進行了更進一步的闡釋。她認為,現代用戶體驗領導力并非源于頭銜,而是源于在不確定的環境中掌控全局的能力。最有價值的設計師并非等待指令的人。他們是那些在團隊尚不確定下一步該如何走時,幫助團隊向前邁進的人。

隨著人工智能越來越多地出現在我們的工作流程中,人類的領導力就越發不可動搖。正如卡羅爾·J·史密斯在其關于人機信任的研究中所述,用戶不僅想要準確的系統,他們還想要可靠的系統。信任并非源于精準,而是源于透明度、溝通以及對系統運行機制及其原因的清晰理解。

Borbála German 和 Réka Pet?的研究也呼應了這一洞見。他們發現,人們追求的并非完美無缺的系統,而是可解釋的系統。他們想要有人支持、有護欄、有明確的職責分工。最重要的是,他們希望有人對接下來發生的事情負責。

那個“某人”通常就是你。

這就是為什么Sharan Phillora 和 Giada Gastaldello認為下一代 UX 領導者不是由可交付成果來定義的,而是由他們引導對話、構建模糊性和帶領團隊進行決策的能力來定義的,而不僅僅是設計。

因為這就是你的聲音所起的作用。它彌合了研究與現實之間的差距。它讓行動充滿安全感。它讓團隊在遇到困難時有信心繼續前進。

框架只是腳手架。你的聲音才是賦予它們生命的力量。這才是它的意義所在。

工作絕不僅僅是屏幕

用戶體驗從來就不該是裝飾性的。它從來就不該是路線圖寫完后才去參與的團隊。

這個行業的崛起并非源于框架。它之所以崛起,是因為人們展現出自己的觀點,并有勇氣表達出來。他們敢于提出更好的問題,敢于挑戰糟糕的默認模式,敢于為屏幕另一邊的人們挺身而出。

這正是用戶體驗的價值所在,而我們也失去了它。不知從何時起,我們變得沉默寡言。我們混淆了交付成果和影響力。我們滿足于“有用”,而我們本應是不可或缺的。

并且它顯示出來了。

如今用戶體驗的真正失敗并非工具或頭銜,而是決策時缺乏遠見卓識,是在最需要清晰思路的時候卻保持沉默,用被動的“是”取代了強硬但必要的“不”。

你的用戶體驗設計理念并非額外獎勵,也不是你擁有足夠多的頭銜后就能獲得的。它是你塑造產品內容和使用方式的最重要工具。

不是某一天。也不是在人工智能“安定下來”之后。而是現在。

是的,這很難。在那些不想聽你說話的房間里大聲說話很難。當你是唯一一個踩剎車的人時,很難挑戰當前的勢頭。當其他人都只想得到一個可交付成果時,很難成為那個問“為什么”的人。

但這正是讓它變得重要的原因。

無論你是新手還是領導者:在被邀請之前先發言。在被要求之前先構思。即使更容易理解,也要引導。

如果用戶體驗 (UX) 有未來,那不是因為更簡潔的設計系統,而是因為背后的人最終決定站出來發聲。

你的用戶體驗聲音不僅僅關乎你的設計方式,還關乎你如何改變接下來的設計。

所以使用它。用它建設。用它戰斗。用它分享。

蘭亭妙微(www.gerard.com.cn )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提供卓越的大數據可視化界面設計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咨詢高端網站設計平面設計,以及相關的軟件開發服務,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。

【蘭亭妙微】用戶體驗設計優化 | 什么是“嵌入式成長機制”?

杰睿 設計管理與成長

 

——從 Hook 模型到行為慣性設計的交互進階路徑

一、起點:為什么“用戶投入”才是粘性最高的設計?

在許多交互體驗中,設計者常常追求“即時反饋”:點擊即響應、瀏覽即推薦、登錄即得禮。但用戶一旦體驗完畢,離開就再無回頭。
原因在于:用戶沒有留下任何可積累的“成長性投入”
根據《Hooked》模型,產品形成用戶習慣的四個階段中,Investment(投入)是最被低估卻最決定復訪意愿的一環
“當用戶在產品中投入時間、精力、數據或情緒,便不再是旁觀者,而是利益相關方。”
但是,僅有“投入”還不夠,這些投入是否“嵌入”用戶未來體驗,是否帶來持續增長感,是設計的關鍵挑戰。
這就引出一個更高級的設計模型:嵌入式成長機制

二、定義:“嵌入式成長機制”到底是什么?

嵌入式成長機制(Embedded Growth Mechanism) 是指:
產品通過系統性結構,讓用戶的每一次投入行為產生未來可感知的回報,并對下一次使用產生預期依賴,最終形成習慣與留存。
它具備四個核心特征:
特征 說明 常見誤解
行為路徑可復用 用戶走過的路徑會影響下一次決策 不是“歷史記錄”,而是路徑強化
成果可積累 用戶的操作結果以結構化形式沉淀 不是“完成任務”,而是“建立資產”
成長性可感知 反饋不僅是即時,而是具有階段性躍遷 不是“獲得獎勵”,而是“具備成長感”
結構性嵌入 用戶資產影響后續流程、推薦、權限 不是“數據留存”,而是“體驗參與權”

三、原理:從 Hook 模型到“行為慣性引擎”

  1. Hook 模型復盤
在《Hooked》中,用戶習慣的形成來自于:
  1. Trigger(觸發)
  2. Action(行動)
  3. Variable Reward(變動獎勵)
  4. Investment(投入)
但模型本身不解釋 “投入之后發生了什么?” 投入成為“行為慣性”的方式是:嵌入式成長結構 + 可視化反饋機制 + 結構性復利回路
我們可以用如下公式理解這一點:
markdown
復制編輯
Investment × Embedding × Future Payoff = Habitual Use
也就是說,僅僅讓用戶“寫了一篇筆記”沒意義,除非:
  • 這篇筆記成為未來推薦算法的一部分
  • 它帶來新用戶點贊、收藏、互動(外部性收益)
  • 它在視覺層面沉淀為“知識資產”并被系統引用
  • 它解鎖了下一階段內容 / 權限 / 工具
這就是“嵌入式成長機制”與一般投入反饋機制的根本區別:
用戶的行為介入并塑造了未來體驗結構

四、結構:嵌入式成長機制的 3 層設計框架

我們可以從交互設計的角度,將其拆解為三層結構:
第一層:結構性投入點設計(Structure of Investment)
識別產品中的可“沉淀性操作”:
類型 示例 表現方式
內容結構投入 Notion 筆記、飛書文檔 用戶參與“搭建”產品結構
關系結構投入 社交圈建立、關注體系 用戶構建“社會資產”
行為偏好結構 推薦算法訓練、偏好標簽 用戶塑造算法“映射自己”
權限成長結構 功能權限隨投入解鎖 用戶獲得“控制感”與進階通道
設計建議
  • 所有可投入點,應具備:數據結構、可查詢性、可回顯。
  • 不要把用戶操作設計成“消耗品”,而是“積累點”。

第二層:回報路徑嵌入(Embedded Feedback Loop)

關鍵在于:用戶操作后的結果能否影響未來體驗
投入行為 影響維度 回報機制
編輯頁面 頁面結構保存 下次自動載入、自定義默認
點贊內容 訓練算法模型 推薦更符合偏好的內容
填寫興趣 用戶畫像建模 頁面布局動態調整
學習任務完成 解鎖新模塊 路徑“只屬于你”而不是大眾用戶
設計建議
  • 讓回報不止出現在當前頁面,而是改變系統反應方式
  • 讓用戶感受到自己“塑造”了這個系統。

第三層:增長可視化機制(Growth Visualization)

即便系統有“嵌入性回報”,用戶如不能感知,就不會形成行為慣性
設計任務是將成長數據顯性化為“變化圖景”
可視形式 舉例 情緒作用
進度軌跡圖 番茄時間記錄曲線 感知掌控感
資產地圖 筆記結構腦圖、知識沉淀庫 感知自我能力增長
使用成長階梯 等級標識、勛章系統 感知“在升級”
反饋路徑可追溯 用戶行為→系統推薦鏈路圖 感知“產品聽懂我了”
設計建議
  • 成長可視化 ≠ 簡單圖表,而是體現“行動-結構-反饋”的閉環感;
  • 成長展示要避免“游戲化套路感”,要強調功能性連接與用戶“建設感”。

五、誤區與反思:嵌入式成長 ≠ 成癮設計

不少人將“用戶投入”等同于“上癮機制”,這是理解上的誤區。
嵌入式成長機制不鼓勵用戶沉迷于操作本身,而鼓勵他們主動塑造體驗結構。區別在于:
維度 成癮機制 嵌入式成長機制
反饋節奏 高頻、即時 階段性、結構性
用戶參與感 被動反饋接受 主動結構塑造
成果屬性 一次性、多巴胺驅動 累計性、功能驅動
設計倫理 容易引發依賴 傾向于能力增強
最理想的狀態:
用戶使用產品越久,越能建立自己的體系,產生“離不開”而非“停不下”的依賴。

交互設計的進階,不在于“好看”,而在于“結構”

“嵌入式成長機制”作為一種設計方法,其終極目標是:
把用戶的參與設計進產品本身,讓體驗隨行為進化,讓系統隨著使用更懂用戶。
它連接了用戶行為 → 體驗結構 → 長期留存之間的底層路徑,是行為慣性型產品的核心邏輯。
 
 
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桌面端界面設計 | 如何設計淺色主題 UI

杰睿 設計管理與成長

如果您曾經嘗試設計輕量級 UI,您就會理解這個悖論:它看起來很簡單,但卻很容易出錯。

增加亮度可能會導致圖像變得平淡、褪色,甚至刺眼。

你以為白色=光。但這就像說糖等于甜點一樣。

憑借 6 年多為 SaaS、移動和商業平臺進行設計的經驗,我了解到淺色主題需要與深色主題一樣多的改進和意向性,甚至更多。

它們在所有環境中都體現了清晰度、對比度、結構性和實用性。

讓我來分解一下。

 

淺色主題背后的心理學
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輕量級 UI 感覺:

  • 冷靜的
  • 熟悉的
  • 值得信賴

這就是為什么你會在以下地方找到它們:

  • 銀行應用程序
  • 醫療保健儀表板
  • 政府網站
  • SaaS 產品

在生產力應用中,81% 的用戶更喜歡將淺色主題作為默認主題。

人們需要清晰的信息,尤其是在特定場景下。不要讓他們失望。

總是問自己:“這會用在哪里?” 室內、室外還是移動? 這會改變一切。

設計 Light 主題的分步工作流程

1. 從柔軟的中性基底開始

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避免使用#FFFFFF。認真的。

相反,我選擇中等中性色,如#F4F6F8 或#F9FAFB,它們可以提供微妙的深度并減輕眼睛的疲勞。

在模態框或照片上使用透明白色覆蓋層來創建深度而不反射光線。

2.建立模塊化色彩系統

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使用語義標記bg-default,例如text-muted,,border-light。這使得主題保持一致且可擴展。

3. 控制對比度(不僅僅是為了可訪問性)

不要止步于 WCAG 兼容性。真正的目標是現實世界的可讀性。

  • 文本對比度至少為 4.5:1
  • 為灰色添加色調以增加溫暖感
  • 使用鮮艷的色彩突出顯示 CTA 和錯誤。

我犯的錯誤:我曾經在儀表盤中使用了符合WCAG標準的灰色文本。雖然在我的屏幕上看起來很棒,但在戶外日光下用戶很難閱讀。

教訓:合規性≠可用性。

4. 限制使用陰影

陰影很棒,但要小心。

  • 使用 1-2 個深度級別
  • 更喜歡柔和的陰影或內嵌陰影
  • 避免使用硬輪廓

5. 反射和陽光的設計

  • 在陽光直射下進行測試(是的,在戶外走走)。
  • 避免使用淺色圖標,因為它們會消失。
  • 使用 400 多種字體粗細。

過亮的設置可能會使屏幕對比度降低多達 40%。請適當調整。

6. 仔細突出交互狀態

在淺色主題中,懸停和焦點等狀態經常被忽略。

  • 使用微妙的陰影、下劃線或發光效果
  • 定義每個狀態:懸停、活動、禁用

專業提示:我總是在灰度模式下測試我的元件庫。如果狀態保持清晰,就說明我做得對。

7.不要忘記品牌個性

一個常見的錯誤:品牌在輕量級 UI 中消失。

反而:

  • 使用品牌顏色來調配背景
  • 使用品牌插圖或圖標
  • 使用字符設置空狀態的樣式

即使在燈光模式下,Notion 的 UI 也保持著自己的個性。

將框架應用于 Figma 社區項目

我通常會使用隨機的 Figma 模板來測試我的設計工作流程。它不僅提升了我的技能,還揭示了通用 UI 的弱點。

設計師常犯的淺色主題錯誤

  • 過度使用空白(可讀性下降)
  • 低對比度+色彩過載=不可讀。
  • 沒有視覺層次。
  • 忽略組件狀態。
  • 在黑色畫布上設計一切會導致判斷偏差。

黃金法則:首先用灰度創建光圖案。添加顏色只是為了提高清晰度,而不是為了定義清晰度。

設計一個令人驚嘆的燈光主題是一門藝術,也是一門科學。

  • 功能勝過花哨。
  • 對比意味著清晰度。
  • 深度應該感覺自然。
  • 始終在現實世界中進行測試!

設計從來都不是孤立完成的。你的燈光主題應該存在于陽光明媚的環境、繁忙的工作站和疲憊的雙眼之中。

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人工智能不會消滅用戶體驗——我們才會

杰睿 設計管理與成長

圖片使用 ChatGPT 生成,并經過 Photoshop 編輯。圖片來源:ChatGPT、Kym Primrose。

不久之前,我還堅信我的工作不會被人工智能所左右。雖然我現在仍然大體上相信這一點,但人們爭相采用人工智能解決方案的速度之快令人擔憂,這讓我開始懷疑。我不能責怪他們;人工智能解決方案快速、一致,而且從表面上看,通常都很有吸引力。我很樂意將人工智能融入我的工作流程中(我已經這樣做了),但我并不認同人工智能應該處于創作過程的中心這一觀點。它無法創造;它只能復制——麻省理工學院領導的一系列實驗強調了生成性人工智能依賴于模式而不是新穎的思維。雖然這種復制效果越來越好,但它仍然依賴于已經完成的工作。正是這一部分被忽視了;世界只看到了快速、可接受的解決方案,而這正是讓我擔心的部分。

幾十年來,我們在用戶體驗領域一直宣揚同理心、共同創造以及理解用戶個體的重要性。然而,在實踐中,這些原則仍然與緊迫的時間表和狹隘的“可用”定義相沖突。正如 Adyanth Natarajan 所說,無障礙設計方面的失敗反映出用戶體驗行業仍然主要面向一小部分人群。同樣,Andrew Tipp 認為,雖然包容性設計至關重要,但預算和時間壓力往往會削弱它

盡管人們竭盡全力強調包容性設計如果得到妥善實施將帶來多么大的益處,但這些領域在開發過程中仍然嚴重缺乏重視。這個行業講究時間和金錢;當廉價而粗糙的解決方案唾手可得時,它根本無法承擔真正的用戶體驗設計的沉迷。人工智能提供了這樣的解決方案。但是,我們越是將設計任務交給那些從聚合數據和歷史模式中學習的系統,我們就越有可能將一切標準化。如果我們現在還沒有找到關鍵的答案,那么將創意流程交給人工智能系統并不能神奇地解鎖它。包容性設計成為基準標準的夢想變得更加遙不可及。誠然,我們獲得了效率,但代價是什么呢?

雖然本文的重點在于AI如何將創造力從設計流程中剔除,但我們必須承認,這種觀點本身并不新鮮。Alterio 、SeoHurst等人都探討過UX /UI設計中創造力的扼殺問題,盡管他們并未提及AI的介入。

我們今天所說的“設計”有多少是真正原創的?

擺在桌面上的是:我們大多數人的工作都受到相當嚴格的限制。由于無障礙指南、設計系統、素材庫和社區 Figma 文件的存在,許多創意意圖被剝奪了。我們所做的只是將點連接起來——而這基本上就是所有人工智能解決方案都在做的事情。它們從相同的資源中提取數據,并基于相同的設計系統和無障礙規則將點連接起來。那么,這真的是一件壞事嗎?

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Figma 社區 UI 工具包截圖。圖片來源:Figma

對我來說,答案取決于兩點。首先,使用這些工具的人是否真的受過培訓,了解它們的工作原理?他們是否知道如何設計提示來減輕偏見而不是加劇偏見?即使他們不知道,雇傭這些工具的人真的在乎嗎?其次,我們節省下來的時間是否真的被重新投入到探索性思考中?投入到研究、實驗和面向未來的想法中?

如果是,那很好;但如果不是,我們就有可能為了追求進步的幻覺而犧牲自己的創造力。任何真正的設計師都不應該愿意接受這種交易。如果我們要把所有這些耗時、繁瑣、零散的工作都交給機器,我們的大腦還有什么更好的用途呢?

人工智能作為復制者,而非發起者

說實話:人工智能并不具備創造力。真的不。它只是一種非常逼真的模仿者。它接受過已經構建、發布和批準的事物的訓練。這意味著它建立在已經成功的想法之上,而這些想法并不總是最好的,只是最容易被接受或最引人注目的。

它所回收的不僅僅是設計模式和配色方案,還有偏見、規范和文化假設。如果數據集存在偏差,輸出結果也會如此。我們在Buolamwini 和 Gebru 于 2018 年發表的《性別陰影》等研究中就看到了這一點,其中商業 AI 工具對深色皮膚女性的性別判斷錯誤,錯誤率高達 34.7%。此類研究表明,使用從互聯網和企業來源收集的數據集的商業 AI 系統往往會復制并放大現有的社會偏見。

我們用同樣有缺陷的框架建立了這些系統,而我們花了幾十年的時間試圖拆除它們,即使我們積極嘗試糾正這些錯誤陳述,但可能為時已晚。

Molly Wright Steenson 換了一種說法:

數據的關鍵在于它存在于過去。數據集的問題在于它強化了現有的偏見,而不是找到新的方法來做事和解決問題

這凸顯了生成式人工智能的一個核心挑戰:我們用過去的假設構建未來的工具。

人們想方設法地推銷人工智能解決方案,讓我們覺得它們能讓我們的生活更輕松,但實際上,他們只是在沙漠里兜售沙子。我們兜售的所謂創新,不過是規模化的反饋循環(是的,我是個癡迷于反饋循環的女人)。我們教它,現在我們讓它用同樣的材料來教我們和自己。

現在,復制有其存在的意義。我并不是說每個登錄表單或入職流程都需要革新。一些優秀的設計成果是無形的。我之前提到過,我們將這些點連接起來。然而,我們是有意識地、謹慎地(或者至少我們應該這樣做)將這些點連接起來。如果人工智能成為流程中這些部分的默認設計者,我們就不得不問:這給我們帶來了什么?我們到底貢獻了什么?如果我們把基礎工作完全外包出去,我們該如何發展這門工藝?

諷刺的是,設計本應是最能抵御這種侵蝕的領域之一。多年來,我們一直在努力爭取一席之地,證明好的設計能夠塑造結果、改變行為,并真正改善生活質量。如今,我們終于贏得了一席之地,卻被要求將工作交給那些從未被邀請參與討論的工具。坦白說,這些工具只關心模式,不關心環境。

更糟糕的是,那些不愿或不覺得有必要深入探究的人一致認為,人工智能的輸出就是客觀真理。人工智能就是神諭。它不是魔法,而是一個基于泛文化訓練的系統。如果我們不小心,我們就會讓自己陷入自動化,最終走向創造性的湮沒。

在黑暗中跳舞

話雖如此,或許我們多年來一直被困在創意的湮沒之中。我至今仍記得90年代中期到21世紀初科技界的瘋狂。創新無處不在,沒人知道自己在做什么,他們只想嘗試一些很酷的東西。有人喜歡直板手機嗎?任天堂的控制器設計?那真是瘋狂,也真是棒極了。

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這是 20 世紀 90 年代末到 21 世紀初的一些實驗性手機設計的拼貼畫,其中包括形狀像口紅管、攝像機和化妝盒的手機。
有趣的00年代早期手機。圖片來源:u/CosmicPelican via Reddit r/nostalgia

我認為其中大約80%都失敗了。但這卻是最好的失敗。最終,這些瘋狂的想法讓位于標準,就像往常一樣;要么是蘋果,要么是安卓;要么是PlayStation,要么是Xbox;要么是Mac,要么是Windows。

在所有這些融合中,用戶體驗 (UX) 找到了立足點。隨著技術的成熟,我們的期望也隨之成熟。怪異不再美妙,反而令人困惑。不可預測的界面不再勇敢,而是支離破碎。用戶體驗 (UX) 作為一種將秩序帶入混亂的方式出現,其目標突然不再是脫穎而出,而是消除摩擦,使體驗看起來自然。

這絕對是必要的。良好的用戶體驗 (UX) 使所有這些新技術不僅可以供愛好者和早期采用者使用。用戶體驗標準帶來了一致性、最佳實踐和基于成熟經驗的模板。但在追求一致性和可用性的過程中,我們失去了一些東西。我們不再問“如果呢?”,而是開始問“基準是什么?”

設計師和開發人員,請告訴我,您不使用 Apple 的人機界面指南或 Material Design 作為參考點?我會質疑任何這樣做的人的誠實。

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兩張突出的設計系統圖:Google Material Design 和 Apple 人機界面指南。圖片展示了每個系統的一些界面組件。
谷歌Material Design(上)和蘋果人機界面指南(下)。圖片來源:Figr

你上一次徹底改變常見 UI 元素的交互預期是什么時候?流行的東西就一定有效,何必再去重新發明輪子呢?就像我們通過設計和接觸學會了如何打開門和操作爐灶一樣(就像唐納德·諾曼那樣),我們也學會了如何操作下拉菜單。這就是可供性(affordance)的演變。

所以,當我們說人工智能會削弱用戶體驗(UX)和用戶界面(UI)的創造力時,真的如此嗎?它所做的并非我們多年來從未做過的事情。它引用的是相同的庫和標準,使用我們共同認可的有效方法。我們所說的我們失去的東西,其實是我們很久以前就放棄的東西。

平衡之舉

讓我們明確一點。人工智能不是敵人,自滿才是。

過去一周左右,我使用了一些AI工具,體驗不錯,我相信它是一款非常棒的輔助工具。但我們必須挑戰它。說它胡說八道就對了。問問我的ChatGPT,我告訴它它錯了多少次……

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ChatGPT 對話截圖。圖片來源:ChatGPT、Kym Primrose。

如果我們希望人工智能能夠增強我們的工作,而不是取代其核心功能,我們就必須有意識地去行動,必須意識到自己在做什么。施奈德曼的普羅米修斯原則明確指出了這一點:如果我們以這樣的方式構建高度自動化,它就能支持創造力和監督。

對我來說,成功取決于三件事:教育、融合平衡

我們需要教育自己和同事,讓他們了解人工智能的真正含義、運作方式,以及它在日常工作流程中的界限。這不應該是一個孤立的過程。

這不僅僅是開發人員或用戶體驗設計師的問題。我們需要跨職能的人工智能素養,涵蓋市場營銷、用戶體驗、開發和質量保證;我們應該共同學習。我們都應該積極意識到局限性,設定清晰的提示,仔細審查輸出,并在潛在偏見影響用戶之前發現它。如果我們要負責任地構建產品,我們需要共同的語言和共同的責任。

一旦我們了解了人工智能能夠以及應該為我們做什么,下一步就是整合。這不僅關乎技術層面,也關乎文化和倫理層面。僅僅選擇一個工具并將其融入工作流程是不夠的。我們需要編寫文檔:哪些工具是允許使用的,如何有效地使用它們,它們屬于流程的哪些階段,以及何時應該回歸到一些手動思考。這份文檔不應該是自上而下的,而應該由所有參與工作的人員共同協作構建。我們需要建立清晰的界限,并讓所有人擁有共同的責任,讓我們有信心在認為合適的時候,敢于表達自己的想法,并主動對抗人工智能。

這才是關鍵;我們不能對人工智能漠不關心。每一次使用都應該有意識,每一個解決方案都應該受到質疑。人工智能可以提供輔助,但最終決定權仍然在我們手中。

這就引出了我們的目標。如果我們的目標是通過將某些任務交給人工智能模型來提高生產力和效率,那么我們必須思考如何將這些節省下來的資金重新投資到其他地方。

實現這一目標的方法之一是重新投資研發、發散思維和突破界限的創意,這不僅能為用戶體驗/用戶界面注入活力,還能打破停滯不前的設計模式。有了人工智能處理繁瑣的工作,我們就有了探索實驗性概念的空間,而這些概念通常受限于預算和時間。創新正是在這個空間中得以生存。如果沒有它,我們可能會陷入無休止的循環,只輸出安全、毫無靈魂的成果。我們必須展現出不斷發展、適應、擴展,并保持我們創意生態系統的新鮮感,這不僅是為了用戶,也是為了為我們的人工智能模型提供我們真正希望它們反映的解決方案和思維。

最后的想法

即使沒有自動化,我們多年來也一直陷在千篇一律的便利循環中。人工智能并非用戶體驗/用戶界面(UX/UI)感覺陳舊的原因,而是其結果。它只是凸顯了原有缺陷。所以,與其擔心人工智能會抹平用戶體驗/用戶界面(UX/UI)的創造力,或許我們應該問問自己,為什么它一開始就如此平淡?

作為設計師,我們應該探索如何利用人工智能來支持我們的工作。它不是設計師,而是工具,就像之前的 Figma 和 XD 一樣。Ben Shneiderman 在《以人為本的人工智能》一書中一針見血地指出,人工智能的目標并非取代我們,而是“增強、放大、賦能和提升”人類的潛能。如果我們選擇挑戰模板,設計和創造力仍然掌握在我們手中。我們的價值不應在于速度,而應在于更高效、以人為本、以體驗為導向的思維方式——而這些是人工智能無法掌握的,因為無論它多么接近人類,它都永遠無法成為真正的人類。

因此,如果我們不想成為自身流程的過客,就必須確保在培訓、道德和研發方面的投入與在工具和集成方面的投入一樣多。人工智能可以支持偉大的設計,但推動其發展的仍然是我們的好奇心、挑戰和本能。所有這些最初都讓這個行業令人興奮。

 

蘭亭妙微(www.gerard.com.cn )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提供卓越的大數據可視化界面設計、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、高端網站設計、平面設計,以及相關的軟件開發服務,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

「原創」ui設計 | 數據可視化意義

杰睿 設計管理與成長

 

無論你是產品經理、設計師、數據分析師,還是企業管理者,現在都繞不開一個話題:數據可視化
它不僅是圖表,更是認知效率、決策效率和溝通效率的三重提升器。
但問題是——
數據可視化的真正價值不是“圖畫得好看”,而是“讓數據真正能被理解和使用”。
這篇文章,我想和你聊聊它的本質意義、使用場景和設計要點。

 一、數據可視化的核心意義:三大關鍵詞

  1. 理解:從“信息”到“洞察”
大量原始數據往往是無序抽象的。比如一個 CSV 表格里的幾百行用戶行為數據,你很難從中直接看出模式或異常。
而通過可視化,比如熱力圖、分布圖、關系圖,你可以:
  • 快速看出用戶在哪個頁面停留時間最長
  • 找到銷售額波動與節假日之間的關聯
  • 識別出系統哪個模塊的報錯頻率最高
 可視化把“信息”轉成了“洞察”。

  1. 溝通:跨角色的信息橋梁
你有沒有遇到這種情況:
  • 技術寫了一堆接口日志,老板看不懂
  • 產品寫了一堆用戶行為描述,開發理解偏差
  • 數據分析做了幾頁表格,運營說“太復雜了”
這些問題的底層,是信息的語言不統一
圖表,是各角色之間最通用的語言。一個好的儀表盤,讓技術知道重點,業務知道異常,老板知道方向。
可視化是跨角色協作的**“公共語境”**。

  1. 決策:支持及時、量化的判斷依據
沒有數據支持的決策,基本靠感覺。而沒有可視化支持的數據,大多沉睡在數據庫里。
比如,你在做這些決策時:
  • 哪個頁面需要重點優化?
  • 用戶從哪一步驟流失最多?
  • 運營活動ROI值到底多少?
如果沒有可視化,你就只能翻一堆表格和SQL。 有了可視化,一眼看懂趨勢、結構和異常
 可視化提升了決策速度 + 準確性,對商業來說是直接價值。

 二、常見可視化類型與使用場景

可視化類型 常用圖形 場景舉例
趨勢圖 折線圖、面積圖 日活變化、收入走勢
比較圖 柱狀圖、條形圖 不同渠道對比、用戶量對比
結構圖 餅圖、樹圖、旭日圖 用戶構成、品類占比
分布圖 散點圖、箱型圖 用戶活躍度、價格分布
流程圖 桑基圖、漏斗圖 用戶轉化路徑、行為流
地圖圖 熱力圖、地理圖層 城市分布、物流路徑
 一個優秀的數據儀表盤,不是圖表堆砌,而是圍繞目標問題+場景任務進行設計組合。

 三、容易被忽略的設計誤區

  1. 以“圖形好看”為目標,而非問題導向
錯誤例子:“我們加個3D柱狀圖看起來高端一點。” 正確方式:先問清楚業務要判斷什么問題,再選圖形。
  1. 一頁顯示太多,信息密度超載
“十個圖表一屏”,結果沒人看得懂。可視化應該分層次、分焦點、按角色定制。
  1. 忽略數值細節(單位、時間維度)
圖表不標注單位,不注明時間區間,很容易誤導。

四、數據可視化的思維轉變

舊思維 新思維
圖表是“美化”工具 圖表是“決策”工具
先畫圖再找指標 先定義問題再設計圖
數據放可視化頁面就好 數據要講故事、有節奏、有引導
一頁盡量放滿圖表 每張圖要有目的,能引導結論

 五、推薦幾個數據可視化入門資源

  • 《Information Dashboard Design》 — 可視化設計經典書籍
  •  《The Visual Display of Quantitative Information》 by Edward Tufte
  •  工具:Tableau、Power BI、DataV、Apache ECharts、D3.js、AntV G2

 寫在最后:數據不是圖,是故事的線索

好的數據可視化,不是炫技的圖表拼圖,也不是堆疊的信息墻,而是一個個有邏輯、有問題、有方向的洞察過程
它幫你看見問題,理解用戶,發現機會。
所以真正重要的不是“怎么畫圖”,而是“你想看清什么”。

如果你也想從0入門數據可視化,或者在做儀表盤設計、業務數據圖表決策時遇到困惑,歡迎在評論區交流想法。
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