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《IBM：设计引领变革生成式AI时代的体验重塑》教学应用说明

--AI+教育研究中心谢强

报告探讨了生成式AI对体验设计的影响、挑战和未来趋势。报告基于对全球2000名高层管理者、创意高管、经理和设计师的调研，结合IBM的实践案例，提供了关于生成式AI在设计领域应用的深入洞察。

生成式AI与设计师的关系

报告指出，生成式AI是为设计师服务而非取代设计师。设计师在打造个性化体验和训练AI模型方面发挥着关键作用，但也面临着AI输出同质化的挑战。AI技术的发展使得大规模个性化体验成为可能，但同时也带来了风险，需要通过有效的变革管理和试点项目来应对。

生成式AI在体验设计中的应用

生成式AI正在颠覆传统的体验设计流程，其优势包括提升客户满意度、增强生产力和加速设计流程。例如，IBMiX团队利用生成式AI在欧洲的设计思维会议中，将交付时间从两周缩短至两天。然而，生成式AI的应用也面临诸多挑战，如品牌安全、知识产权、数据隐私和偏见问题。

高管与设计师对生成式AI的看法差异

调研显示，80%的高管认为设计师在应对生成式AI风险方面的重要性将增加，但同时70%的高管认为生成式AI将使组织能够用更少的设计师完成更多工作。相比之下，只有57%的设计师认同这一观点。此外，伦理和同理心在设计能力中的重要性被低估，这可能成为未来发展的盲点。

生成式AI的商业价值

体验设计卓越的组织收入增长率比其他组织高出42%，这表明生成式AI在提升客户体验和业务成功方面的潜力。最高管理层已将改善客户体验作为未来两年的首要任务，而生成式AI被视为实现这一目标的关键技术。

生成式AI面临的挑战

尽管生成式AI具有巨大潜力，但在实施过程中可能会遇到一系列挑战。数据隐私和安全问题、技能不足、客户体验质量下降、数据不准确和偏见等都是组织担忧的问题。此外，缺乏有效的AI治理和伦理委员会也是当前面临的重要问题。

生成式AI的采用情况

半数组织正在建立组织级的生成式AI使用方法，但只有5%的组织已将其付诸实践。约18%的组织允许员工独立使用生成式AI，而28%的组织将生成式AI的使用权限下放给业务部门。这种分散的管理方式可能导致政策不一致和数据共享问题。

生成式AI的应用场景

客户支持部门是最早采用生成式AI的部门，预计到2024年底，超过三分之二的组织将使用生成式AI为人工客服生成对话。市场营销和销售活动也在积极采用生成式AI，预计到

2025年，其应用率将显著增加。此外，面向客户和员工的聊天机器人应用也在加速推广。

生成式AI对设计人才的影响

尽管生成式AI降低了设计和创作的门槛，但顶尖设计人才的需求仍在增加。设计师的角色可能从内容创作者转变为内容策划者，而创造力和决策力将成为未来最受青睐的设计能力。然而，伦理和同理心的重要性被低估，这可能影响组织在AI应用中的人性化设计。

DesignOps的重要性

DesignOps能够协调和优化设计流程，放大设计的影响力和价值。它在应对生成式AI引发的变革中发挥着关键作用，能够降低与AI驱动体验相关的潜在风险。然而，目前只有少数组织实施了DesignOps的最佳实践，大多数组织仍有很大的改进空间。

关键结论

生成式AI为体验设计带来了前所未有的机遇，但也伴随着风险和挑战。

设计师在生成式AI的应用中扮演着重要角色，但需要提升对伦理和同理心的关注。

组织需要建立全面的AI治理和伦理委员会，以应对生成式AI带来的复杂问题。

DesignOps的实施对于有效管理和优化生成式AI在设计中的应用至关重要。

生成式AI将推动设计师角色的转变，从内容创作者到内容策划者，同时对设计人才的需求也将发生变化。

在生成式AI时代，设计师面临着AI输出同质化的挑战，即AI生成的设计作品可能缺乏独特性，呈现出相似的风格和创意。为了应对这一挑战，设计师可以从以下几个方面入手：

1.强化以人为本的设计理念

深入了解用户需求：设计师需要通过深入的用户研究，挖掘用户的真实需求和痛点。AI虽然能够生成设计，但难以完全理解人类的情感和复杂需求。设计师可以通过访谈、问卷调查、用户画像等方法，获取更深层次的用户洞察，从而创造出更贴合用户需求的独特设计。

关注用户体验：将用户体验作为设计的核心，确保设计不仅仅是视觉上的吸引，更是功能与情感的结合。例如，通过用户测试和反馈，不断优化设计的交互性和易用性，使其在众多同质化设计中脱颖而出。

2.提升创意与创新思维

培养跨领域知识：设计师可以学习跨领域的知识