ARTICLE · 1054632
AI工具越来越强,设计师真正的竞争力到底是什么?
这两年，设计师对AI的态度变化得很快。
一开始，大家觉得AI只能生成一些参考图片。后来，它开始能够写文案、整理需求、生成视觉方案、搭建产品界面，甚至直接输出可以运行的页面。
从品牌、视觉到UI、交互，越来越多原本由设计师完成的工作，都开始出现AI的参与。于是很多设计师开始担心：如果AI继续发展，设计师还有多少工作不会被它替代？
但真正把AI放进项目以后，你会发现一个很现实的问题：
AI可以更快地给你一个结果，却不一定知道什么才是正确的结果。
它能够生成界面、补齐页面、整理信息，也可以模仿某种视觉风格。但这个产品应该解决什么问题、哪些需求更重要、这个方案能不能适应真实业务，最后还是需要设计师来判断。
所以，AI普及以后，设计师之间真正拉开差距的，可能不是谁出图更快，而是谁更会判断。
01. 会使用AI，不等于具备AI能力
现在很多设计师会在简历或者作品集里写：熟练使用Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPT等AI工具。
但只写工具名称，能够证明的事情其实很有限。
因为工具的使用门槛会越来越低，今天需要研究很久才能完成的事情，过几个月可能只需要输入一句话。单纯会使用某个工具，很难形成长期竞争力。
真正有价值的AI能力，是你能不能把AI放进具体的工作流程里。
比如，在项目前期用AI辅助整理竞品资料、归纳用户反馈；在方案阶段帮助发散不同方向；在视觉探索阶段快速验证风格；在设计完成后辅助检查页面状态、补充文案或者整理设计说明。
这里的重点不是“用了AI”，而是AI具体帮助你解决了什么问题。
如果只是让AI生成几张页面，再从里面挑一张看起来不错的，设计师仍然停留在选择结果的层面。只有当你知道为什么选择、哪里需要修改、结果是否符合业务目标时，AI才真正成为你的能力。
02. 标准化工作会越来越快，复杂判断反而更重要
AI最容易提高效率的，是规则相对明确、结果容易判断的工作。
例如常规登录注册页面、基础后台界面、相似页面延展、简单视觉探索和重复性素材制作。这些工作有成熟的结构，也有大量可参考的样本，AI通常能够很快给出一个基础版本。
但真实项目很少只有标准页面。
一个看起来简单的功能，背后可能涉及不同用户角色、权限关系、业务规则、异常情况和历史系统。产品希望尽快上线，研发说有些方案实现不了，运营又希望突出更多信息。
这个时候，设计师面对的已经不是“页面应该长什么样”，而是：
哪些问题必须先解决？哪些内容应该弱化？体验和业务冲突时怎么取舍？时间不够的情况下，怎样保证核心流程可以使用？
AI可以提出建议，却不了解团队内部没有写进需求文档的背景，也很难承担方案最终产生的结果。
设计师真正的专业价值，恰恰藏在这些不标准的问题里。
03. 以后更稀缺的是能够定义问题的设计师
不少设计师接到需求以后，会马上进入执行状态。
产品说增加一个入口，就开始找位置；运营说突出活动，就开始调整视觉；老板说页面不够高级，就开始寻找新的风格参考。
AI会让这种执行变得更快，但如果一开始的问题就是错的，做得越快，可能偏得越远。
成熟的设计师会先问几个问题：
为什么需要增加这个入口？现在的数据或用户反馈说明了什么？用户在哪个场景下需要它？真正的问题是入口不明显，还是用户根本不理解它的价值？
有时候，最后的解决方式并不是重新设计一个页面，可能只是调整信息顺序、缩短操作路径，或者修改一句关键文案。
当AI能够快速执行方案以后，定义问题的重要性会更加突出。因为公司不再只需要一个能够把需求画出来的人，而是需要一个能判断“这个需求是不是应该这样解决”的人。
04. AI生成的内容，也需要设计师承担判断责任
使用AI还有一个经常被忽略的问题：AI给出的结果很完整，看起来也很合理，所以人很容易停止思考。
页面有导航、有按钮、有数据卡片，视觉上似乎没有明显错误，但放进真实业务以后，可能完全无法使用。
比如，AI生成的后台页面看起来信息丰富，却没有考虑不同角色的查看权限；生成的操作流程非常流畅，却遗漏了失败状态；生成的文案很标准，却不符合产品的真实规则。
设计师不能因为结果来自AI，就把判断责任交给AI。
你需要像审核团队成员的方案一样，检查它的逻辑、细节和落地条件。哪些内容可以直接使用，哪些只能作为参考，哪些看起来正确但存在风险，都需要你重新判断。
会操作AI，只代表你可以获得更多方案。能识别方案好坏，才代表你具备专业能力。
05. 作品集也要证明你不是只会生成页面
AI普及以后，作品集只展示漂亮页面，会越来越难证明设计师的真实能力。
因为面试官很难判断：这些页面是怎样产生的？你在项目里做了哪些工作？换一个业务问题，你还能不能做出合理的方案？
所以作品集除了展示结果，还要把关键判断讲清楚。
项目最初遇到了什么问题？你通过哪些信息确定问题？方案受到哪些现实条件限制？你比较过哪些方向？为什么最终选择现在的方案？AI参与了哪些环节？哪些结果经过了你的修改？
不需要把所有过程都放进去，但要让面试官看见你在项目中的思考和贡献。
如果一个作品集只能证明设计师会做页面，那么AI确实会对他产生很大冲击。
但如果作品集能够证明设计师会理解业务、拆解问题、推动协作、判断方案和验证结果，那么AI更像是提高效率的工具，而不是他的替代者。
06. 不需要追完所有工具，但要建立自己的工作方法
AI工具更新非常快，设计师很容易陷入另一种焦虑：这个软件还没学会，下一个工具又出现了。
其实没有必要追完所有工具。
工具会持续变化，但设计工作的基本逻辑不会频繁改变。你需要先明确自己的工作中，哪些环节耗时最多，哪些工作重复性最高，哪些问题适合交给AI辅助。
然后选择少数工具，真正放进项目里使用。
比起记住几十个工具名称，更重要的是建立一套稳定的方法：什么信息可以交给AI整理，什么方案可以让AI发散，什么结果必须由自己检查，什么关键决策不能交给工具。
AI时代，设计师当然要提高效率，但效率不是最终目的。
真正有竞争力的设计师，是能够借助AI更快完成执行，同时把更多精力放在理解问题、判断方向和推动结果上。
AI让页面变得更容易生成，也会让单纯的执行能力越来越不稀缺。
但它没有让复杂业务变简单，也没有替设计师承担选择的后果。
所以设计师真正需要担心的，不是AI会不会做设计，而是当执行工作被不断压缩以后，自己还能提供什么AI暂时无法提供的价值。
工具决定你完成工作的速度，判断能力决定你最终能够走多远。
🙃
我是纪笙，我们下期见
👌往期设计干货推荐
#. 作品集篇
怎么样去“抄”优秀的作品集？读懂这些！Part.1/3 聊聊讲述角度
怎么样去“抄”优秀的作品集？读懂这些！ Part.2/3 聊聊本质目的
#. 面试问题篇
“你做过设计体系？你在设计体系的构成及落地上有什么心得呢？“
“面试官还在犹豫，选我还是选另外一位工作年限更久的设计师，我该怎样争取？”
#. 设计知识篇
提升产品体验的四大关键策略：数据分析、A/B测试、用户反馈分析与竞品分析
#. 求职技巧篇
#. 薪酬谈判篇
#. 文字简历篇
#. 职场经验篇
#. 指导案例
offer案例｜部分《无忧计划》学员指导案例情况披露（241118）
offer 案例｜往期《无忧计划》工业设计学员指导情况披露（241205）