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在快速變化的市場(chǎng)環(huán)境中,產(chǎn)品迭代的速度往往被視作競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但速度并不等于價(jià)值:迭代過快可能導(dǎo)致體驗(yàn)混亂和團(tuán)隊(duì)疲憊,過慢則可能錯(cuò)失市場(chǎng)機(jī)會(huì)。如何把握好產(chǎn)品迭代的節(jié)奏,成為產(chǎn)品經(jīng)理的核心課題之一。
迭代節(jié)奏并不是“越快越好”,而是要在以下三個(gè)維度之間找到平衡點(diǎn):
市場(chǎng)節(jié)奏:是否能跟上行業(yè)趨勢(shì)、及時(shí)響應(yīng)用戶需求。
團(tuán)隊(duì)節(jié)奏:研發(fā)、設(shè)計(jì)、測(cè)試是否有能力承載頻率,是否會(huì)引發(fā)加班或質(zhì)量下降。
用戶節(jié)奏:用戶是否能消化頻繁的功能更新,還是需要一個(gè)穩(wěn)定的體驗(yàn)環(huán)境。
如果市場(chǎng)瞬息萬變,可以短頻快試錯(cuò);但如果產(chǎn)品定位在高穩(wěn)定性場(chǎng)景(如金融、醫(yī)療),則需要更長(zhǎng)周期的迭代節(jié)奏。
產(chǎn)品所處階段不同,對(duì)迭代節(jié)奏的要求也不同:
0→1 階段(探索期)
目標(biāo)是快速驗(yàn)證假設(shè)、找到產(chǎn)品市場(chǎng)契合點(diǎn)。節(jié)奏建議:小步快跑,2-4周一版,強(qiáng)調(diào)“試錯(cuò)效率”而非“完美質(zhì)量”。
1→10 階段(成長(zhǎng)期)
產(chǎn)品已找到核心用戶群,需要擴(kuò)大規(guī)模與深度。節(jié)奏建議:2-6周一版,兼顧新功能與穩(wěn)定性,逐步建立迭代節(jié)奏的“可預(yù)期性”。
10→100 階段(成熟期)
用戶規(guī)模大、業(yè)務(wù)復(fù)雜度高,迭代需更穩(wěn)健。節(jié)奏建議:4-12周一版,重點(diǎn)放在性能優(yōu)化、體驗(yàn)打磨、生態(tài)建設(shè),而非盲目推新。
不要以“版本號(hào)”為中心,而要以“價(jià)值交付”為中心。一個(gè)版本的完成標(biāo)志,不是開發(fā)完成,而是用戶切實(shí)感受到改進(jìn)。
小版本迭代(Minor Release):2-4周,解決局部問題,增加細(xì)節(jié)功能。
大版本迭代(Major Release):3-6月,更新核心功能或戰(zhàn)略方向。
持續(xù)迭代(Continuous Delivery):每天或每周上線 bugfix 和小優(yōu)化,保持產(chǎn)品活力。
這種層次化策略能兼顧穩(wěn)定與靈活。
產(chǎn)品路線圖(Roadmap):決定方向和大周期。
迭代計(jì)劃(Iteration Plan):拆解到每個(gè)沖刺周期。
數(shù)據(jù)復(fù)盤(Review & Metrics):每次迭代后基于數(shù)據(jù)反饋調(diào)整節(jié)奏。
唯快不破:過于追求速度,導(dǎo)致技術(shù)債、體驗(yàn)斷裂。
過慢保守:害怕出錯(cuò),導(dǎo)致產(chǎn)品失去競(jìng)爭(zhēng)窗口。
節(jié)奏不穩(wěn)定:有時(shí)幾周一更,有時(shí)幾月無聲,削弱用戶與團(tuán)隊(duì)的信心。
一個(gè)好的迭代節(jié)奏,應(yīng)當(dāng)像心跳一樣 穩(wěn)定、可預(yù)期、富有彈性。
產(chǎn)品迭代的節(jié)奏,是速度、質(zhì)量和價(jià)值之間的動(dòng)態(tài)平衡。它既取決于產(chǎn)品所處階段,也受到市場(chǎng)、團(tuán)隊(duì)和用戶的共同影響。
最優(yōu)解不是“快”或“慢”,而是“合適”。當(dāng)用戶能感受到持續(xù)改進(jìn)、團(tuán)隊(duì)能保持良性運(yùn)轉(zhuǎn)、市場(chǎng)能被及時(shí)響應(yīng)時(shí),迭代節(jié)奏才算真正把握住了。
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在產(chǎn)品經(jīng)理的核心能力討論中,“系統(tǒng)思維”常常被頻繁提及。它不僅是一種思維方式,更是產(chǎn)品經(jīng)理理解問題本質(zhì)、推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作、設(shè)計(jì)可持續(xù)產(chǎn)品的重要基石。那么,為什么系統(tǒng)思維對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理如此重要?
產(chǎn)品經(jīng)理面臨的挑戰(zhàn)很少是單點(diǎn)問題。比如,用戶留存率下降,表面看似“功能不好用”,但背后可能涉及:
新用戶引導(dǎo)缺失(體驗(yàn)問題)
活躍激勵(lì)不足(運(yùn)營(yíng)問題)
產(chǎn)品價(jià)值感弱(定位問題)
技術(shù)性能卡頓(工程問題)
這些要素之間彼此作用,構(gòu)成一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。如果只盯住單個(gè)環(huán)節(jié),很容易治標(biāo)不治本。系統(tǒng)思維的價(jià)值,就在于幫助產(chǎn)品經(jīng)理從更大范圍內(nèi)識(shí)別因果關(guān)系和關(guān)鍵杠桿點(diǎn)。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)和迭代不是孤立的動(dòng)作,每一個(gè)決策都會(huì)帶來連鎖反應(yīng)。例如:
新增一個(gè)提醒功能,可能提升了短期活躍,但也可能導(dǎo)致信息噪音增加,損傷長(zhǎng)期用戶體驗(yàn)。
提升轉(zhuǎn)化率的激勵(lì)措施,可能帶來數(shù)據(jù)上漲,但同時(shí)引發(fā)羊毛黨或作弊行為。
具備系統(tǒng)思維的產(chǎn)品經(jīng)理,會(huì)更敏感地去預(yù)判這些二階、三階效應(yīng),避免“頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”的被動(dòng)應(yīng)對(duì)。
產(chǎn)品經(jīng)理需要在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部扮演“連接者”的角色:對(duì)上要和業(yè)務(wù)、戰(zhàn)略對(duì)齊,對(duì)下要和設(shè)計(jì)、研發(fā)落地,對(duì)外還可能涉及運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、客服。
如果缺乏系統(tǒng)思維,溝通就容易變成“單點(diǎn)推動(dòng)”,各部門只關(guān)注局部最優(yōu);而有了系統(tǒng)思維,產(chǎn)品經(jīng)理能從整體目標(biāo)出發(fā),把不同角色的訴求整合進(jìn)一個(gè)邏輯閉環(huán),推動(dòng)團(tuán)隊(duì)達(dá)成共識(shí)。
產(chǎn)品并不是一次性產(chǎn)物,而是一個(gè)長(zhǎng)期演進(jìn)的系統(tǒng)。
功能只是入口,背后是完整的用戶旅程
用戶體驗(yàn)只是表層,背后是組織與流程的配合
數(shù)據(jù)指標(biāo)只是表現(xiàn),背后是產(chǎn)品戰(zhàn)略與商業(yè)模式
系統(tǒng)思維幫助產(chǎn)品經(jīng)理始終把握“局部?jī)?yōu)化”與“整體價(jià)值”的平衡,避免在短期數(shù)據(jù)的誘惑下?lián)p害長(zhǎng)期發(fā)展。
具備系統(tǒng)思維的產(chǎn)品經(jīng)理,不是單純解決問題的人,而是能理解“問題與問題之間的關(guān)系”的人。他們?cè)诩姺睆?fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境中,更容易識(shí)別關(guān)鍵杠桿點(diǎn),推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作,并在動(dòng)態(tài)變化中保持清晰的方向感。
所以說,系統(tǒng)思維并非錦上添花,而是產(chǎn)品經(jīng)理的底層能力之一。
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杰睿 大數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)文章及欣賞
隨著智慧醫(yī)療體系的逐步落地,醫(yī)院信息化、區(qū)域醫(yī)療協(xié)同、公共衛(wèi)生治理的需求不斷提升,“大屏”逐漸成為醫(yī)療信息展示與決策支持的重要入口。未來,智慧醫(yī)療大屏不僅是信息的可視化窗口,更是數(shù)據(jù)融合、智能決策與多方協(xié)作的核心樞紐。
傳統(tǒng)醫(yī)療大屏多以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展示為主,例如掛號(hào)分診、床位管理、疫情監(jiān)測(cè)等。未來趨勢(shì)將從“看見”轉(zhuǎn)向“看懂”:
多維度數(shù)據(jù)融合:打通 HIS、LIS、EMR、醫(yī)保、區(qū)域公共衛(wèi)生平臺(tái)的數(shù)據(jù)壁壘,實(shí)現(xiàn)跨部門、跨機(jī)構(gòu)的整合。
智能分析與預(yù)警:通過 AI 建模和算法分析,識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)(如 ICU 床位緊張、傳染病高發(fā)區(qū)預(yù)警),為管理者提供決策支持。
個(gè)性化視圖定制:不同崗位(院長(zhǎng)、科主任、運(yùn)維人員)可根據(jù)職責(zé)配置專屬大屏視圖,避免信息冗余。
未來大屏應(yīng)用不再局限于單一醫(yī)院,而是逐漸向區(qū)域衛(wèi)生健康體系擴(kuò)展:
區(qū)域醫(yī)療資源統(tǒng)籌:實(shí)現(xiàn)跨院床位調(diào)度、遠(yuǎn)程會(huì)診資源分配,提升整體醫(yī)療資源利用率。
公共衛(wèi)生治理:在疫情防控、慢病管理等場(chǎng)景中,大屏成為實(shí)時(shí)指揮和態(tài)勢(shì)感知的核心工具。
跨部門聯(lián)動(dòng):醫(yī)療、疾控、醫(yī)保、應(yīng)急等多方通過大屏實(shí)現(xiàn)可視化協(xié)同,形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)治理”。
智慧醫(yī)療大屏未來不僅是“看板”,還會(huì)是“操作臺(tái)”:
自然交互:支持語音指令、手勢(shì)控制,方便在手部不便操作的場(chǎng)景(如手術(shù)室)使用。
多終端聯(lián)動(dòng):大屏與移動(dòng)端、PC 端打通,實(shí)現(xiàn)“可大屏展示、可隨身跟進(jìn)”。
實(shí)時(shí)協(xié)作:醫(yī)護(hù)、管理者在大屏上可標(biāo)注、批注、共享信息,減少溝通成本。
AI 將推動(dòng)智慧醫(yī)療大屏從被動(dòng)展示走向主動(dòng)洞察:
預(yù)測(cè)性分析:基于歷史病例與資源消耗,預(yù)測(cè)未來一周的門診壓力或藥品缺口。
智能推薦:在突發(fā)事件下,自動(dòng)生成最優(yōu)調(diào)配方案(如手術(shù)室、醫(yī)護(hù)人員排班)。
風(fēng)險(xiǎn)管理:自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)異常,提醒潛在的醫(yī)療差錯(cuò)或運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。
醫(yī)療大屏系統(tǒng)未來需要在兼容性與開放性上不斷突破:
標(biāo)準(zhǔn)化接口:遵循 HL7、FHIR 等國(guó)際醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),確保數(shù)據(jù)互通。
平臺(tái)化架構(gòu):支持多廠商應(yīng)用接入,避免形成新的“信息孤島”。
安全合規(guī):強(qiáng)化數(shù)據(jù)脫敏、隱私保護(hù)與分級(jí)授權(quán),滿足醫(yī)療數(shù)據(jù)安全的高標(biāo)準(zhǔn)要求。
智慧醫(yī)療大屏的未來趨勢(shì),不是簡(jiǎn)單的“更大更炫”,而是 從展示走向洞察,從院內(nèi)走向區(qū)域,從人機(jī)走向智交互,從封閉走向開放。它的價(jià)值核心,在于通過可視化與智能化手段,讓數(shù)據(jù)真正服務(wù)于醫(yī)療決策、資源配置與公共健康治理。
未來,智慧醫(yī)療大屏將不僅是信息的“窗口”,更是醫(yī)療系統(tǒng)的“中樞大腦”。
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在做產(chǎn)品或設(shè)計(jì)時(shí),你可能遇到過這樣的困惑:
用戶說需要一個(gè)功能,但上線后他們并不常用;
團(tuán)隊(duì)絞盡腦汁加了許多“亮點(diǎn)”,卻換不來滿意的反饋。
問題往往出在——我們聽到的“需求”,未必等于用戶真正的需求。
那么,如何識(shí)別用戶的真實(shí)需求呢?可以從以下幾個(gè)角度切入:
用戶往往會(huì)直接說出他們想要的東西,但這只是表層。
表達(dá)的需求:用戶說“我需要一個(gè)導(dǎo)出功能”。
隱含的需求:實(shí)際上,他們可能只是想更方便地與同事共享數(shù)據(jù)。
如果團(tuán)隊(duì)只停留在表層,很可能做出一個(gè)“導(dǎo)出按鈕”而忽略了更高效的“團(tuán)隊(duì)協(xié)作”場(chǎng)景。
做法:多問“為什么”。當(dāng)用戶說需要X功能時(shí),追問背后的動(dòng)機(jī)與場(chǎng)景。
“用戶說”和“用戶做”常常不一致。
在訪談里,用戶會(huì)強(qiáng)調(diào)安全性,但實(shí)際選擇時(shí),他們可能更傾向于方便快捷。
在問卷里,用戶表示喜歡深色模式,但使用數(shù)據(jù)卻顯示大部分人停留在淺色模式。
做法:將定性研究(訪談、問卷)和定量數(shù)據(jù)(埋點(diǎn)、日志)結(jié)合起來。不要單純依賴用戶口頭的答案。
需求脫離使用場(chǎng)景就容易失真。比如:
用戶在辦公室說“手機(jī)App能開視頻會(huì)議就好了”,但真正的場(chǎng)景可能是在地鐵里需要語音會(huì)議。
用戶反饋“搜索不夠好用”,但深入觀察發(fā)現(xiàn),是他們需要更快找到“最近用過的”內(nèi)容。
做法:用“用戶旅程圖”“任務(wù)分析”去還原情境,把零散的需求放在流程中去看。
用戶的抱怨往往比他們的建議更有價(jià)值。
抱怨“頁(yè)面太復(fù)雜”,真實(shí)需求可能是更清晰的分層和優(yōu)先級(jí)。
抱怨“操作太慢”,真實(shí)需求可能是減少重復(fù)步驟,而不是單純優(yōu)化性能。
做法:把抱怨翻譯成“他們想要避免的痛點(diǎn)”,再思考可以如何消解。
有時(shí),真正的需求不來自直接用戶,而是與他們相關(guān)的人。
兒童學(xué)習(xí)軟件的“付費(fèi)決策”其實(shí)掌握在家長(zhǎng)手里。
企業(yè)工具的“使用體驗(yàn)”影響的是員工,但“采購(gòu)決策”往往由管理層主導(dǎo)。
做法:明確區(qū)分 使用者、購(gòu)買者、決策者,分別理解他們的關(guān)注點(diǎn)。
識(shí)別用戶真實(shí)需求的關(guān)鍵,不是單純問用戶“你想要什么”,而是:
觀察他們?cè)趫?chǎng)景中的真實(shí)行為;
追問需求背后的動(dòng)機(jī)與痛點(diǎn);
結(jié)合不同角色的關(guān)注點(diǎn)去判斷優(yōu)先級(jí)。
當(dāng)我們能看穿“用戶說的”,觸及“用戶真正需要的”,才能做出既被使用、又被認(rèn)可的產(chǎn)品。
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Redesign Health - Services 頁(yè)面設(shè)計(jì)
視覺氣質(zhì):整體基調(diào)偏 理性、專業(yè)、低調(diào),采用米色背景 + 黑灰文字,輔以少量紫色/漸變作為強(qiáng)調(diào)色,既保持了沉穩(wěn),又帶來了一點(diǎn)現(xiàn)代感。
風(fēng)格走向:屬于 極簡(jiǎn)主義 + 企業(yè)級(jí)設(shè)計(jì),強(qiáng)調(diào)可讀性和內(nèi)容層次,而不是過度的裝飾。
雙欄布局:左側(cè)為主內(nèi)容區(qū),右側(cè)為補(bǔ)充信息區(qū)(Case studies、Impact 等),符合 B2B 網(wǎng)站“敘事+數(shù)據(jù)”的信息邏輯。
模塊化結(jié)構(gòu):整頁(yè)分為“服務(wù)介紹 → 合作伙伴 → 核心方法 → 案例 → 數(shù)據(jù) → 頁(yè)腳”,層次清晰,便于用戶快速掃讀。
留白運(yùn)用:邊距和行距充足,讓密集的信息不會(huì)顯得壓迫。
字體選擇:大標(biāo)題用襯線字體,正文與導(dǎo)航用無襯線字體,形成了“理性 + 權(quán)威”的組合感。
層級(jí)對(duì)比:大字號(hào)的引語(客戶推薦語)、醒目的數(shù)字(16、0.35),在頁(yè)面中承擔(dān)“視覺錨點(diǎn)”,讓用戶瀏覽時(shí)有重點(diǎn)停留。
主色調(diào):米白+深灰,低飽和、溫和,符合醫(yī)療健康行業(yè)對(duì)“信任感”的需求。
強(qiáng)調(diào)色:紫色作為關(guān)鍵數(shù)字/圖表的點(diǎn)綴色,既突出重點(diǎn)又不會(huì)過于跳脫。
圖片選擇:多為真實(shí)的會(huì)議、交流、合作場(chǎng)景,營(yíng)造出“可信賴、有人情味”的氛圍。
數(shù)據(jù)可視化:用簡(jiǎn)潔的折線/柱狀可視化來傳遞成果(例如 0.35、16 這樣的數(shù)字),強(qiáng)化專業(yè)性。
案例驅(qū)動(dòng):通過真實(shí)案例(Global Pharmaceutical Partner / Medical Center)讓抽象的“服務(wù)價(jià)值”更具象。
客戶引語:引用客戶高管的話語,用來增加背書和信任感。
沉穩(wěn)專業(yè)但不死板:通過紫色和漸變線條避免了“金融感”的冷硬。
閱讀體驗(yàn)好:大段文字通過模塊拆分 + 圖文混排,提升了可讀性。
可信度高:案例、數(shù)字、客戶語錄多維度支撐了企業(yè)實(shí)力。
蘭亭妙微(www.ynkmey.cn )是一家專注而深入的界面設(shè)計(jì)公司,為期望卓越的國(guó)內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計(jì)、B端界面設(shè)計(jì)、桌面端界面設(shè)計(jì)、APP界面設(shè)計(jì)、圖標(biāo)定制、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì),以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù),咨詢電話:01063334945。我們建立了一個(gè)微信群,每天分享國(guó)內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計(jì),有興趣請(qǐng)加入一起學(xué)習(xí)成長(zhǎng),咨詢及進(jìn)群請(qǐng)加藍(lán)小助微信ben_lanlan。
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簡(jiǎn)述:AI 并非接管用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì),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(dāng)今設(shè)計(jì)師最明智的選擇。
當(dāng)人工智能工具開始充斥我的設(shè)計(jì)信息時(shí),我感到恐慌。
“這會(huì)讓我的工作變得無關(guān)緊要嗎?”
這是我腦海深處平靜的聲音。
但我的經(jīng)驗(yàn)是:人工智能并非用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師的替代品——它只是對(duì)我們工具包的升級(jí)。我們并非與人工智能競(jìng)爭(zhēng)——而是與它合作。
現(xiàn)在,我把人工智能視為我的頭腦風(fēng)暴伙伴、文案助理、設(shè)計(jì)陪練伙伴和時(shí)間節(jié)省者。這種思維轉(zhuǎn)變開辟了我從未意識(shí)到自己需要的創(chuàng)意空間。
在我將人工智能引入其中之前,對(duì)我來說典型的用戶體驗(yàn)流程是這樣的:
是的,這確實(shí)很周到。但通常進(jìn)展緩慢、重復(fù)性強(qiáng),而且難以規(guī)模化。
然后是人工智能。起初,它只是用于快速內(nèi)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(shí)間,而且實(shí)際上改善了我的工作方式。
以下是人工智能如何融入我當(dāng)前的用戶體驗(yàn)階段:
突然之間,數(shù)小時(shí)的體力勞動(dòng)變成了幾分鐘的輔助創(chuàng)造力。
以下是人工智能幫助我做得更好、更快、更少摩擦的事情:
即使取得了所有進(jìn)展,仍有一些東西是人工智能無法(或許也不應(yīng)該)取代的:
這是件好事。因?yàn)檫@些正是用戶體驗(yàn)的一部分,讓設(shè)計(jì)更具人性化。
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(guān)系——雙方都能帶來一些有價(jià)值的東西。
在研究過程中,我使用人工智能轉(zhuǎn)錄和標(biāo)記訪談內(nèi)容,但我也會(huì)介入解讀其中的情感細(xì)微差別并驗(yàn)證模式。在構(gòu)思階段,人工智能會(huì)生成流程或占位文案,然后我會(huì)將其精煉成符合用戶目標(biāo)的精美體驗(yàn)。在設(shè)計(jì)線框圖時(shí),人工智能有助于加快布局建議的速度,但我也會(huì)運(yùn)用用戶體驗(yàn)啟發(fā)式方法、無障礙標(biāo)準(zhǔn)和敘事技巧。即使在測(cè)試階段,人工智能也會(huì)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(jiǎn)而言之,人工智能承擔(dān)了繁重的工作。我負(fù)責(zé)判斷、同理心和目標(biāo)。
如果您對(duì)人工智能感到好奇,但不知道從哪里開始,我推薦以下內(nèi)容:
人工智能不會(huì)取代用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師。
但懂得如何使用人工智能的設(shè)計(jì)師可能會(huì)比不懂人工智能的設(shè)計(jì)師更成功。
用戶體驗(yàn)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(dòng)——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(dòng)化,你來掌控直覺。
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剛開始學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)時(shí),我面臨的最大挑戰(zhàn)就是時(shí)間。
畫線框圖要花好幾個(gè)小時(shí),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(shè)計(jì)師在不到 10 分鐘的時(shí)間內(nèi)借助人工智能制作出整個(gè)應(yīng)用程序的原型。
這讓我不禁要問:AI-First UX 是否會(huì)成為我們領(lǐng)域的新常態(tài)?
傳統(tǒng)上,UX 意味著研究、線框、設(shè)計(jì)系統(tǒng)和測(cè)試,所有這些都由設(shè)計(jì)師和研究人員團(tuán)隊(duì)手動(dòng)完成。
但“AI-First UX”顛覆了這一工作流程:
簡(jiǎn)而言之:人工智能不再是一個(gè)輔助工具,它正在成為設(shè)計(jì)的第一步。
過去兩年來,設(shè)計(jì)行業(yè)發(fā)生了巨大變化:
我親眼見證了這一點(diǎn):以前在 Figma 上要花幾個(gè)小時(shí)才能完成的事情,現(xiàn)在在 AI 的幫助下,幾分鐘就能構(gòu)思出來。我不用再糾結(jié)于矩形和對(duì)齊,而是可以把精力放在更重要的問題上:“這個(gè)設(shè)計(jì)真的能解決用戶的問題嗎?”
最大的誤解是什么?AI 會(huì)取代設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)師的角色正變得更加以人為本。
這種轉(zhuǎn)變是這樣的:
所以,無論如何,人工智能正在讓我們的實(shí)踐變得更加人性化。
與任何顛覆一樣,人工智能既帶來興奮,也帶來警惕。
機(jī)會(huì):
挑戰(zhàn):
作為設(shè)計(jì)師,我們面臨的真正考驗(yàn)是:我們能否引導(dǎo)人工智能,而不是被它引導(dǎo)?
我認(rèn)為是的,但是帶有星號(hào)。
人工智能正在成為默認(rèn)的起點(diǎn),但終點(diǎn)線仍然屬于人類設(shè)計(jì)師。因?yàn)闊o論工具多么先進(jìn),人工智能都無法體會(huì)用戶在結(jié)賬表單上掙扎時(shí)的沮喪,也無法體會(huì)用戶首次瀏覽無障礙產(chǎn)品的喜悅。
這就是我們的優(yōu)勢(shì)。
作為一名設(shè)計(jì)師,我不再問“人工智能會(huì)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(shè)計(jì)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(huì)消除對(duì)設(shè)計(jì)師的需求,而是需要更好的設(shè)計(jì)師。
如果你是設(shè)計(jì)新手,我的建議是:不要害怕人工智能。學(xué)會(huì)引導(dǎo)它。學(xué)會(huì)提出更好的問題,讓人工智能掌控速度。
因?yàn)樵?025年,設(shè)計(jì)不再只是推動(dòng)像素,而是在人工智能的幫助下設(shè)計(jì)人類體驗(yàn)的未來。
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TLDV: AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)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(fù)雜的技術(shù)方面。這可能會(huì)使他們難以與技術(shù)專家進(jìn)行有效溝通,從而導(dǎo)致進(jìn)一步的復(fù)雜化。此外,跟上不斷發(fā)展的人機(jī)交互設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)師在這些領(lǐng)域的知識(shí)和技能,幫助他們自信而輕松地完成工作。
人工智能的進(jìn)步為人機(jī)交互帶來了激動(dòng)人心的機(jī)遇。從識(shí)別照片中的貓咪到實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,人工智能為用戶體驗(yàn)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(shè)計(jì)師正在努力應(yīng)對(duì)設(shè)想和原型人工智能系統(tǒng)的復(fù)雜性。
這是為什么呢?傳統(tǒng)的用戶體驗(yàn) (UX) 和人機(jī)交互 (HCI) 設(shè)計(jì)技術(shù)(例如草圖和原型設(shè)計(jì))可能不足以解決人工智能在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中帶來的意外后果。
Graham Dove 及其同事在“計(jì)算機(jī)系統(tǒng)人為因素”會(huì)議上表示: “人機(jī)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(yīng)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(cuò)誤類型建立原型。” 引用Philip van Allen 的話,我還可以補(bǔ)充一句。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的楊倩及其團(tuán)隊(duì)研究了人機(jī)交互研究人員和專業(yè)人士在使用人工智能時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。他們基于廣受認(rèn)可的雙鉆石設(shè)計(jì)流程模型,構(gòu)建了這些挑戰(zhàn)及相關(guān)的研究論文。
以下是我從本文中得出的結(jié)論,按設(shè)計(jì)過程步驟細(xì)分:
2. 定義(聚合思維階段)
發(fā)展(發(fā)散思維階段)
交付(聚合思維階段)
我把所有提到的問題分為兩大類:
僅僅讓更多用戶體驗(yàn)師參與使用機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目是不夠的。他們必須理解機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念,破除人們對(duì)人工智能及其功能的先入之見,并遵循建立和維護(hù)信任的最佳實(shí)踐。Josh
Lovejoy
關(guān)于哪些類型的人工智能知識(shí)與用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)相關(guān),仍然存在很大爭(zhēng)議。然而,越來越多的人認(rèn)同,用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師需要具備一些人工智能方面的技術(shù)專長(zhǎng)才能有效地運(yùn)用它。
大多數(shù)人工智能課程都要求學(xué)生具備統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、線性代數(shù)、微積分和編程方面的知識(shí)。如果沒有這些背景知識(shí),理解許多人工智能概念可能會(huì)很困難。
你無需對(duì)人工智能有深入的理解,但熟悉數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)至關(guān)重要。如果你對(duì)這些科目感到不適應(yīng),可以考慮參加這些高評(píng)價(jià)課程。
概率: 渺茫的機(jī)會(huì):從頭開始的概率(哈佛大學(xué))
統(tǒng)計(jì)學(xué):麻省理工學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
線性代數(shù): 麻省理工學(xué)院的線性代數(shù) 18.06
微積分:麻省理工學(xué)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(xué)學(xué)習(xí) Python 。我個(gè)人更喜歡密歇根大學(xué)的“Python for Everybody”課程。雖然篇幅較長(zhǎng),但講解更詳細(xì)。
對(duì)每個(gè)主題有一定的熟悉度將為參加以下課程奠定良好的基礎(chǔ):
1)“ AI For Everyone ”(6小時(shí),49.99美元/月)——最好的非技術(shù)性AI入門課程,由斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)課程創(chuàng)始人吳恩達(dá)講授
2)“人工智能計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)證書”(5個(gè)月,432歐元)——edX 頒發(fā)的兩部分專業(yè)證書,跟蹤哈佛大學(xué)的 CS50 和 CS50AI 課程,讓沒有必備 CS 知識(shí)的學(xué)習(xí)者也能進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。
3)“人人適用的人工智能基礎(chǔ)”(40小時(shí),49.99美元/月)—— IBM提供的專業(yè)課程 。IBM通過Coursera被公認(rèn)為新興技術(shù)領(lǐng)域的革命性領(lǐng)導(dǎo)者。該專業(yè)課程包含三門課程:
4)“人工智能要素”(30-60小時(shí),免費(fèi))——赫爾辛基大學(xué)和MinnaLearn合作推出的課程,解釋了人工智能可以實(shí)現(xiàn)什么(和不可能實(shí)現(xiàn)什么)以及它如何影響我們的生活——無需復(fù)雜的數(shù)學(xué)或編程。
您是否知道其他有用的資源?如果有,請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論區(qū)留言。
人們對(duì)人機(jī)交互設(shè)計(jì)技能的需求日益增長(zhǎng),但相關(guān)課程卻十分有限。幸運(yùn)的是,有眾多設(shè)計(jì)師和研究人員慷慨地分享他們的知識(shí)和專業(yè)技能。以下是我關(guān)注的一些:
如果我遺漏了任何人,請(qǐng)隨時(shí)在評(píng)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(shí),幫助彼此成長(zhǎng)。
人工智能塑造著我們的思維、感受和行為方式。它驅(qū)動(dòng)著決定我們未來的決策。我們有責(zé)任將其潛力轉(zhuǎn)化為人性化的科技。構(gòu)建一個(gè)基于我們多樣化價(jià)值觀和需求的人工智能需要深思熟慮的設(shè)計(jì)。
人工智能正日益融入各種數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)。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(guān)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(shù),而是依賴過時(shí)的啟發(fā)式方法和對(duì)人工智能有限的理解,就有可能阻礙創(chuàng)新。
通過將堅(jiān)持與創(chuàng)造力相結(jié)合,設(shè)計(jì)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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