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，今年三分之一的產品開發(fā)者將推出 AI 驅動的產品：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 驅動的產品而言比傳統(tǒng)產品更為重要。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，產品經理可以創(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
-
智能研究綜合
問題：用戶研究曾經是一個瓶頸。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。
-
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。
設計師視角： “現(xiàn)在，設計師、工程師和產品經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。”
-
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 的產品美化器于 2025 年 4 月推出，可自動優(yōu)化電商產品照片，無需攝影專業(yè)知識。
實際勝利：設計團隊將資產創(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。
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。
按 Enter 鍵或單擊即可查看完整尺寸的圖像
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：
-
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
-
設計到開發(fā)的橋梁
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年最成功的產品團隊不一定是預算最雄厚或設計師經驗最豐富的團隊，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品設計——它已經改變了。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？
測試工具已經準備好了。唯一的問題是：你還在等什么？
