當然這是較為簡單容易理解的情況，真實的內(nèi)容會更加的復雜，還會涉及到 NLP、ML、DL 等技術來不斷優(yōu)化 AI 讓其能做的真正做到可知可感，像一個真人一樣。

二、AI 產(chǎn)品的類型

在 AI 產(chǎn)品的運用層面，目前主要有以下幾種產(chǎn)品類型來落地 AI：

1. AI 繪圖

這是我們設計師最為熟悉的領域，主要是因為日常工作本身就會與圖片相關，主要能夠繪制圖片，幫助我們解決日常工作的問題。

目前主要還是以 Midjourney、Stable Diffusion 為主，他們都有著較強的繪圖能力，對傳統(tǒng)的繪圖領域造成非常大的影響（舉一個側(cè)面例子，前兩年會有很多學習插畫的課程，自從 SD、MJ 出來過后便消失了很多）。

除了傳統(tǒng)的 AI 繪圖模式，還會有最新版的 Photoshop 推出的「創(chuàng)意填充（Generative Fill）」，它能夠使用「Adobe Firefly」提供的技術能力，允許用戶以非破壞性的方式進行圖像組合和生成，關于繪圖類的 AI，大家都會結(jié)合自身生態(tài)來去構造相類似的產(chǎn)品。

目前 AI 繪圖類資源：Midjourney、Stable Diffusion、Civitai、liblib、Firefly

2. AI 文字

AI 文字類的產(chǎn)品會非常的廣泛，因為它不像圖片還難以理解、解析，文本所能承載的信息就非常廣泛。比如行業(yè)標桿 ChatGPT 以及它的一眾小弟，你會發(fā)現(xiàn)軟件之豐富，會失去判斷能力，每一個都想去做嘗試。

比如最近很火的 KIMI ，能夠閱讀處理 200 萬字以內(nèi)的長文本；百度的文心一言，靠著搜索結(jié)果也能夠給用戶精準的數(shù)據(jù)；訊飛的訊飛火星，能夠與語音結(jié)合，通過語音對話的形式實現(xiàn) AI 的交流溝通，你會發(fā)現(xiàn)每一個軟件都有著自己獨特的特點，而這些特點也會是我們?nèi)ふ以?B 端產(chǎn)品當中的機會點（下篇文章我們會聊到）。

這是行業(yè)當中競爭最激烈的一個賽道，上周各大 AI 廠商開始瘋狂降價，通過價格戰(zhàn)來不斷內(nèi)卷。

AI 文字類的軟件：ChatGPT、文心一言、Kimi、訊飛火星

3. AI 視頻

視頻類目前由于門檻較高，其實會發(fā)現(xiàn)整體是噱頭大于實際用途。比如之前很火的 Sora，據(jù)報道背后是用了非常多的素材累計起來的，其參考意義并不大。

不過 AI 視頻生成的內(nèi)容，我最喜歡的還是「小女孩的一生」這類視頻主要是在傳統(tǒng)的視頻軟件當中制作需要大量時間與精力，而現(xiàn)在就可以輕松解決。

AI 視頻類的軟件：Sora、Runway

4. AI 音樂

音樂類其實了解的會比較少，所有的資訊都是來自 B 站的各個自媒體解讀。通過他們的表情給我一種當中看到 MJ 畫出很多復雜的圖像一樣，我認為也是出乎他們的意料～

目前整個音樂領域主要是以 Suno 為主，幫助他們進行旋律創(chuàng)作、和弦編排上，相信在后續(xù)的兩三年時間內(nèi)，能夠幫助到更多音樂的創(chuàng)作者。

三、AI 產(chǎn)品對設計師的影響

目前，AI 會影響到我們工作的很多方面。這里也為大家準備了一些在日常工作當中我們所使用的各種場景。

1. 業(yè)務理解

對于一個 B 端設計師而言，業(yè)務一定會讓你非常頭疼，因為很多專業(yè)術語、名詞不太明白。再加上時間緊，任務重，根本沒辦法深入的去理解業(yè)務，因此就需要有一個簡單直接「利器」，那 AI 很明顯能夠承擔一部分責任。

比如我們以最近一位向我咨詢的同學為例，他主要負責 云產(chǎn)品的設計工作。因為產(chǎn)品線過多，會導致他無法從容應對項目當中的繁雜需求，特別是對業(yè)務的理解非常薄弱（說的像不像文章前的你們～）。

這時候我就會推薦他使用 AI 工具來對業(yè)務進行快速理解，比如現(xiàn)在要負責一個 「持續(xù)集成的需求」，里面涉及到共享存儲庫等一系列術語，對于他來說根本沒辦法解決。這時候我們就可以對 AI 進行提問，首先解釋什么是 共享存儲庫；緊接著問具體什么是持續(xù)部署；再讓他給我簡單舉一個通俗的例子；這類問題便快速解決。

AI 其實是非常擅長回答產(chǎn)品定義等，在網(wǎng)上有固定明確答案的問題，這時候?qū)ζ涮釂柲隳軌蚩焖俳鉀Q。

2. 素材制作

對于我們設計的日常工作而言，素材制作主要是為了省時間，像是 B 端的圖標，我把他們遮上，你知道是哪個產(chǎn)品的嗎？

而這類風格的圖標素材我們可以快速生成，并且在日常工作當中，也可以用相同的方式生成大量的圖片底圖素材等等，至少能夠在視覺設計上給到大家非常多的幫助

3. 用戶訪談

提到用戶研究在 AI 中的運用，很多人會想到讓 AI 幫我們生成調(diào)研方案。emmm… 其實在用戶研究當中，方案的制作并不是最痛苦的事。反而是對應的問題整理會尤為頭疼。比如我們再用戶訪談時，在之前只能考慮使用錄音的方式，將與用戶的對話錄制下來，后續(xù)在通過回放的方式進行回顧。

而現(xiàn)在我們可以考慮結(jié)合 AI+智能工具的方式，快速實現(xiàn)。

簡單梳理一下對應的 SOP：

1. 進行用戶訪談，同時將訪談錄音進行錄制
2. 將錄音信息上傳至語音識別平臺，如：飛書妙記、訊飛聽見
3. 將文本信息扔給 AI，讓其幫你整理對應的提問內(nèi)容，以及你的回答～
4. 最后整理其行為態(tài)度與結(jié)果，快速生成
5. 數(shù)據(jù)整理

當然除了用戶訪談之外，我們在用戶研究的時候還會有很多真實數(shù)據(jù)這時候我們也可以通過 AI 的方式來進行解決。

比如我們將用戶在訪談以及問卷調(diào)研當中的所有數(shù)據(jù)結(jié)果整理到表格當中，并且與其他用研人員討論出用研結(jié)果評判標準。

然后再將數(shù)據(jù)上傳到飛書多維表格，并新增 AI 字段，將我們評判標準告訴給 AI，讓其能夠主動學習。

緊接著 AI 就可以根據(jù)你的要求快速生成出一個可以參考的數(shù)據(jù)結(jié)果，你再結(jié)合結(jié)果與數(shù)據(jù)進行一遍走查即可，這樣的整體流程會比你以往更快，工作強度也會更低。

在工作當中，我們需要具備 AI 意識，當你有任何問題的時候，一定是打開 AI 軟件，嘗試讓他幫你解決，這會比你自己琢磨、搜索、咨詢要高效得多，當然上面提到的只是咱們同學在日常工作當中所總結(jié)的 AI 功能，如果你也有一些自己的心得，不妨在評論區(qū)和我們一同分享。

下篇文章，我們聊聊 AI 與 B 端產(chǎn)品的結(jié)合~