本文来自摹客产品设计团队（MPD）的设计专栏“内摹访谈”。
专栏介绍：专栏名称来源于西方美学理论「内摹仿说」，意指审美活动与摹仿活动紧密相连，审美不只针对表象动作，其核心在于由物及我，从表观带动内心的感受。“内摹访谈”希望通过摹客内部的专业视角，去洞察设计行业内的变化的表象，给产品设计领域的从业者们带来灵感与启发。
在撰写这篇文章的时候，似乎是整个数字创意和内容行业的至暗时刻：ChatGPT太猛了、Midjourney太猛了，而这些AI工具还将继续以人类无法理解的速度迭代和进化，今后依靠人力进行设计还有什么意义？
以前认为的难度极高的CG绘制和语言逻辑能力，居然最快被AI攻克 —— 仔细想想也就很好理解了，因为AI不是以人类的思考模式去创作或应答的，只要产出物能够被模仿，那就可以用海量的训练来让被AI生成的内容做到“以假乱真”。
在这个逻辑下，C端产品设计或许是很危险的，因为消费时间越短的内容越容易被AIGC（AI生成内容）取代，而当下的C端产品获客逻辑，恰恰就是用短平快的内容为用户制造高频次的快乐（短视频、小游戏、图文流等）。相反的是，B端产品设计往往是围绕业务逻辑和效率进行，快乐感通常不是最核心考量的部分，所以受到的AI冲击似乎会小些。
在这篇文章接下来的部分，我们汇总了4条摹客产品设计团队（MPD）的观点，试图推导这个设计师谈AI色变的年代，B端设计者可能会面临的改变和挑战。
一、更苛刻的个人能力要求
大概是4、5年前，UI行业内逐渐有了全链路这个词。之前团队内开玩笑说什么全链路，不就是行业卷起来以后，一个人要顶多个人用，这样才能向老板证明自己的价值。
但AI时代来临后，全链路可能会成为行业标配。原本只会踩缝纫机的纺织女工，如果不想被机器淘汰，不但要学习如何操作新的机器，还需要了解材质、机械、设计、印染等多方面的知识。
对于未来的B端设计者，用研和交互的工作比例会明显提升，这就意味着以前只会画画的设计师要去思考诸多产品层面的难题 —— 产品要解决什么核心问题？如何收集用户、业务方的反馈？如何有效地进行竞品和用户调研？只有这些问题想清楚并做好了，才能找到更好的解决方案和更有价值的业务驱动点。
到了设计阶段，B端产品虽然视觉上交互上的整体要求要比C端低些，但要真正让成品实现“易用”、“清晰”、“高效”、“一致”这些优秀的设计品质，依然需要设计师大量时间和经验的积累。
最后，普遍不善交流的“社恐”设计师们，或许还要尝试突破自己的沟通能力。如果要求更高一点，还要尝试主动去解决团队协作问题，并推动团队完成更高层次的目标 —— 这些之前在大厂考核中高级设计师的部分，很可能被“下放”给更低水平的设计师。
这一切都意味着，想坚持做一名设计师，不会那么容易。
二、B端C化门槛降低，视觉迎来小爆发
以前B端产品很少运用偏C端的视觉风格的根本原因还是：产出成本高，收益小。
B端设计非常需要恰到好处的克制 —— 设计不能过分抢占了用户的注意力，避免影响用户的主流程操作 —— 这非常考验设计师的尺度把控力。比如花费了团队大量成本打磨的一个小体验，可能还得故意藏起来，等待用户偶然发现，然后才能增加一丢丢的产品忠诚度 ：转化效率太低。
B端C化最拿手的应用，还是各类运营宣传图，这种需要吸引用户注意力并转化为流量的场景，才能充分发挥视觉创意的优势。但在如此狭窄的领域，目前也被内卷到要用C4D建模才能在行业内混个“能看”的程度，这样的投产比显然不是大部分中小公司能够接受的。
所幸AI在这个时候及时出现，无论是前几年流行的扁平插画，还是近年来流行的3D轻拟物风格都已经被AI拿捏得死死的，不信可以看看Promptbase上面大量成品描述词（Prompt）。
可以想象，其它C端视觉常见风格：赛博、孟菲斯、酸性等，未来大概率都能够被AI很好地创造出来，而且版权风险肯定比当下五花八门的素材网站小得多。
投产比和版权问题解决后，这些C端的风格很可能会在B端出现一波小爆发。未来或许只有高端团队才会保留少量视觉创意师，他们具有过硬的平面和动效基本功，负责打造B端体验的创新点。而大部分普通B端团队，借助AI的能力应该是最具性价比的视觉产出方案。
三、组件更智能，拼凑出图效率提升
B端设计规范很适合做高度组件化，因为需要个性化的地方少。很多小型B端项目的后台页面甚至完全不需要视觉设计参与，只需要拼凑组件就可以完成业务逻辑的搭建。
在过去的很长时间，B端设计师都是使用的国内头部大厂的UI组件库来组装自己业务的UI界面，比如国内UI设计圈无人不知的AntDesign、Element等组件库。很多B端设计师在使用时，顶多换个色调、改个首页风格，几乎上都不会去更改组件本身的造型和交互逻辑。
于是大部分国内的设计平台和效率工具研发商（比如摹客），都会直接在自家的设计平台中内置了这些主流的组件库。
对于未来的B端设计流程，拼凑组件的工作或许会直接交给交互设计师解决，基本不再需要UI设计师参与。组件库的创建和维护也不会再由UI设计师人工完成，而是依靠AI自动地进行归纳、创建和维护，这个过程当然需要设计工具的跟进创新，但最终的结果一定是让B端的产品设计流程将发生巨大的改变。
如果结合低代码和代码AI自动化等相关技术，一些小型的B端需求甚至可以做到交互设计师完成组件的拼装、调试后，直接就智能生成代码并上线。不写代码就能上线产品和功能的那天，应该距离我们不遥远了。
四、简易视频内容产出加速AI化
目前国内的各大视频网站已经更新了大量使用AI技术一键成片的流程分享，主要的步骤其实很简单：
- 分镜头设计和脚本文案交由ChatGPT之类的AI语言处理引擎来处理；
- 把上面的内容交给视频AI，就可以自动识别脚本中的关键词并在官方的素材池匹配合适的视频片段；
- AI合成旁白语音并生成字幕；
- 依靠AI全自动完成视频片段，旁白语音和字幕的拼接和剪辑，最终得到成片
可以看到AI的方式，可以让视频生产过程难度直线下降，以前要几天才能完成的短视频可能现在只需要几分钟就能完成。虽然这样产出的视频在趣味性和观赏性上，依然有明显的不足，但对于一些本就不需要太强感染力的教学、介绍等场景，这种方式已经完成足够。
未来的B端设计中，可能会更流行视频版本的新手帮助中心，毕竟看视频比起看文档还是要方便不少，一般人接受起来也会更容易一些。
结语
AI加速取代一部分业务后，无论是产品层面还是设计层面，如何依靠创新，并胜过竞争对手就成为了更重要的课题。其实，虽然AI已经在CG、剧本等领域展示出了一些创新和创作能力，但只不过都是一些胡乱拼凑、歪打正着的“创造”，产出品质依然极其不稳定。
这也就更说明了，如果要让AI做出有实际意义的创新，还非常遥远。
如果回到B端设计师的工作模式（如下图），会发现AI短期内能突破的还是只有设计和开发阶段的工作，至于需求和调研，甚至最终的结果验证和复盘阶段，AI都还很难做出有价值的工作。
未来的B端设计师和AI和谐相处的方式，大概就是承认AI会在它擅长的领域做的比自己更好，主动从这些工作中抽离出来，然后去承担那些AI不能完成的工作（即使这些工作不是现阶段设计师经常或者应该去做的）。
然后，真正严肃地去思考产品的创新、产品与客户的关系、产品在前进过程中的得失等等。而这些内容对产品带来的影响，也将给设计师带来更大的价值和成就感，这种感受甚至会吸引更多的人成为设计者，来一同感受设计的力量。
从这个角度来看，未来的设计世界，前景依然可期。现阶段对AI的恐惧，实则大可不必。
