设计引领变革生成式+AI+时代的体验重塑

生成式 AI 对体验设计领域带来革命性影响，既提升效率也带来挑战。核心观点包括：

1. 生成式 AI 的颠覆性影响：57% 的受访者认为生成式 AI 是影响未来设计体验的最具颠覆性的力量。组织期望通过生成式 AI 提升客户满意度和生产力，但设计师面临技术带来的新挑战，如品牌安全、知识产权、数据隐私和伦理问题。

2. 生成式 AI 的五大优势：解决体验设计中的主要压力，包括提高客户满意度/NPS、提高内容质量与客户旅程、提高效率与生产力、提高客户创新力、建立竞争优势与品牌活力。

3. 生成式 AI 的障碍：组织担忧品牌安全、知识产权、数据隐私、不准确/偏见、投资不足、客户信任下降、监管合规性等问题。伦理、偏见、信任和缺乏治理是主要障碍。

4. 生成式 AI 的采用情况：半数组织正在建立全组织范围的治理方法，但只有 5% 已付诸实践。18% 的组织允许员工自由使用，28% 由业务部门决定，43% 尚未成立 AI 伦理委员会，26% 有信心应对隐私和安全性问题。

5. 生成式 AI 的应用场景：客户支持部门最早采用（48% 使用生成式 AI 为人工客服生成对话，69% 预计 2024 年采用），市场营销（28% 用于客户细分，23% 用于工作流自动化），销售（21% 用于社交互动，20% 用于销售策略），客户服务聊天机器人（36% 使用，81% 预计 2024 年采用），员工文本和语音聊天机器人。

6. 内容创作应用的谨慎态度：组织在使用生成式 AI 进行内容创作时相对谨慎，担忧质量和信任问题。尽管如此，所有与体验相关的应用场景都存在风险，需要规避。

7. 混合 AI 模型的兴起：一半组织使用公共基础模型（如 ChatGPT），51% 使用开源模型（如 Midjourney），31% 使用平台内嵌模型（如 Adobe Firefly）。72% 预计今年年底使用专有模型，99% 预计 2024 年后建立专有模型。

8. 生成式 AI 对设计人才的影响：核心设计技能（研究、UX、内容战略、编码、数据分析、项目管理）在未来依然重要。82% 的高管认为生成式 AI 提高设计师参与度，80% 认为设计师在创建基础模型中发挥核心作用。75% 的受访者认为设计师角色从内容创作者转变为内容策划者。创意人员需关注技能变化趋势。

9. DesignOps 的作用：DesignOps 协调和优化人员、流程和工艺，放大设计影响力。仅有约四分之一的受访者遵循 DesignOps 实践。DesignOps 可帮助组织应对生成式 AI 引发的变革，降低风险，建立一致的方法和标准，确保质量控制，推动组织生成式 AI 转型。

10. 案例研究：IBM 与 Adobe 合作推动营销转型，通过 AI 和自动化简化运营、打造个性化体验。美国网球公开赛使用生成式 AI 驱动内容创作，深化粉丝互动，提高编辑团队效率。