摘要IBM如何提供幫助生成式

AI

正在顛覆體驗(yàn)設(shè)計(jì)，AI是為設(shè)計(jì)師服務(wù)，而不是取代設(shè)但風(fēng)險(xiǎn)也隨之而來。為了規(guī)避計(jì)師。高額的法律、財(cái)務(wù)和品牌成本，設(shè)計(jì)師既要打造以人為本的體驗(yàn)，也需要幫助訓(xùn)練新一代必須以正確的愿景、戰(zhàn)略和防AI

模型。在設(shè)計(jì)獨(dú)一無二的創(chuàng)意方面，設(shè)計(jì)師也面臨巨大IBM

iX?是IBM

Consulting

的全球體驗(yàn)設(shè)計(jì)合作伙伴。我們綜的生成式

AI

輸出同質(zhì)化壓力。合考慮戰(zhàn)略、設(shè)計(jì)和技術(shù)，幫助全球最有影響力的公司創(chuàng)造更范措施來采用這項(xiàng)技術(shù)。好的體驗(yàn)、產(chǎn)品和服務(wù)，重

新定義它們與客戶和員工的關(guān)系。大規(guī)模的個(gè)性化體驗(yàn)終將觸手可及，憑借覆蓋戰(zhàn)略、設(shè)計(jì)、開發(fā)和管理服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰σ约氨椴既仨氂行?yīng)對風(fēng)險(xiǎn)。球的

60個(gè)辦事處的合作伙伴關(guān)系，我們以人為本的商業(yè)設(shè)計(jì)方法促進(jìn)了大規(guī)模的創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型。要了解更多信息，請?jiān)L問：全面的變革管理勢在必行，通過可控的試點(diǎn)推動(dòng)生成式

AI/consulting/ibmix實(shí)驗(yàn)。讓多元化的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)參與其中，確保打造真實(shí)、個(gè)性化、高質(zhì)量的體驗(yàn)，并維護(hù)品牌標(biāo)準(zhǔn)。擴(kuò)展

DesignOps

對于負(fù)責(zé)任地采用生成式

AI

至關(guān)重要。DesignOps

對于制定關(guān)鍵指導(dǎo)準(zhǔn)則至關(guān)重要，涵蓋倫理問題、偏見緩解、設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)、提示保障、工具安全、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、AI

增強(qiáng)方法以及效果衡量標(biāo)準(zhǔn)。本報(bào)告中的圖像均是使用生成式

AI

創(chuàng)建的。在傳統(tǒng)的概念設(shè)計(jì)階段，IBM

IBV的設(shè)計(jì)師們想到了用粒子來表達(dá)數(shù)據(jù)與體驗(yàn)設(shè)計(jì)之間的關(guān)系。設(shè)計(jì)師使用

Adobe

Firefly

生成粒子形狀的圖像，然后將這些圖像轉(zhuǎn)化為

3D

藝術(shù)作品。使用這種方法節(jié)省了大量時(shí)間。通常需要四周時(shí)間才能完成的工作，僅用一周就完成了。23承諾、目標(biāo)與陷阱體驗(yàn)設(shè)計(jì)與生成式

AI的碰撞生成式

AI

以前所未有的速度，從媒體熱點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)楦邔記Q策的必要議題。超過三分之一的組織已經(jīng)超越了實(shí)驗(yàn)階段，正在推廣并實(shí)施生成式

AI

，涵蓋市場營銷、銷售、商業(yè)以及產(chǎn)品與服務(wù)設(shè)計(jì)等職能領(lǐng)域?？蛻糁С植块T對此最為積極，近三分之二的組織已在大力推動(dòng)生成式

AI

落地，將其運(yùn)用于客服協(xié)助和直接客戶互動(dòng)。對設(shè)計(jì)領(lǐng)域影響深遠(yuǎn)。57%

的受訪者―首席

營銷官

(CMO)、首席

創(chuàng)意官、首席

客戶官、創(chuàng)意總監(jiān)和設(shè)計(jì)師―認(rèn)另一個(gè)值得關(guān)注的認(rèn)知差異是：80%

的受訪高管認(rèn)為，為了深入理解生成式

AI

如何影響體驗(yàn)設(shè)計(jì)，為生成式

AI

是影響未來設(shè)計(jì)體驗(yàn)的最具顛覆性的力量。這超過了其他因素，甚至包括網(wǎng)為了有效地應(yīng)對與生成式

AI

輸出相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，設(shè)計(jì)師研究院

(IBM

IBV)

與牛津經(jīng)濟(jì)研究院攜手合作，針絡(luò)安全威脅、法規(guī)變更和可持續(xù)發(fā)展等重要議題。的參與將變得更加重要。但此同時(shí)，70%的受訪高管對全球各個(gè)行業(yè)的

2,000

名最高管理層、創(chuàng)意高管、創(chuàng)認(rèn)為生成式

AI

讓其組織能用更少的設(shè)計(jì)師完成更多的意經(jīng)理和設(shè)計(jì)師開展了一項(xiàng)調(diào)研（請參閱第

41

頁的“研組織看到生成式

AI

在提升客戶滿意度和增強(qiáng)生產(chǎn)力方面的巨大潛力，并且正在快速推進(jìn)工作。而設(shè)計(jì)師則對此持否認(rèn)態(tài)度?只有

57%

的受究和分析方法”）。這一進(jìn)程，盡管設(shè)計(jì)師們正面臨著技術(shù)帶來的眾多新挑戰(zhàn)。例如，盡管高層擔(dān)憂基礎(chǔ)模訪設(shè)計(jì)師認(rèn)為這是可能的。型訓(xùn)練中潛在的偏見以及生成式

AI

輸出的準(zhǔn)確性，但很少有組織建立全面的

AI

治理或這些研究洞察將展示領(lǐng)導(dǎo)者對生成式

AI

的期望，并揭倫理委員會。更令人擔(dān)憂的是，當(dāng)受訪者被問及一年后最需要哪些設(shè)計(jì)能力時(shí)，倫理和采用生成式

AI

的呼聲越來越高，組織也意識到這項(xiàng)技示當(dāng)前仍然存在的采用障礙。本報(bào)告還提供了優(yōu)化生成同理心排在了最后一位。術(shù)所帶來的顯著效益，高管和設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)需要共同努力，式

AI

價(jià)值的相關(guān)指導(dǎo)，助力設(shè)計(jì)師充分發(fā)揮這項(xiàng)技術(shù)尋找前進(jìn)的方向。這意味著要關(guān)注生成式

AI

能提供最的潛力，打造符合客戶期望的個(gè)性化體驗(yàn)。大價(jià)值的領(lǐng)域，建立防范措施保護(hù)品牌，并贏得客戶信任。80%

的高管認(rèn)為，為了有效地應(yīng)對與生成式

AI輸出相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，設(shè)計(jì)師的參與將變得更加重要。67生成式

AI

與體驗(yàn)設(shè)計(jì)商業(yè)應(yīng)用加速優(yōu)秀的體驗(yàn)設(shè)計(jì)有助于推動(dòng)業(yè)務(wù)成功。那些因產(chǎn)品或服務(wù)設(shè)計(jì)卓越而獲得認(rèn)可的受訪組織，其收入增長率要比其他組織高出

42%。89因此，

最高管理層將改善客戶體驗(yàn)作為其組織未來兩年的首要任務(wù)也就不足為奇了。圖

11雖然這種追求并不是最近才出現(xiàn)的，但生成式

AI

比任何其他新興技術(shù)都更具潛力，這意持續(xù)降低壓力味著組織可能實(shí)現(xiàn)高度個(gè)性化和大規(guī)模加速生產(chǎn)工作流。受訪者表示，生成式

AI

帶來的生成式

解決了體驗(yàn)設(shè)計(jì)中面臨的主要壓力AI變革性優(yōu)勢將緩解目前影響體驗(yàn)設(shè)計(jì)的最大壓力。生成式

AI

早期應(yīng)用于設(shè)計(jì)流程，已經(jīng)顯著加快了項(xiàng)目完成所需的時(shí)間。例如，IBM

iX

團(tuán)隊(duì)在歐洲進(jìn)行的設(shè)計(jì)思維會議中，使用生成式

AI

只用兩天就交付了成果，而正常的交付時(shí)間則需兩周。影響體驗(yàn)設(shè)計(jì)的五大壓力21

2

3

4

5改進(jìn)NPS和忠誠度提高效率和生產(chǎn)力提高客戶創(chuàng)新力提高內(nèi)容質(zhì)量品牌差異化與客戶旅程生成式AI的五大優(yōu)勢生成式

AI

早期應(yīng)用于設(shè)計(jì)流程，1

2

3

4

5已經(jīng)顯著加快了項(xiàng)目完成所需的時(shí)間。提高內(nèi)容質(zhì)量/個(gè)提升客戶滿意提高速度/效率改善產(chǎn)品/服務(wù)創(chuàng)新建立競爭優(yōu)勢，性化度/NPS增強(qiáng)品牌活力1011生成式

AI面臨重

重

障礙盡管組織和專業(yè)人士對生成式

AI

的潛力和應(yīng)用表現(xiàn)出積極的態(tài)度，但在實(shí)踐過程中，可能會面臨一系列挑戰(zhàn)。品牌安全、知識產(chǎn)權(quán)和專有數(shù)據(jù)的威脅位列其中。1213圖

2眾多潛在障礙盡管生成式

AI

在幫助設(shè)計(jì)和交付客戶體驗(yàn)方面極具潛力，組織仍然對在實(shí)施過程中可能遇到的障礙表示擔(dān)憂。49%品牌安全/知識產(chǎn)權(quán)/專有數(shù)據(jù)威脅受訪者還擔(dān)心數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、偏見和不明。這些擔(dān)憂令人不安，生成式

AI

可能非但不會改善體驗(yàn)，反而產(chǎn)生意想不到的負(fù)面影響，導(dǎo)致質(zhì)量下降。48%47%46%45%41%41%39%32%24%客戶體驗(yàn)/員工體驗(yàn)質(zhì)量下降值得注意的是，沒有一個(gè)障礙可以被單獨(dú)視為最大威脅。相反，各企業(yè)都致力于解決一系列同等重要的問題，這些問題可能會讓高管不堪重

負(fù)。然而，有一系列問題可能會讓企業(yè)踩下剎車，包括倫理、偏見、信任和缺乏治理。在

IBV

最近對首席

執(zhí)行官進(jìn)行的一數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確/偏見/不明項(xiàng)調(diào)研中，72%

的受訪者承認(rèn)，如果收益以倫理為代價(jià)，他們會暫停采用

AI。3然而，如今這些保證大多只是假設(shè)。盡管障礙重重，或者說正是因?yàn)檎系K太多，生成式數(shù)據(jù)隱私和安全問題的采用在尚未充分準(zhǔn)備的情

況下就開始了。AI生成式AI

技能/專業(yè)知識不足基礎(chǔ)設(shè)施不足客戶信任下降/倫理挑戰(zhàn)監(jiān)管/標(biāo)準(zhǔn)/合規(guī)性組織致力于解決一系列同等重要的問題。用于定制模型的專有數(shù)據(jù)不足需要過多投資1415圖

3生成式

AI

采用情況組織如何管理生成式

AI

的使用半數(shù)組織表示，他們正在建立一個(gè)全組織范圍

內(nèi)的治理方法，以管理和監(jiān)控生成式

AI

的使用，但只有

5%

的組織將這種方法付諸實(shí)踐。28%

的組織將監(jiān)督權(quán)下放給了個(gè)別業(yè)務(wù)部門，這可能會導(dǎo)致政策不一致、數(shù)據(jù)無法共享和部門間目標(biāo)沖突等問題。18%沒有正式的方法，員工可以獨(dú)立使用生成式AI與此同時(shí)，近五分之一（）的組織賦予員工自由使用生成式

的權(quán)利，并不提供指18%AI導(dǎo)。這種方法可能會加速AI

的應(yīng)用并激發(fā)員工的創(chuàng)造力，但錯(cuò)誤的使用也會對品牌和組織聲譽(yù)造成直接的負(fù)面影響。越來越多的組織回避從戰(zhàn)略和整體角度整合生成式

AI，這些發(fā)現(xiàn)令人擔(dān)憂，但并不意外：超過三分之一（34%）的組織承認(rèn)，他們沒有建立有效的流程來審核生成式

AI

的輸–28%出并解決相關(guān)問題。的組織尚未成立

AI

倫理委員會，以應(yīng)對必然會出現(xiàn)的棘手新挑戰(zhàn)。生成式

AI的使用–

43%由業(yè)務(wù)領(lǐng)域決定更令人震驚的是，只有

26%

的組織有信心制定全面計(jì)劃，以應(yīng)對和解決與生成式

AI–相關(guān)的隱私和安全性問題。50%正在建立組織級的生成式

AI使用方法5%已經(jīng)建立了組織級的生成式

AI

最佳實(shí)踐和治理方法，以監(jiān)控和衡量其使用情況1617變革體驗(yàn)工作流盡管存在風(fēng)險(xiǎn)，但許多負(fù)責(zé)在整個(gè)客戶旅程中設(shè)計(jì)體驗(yàn)的職能部門已經(jīng)開始將生成式

AI嵌入其工作流。雖然目前使用

AI

的部門可能相對較少，但預(yù)計(jì)到

2025

年，其采用率將呈爆炸式增長。1819客戶支持部門是最早也是最積極采用生成式

AI

的部門，而且在使用傳統(tǒng)

AI

和自然語言圖

4處理技術(shù)來與客戶互動(dòng)方面，有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。48%的組織表示已經(jīng)在使用生成式

AI生成式

AI

應(yīng)用場景為人工客服生成對話。到

2024

年底，超過三分之二（69%）的組織預(yù)計(jì)將開始采用這到

2025

年，大多數(shù)組織預(yù)計(jì)將使用生成式

AI

來提升體驗(yàn)。項(xiàng)技術(shù)。4市場營銷人員也在積極采用生成式

AI。28%

的組織目前使用生成式

AI

來幫助進(jìn)行客戶細(xì)分。幾乎相同的比例（23%）的組織正將生成式

AI

用于工作流自動(dòng)化，22%

的組織則將生成式

AI

用于客戶和市場調(diào)研。這些比例預(yù)計(jì)在一年內(nèi)將激增至

70%

以上。81%71%面向客戶的文本聊79%

社交互動(dòng)和管理天機(jī)器人目前，專注于推動(dòng)客戶互動(dòng)和轉(zhuǎn)化的銷售活動(dòng)已經(jīng)開始使用生成式

AI

來創(chuàng)建和管理社交互動(dòng)（21%），以及預(yù)測銷售趨勢和制定銷售策略（20%）。到

2025

年，受訪者預(yù)計(jì)面向客戶的語音聊天機(jī)器人采用生成式

AI

來處理這些任務(wù)的組織數(shù)量將增加三倍以上。對于那些創(chuàng)建面向客戶、基于文本的聊天機(jī)器人的組織來說，采用

AI

的速度正在加快。不出所料，36%

的組織使用生成式

AI

來創(chuàng)建客戶服務(wù)聊天機(jī)器人，這是當(dāng)前最為常見和受歡迎的生成式

AI

應(yīng)用之一。不到一年后，這一比例將飆升至

81%。與機(jī)器人進(jìn)行簡便自然語言對話通常被視作生成式

AI

驅(qū)動(dòng)體驗(yàn)的未來。如今，25%

的組織表示正在使用生成式

AI

與客戶進(jìn)行互動(dòng)。近

70%

的組織計(jì)劃到

2025

年采取此實(shí)踐。但這并不僅僅面向客戶。面向員工的文本和語音聊天機(jī)器人也在應(yīng)用之中。74%63%面向員工的文本聊天74%

客戶和市場研究72%

銷售戰(zhàn)略和計(jì)劃機(jī)器人面向員工的語音聊天機(jī)器人70%

自動(dòng)化工作流69%

為人工客服生成對話68%

客戶細(xì)分百分比代表已經(jīng)在這些應(yīng)用場景中使用生成式

AI

的組織與預(yù)計(jì)到

2025

年將使用生成式

AI

的組織。20212023年，當(dāng)

ChatGPT和其他開放式生成式

AI系統(tǒng)成然而在此領(lǐng)域，組織在采用這項(xiàng)技術(shù)時(shí)表現(xiàn)得相對謹(jǐn)慎。為主流，文本、圖像、視頻、音頻等各種形式的內(nèi)容創(chuàng)這種謹(jǐn)慎合乎情

理。對質(zhì)量和信任的擔(dān)憂，以及法律和建，都成為生成式

AI

的熱門話題。這對內(nèi)容設(shè)計(jì)師來財(cái)務(wù)方面的考慮，導(dǎo)致這些應(yīng)用場景的進(jìn)展落后于其他案例研究說是一個(gè)全新的起點(diǎn)?？紤]其所獲得的關(guān)注以及相對較領(lǐng)域。盡管如此，所有與體驗(yàn)相關(guān)的應(yīng)用場景都會直接低的入門門檻，我們本預(yù)計(jì)會有更多組織在這些應(yīng)用場或間接影響客戶參與度，都存在需要規(guī)避的風(fēng)險(xiǎn)。景中積極采用生成式

AI。推動(dòng)營銷轉(zhuǎn)型，簡

化運(yùn)營并打造個(gè)性化體驗(yàn)IBM

Marketing

和

Adobe5圖

5內(nèi)容創(chuàng)作?更加謹(jǐn)慎組織在使用生成式

AI

進(jìn)行內(nèi)容和代碼創(chuàng)作與管理時(shí)更加謹(jǐn)慎不太可能使用尚不確定已使用到

2025為了打造更加個(gè)性化、易于操作的客戶體驗(yàn)，IBM

希望通過整合方法來34%30%24%23%19%17%12%14%15%16%16%17%17%改進(jìn)跨渠道營銷。但龐大的數(shù)字令人望而生畏?2,000

名營銷人員，3D/虛擬或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)100個(gè)產(chǎn)品，175個(gè)地區(qū)，70個(gè)平臺，以及

1,000萬個(gè)數(shù)據(jù)集。40%24%31%從

2021

年開始，該項(xiàng)目第一階段的重

點(diǎn)是簡化復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，修復(fù)動(dòng)態(tài)客戶旅程映射脫節(jié)的營銷技術(shù)堆棧。IBM

與

Adobe

合作，簡

化了運(yùn)營模式，并實(shí)施了行業(yè)領(lǐng)先的平臺。成果包括節(jié)省了

3

億美元成本、勞動(dòng)力成本降低了35%44%、上市速度提升了

75%。圖像/藝術(shù)/視頻50%2022

年，第二階段側(cè)重

于將人員、流程和技術(shù)與

Adobe

Workfront

相整合，這是一款工作管理應(yīng)用，可幫助知識工作者集中管理工作的整個(gè)23%28%生命周期。此次整合推動(dòng)產(chǎn)品導(dǎo)向的增長提高了

700%，翻譯覆蓋率從提高到

100%，并大幅減少了資產(chǎn)和網(wǎng)頁。46%45%47%50%20%11%15%年，第三階段探索了

AI

和自動(dòng)化，啟動(dòng)了

Adobe

Firefly

內(nèi)容創(chuàng)建翻譯/本地化寫作/編輯代碼生成2023試點(diǎn)，這是一款由

AWS

提供支持的工具，可通過生成式

AI

實(shí)現(xiàn)全新的構(gòu)思、創(chuàng)建和溝通方式。這促使Firefly生成的資產(chǎn)的互動(dòng)度提高了26倍，23%24%內(nèi)容創(chuàng)建支出減少了

80%，電子郵件創(chuàng)建時(shí)間縮短了

77%。其他

AI

和自動(dòng)化應(yīng)用場景還包括自動(dòng)渠道交付、機(jī)器人機(jī)器翻譯和基于12%14%16%效果的推薦。通過專注于打造個(gè)性化體驗(yàn)，成功幫助開啟了AdobeIBM持續(xù)營銷轉(zhuǎn)型。19%16%17%23%內(nèi)容工作流/管理45%創(chuàng)意概念研究/創(chuàng)意生成2223混合

AI

模型

助力個(gè)性化體驗(yàn)在每一個(gè)行業(yè)，對于每一位客戶而言，如何以更快的速度、更高的成本效益提供卓越的個(gè)性化體驗(yàn)，是一項(xiàng)長期存在的挑戰(zhàn)。生成式AI

或許能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，這也是大多數(shù)組織（63%）希望采用生成式

AI的主要原因。2425公共模型缺乏實(shí)現(xiàn)個(gè)性化所需的核心要素目前，一半使用生成式

AI

的組織接入了公共基礎(chǔ)模型，如

ChatGPT和

DALLE-E。51%由于建立專有模型需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力，目前只有2024

年可能會是混合模型蓬勃發(fā)展的一年。將開放或的組織使用開源模型，如

Midjourney。比例幾乎相同。近三分之一（31%）的組織利用24%的組織在推進(jìn)這項(xiàng)工作。但這種情

況正在迅速改公共基礎(chǔ)模型的速度和便利性優(yōu)勢與私有模型的差異化嵌入在常用平臺中的模型，如

Adobe

Firefly。這些模型易于訪問、成本低廉、啟動(dòng)時(shí)間短，變?72%

的組織表示將在今年年底前使用專有模型，和安全性優(yōu)勢相結(jié)合，混合模型可能會成為許多組織的對那些希望快速發(fā)展的組織極具吸引力。而幾乎所有組織（99%）都預(yù)計(jì)在

2024

年后建立自己理想之選。如果組織希望避免體驗(yàn)同質(zhì)化，或規(guī)避可能6的模型。

這是個(gè)性化走向成功的關(guān)鍵。如果沒有經(jīng)過破壞品牌信任的虛假信息風(fēng)險(xiǎn)，那么這將是一筆物有所7然而，公共模型缺乏實(shí)現(xiàn)個(gè)性化所需的核心要素?組織從每次客戶和員工互動(dòng)中獲得精心調(diào)試且安全可靠的專有模型，組織大規(guī)模提供個(gè)性值的投資。的寶貴、細(xì)致的數(shù)據(jù)。有了這些數(shù)據(jù)，就能以最快的速度、最大規(guī)模和最具體的方式開化體驗(yàn)的努力可能無法達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。發(fā)出符合品牌特點(diǎn)的高度個(gè)性化體驗(yàn)。由于建立專有模型需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力，目前只有

24%

的組織在推進(jìn)這項(xiàng)工作。2627生成式

AI

對設(shè)計(jì)人才的影響高管和設(shè)計(jì)師都預(yù)測，如今創(chuàng)造體驗(yàn)所需的核心設(shè)計(jì)技能，在

2025

年也同樣必要；對研究技能、用戶體驗(yàn)技能和編碼的需求甚至?xí)印缀跞魏稳硕伎梢允褂蒙墒?/p>

AI

進(jìn)行設(shè)計(jì)、內(nèi)容創(chuàng)作等活動(dòng)。2829圖

6優(yōu)先關(guān)注體驗(yàn)設(shè)計(jì)技能幾乎所有組織都認(rèn)為目前最重要的設(shè)計(jì)技能，未來也將必不可少雖然生成式

AI

能夠讓更多人接觸到設(shè)計(jì)和創(chuàng)造的工具，降低了技能的門檻，但仍需要頂研究技能UX

技能內(nèi)容戰(zhàn)略尖人才，以確保高質(zhì)量的產(chǎn)出。事實(shí)上，82%

的高管都認(rèn)為，生成式

AI

帶來的風(fēng)險(xiǎn)會70%67%提高設(shè)計(jì)師的項(xiàng)目參與度。幾乎同樣多的高管（80%）認(rèn)為設(shè)計(jì)師將在創(chuàng)建生成式

AI

基56%55%54%礎(chǔ)模型的過程中發(fā)揮核心作用。47%重要注意事項(xiàng)。現(xiàn)在2025202420252024202543%2025盡管設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)?yōu)秀設(shè)計(jì)師的需求正在增加，但

70%

也就是絕大多數(shù)高管認(rèn)為生成式編碼技能數(shù)據(jù)分析與可視化項(xiàng)目管理AI

將提升生產(chǎn)力，讓其組織能用更少的設(shè)計(jì)師完成更多的工作。而創(chuàng)意經(jīng)理和設(shè)計(jì)師則不太贊同這一觀點(diǎn)?只有

57%

的相關(guān)受訪者認(rèn)為有這種可能。55%49%受訪者預(yù)測，文案撰寫是唯一在未來一年中重要性會下降的技能，但文案撰寫可能只是44%41%39%廣泛行業(yè)變革的一個(gè)開端，其他創(chuàng)意技能也可能面臨類似的挑戰(zhàn)。創(chuàng)意人員應(yīng)關(guān)注這一趨勢，并認(rèn)識到生成式

AI

還可能對視覺設(shè)計(jì)、視頻制作和創(chuàng)意指導(dǎo)等其他專業(yè)技能產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。值得注意的是，75%

的受訪者認(rèn)為設(shè)計(jì)師的角色將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變：從內(nèi)容創(chuàng)作者轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)容策劃者。20242025202420252024創(chuàng)意指導(dǎo)視覺設(shè)計(jì)文案撰寫38%35%35%31%26%21%202420252024202520242025空間計(jì)算生成式

AI

策劃視頻/動(dòng)畫

制作34%27%24%24%19%17%2024202520242025202420253031案例研究通過生成式

AI驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容創(chuàng)作深化粉絲互動(dòng)美國網(wǎng)球公開賽8在這種情

況下，生成式

AI

成為了數(shù)字助手，幫助設(shè)師比單獨(dú)工作時(shí)更快、更高效地完成工作。設(shè)計(jì)師的角色范圍

也將擴(kuò)大。這意味著，強(qiáng)大的創(chuàng)意人才仍必不可少，但項(xiàng)目可能只需要一位

AI

通才，而不是四位專業(yè)設(shè)計(jì)師。關(guān)鍵是：生成式

AI

不會取代人類，但使用生成式

AI

的人將會取代不使用生成式

AI

的人。每年夏天，世界頂級網(wǎng)球選手都會在紐約法拉盛舉行的美國網(wǎng)球公開賽上一決高下。這項(xiàng)賽事吸引了超過

1500萬全球網(wǎng)球迷，并以提供創(chuàng)新、除了擁有過硬的設(shè)計(jì)技能，成功的設(shè)計(jì)師還能運(yùn)用以人為本的感性認(rèn)識，這使他們在向機(jī)器驅(qū)動(dòng)的體驗(yàn)轉(zhuǎn)型過前沿的數(shù)字體驗(yàn)促進(jìn)球迷參與而聲名遠(yuǎn)播。程中顯得尤為寶貴。大多數(shù)組織預(yù)測，明年最受青睞的網(wǎng)球場上的比賽進(jìn)程如此迅速，如何在整個(gè)賽事期間捕捉并分析超過設(shè)計(jì)能力將是創(chuàng)造力和決策力，分別占

63%

和

62%。700萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，并與之保持同步，一直是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。這對于一個(gè)相對然而，令人沮喪的是，只有少數(shù)受訪者強(qiáng)調(diào)了倫理較小的編輯團(tuán)隊(duì)來說是一項(xiàng)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，這也是為什么美國網(wǎng)球公開賽（29%）和同理心（21%）的必要性。這是一個(gè)重

大盲點(diǎn)。使用了一系列生成式

AI

工具，將網(wǎng)球數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察，以便在其移動(dòng)應(yīng)對最終用戶（無論是客戶還是員工）的同理心是成功體用和網(wǎng)站上提供原創(chuàng)內(nèi)容。驗(yàn)設(shè)計(jì)的標(biāo)志。組織要想以人性化吸引客戶，激發(fā)客房信任感，就必須在設(shè)計(jì)

AI

應(yīng)用時(shí)始終堅(jiān)持以人為本。在

AI

解說方面，美國網(wǎng)球公開賽建立了一個(gè)大型語言模型，該模型根據(jù)球員、比賽和非結(jié)構(gòu)化媒體內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練，能夠處理獨(dú)特的網(wǎng)球語言。除了增強(qiáng)數(shù)字體驗(yàn)外，AI

模型還通過實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵工作流的自動(dòng)化來提高編輯團(tuán)隊(duì)的工作效率。制作集錦視頻所需的時(shí)間從數(shù)小時(shí)縮短到不到

15分鐘。在

2023

年賽事期間，帶有

AI

解說的比賽集錦觀看次數(shù)超過

380萬次。為了支持其他常用功能，團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了更多的

AI

模型。例如，球迷可以通過查看“勢力值”來了解哪些球員勢頭最猛，該指數(shù)顯示了最有可能獲勝的選手。他們甚至可以通過“AI

抽簽分析”功能發(fā)現(xiàn)異常和潛在的驚喜。底線是：生成式

AI

不會取代人類，但使用生成式

AI

的人將會取代不使用生成式

AI的人。3233DesignOps

助力轉(zhuǎn)型

和變革管理正如

DevOps惠

及軟件開發(fā)人員一樣，DesignOps也能協(xié)調(diào)和優(yōu)化人員、流程和工藝，放大設(shè)計(jì)的影響力和價(jià)值