设计流程的革新：AI在原型设计中的应用

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人工智能可以对原型产品产生改变游戏规则的影响

创建原型是产品开发中的关键步骤。这对产品设计师来说至关重要，因为它使我们能够比代码更快地创建类似于最终产品的东西。这样，设计师可以在产品设计过程中使用原型工具测试产品创意，感受解决方案。此外，它还让设计师和产品团队有机会在设计过程中与潜在用户一起测试想法，以了解是否存在任何可用性问题。通过这样做，团队可以在向公众发布之前体验这个概念并验证其有效性。这允许改进想法并确保用户发现它有用且易于使用。

自从人工智能出现以来，我们已经看到我们设计产品的方式发生了变化，在过去六个月里出现了巨大的繁荣。更多工具可用于帮助我们编写用户体验、集思广益和创建视觉效果。由于我们只是处于这场革命的第一步，许多事情可能很快就会改变。

在这篇文章中，我想分享我对未来制作原型的看法，以及它将如何影响我们的工作流程。我还包括一些可能引发这场革命的真实产品的例子。

将原型制作成真实产品很困难

原型一直是产品设计的重要组成部分，因为它让我们在不使用开发人员编写所有代码的情况下，以最小的努力快速测试和评估想法。

这个想法很简单：将图像与用户可以点击移动的点连接起来。这种简单的技术可以让我们在开发之前感受产品。

多年来，我们不断改进原型，使其尽可能逼真（例如，添加动画）。但是，有时技术无法满足我们的需求，如果您想要创造真实的东西，可能需要很长时间。

例如，当设计师想要使原型尽可能真实时，他们会连接许多页面，这样会变得难以管理。输入是另一个例子；如果您想使它们的行为真实，这并不容易。

当今的原型设计挑战以及 AI 如何提供帮助

人工智能革命在过去六个月中取得了巨大进步，而且看起来不会停止。我们每天都能看到新技术和工具，它们使我们的工作更轻松、更高效。

用户体验写作是产品设计演变的完美范例。过去，设计师花费大量时间为界面创建文本。该过程涉及起草文案并确保它与产品的整体语气保持一致，并且还必须符合字符数限制。

然而，情况已不再如此。现在，设计师可以创建一组提示来阐明产品的语调，指定消息的字符数，并概述他们想说的内容。使用这些提示，设计人员可以更快地生成适合用户需求的清晰、一致的产品副

未来的AI原型制作：我们可以期待什么

以下是我认为将有助于设计师在未来加速原型制作过程、借助人工智能更轻松地创建交互式原型的一些选项。

本文中我提出的一些选项今天已经在运行，您可以进行测试。

自动连接屏幕

未来如果能在 Figma 中一键自动连屏就好了。

例如，您可以为新产品创建登录流程，并向AI提供一些上下文。（“这是我的应用程序的登录流程。制作一个原型。”）

然后，人工智能可以构建交互式原型，自动连接所有屏幕，并呈现更接近成品功能的形象。

这将使您的工作流程变得更加顺畅，因为您不必逐个连接屏幕。只需单击一下，您就会拥有一个原型。

更轻松地从Figma创建直接应用程序，不需要原型，直接代码

今天使用Figma创建产品是一种选择，一些公司正在这样做。一个简单的例子是Anima和Bravo，它们让您使用其插件将Figma设计转换为网站或应用程序。

Buzzy是另一个插件，它也做类似的事情，但还融入了人工智能。这个概念很简单：您可以在Figma中创建一个设计系统UI工具包，然后打开插件并使用人工智能直接从文本中生成一个真实的产品。

当然，您需要修改结果并进行调整，以确保它们完全符合您的需求。然而，能够如此快速地创建一个产品是非常棒的。

我相信更多的应用程序将采用这种技术，在未来，我们将见证对完全功能产品进行可用性测试。这意味着设计师可以通过真实的产品更快地测试和验证自己的想法，减少努力。

模拟用户的AI机器，以便我们可以估计错误

其中一种可能性是我们可以在没有实际用户的情况下进行可用性测试。这听起来很奇怪，因为如果不与用户一起测试，如何验证一个想法？

这个想法很简单：我们将在真实产品中安装一个 AI，用于研究和理解用户如何与产品交互。然后，AI将根据其所有数据构建人工用户。

想象一下，您想更改产品的界面。这种类型的更改可能非常关键，因为人们可能不了解如何很好地使用它。

您将能够创建原型，然后运行使用 AI 生成的所有数据构建的合成用户。如果用户了解新界面，这将使您能够更好地进行评估。

让我们考虑另一个例子：A/B 测试。AI 可以自动对多个原型中的不同设计元素进行 A/B 测试。这可以为设计师提供有价值的见解，让他们了解哪些设计最有效。您将在机器上进行测试，而不是让真实用户进行测试。

我想说，光靠大数据并不能解决所有问题。与人一起进行测试始终是必要的，因为人不像机器那样运作。预测人类行为及其与界面的交互方式具有挑战性，即使您拥有大量大数据也是如此。

基于反馈，AI 将自动改进设计

想象一下：您进行了可用性测试，收集了用户洞察，并希望根据可用性测试的见解改进设计。

您必须返回到Figma重新构建屏幕并再次测试。然而，使用人工智能，您可以返回到Figma并输入用户对产品的痛点。

然后，AI将基于设计建议流程和交互变化，您将选择哪些更符合用户需求。

然后您可以创建另一个原型并再次测试。

使用笔和纸自动生成逼真的原型是另一个令人兴奋的功能

想象一下，在纸上或 iPad 上为您的产品创意勾勒出一个流程，AI 会理解它，创建直接屏幕和概念原型。

此选项将节省设计师的时间和精力，使他们能够直接从一个简单的草图专注于产品的创意和整体体验。

一些产品，如Uizard，已经可以扫描草图。然而，如果公司进一步发展这项技术，我们可能会达到这样一个地步，即设计师可以根据设计系统直接从他们的草图创建初始屏幕。这将是一个重大的改进。

查找设计中的边缘情况

通常，我们使用原型来体验设计并与用户一起测试。我喜欢用原型做的另一件事是构建它们以发现边缘情况。

这个想法很简单：我玩我创建的原型，并尝试思考和发现用户在使用产品时可能遇到的边缘情况。

现在，想象一下在原型制作过程中使用 AI 并要求它分析它可以为我们找到的任何功能边缘案例。AI 会快速进行大量测试，然后向我们展示用户可能遇到的边缘情况，鼓励我们修复它们。

我们无法知道未来会拥有什么

尽管我试图在本文中解释我如何想象产品设计中原型制作的未来，但我必须承认，没有人能够预测我们将拥有什么。

许多挑战都与 AI 相关，但并非所有挑战都已解决。例如，它有偏见，并且在某些情况下它可以重新发明轮子并提供不准确的信息。

话虽如此，人工智能可以改变我们当今产品设计工作方式的许多方面。用不了多久，我们就会越来越多地在工作中使用它。

总结

在本文中，我探讨并与您分享了人工智能（AI）可能为产品原型制作带来的新可能性。

我讨论了传统原型制作方法的限制，并强调了人工智能改进原型制作流程的潜力。

正如我在文章中探讨的那样，人工智能可以在自动连接屏幕方面发挥重要作用。我还讨论了设计工具转化为真实产品的转变以及测试MVP（最小可行产品）的能力。

此外，我还谈到了人工智能根据用户反馈改进设计的能力以及识别潜在设计边缘案例的能力。

尽管人工智能面临挑战，并且无法完全取代人类设计师，但重要的是要注意到，人工智能将极大地影响产品原型制作和UX设计。

作者：Edward Chechique