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講講AI在B端設(shè)計(jì)上的應(yīng)用方法

2024-10-24    藍(lán)藍(lán)小助手 行業(yè)趨勢

我們今天討論的,就是 AI 在 B 端設(shè)計(jì)方向的應(yīng)用方法,以及我們應(yīng)該如何應(yīng)對。
B 端設(shè)計(jì)領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用
大多數(shù)同學(xué)目前對 AI 應(yīng)用的認(rèn)識只有文生圖、對話、駕駛等領(lǐng)域,但 AI 應(yīng)用的場景遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止它們。
和頭部的明星 AI 產(chǎn)品、模型相比,細(xì)分市場的 AI 應(yīng)用就非常沒有存在感了。比如使用 AI 進(jìn)行財(cái)務(wù)的審核、飲料配方的調(diào)節(jié)、工程安全的模擬等等,它可以幫助企業(yè)節(jié)約大量的人力完成工作。
概括起來,就是一些可以通過計(jì)算機(jī)完成的(也不止)重復(fù)性勞動或標(biāo)準(zhǔn)化流程,都可以引入 AI 的技術(shù)進(jìn)行降本增效。
那在 UI 設(shè)計(jì)領(lǐng)域中,這些重復(fù)性和標(biāo)準(zhǔn)化的工作內(nèi)容有嘛?
有,但是并不會像外行或者新手想象的那么多。AI 難以覆蓋的場景我們過去的分享探討過,等等也會做進(jìn)一步的說明,而這里我們先要探討的,就是能用 AI 實(shí)現(xiàn)的 B 端設(shè)計(jì)場景,具體有哪些。
我們都知道市面上現(xiàn)在有很多開源的 B 端前端框架,各個大廠前赴后繼地對它們進(jìn)行更新和完善,里面包含了非常豐富的組件庫。
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這些組件庫不不止是 UI 的組件,也包含了前端的對應(yīng)代碼,前端工程師可以快速調(diào)用這些代碼組件而不用自己去重新寫一遍樣式和交互。
原則上,使用現(xiàn)成的組件開發(fā)就可以快速完成整套項(xiàng)目的前端內(nèi)容,這可以給前端工程師節(jié)省大量時間。所以即使項(xiàng)目中有完整的設(shè)計(jì)稿,前端在開發(fā)過程中也會偷懶直接略過,直接套用框架內(nèi)的組件實(shí)現(xiàn)。
這和設(shè)計(jì)師直接套用素材完成運(yùn)營圖設(shè)計(jì)一樣,明明有現(xiàn)成的素材在那里,為什么要浪費(fèi)一大堆時間自己重新畫一遍還是用 3D 建模渲染?同理,要是組件足夠豐富,滿足項(xiàng)目的需要,設(shè)計(jì)師也可以直接復(fù)用官方的組件素材,不用自己設(shè)計(jì)。
組件化思維的運(yùn)用,就是項(xiàng)目工作標(biāo)準(zhǔn)化和重復(fù)性的根源,不僅應(yīng)用在設(shè)計(jì)領(lǐng)域,對于前、后端開發(fā)來說同理。
基于這種思路,催生出了一種新的 SaaS 模式 —— 低代碼 Low-Code 服務(wù)。
即通過少量的代碼,或者干脆不用代碼,僅通過可視的工具和組件實(shí)現(xiàn)軟件的開發(fā),并完成相應(yīng)的配置和部署的工具。
這概念咋一看不就是建站工具?比如有贊、微店之類的,用戶可以在里面直接創(chuàng)建并配置店鋪,然后以網(wǎng)頁、H5 或小程序的形式發(fā)布。
但這只是最初級的應(yīng)用,傳統(tǒng)的建站工具屬于幫你預(yù)制好了主要的參數(shù)和功能,用戶只能在這個范圍內(nèi)做少量的自定義編輯和設(shè)置。但進(jìn)階的 Low-Code,會賦予用戶更大的編輯范圍和自由度,讓用戶通過可視化的界面創(chuàng)建自己想要的產(chǎn)品和功能。
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這類產(chǎn)品已經(jīng)衍生出一個規(guī)模不小的市場,因?yàn)橛写罅康闹行∑髽I(yè)不想投入太多的精力和成本進(jìn)數(shù)字化平臺的搭建上,
并希望能快速創(chuàng)建不同的管理工具來匹配企業(yè)日新月異的發(fā)展需要
這里要劃重點(diǎn),對于一部分企業(yè)來說,經(jīng)營模式和業(yè)務(wù)流程是持續(xù)迭代的,如果使用傳統(tǒng)的開發(fā)模式那么很難跟上這種迭代。
以連鎖餐飲品牌舉例,前期只在一個城市經(jīng)營,和后期擴(kuò)張到全省或全國,采購流程和供應(yīng)鏈管理必然會持續(xù)進(jìn)行調(diào)整,提交一個采購工單所需填寫的字段就會發(fā)生變化,同理展示的表格、詳情頁也要跟著調(diào)整。
這類變化往往并沒有修改界面的視覺、交互、組件,僅僅是增加和減少字段數(shù)據(jù),而用傳統(tǒng)的收集需求再輸出進(jìn)行開發(fā)的模式效率非常低,所以它們就成為 Low-Code 的最佳應(yīng)用場景。業(yè)務(wù)方自己配置、修改直接上線,省掉產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師、程序員中間耗差時……
并且對于很多企業(yè)來說,只需要應(yīng)用一些非常基礎(chǔ)的功能服務(wù)和頁面類型。比如我經(jīng)常提到的 B 端管理系統(tǒng)的四個核心頁面類型:
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Low-Code 就是把常規(guī)需求標(biāo)準(zhǔn)化,并運(yùn)用組件化的框架,讓用戶通過簡單的填寫和編輯就能生成出想要的頁面和功能。
既然需求不復(fù)雜,功能、組件、頁面、代碼都可以標(biāo)準(zhǔn)化,那不用 AI 降本增效還有王法嘛?
所以,使用 AI 生成 B 端頁面(不是設(shè)計(jì)稿)的工具已經(jīng)在大廠內(nèi)部開始應(yīng)用了,開發(fā)專屬大模型,再把做好的組件喂給模型,用戶只要在相應(yīng)的表單內(nèi)填入需求,就可以快速生成出落地的頁面。
并且各家大廠內(nèi)部的 B 端組件庫,可遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止對外分享的這些開源框架里包含的數(shù)量,還有很多特殊的業(yè)務(wù)組件,可以讓模型得到更好的訓(xùn)練和產(chǎn)出,比普通 Low-Code 模式更簡單高效,大幅度提升企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品的落地和運(yùn)用效率。
從已經(jīng)了解到的信息中,有一部分業(yè)務(wù)部門已經(jīng)開始進(jìn)入實(shí)踐環(huán)節(jié)了。且隨著技術(shù)的迭代,這種工具必然會越來越強(qiáng)大,功能越來越豐富。
所以,了解完這個趨勢,設(shè)計(jì)師和前端工程師迎來大結(jié)局了?要被AI技術(shù)清洗了?現(xiàn)在該捧起《從0到1學(xué)習(xí)炒粉》學(xué)習(xí)了嘛?
這就是下面要討論的內(nèi)容。
B 端 AI 和設(shè)計(jì)的關(guān)聯(lián)
前面做了不少鋪墊,就是為了強(qiáng)調(diào),適用于 Low-Code 和 AI 生成的 B 端產(chǎn)品,是有前提條件的,包含下面這些要素:
  •  
    完整成熟的前后端組件庫
  •  
    需求使用基礎(chǔ)做法就能實(shí)現(xiàn)
  •  
    需要經(jīng)常變動調(diào)整的業(yè)務(wù)需求
  •  
    對設(shè)計(jì)和交互本身要求不高
而這里面最關(guān)鍵的東西,就是標(biāo)準(zhǔn)化。必須要知道在今天的 AI 的應(yīng)用發(fā)展中,要生成出符合實(shí)際工作需要的結(jié)果,絕對不是靠輸入信息以后它自己 “蒙” 出來的。為了讓結(jié)果盡可能準(zhǔn)確,那么喂給模型的數(shù)據(jù)也就要越多且越有針對性。
理論上面向 B 端的 AI 工具,只要不斷提供給他新的組件、頁面,就能拓展它可以實(shí)現(xiàn)的范圍。但不管你怎么訓(xùn)練它,都要滿足標(biāo)準(zhǔn)化的前提。
而標(biāo)準(zhǔn)化,恰恰就是國內(nèi) B 端業(yè)務(wù)的命門……
我們都知道國內(nèi) SaaS 行業(yè)現(xiàn)在發(fā)展非常的混亂,雖然在不同的細(xì)分領(lǐng)域有自己的獨(dú)角獸,比如財(cái)務(wù)領(lǐng)域的金蝶,OA 領(lǐng)域的釘釘,ERP 領(lǐng)域的用友等等。
但是這些公司就發(fā)展?fàn)顩r良好利潤豐厚了?24年一季度的 SaaS 頭部公司業(yè)績非常蕭條,比如網(wǎng)上找到的統(tǒng)計(jì),和國外 SaaS 頭部公司的估值和利潤形成鮮明的對比:
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為什么國內(nèi) SaaS 市場那么慘淡?說到底就是在國內(nèi) B 端領(lǐng)域很難實(shí)現(xiàn)真正的標(biāo)準(zhǔn)化,而不是國內(nèi) B 端市場規(guī)模太小。
比如釘釘、飛書這樣的 OA 軟件已經(jīng)很成熟了,但它們的實(shí)際普及程度一點(diǎn)都不高,而中大型企業(yè)又有各種考量,現(xiàn)成的不用就熱衷于開發(fā)一套自己的系統(tǒng),簡稱定制化。這就倒逼 SaaS 工具為了滿足更多的企業(yè)需求,拼命疊加功能,使得這些 SaaS 工具一個比一個臃腫。
而我們前面提到的 AI 生成,想要普及同樣需要面對這種困境,因?yàn)槟P筒还茉趺醋觯际腔谔囟?biāo)準(zhǔn)化下的產(chǎn)物,它可以滿足其中一部分需求,但難以滿足其它需求。尤其是國內(nèi) B 端定制化需求中,混亂、抽象、聯(lián)系復(fù)雜的問題非常突出。
換句話說,國內(nèi) B 端市場的大多數(shù)系統(tǒng),是非標(biāo)準(zhǔn)化的,需要產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)在面對這些非標(biāo)準(zhǔn)的需求下做出創(chuàng)新和適配,就必須要考慮很多抽象的因素,領(lǐng)導(dǎo)、背景、體驗(yàn)、交互、周期、難度等等。這個過程不可能由業(yè)務(wù)方自己完成,且最終導(dǎo)出的設(shè)計(jì)結(jié)果,往往會和常規(guī)方案有很大的差異。
按常規(guī)邏輯考慮的話,那有多少組件我們整理多少組件,早晚有一天不得窮盡設(shè)計(jì)師思考范圍的邊界?
且不說獲得不同商業(yè)項(xiàng)目的業(yè)務(wù)組件有多困難,如果組件之間沒有更底層的思路去規(guī)范它們的設(shè)計(jì)和交互,那么硬湊到一起的項(xiàng)目是非常割裂的,而 AI 在短時間內(nèi)沒辦法做到真正理解交互的邏輯并根據(jù)使用場景做理性的推理。
所以基于一套團(tuán)隊(duì)產(chǎn)出的組件必然是有限的,它們或許可以滿足自己項(xiàng)目,但不可能滿足市面上所有項(xiàng)目的使用需求。
還有一個很關(guān)鍵的疑問,就是很多人會想,一個項(xiàng)目中的特殊組件往往只是少數(shù),我們用 AI 工具生成多數(shù)頁面,少數(shù)進(jìn)行定制和獨(dú)立開發(fā)不就行了?
這思路在邏輯上很合理,但實(shí)踐起來的問題非常多。舉個例子比如設(shè)計(jì)稿直接生成網(wǎng)頁這種技術(shù),從20年前我剛了解到網(wǎng)頁設(shè)計(jì)那天說到現(xiàn)在了,這個實(shí)現(xiàn)邏輯理應(yīng)不需要 AI 的參與都能做到,中間也問世了不少產(chǎn)品和工具,但沒有一個做成了,反而網(wǎng)頁前端工程師都成為一個獨(dú)立熱門職業(yè)了(以前是 UI 寫)。
原因就是作為商業(yè)項(xiàng)目來說,團(tuán)隊(duì)需要 “可控性”,機(jī)器生成代碼雖然容易,但是如果要修改里面的東西怎么辦?實(shí)際情況就是前端對這些外部代碼深惡痛絕,因?yàn)楦钠饋硖闊酱蟮捻?xiàng)目改起來難度也越高。而且這個版本的一部分你改了,下個版本工具再生成的代碼要不要兼容你前面寫的東西?
所以現(xiàn)在即使有設(shè)計(jì)稿直接生成代碼的工具前端也寧愿自己寫,但當(dāng)他們用到第三方框架的時候,能不動框架里面的東西就不動。想要理解這個感受,只要拿這些框架的組件素材用它們的組件、自動布局形式做完一個項(xiàng)目,你們就會產(chǎn)生 —— 還不如自己重做一遍的想法。
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所以生成工具,要不然能一次性完整滿足所有需求,要不然就會因?yàn)閮扇傻娜笨谛纬芍旅钠款i。當(dāng)然,還有遠(yuǎn)比這些復(fù)雜的進(jìn)一步因素,我就不在這里展開。
標(biāo)準(zhǔn)化無法在定制化的面前獲得優(yōu)勢,這是國內(nèi) B 端行業(yè)面臨的直接困局,當(dāng)然這里有壞的影響也有好的影響。
壞的影響,就是頭部 SaaS 企業(yè)沒辦法得到快速的發(fā)展,推高整個 B 端軟件業(yè)的收入水平和吸引力,AI 生成頁面這些技術(shù)適用范圍小,沒辦法真惠及全體,行業(yè)處于反復(fù)造輪子但根本沒辦法停下來。
好的影響,則是頭部的 SaaS 企業(yè)發(fā)展不起來,市占率就低,它們就沒辦像 C 端市場一樣形成非常顯著的馬太效應(yīng),形成事實(shí)的壟斷。大家重復(fù)造輪子,那么提供的就業(yè)崗位才多,才能讓我國的炒粉行業(yè)沒有那么卷,競爭沒有那么激烈(???)……
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如果你關(guān)注過 B 端市場足夠多年,你就會明白任何企圖用一種標(biāo)準(zhǔn)、方法論直接平鋪整個行業(yè)的做法,注定是徒勞的,而無序、野蠻、熵增才是不變的主旋律。
但 AI 的作用短時間內(nèi)完全發(fā)揮不了嗎?也不是。除了前面提到的一些簡單的項(xiàng)目之外,還有一個非常大的可能,就是中小模型的開發(fā)會變得越來越容易,而基于項(xiàng)目自研的界面 AI 生成工具很有可能會普及起來。雖然它們不能隨心所欲生成任何需求的樣式,但可以完全根據(jù)業(yè)務(wù)方的實(shí)際需要進(jìn)行定制,去服務(wù)小范圍的群體。
這不代表項(xiàng)目里面就不需要設(shè)計(jì)師,符合這套項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)依舊需要設(shè)計(jì)師去制定,也需要設(shè)計(jì)師持續(xù)輸出特殊的頁面和組件。
所以,未來很長一段時間內(nèi) AI 和 B 端 UI 設(shè)計(jì)師之間會是互補(bǔ)的關(guān)系,而不是替代關(guān)系。這也會對崗位要求形成進(jìn)一步的影響,所以下面是我對 B 端 UI 設(shè)計(jì)師所需技能的建議:
  1.  
    進(jìn)一步提升交互能力,尤其是基于業(yè)務(wù)認(rèn)知輸出交互方案的抽象思維能力
  2.  
    進(jìn)一步鞏固項(xiàng)目設(shè)計(jì)規(guī)范的創(chuàng)建能力,深入了解規(guī)范的應(yīng)用和落地流程
  3.  
    進(jìn)一步提升全局性設(shè)計(jì)思維,能提煉核心價值觀并在項(xiàng)目中進(jìn)行應(yīng)用
  4.  
    進(jìn)一步了解編程開發(fā)邏輯,能更好的配合前后端完成項(xiàng)目的輸出提高效率
這些能力的掌握是 B 端 UI 設(shè)計(jì)師應(yīng)對未來市場變化的核心競爭力,也是 AI 在短時間內(nèi)絕對無法替代的東西。
不管是作為已經(jīng)入行的,還是準(zhǔn)備入行的 B 端設(shè)計(jì)新人,都不用對 AI 技術(shù)在 B 端的影響太過擔(dān)心,自怨自艾,因?yàn)?/div>
如果 B 端項(xiàng)目的設(shè)計(jì)都那么簡單的話,那么從前端框架普及的那一天起,B 端 UI 設(shè)計(jì)師就可以集體下崗,而不用等到 AI 應(yīng)用的那天
換個表述方式,祝大家不會菜到那么輕易就被 AI 給取代了……
 
作者:酸梅干超人
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來源:站酷
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