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如果设计全流程都使用ChatGPT,能提效多少

恰好我们有个设计驱动的项目,所以在这些设计步骤里进行尝试。推荐询问:解决策略(设计模型、解决思路),设计执行(设计资源、界面文案、设计组件)如果要用一句话概括,什么设计节点适合通过ChatGPT帮助提效呢?我认为是,市场越接近红海,方法论越成熟,信息越准确、越能帮助提效,甚至直接提供答案。

如果设计全流程都使用ChatGPT,能提效多少

ChatGPT自发布以来,新消息层出不穷。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

但作为一个没有技术背景不会训练模型的设计师,有点好奇,如果我们和ChatGPT肩并肩走完整个设计旅程,体验是怎样的呢?

所以这篇也叫做《ChatGPT与人类设计师的观察日记》。

ChatGPT毕竟是一个语言模型,暂时在输入和输出上不能接受除了文字以外的其他内容,包括图片、文件(图片输入还在研究预览版本)……

恰好我们有个设计驱动的项目,所以在这些设计步骤里进行尝试。

如果设计全流程都使用ChatGPT,能提效多少

01/

我们的使用体验

项目背景 · 3星

如果设计全流程都使用ChatGPT,能提效多少

推荐询问:沟通大纲(产品目标、产品定位、产品阶段、产品规划、使用人群、使用场景等)

关键帮助:更全面地制定访谈计划,沟通不反复

注意事项:往往需要补充预计排期、预期跨部门合作方式的问题

作为设计驱动项目,需要探索设计上的发力点,于是想预先和产品进行聊聊背景,来保持方向的一致。

我建了一个表格,邀请我们6名设计师共同写下问题,然后整合并提取核心问题,当然我也让ChatGPT写了一份作为补充。

它一共提供了10个问题——显然缺乏产品特性的输入(基于经验,很难三言两语给ChatGPT讲清楚),很难提出针对问题;但他在市场营销和推广策略方面的给我们做了一些问题补充。可能受限于设计经验背景,这是我们没想到,但却是整个链路中的重要一环。

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分析问题 · 3.5星

如果设计全流程都使用ChatGPT,能提效多少

推荐询问:用户分析(目标用户特征、接触用户途径、用户调研方法、创建问卷),数据分析(数据指标选取、数据分析方法、数据评价合格维度),竞品分析(竞品名称、竞品分析方法、竞品优缺点)

关键帮助:红海市场的用户和竞品问题可以直接问结果,数据分析帮助补充指标更全面

注意事项:明确告知产品所在行业,描述清楚具体想得到什么,否则答案很容易大而泛。

在这中间,我们问了一些有点挑战性的问题,发现ChatGPT的回答很有意思。

·加好限制词是一门学问:比如对于一些国际通用问题,如“怎么可以接触到用户”,建议增加“在中国”,否则答案很容易不匹配国人行为,比如通过国外常用平台或者邮件的方式。对于一些细分领域,一定要加领域名词,比如问“直播数据指标”和“招聘数据指标”,它才会给你定制化的答案。

·想方设法帮你达到目标:对于很难直接回答的问题,比如“一个产品指标要达到多少才叫合格”这种不了解细节很难解答的门外汉问法……ChatGPT非常聪明地告诉你,这个数据指标高不代表产品做的好(说的没错,终极目标并不是数据好看),并告诉你怎么可以衡量数据好不好。真人对话感拉满。

·机器人也“要面子”:一些似乎超出知识范畴的问题,他不会委婉表达“我不会”,但会说一些说了好像没说,或者“乱说”。比如“目标用户的类型”,告诉你“既有高中及以下”“也有本科以上”……好像很有道理的样子。我还问了他关于“东方甄选”直播间的特点,猜测他的数据库没有这个信息,但发现我一直在问招聘直播相关的问题,所以大概两者直接相关,于是说“东方甄选是一个专业的招聘直播平台”,企图蒙混过关……

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解决策略和设计执行 · 2.5星

推荐询问:解决策略(设计模型、解决思路),设计执行(设计资源、界面文案、设计组件)

关键帮助:写文案一绝,其他就当百度用

注意事项:ChatGPT-4的图片输入未来可期,当前涉及图形产出可以求助于图像界的ChatGPT

到了问题的针对性解决环节,受限于ChatGPT不能快速了解背景和限制、不能图形展示,所以整体帮助度一般,但对于扩展思路还是可以的。

我当时就很想知道有什么可用的设计模型,但是如果关键字只是“设计模型”,他可能就告诉你用户角色、用户旅程地图这些基本人手一个的方法。如果不想要这种通用的怎么办?建议描述不清就举个例子,比如增加“有没有类似AIPL这种模型”,他就会给你推荐同维度的具体模型了。

当然,虽然不能图形化产出,但如果想问有什么合适的组件来承载某些信息,ChatGPT也可以通过文字描述给你推荐。

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02/

与GPT同行的感受

如果要用一句话概括,什么设计节点适合通过ChatGPT帮助提效呢?

我认为是,市场越接近红海,方法论越成熟,信息越准确、越能帮助提效,甚至直接提供答案。

毕竟它的生产内容依赖“搜索”和“拼凑”,做不到前瞻和决策,因此在以下两个部分很难代劳。‍‍‍‍‍

*人际上的管理和决策

从我们的小故事也可以发现,让ChatGPT做针对性建议是一件比较有挑战的事。而人际的管理决策是这个难点的升级,因为在设计的过程中需要理解和满足多方需求,这需要实际的沟通理解、目标制定、计划拆解、人员安排、实际排期。

尤其是多方理解这种复杂的探讨平衡点的决策部分,和人员安排排期这种需要根据兴趣和能力进行评估的部分。

如果设计全流程都使用ChatGPT,能提效多少

毕竟充分理解场景,形成特有的模型,以取代人类经验的判断,这种富有场景特殊性还需要一些感性决策的事,对于AI来说还有很长的路要走。

*设计上的思考和创新‍‍

所谓思考,并不是我们上学答题做理性推理那么简单。

思考既涵盖了推理,也包含了非理性的心理加工构成,诸如创新、解决问题、分析、综合和评估,而非理性模型本身就有很高的门槛。

其中比较有争议的是创新,因为很多人认为AI不会创新。

但其实早在AlphaGo在对战李世石时,就有一些在人类看起来很创新的棋步——虽然达成创新的方式和人不太一样。所以如果创新是旧元素的新组合,那么部分简单结合——比如把两种交互模式拼合在一起的创新,未来相对AI的暴力穷举可能并没有那么大的优势,或许需要重新审视价值。

当然,ChatGPT是个很棒的语言模型,为了解决复杂问题进行穷举创新还有很长的路要走。但是作为一个会呼吸的人,我们的独特之处在于对生活的体验和经验,基于这些对自己和他人的洞察,从而产生或许有效的、但之前没有尝试过的方案,才是我们很难被取代的地方。

比如让AI基于人对工具的使用方式,洞察出在界面上进行拟物表达,从而让用户进行无障碍使用,好像真的比较困难。

最后,对于以上推荐询问的问题,如果大家在实际设计过程中没有思路、想找参考,还是可以去问问ChatGPT的,往往比直接百度更高效。

但在体验中,也要反思不要把自己当成一个会呼吸的机器人,因为很多地方机器人已经比你做得好了,那么作为人的特点和高价值产出到底是什么。

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