1. 訓練的人工智慧自動化工作
是的，設計師的工作有時包括一些吃力不討好的活。只要看看我的團隊在某個時間點上的工作情況，就可以知道他們大約有20％的時間花在解決人工智慧機械人可以很容易自動化的問題上。切圖，調整影象大小，對**進行色彩校正……有些任務不能通過簡單的photoshop動作來自動完成，因為這些任務需要人性化和人類的眼睛，在這些任務正在發生時能夠做出快速的決定。但是如果我們能教乙個ai為我們做這些工作呢？adobe最近宣布了sensei，它的人工智慧將幫助設計師在工作中更高效。例如，「adobe scene stitch」可識別影象中的圖案，以幫助設計人員修補，編輯甚至徹底改造某個場景。又比如context-aware crop，可以確保**的主題不會意外地被裁剪出來。或者netflix的自動翻譯，這加快了內容本地化的程序。當他們需要為不同語言的節目建立多個banner時，設計師所要做的就是檢視以前由機械人建立的數百個布局選項，來確定它們是否被批准。最近，airbnb宣布了一項技術，能夠識別設計師在紙上畫的草圖，並將其實時轉化為**。測試想法所需的時間應該是零。我們相信，在未來幾年內，新興技術將允許團隊以富有表現力和直觀的方式設計新產品，同時消除產品開發過程中的障礙。—— benjamin wilkins，airbnb
airbnb的ai可以在幾秒鐘內將草圖轉化為**。這些小小的優化可以讓設計師騰出時間來思考那些更具戰略性的產品決策，那些計算機將需要數十年的時間來學習的事情。
2. 建立更智慧型，更模組化的設計系統
人工智慧可以幫助你的設計系統更加強大。如果你對這個術語不太熟悉，我來解釋下什麼是設計系統：設計系統就是一系列的模式，模組和元素，這些模式，元素和元素組合起來就構成了品牌或產品的設計語言。從大型企業到創業公司，公司越來越相信設計系統，以保證產品對使用者的一致性：例如像salesforce ge 、airbnb 、 wework 、 google 、atlassian 和 ibm 這樣的團隊正在重新定義設計團隊在design systems上的合作方式。現在設象一下，為這些系統新增乙個智慧型層，它可以分析使用者如何與這些元素互動，並立即理解哪乙個對每個函式最有效。人工智慧越是了解什麼是工作，什麼不是，就越可以開始優化每個模組，以確保它們提供更好的結果。像 wix 和 squarespace 這樣的**建設者已經開始使用這些技術來幫助使用者進行微小的設計決策。與「the grid」巨集偉的路線不同，這些工具是無形的將ai進入他們的工作流程，幫助設計師進行次要和枯燥的設計決策。**在短期內無法自動設計，但可以肯定的是需要的人力維護和優化工作越來越少了。
3. 自動生成視覺樣式
4. 個性化的使用者體驗
**越來越聰明，以多使用者資料點考慮就為訪問者提供更個性化的體驗：一天中的時間，使用者來自**，他們正在訪問的裝置型別，一周中的哪一天，以及不斷增長的資料點和使用者甚至不知道訊號。所有這些因素綜合起來可以給你一些，當使用者訪問你的**時更希望找到什麼的創意的見解。但是這些關於如何處理資訊的決定總是由一群正在思考可能的用例和場景的設計師和技術人員手動完成的。當機器開始接管過程的這一部分時，擴充套件用例並使其超個性化的能力對於更多公司來說將變得更可行和更易於使用。在使用者體驗中更個性化通常意味著更多的使用者相關性，從而導致更好的轉換率。
5. 分析大量資料
獎勵是： a / b 測試等方法可以自動開始，無需人工調解。
機器將能夠：
確定產品中潛在的優化領域。
理解這種優化是如何發生的（替換乙個詞？改變乙個按鈕的顏色？重新排列頁面上的模組？）。
實施這個改變並執行a / b測試。
分析結果並確定哪個版本表現最好。
使用新設計更新產品，然後重新啟動迴圈。
越來越多的人將會聽到「可以自我優化的**」。機器將完成大部分工作，而設計師將成為戰略家們策劃的所有優化工作。
6. 使用ai來加強使用者體驗
這是最有前途但最不被探索的領域。由人工智慧驅動的體驗剛剛開始出現，不久之後，智慧型體驗將成為新的標準。
幾個例子：
設計與人工智慧設計師
設計是把一種設想通過合理的規劃 周密的計畫 通過各種方式表達出來的過程。人類通過勞動改造世界，創造文明，創造物質財富和精神財富，而最基礎 最主要的創造活動是造物。設計便是造物活動進行預先的計畫，可以把任何造物活動的計畫技術和計畫過程理解為設計。現在社會上的設計行業層出不窮，越來越多的人投身於設計行業...
人工智慧Logo設計師Brandmark
國內首個 設計 人工智慧深度案例分析報告 粗體字型與 icon 的填充面積是相關的 於是設定了一條規則 越粗的字型配填充面積越大的 icon 是乙個較好的設計 設計師更多地思考及制定設計規則 基於此，很多任務作將得以開展。關於顏色，brandmark 是這麼思考的。顏色是通過大量的配色資料，按照明度...
人工智慧時代，設計師的路該怎麼走？
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