设计引领变革：生成式AI时代的体验重塑-IBM.pdf
这份IBM商业价值研究院的研究洞察报告深入探讨了生成式AI对体验设计领域带来的变革与挑战。报告指出，生成式AI正在颠覆体验设计，但伴随而来的是风险，组织需要以正确的愿景、战略和防范措施来采用这项技术。
**核心观点：**
* **生成式AI的影响力：** 57%的受访者认为生成式AI是影响未来设计体验的最具颠覆性的力量，超过了网络安全威胁、法规变更等重要议题。组织看到了生成式AI在提升客户满意度和增强生产力方面的巨大潜力。
* **商业应用加速：** 优秀的体验设计有助于推动业务成功。那些产品或服务设计卓越的受访组织，其收入增长率要比其他组织高出42%。生成式AI可以显著加快项目完成所需的时间，例如，IBM iX团队在欧洲进行的设计思维会议中，使用生成式AI只用两天就交付了成果，而正常的交付时间则需两周。
* **面临的障碍：** 尽管生成式AI潜力巨大，组织也面临品牌安全、客户体验/员工体验质量下降、数据不准确、生成式AI技能不足、基础设施不足、客户信任下降、监管合规性等诸多挑战。
* **生成式AI的采用现状：** 只有5%的组织建立了组织级的生成式AI使用方法并付诸实践。18%的组织允许员工自由使用生成式AI，并未提供指导。
* **变革体验工作流：** 客户支持部门是最早且最积极采用生成式AI的部门，48%的组织已经在使用生成式AI为人工客服生成对话，预计到2024年底，超过三分之二（69%）的组织将开始采用这项技术。市场营销、销售等部门也在积极采用生成式AI。
* **内容创作的谨慎：** 组织在内容和代码创作与管理方面表现出相对谨慎。对质量、信任、法律和财务方面的担忧是主要原因。
* **混合AI模型的重要性：** 将开放或公共基础模型的速度和便利性优势与私有模型的差异化和安全性优势相结合，混合模型可能会成为许多组织的理想之选。
* **设计人才的转变：** 设计师的角色正在发生根本性转变，从内容创作者转变为内容策划者。未来，对研究、用户体验和编码技能的需求将增加。
* **DesignOps 的关键作用：** DesignOps能协调和优化人员、流程和工艺，放大设计的影响力和价值，帮助设计实现大规模成功。DesignOps能帮助降低与AI驱动体验相关的潜在风险，并为生成式AI工具及提示建立一致的方法和标准，确保降低偏见、确保数据安全等。
**案例研究：**
报告提供了一个关于美国网球公开赛的案例研究，展示了如何通过生成式AI驱动的内容创作深化粉丝互动，提高工作效率和粉丝参与度。
**结论：**
生成式AI为体验设计带来了巨大的潜力，但组织需要采取谨慎、战略性的方法来应对挑战，关注以人为本的设计，并充分利用DesignOps的力量，才能在生成式AI驱动的未来中取得成功。
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