UX 多面手的回归

快速阅读: 《尼尔森诺曼集团》消息，随着AI的发展，UX领域正迎来通才的回归。专业化仍是价值所在，但AI工具使个人能触及更广领域。未来UX通才需具备战略思维、跨学科能力及与AI协作技巧，以应对行业变革。

多年以来，我们的行业一直对“UX独角兽”的概念争论不休，有时甚至带有几分嘲讽意味。这种传说中的专业人士被认为能够胜任一切：定性研究、定量研究、设计、内容策略等等。在过去十年间，我们得出的结论是专业化更为实际。尤其是在大型设计组织中，专注角色已成为常态。然而，随着人工智能（AI）重塑我们的领域，我们观察到了一个有趣的变化：通才的回归。

**专业化时代的广博专业知识新时代**

成为一个（更广泛的）通才究竟意味着什么？AI加速技能发展的行业实例告诉我们，未来中的平衡。

在过去的一二十年里，用户体验（UX）在具有较高UX成熟度的大公司中高度专业化。这些公司通常会雇佣：

– 专职方法论研究人员
– 交互设计师（或用户体验设计师）
– 内容策略师
– 视觉设计师

这种专业化是合情合理的——每个领域都需要深厚的专业知识和特定工具。在大公司中，工作量足够多，可以证明雇佣一个单独的角色是合理的。当结构合理时，这些独立的角色会协作，将他们的专业技能结合起来，创造出全面且经过验证的解决方案。

**AI对专业技能的影响**

AI已经在改变这种动态。AI工具和能力开始填补技能空白，协助完成过去需要多年经验才能掌握的专门性任务。例如，视觉设计师现在可以利用AI生成多种界面副本选项。研究人员可以得到AI关于无障碍配色方案的建议，或者探索不同的数据可视化形式。这种专业知识的普及化正在逐步发生在UX工具及角色上。越来越多的人可以完成以前需要与不同领域的几位专家合作才能完成的任务。

随着生成式AI技术变得越来越可靠，并更好地集成到UX工作中，这一趋势将会加速。然而，这一趋势并不会完全终结职业。虽然AI越来越多地补充了人类的能力，但目前的大语言模型（LLMs）仍然需要仔细的人类监督，以防止幻觉和上下文漂移。受过专业训练的人员将是必不可少的，以捕捉错误，使AI输出与现实世界的约束条件保持一致，并协调团队之间的合作。

**广博专业知识的新时代**

AI工具的兴起并不意味着要成为“独角兽”，即能完美完成所有事情的人。专业化在我们的领域仍然是有价值的：仍然会有专门的研究人员、内容策略师和设计师。然而，AI正在扩大任何个人所能实现的范围，无论其具体的专业知识如何。

UX专业知识的演变：AI既能提供跨领域的广泛知识，又能保持关键领域的足够深度。（改编自IBM的设计职业手册T图）

我们看到的并不是专业化的消除，而是对扩展专业人士“专业知识T”的价值增加。跨UX领域的广泛知识理解UX各组成部分的系统知识运用各种工具和方法解决复杂问题的能力专注于高层次问题解决的战略思维

请注意，专业知识T也将变得更加宽泛，因为深入某一专业领域对大多数人来说没有太多益处。深入掌握将成为学术界探索新知识或技术的领域。

**新角色：体验设计师和架构师**

我们认为这些广泛的技能将凝聚成体验设计师和架构师的角色：这些人指导AI支持的设计工作，为人类和AI代理创造体验，同时确保最终作品反映经过充分研究的战略思考。

传统的UX专业人士在一个领域内深入专研——在这个例子中是研究。未来的体验专业人士将在多个学科中发展更广泛的专长——AI在其核心专长之外提供了“技能提升”。

这些通才角色不会达到完美，甚至不会达到训练有素的专家的高度。专家将在鲜为人知或高级技术方面保持优势。他们还将需要在关键任务情况下，利用他们的专业知识来发现通才可能忽略的“隐形”问题。然而，经济压力将倾向于采用“便宜、快速、足够好”的人员配置策略，尽管存在缺点。

UX设计不同于医学或土木工程。这种更广泛的通才设计方式很少会导致灾难性的后果。因此，由于效率、适应性和足够的结果带来的强大业务案例，公司将会越来越多地依赖AI赋能的通才。

我们已经在领先的AI公司中看到了这一趋势的出现。例如，Anthropic最近发布了一个“设计工程师”职位，明确结合了产品管理、设计和开发职责。这个混合角色要求专业人士能够在传统上分离的领域之间进行思考，以创建一致的AI体验。

这一演变提醒我们，15年前前端开发者的角色是如何作为连接专门后端开发和设计团队的桥梁出现的。最初看似不寻常的混合体最终成为了行业标准，因为网络界面的复杂性要求专业人士能够兼顾技术和设计考虑。同样，这些新的专注于AI的通才角色可能会从例外开始，但随着组织适应AI驱动的设计流程，它们可能会迅速变得不可或缺。

**我们已经在领先的AI公司中看到了这一趋势的出现。例如，Anthropic最近发布了一个“设计工程师”职位，明确结合了产品管理、设计和开发职责。这个混合角色要求专业人士能够在传统上分离的领域之间进行思考，以创建一致的AI体验。**

**成为一个（更广泛的）通才意味着什么？**

UX通才不仅仅是涉足多个领域的人。真正的通才思维是一种从根本上不同的解决问题的方式。这些专业人士擅长识别跨越不同专业知识领域的模式，常常能发现专家可能忽视的解决方案。

例如，一位致力于成为UX通才的UX研究员可能会：

– 注意到网站导航的信息架构原则如何优化研究报告的结构
– 从内容策略中借鉴讲故事技巧，以增强用户研究发现的呈现
– 与AI协作，针对最近研究中发现的问题开发潜在设计解决方案的原型

这种跨学科的融合催生了超越传统学科界限的创新解决方案。这种方法并非新鲜事物——许多20多年前进入该领域的资深从业者出于必要而开始作为通才。在UX发展的初期，专业人士往往默认身兼数职，处理从研究到设计再到可用性测试的一切。这些资深从业者早已认识到跨学科思维的重要性。

然而，对于近十年加入行业的那些人（这是一个专业化和角色定义日益加强的时期），这种向通才思维的转变可能代表了一种调整。许多较新的从业者在狭隘定义的角色中发展职业生涯，专注于特定方法或交付物。对于这些专业人士来说，拓展为通才思维可能需要有意努力来拓宽视野，并在传统边界内工作感到舒适。

**AI加速技能发展**

考虑一下UX研究员如何在没有生成式AI工具帮助的情况下扩展到视觉设计。这将需要：

– 设计原则的正式培训或课程
– 多年的实践和指导，以培养直观的构图、层次结构和美学感觉
– 大量的试验和错误来建立技术技能
– 逐步积累实践经验

AI工具不会消除这些技能发展活动的好处，但它们将通过压缩和丰富学习过程来加速学习：

– 生成多种设计变体，帮助研究人员探索设计模式
– 在上下文中解释设计决策和原则
– 立即反馈设计选择

虽然今天的AI工具还不能以经验丰富专业人士的质量执行所有这些功能，但它们通过让研究人员接触更多迭代以及为了最大化研究人员的理解而编写的指导，帮助加速了模式识别和决策。将许多小的设计决策导向更广泛愿景的能力仍然需要人类判断，但AI降低了发展这种专业知识的门槛。

这种技能发展的加速不仅限于视觉设计。内容策略师将能够更快地掌握信息架构，通过让AI分析站点结构。视觉设计师可以高效地使用AI实验研究方法，开发访谈指南，或辅助主题分析访谈数据。

虽然今天的AI工具还不能以经验丰富专业人士的质量执行所有这些功能，但它们通过让研究人员接触更多迭代以及为了最大化研究人员的理解而编写的指导，帮助加速了模式识别和决策。将许多小的设计决策导向更广泛愿景的能力仍然需要人类判断，但AI降低了发展这种专业知识的门槛。

**学习UX基础知识以解锁AI的优势**

要利用AI，UX专业人士需要在UX学科及其相关领域打下坚实的基础。如果没有这些基础知识，从业者将缺乏提供给AI工具稳健指导所需的观念意识，从而导致低效或次优的结果。一个全面的UX背景将为专业人士配备批判性思维技能、情境判断力和与AI流畅协作所需的词汇。

**技术执行到战略性活动**

随着AI系统的不断发展，它们在处理曾经需要专门人类专业知识的技术执行任务方面正变得越来越熟练。很快，这些工具将以最少的指导生成线框图、创建用户流程、制作视觉设计并分析研究数据。

这意味着我们作为UX专业人士的独特价值正在明显转向战略思维和领导力。虽然AI可以执行任务，但它无法独立理解我们的工作所存在的复杂的人类和组织背景。例如，从业者将不再花费时间学习或执行与角色相关的技术任务，而是专注于更有价值的活动，如：

– 促进具有竞争优先事项的利益相关者之间的对话
– 协调跨职能团队并驾驭组织动态
– 深入了解业务限制和机会
– 与决策者建立关系并获得支持
– 识别和修复跨渠道旅程体验问题

这种向战略性思维的转变将彻底改变我们如何培养专业技能。专业人士将快速掌握多个学科的工作知识，然后在战略性活动中积累经验，而不是花费数年时间在单一领域建立深厚的专门技术知识。

**已经发生：行业实例**

Landor是一家全球品牌转型公司，近期的一个转变实时展示了这一向通才发展的趋势。在最近的一次研究负责人晚宴上，安东尼·里瓦，兰德公司执行董事安东尼·里瓦先生分享了该公司如何扩展其职位以拥抱通才方法。

兰德公司原“洞察与分析总监”的职位描述着重于传统的定性研究方法、自有市场研究设计以及专业的分析手段，主要侧重于研究实施与数据综合分析。

相比之下，新的“品牌绩效总监”职位体现了我们正在讨论的通才演变。此职位突破了传统研究的范畴，要求掌握涵盖数据分析、商业咨询、财务建模及品牌战略等多个领域的知识。这一职位不再局限于单纯的数据收集与分析，而是需要能够将来自不同来源的数据连接起来进行分析，生成能够影响客户并对品牌商业价值产生实际影响的实用洞见。

新的职位描述反映了向战略性思维和跨学科能力的重大转变，要求在战略、设计和服务团队之间进行协作。它特别要求理解品牌如何促进业务成功——这清楚地表明了现在所期望的更广泛的视角。

相比之下，新的“品牌绩效总监”职位体现了我们正在讨论的通才演变。此职位突破了传统研究的范畴，要求掌握涵盖数据分析、商业咨询、财务建模及品牌战略等多个领域的知识。这一职位不再局限于单纯的数据收集与分析，而是需要能够将来自不同来源的数据连接起来进行分析，生成能够影响客户并对品牌商业价值产生实际影响的实用洞见。

兰德公司的这一演变是行业如何响应不断变化的市场需求的一个例子。组织将越来越多地寻求能够跨越多个领域并直接将品牌工作与业务影响联系起来的专业人士。我们预计将继续看到这种角色的扩展，这将导致出现新的头衔，这些头衔将逐渐渗透到教育和学术项目中。

相比之下，新的“品牌绩效总监”职位体现了我们正在讨论的通才演变。此职位突破了传统研究的范畴，要求掌握涵盖数据分析、商业咨询、财务建模及品牌战略等多个领域的知识。这一职位不再局限于单纯的数据收集与分析，而是需要能够将来自不同来源的数据连接起来进行分析，生成能够影响客户并对品牌商业价值产生实际影响的实用洞见。

**适应这一向通才能力转型的趋势，用户体验专业人士应重点关注四个关键领域：**

**培养学习心态**

与其仅仅投入时间加深某一领域的专业知识，不如优先考虑通过寻求与其他专业人员合作的机会来扩大对体验学科的理解。

如果你刚进入这个行业，这种方法至关重要。初入职场的专业人士应谨慎选择那些他们将是唯一用户体验从业者的职位。如果没有更有经验的同事可以学习，你的成长速度将会显著减慢。

**熟悉人工智能协作**

为了利用人工智能，用户体验通才需要能够熟练地与人工智能合作以获得所需的结果。虽然今天不寻常的“提示工程”技巧和格式最终会演变为更自然的方法，但现在建立实践经验将提供对人工智能能力和局限性的深入了解。它还将提供有价值的表达意图的经验，这将使你在适应过程中占据优势。

**关注可转移技能**

正如我们所讨论的，无论工具和技术如何变化，战略性导向的能力都将受到高度重视。

这些永恒的技能包括：

– 批判性思维
– 引导
– 战略决策
– 跨越多个领域的直觉
– 应对模糊性和快速变化
– 整合来自不同来源的见解的专长
– 重新定义问题以发现新解决方案的技能

这些技能无法被技术取代，而且随着人工智能承担更多技术性工作，它们的重要性将愈发凸显。

**拓展相关领域**

随着学科边界逐渐模糊，了解相关领域变得尤为重要。如果不是你的才能，现在是时候开始发展它们了。

– 系统思考
– 前端开发与数据建模
– 商业策略
– 产品管理

更广泛的视角不仅有助于提高协作能力，还能让你为新兴的结合多学科的角色做好准备。

**在未来找到平衡**

这种转变并不意味着专家会消失——在特定领域总是会有深度专业知识的空间。政府和复杂企业用户体验将继续受益于专家的技能组合。大型、高度成熟的用户体验组织也将继续受益于领域专长，而专家角色可能会保留给精英机构中的高级实践者。这些角色的竞争将非常激烈。

此外，针对用户体验工作的增强型人工智能工具仍在发展中。目前的形式下，这些工具还不足以显著提升没有技能专长的通才，使其成为中级专家的可行替代品。我们仍处于实现生成式和能动型人工智能技术潜力的早期阶段。

然而，对于许多用户体验专业人士来说，接受通才的角色（甚至只是稍微拓宽他们的技能范围）将变得越来越有价值。

通用人才将有更多就业机会，因为众多低成熟度公司会意识到它们需要一些用户体验支持，以在利用用户体验优势的竞争中生存下来。

随着人工智能不断发展并处理更复杂的任务，看到联系、战略性思考和跨学科协调的能力将变得更加重要。未来的用户体验通才并非试图精通所有领域的独角兽，而是一个能够有效利用人类专业知识和人工智能能力的战略思考者，以创造卓越的用户体验。

(以上内容均由Ai生成)