在科技日新月异的今天，生成式人工智能（AI）正逐步成为UX设计领域的一股革新力量。微软数字部门走在这一变革的前沿，积极探索将Microsoft Copilot等前沿AI技术融入设计与开发的日常流程，旨在重塑产品开发的协作模式。
这一变革首先在设计师的工作流程中初露锋芒。以往，设计师需要为产品的每个界面精心制作原型，而现在，生成式AI的加入为这一流程带来了颠覆性的变化。微软数字工作室的首席设计师亚尼斯·帕尼亚拉斯形象地描述道：“这就像是在创作一本‘活页笔记’，每一页都在不断地演变。”在用户体验的关键节点，AI成为了引领设计师突破传统框架、探索非线性设计风格的“领航员”。
帕尼亚拉斯进一步解释，由AI驱动的设计产品与传统的桌面或移动应用有着本质的不同。在与设计师、项目经理和开发人员的日常交流中，他深刻感受到，在这种全新的场景下，产品开发各环节之间的协同方式亟需新的定义。微软数字工作室采用了Fluent AI设计语言，结合大型语言模型（LLM）驱动的Copilot，以及简洁直观的图形界面和动态生成的情境卡片，实现了界面元素的“即时互动”，与生成式流程实现了无缝衔接。设计师的工作重心也因此转向了优化提示词的表达逻辑、设计动态自适应卡片，以及在用户体验场景中追求一致性。
这一转变不仅限于设计流程，更对整个产品开发团队的协作模式产生了深远的影响。借助AI，团队能够快速对齐计划与目标，打破了传统线性工作流程的局限，实现了各领域人员的紧密协作。帕尼亚拉斯举例说，以往设计师需要等待研究、原型、开发等步骤全部完成后才能开展工作，而现在，设计师可以直接与产品经理、工程师同步设计提示词，极大地提高了工作效率。
虽然微软数字工作室的设计师们仍然在使用Figma等流行的设计与原型工具，但他们的设计理念已经发生了根本性的变化。设计不再是一个固定的线性流程，而是一个更加开放、灵活的框架。帕尼亚拉斯指出：“设计已经演变为一系列可能性的集合。”这种变化对设计师来说既是挑战，也是推动他们与其他角色更加紧密合作的契机。
统一员工体验团队的首席UX经理劳拉·伯格斯特伦补充道，她的团队还为工程师制定了Copilot响应的“标准化指南”，以确保AI能够在恰当的时机以合适的语气提供一致、可靠的回复。她强调，尽管生成式AI功能强大，但用户体验和设计团队仍然需要对体验质量与结果负责。因此，他们一直在探索如何与工程、数据科学团队实现“高效协作”。
生成式AI的引入不仅改变了设计流程，还在优化用户测试方面展现出了巨大的潜力。传统设计师只能抽样测试用户对产品的体验，无法覆盖所有场景，因为这将耗费大量时间。而AI有望改变这一现状，当其在UX领域全面落地后，有望实现所有使用场景的全面覆盖，从而实现更精确、高效的测试。
高级UX设计师维克多·阿尔巴哈德利认为，AI有望改变他的核心工作——测试并找出设计中的问题。他指出，在开发应用时，设计师需要了解用户的使用场景、需求目标以及可能存在的体验障碍。然而，要从用户对设计的体验中抽样分析并将结论推广到整个设计中，是一个极其复杂的过程。而AI能够“洞察”人类无法独自覆盖的所有细节，从而在未来实现整个应用的全面测试。
AI还在重塑用户体验本身。伯格斯特伦说：“过去，我们的体验输出是线性的，一个操作系统上叠加产品和应用。而现在，有了各种Copilot、扩展功能以及在不同界面上完成任务的新方式，这一切都需要让用户能够轻松理解和使用。”要实现这种体验，需要大量的设计思考，同时数据质量也至关重要。
伯格斯特伦看到了AI在帮助员工处理日常事务方面的巨大潜力，从寻找最佳停车位到筛选最适合的员工福利，甚至助力设施管理等。她还提到，AI可以协助经理整合多方反馈，与员工绩效评估相关联。阿尔巴哈德利则认为，AI甚至可以帮助员工自己撰写绩效评估，通过访问会议记录、日历和项目信息，AI能够轻松与用户协同撰写评估。
面对这些变革，有人担忧工作的未来。但帕尼亚拉斯持乐观态度：“我们周围的一切都是人类创造的。每当这些维度发生变化时，我们最终都会重新定义它们。关键是要有这种主动思考的态度。”伯格斯特伦也认同这一点：“核心问题从未改变。但现在，有了能够预判需求、预测可能性的智能助手，我们解决问题的方法变得无穷无尽。”
