IBM商業價值研究院|研究洞察設計引領變革生成式AI時代的體驗重塑設計引領變革生成式 生成式 正在顛覆體驗設計，略和防

摘要為設計師服務，而不是取代設設計師既要打造以人為本的體驗，也需要幫助訓練新一代AI模型。在設計獨一無二的創意方面，設計師也面臨巨大的生成式AI輸出同質化壓力。終將觸手可及，AI實驗。讓多元化的設計團隊參與其中，確保打造真實、個性化、高質量的體驗，并維護品牌標準。AIDesignOpsAIDesignOps對于制定關鍵指導準則至關重要，涵蓋倫理問題AI增強方法以及效果衡量標準。IBMIBM如何提供幫助合考慮戰略、設計和技術，幫助全球最有影響力的公司創造更IBMiX?IBMConsulting的全球體驗設計合作伙伴。我們綜好的體驗、產品和服務，重新定義它們與客戶和員工的關系。憑借覆蓋戰略、設計、開發和管理服務的經驗能力以及遍布全球的60個辦事處的合作伙伴關系，我們以人為本的商業設計https:///consulting/ibmix方法促進了大規模的創新和轉型。要了解更多信息，請訪問：AI創建的。在傳統的概念設計階段，IBMIBV的設計師們想到了用粒子來表達數據與體驗設計之間的關系。設計師使用AdobeFirefly生3D藝術作品。使用僅用一周就完成了。234 4 的碰撞AI生成式AI以前所未有的速度，從媒體熱點轉變為高層決策的必要議題。超過三分之一的組織已經超越了實驗階段，正在推廣并實施生成式AI，涵蓋市場營銷、銷售、商業以及產品與服務設計等職能領域。客戶支持部門對此最為積極，近三分之二的組織已在大力推動生成式AI落地，將其運用于客服協助和直接客戶互動。對設計領域影響深遠。對設計領域影響深遠。57%(CMO)、首席創意官、首席客戶官、創意總監和設計師―認AI是影響未來設計體驗的最具顛覆性的力量。這超過了其他因素，甚至包括網絡安全威脅、法規變更和可持續發展等重要議題。AI在提升客戶滿意度和增強生產力方面的巨大潛力，并且正在快速推進這一進程，盡管設計師們正面臨著技術帶來的眾多新挑戰。例如，盡管高層擔憂基礎模AIAI治理或倫理委員會。更令人擔憂的是，當受訪者被問及一年后最需要哪些設計能力時，倫理和同理心排在了最后一位。

另一個值得關注的認知差異是：80%的受訪高管認為，為了有效地應對與生成式AI輸出相關的風險，設計師的參與將變得更加重要。但此同時，70%的受訪高管認為生成式AI讓其組織能用更少的設計師完成更多的工作。而設計師則對此持否認態度――只有57%的受訪設計師認為這是可能的。采用生成式AI的呼聲越來越高，組織也意識到這項技術所帶來的顯著效益，高管和設計團隊需要共同努力，尋找前進的方向。這意味著要關注生成式AI能提供最大價值的領域，建立防范措施保護品牌，并贏得客戶信任。

AI如何影響體驗設計，IBM商業(IBMIBV)與牛津經濟研究院攜手合作，針2,000（41這些研究洞察將展示領導者對生成式AI的期望，并揭示當前仍然存在的采用障礙。本報告還提供了優化生成式AI價值的相關指導，助力設計師充分發揮這項技術的潛力，打造符合客戶期望的個性化體驗。AI80%AI6 7體驗AI與商業應用加速優秀的體驗設計有助于推動業務成功。那些因產品或服務設計卓越而獲得認可的受訪組織，其收入增長率要比其他組織高出42%。8 8 因此，最高管理層將改善客戶體驗作為其組織未來兩年的首要任務也就不足為奇了。1AI比任何其他新興技術都更具潛力，這意AI帶來的變革性優勢將緩解目前影響體驗設計的最大壓力。AI早期應用于設計流程，已經顯著加快了項目完成所需的時間。例如，IBMiX團AI只用兩天就交付了成果，而正常的交付時間則需兩周。2

圖1I了體驗設計中面臨的主要壓力影響體驗設計的五大壓力1改進影響體驗設計的五大壓力1改進NPS和忠誠度 提高效率和生產力23提高客戶創新力4與客戶旅程量5品牌差異化生成式AI的五大優勢1性化內容質量/個2度戶滿意3提高速度/效率改善產品/服務創新 增強品牌活力，45生成式 早期應用于設計流程顯著加快了項目完成所需的10 11重重AI面臨盡管組織和專業人士對生成式AI的潛力和應用表現出積極的態度，但在實踐過程中，可能會面臨一系列挑戰。品牌安全、知識產權和專有數據的威脅位列其中。12 13圖2I在幫助設計和交付客戶體驗方面極具潛力，組織仍然對在實施過程中可能遇到的障礙表示擔憂。

品牌安全/知識產權/專有數據威脅客戶體驗/員工體驗質量下降數據不準確/偏見/來源不明數據隱私和安全問題生成式AI技能/專業知識不足基礎設施不足客戶信任下降/倫理挑戰監管/標準/合規性用于定制模型的專有數據不足需要過多投資AI可能非但不會改善體驗，反而產生意想不到的負面影響，導致質量下降。值得注意的是，沒有一個障礙可以被單獨視為最大威脅。相反，各企業都致力于解決一系列同等重要的問題，這些問題可能會讓高管不堪重負。然而，有一系列問題可能會讓企業踩下剎車，包括倫理、偏見、信任和缺乏治理。在IBV最近對首席執行官進行的一項調研中，72%的受訪者承認，如果收益以倫理為代價，他們會暫停采用AI。3然而，如今這些保證大多只是假設。盡管障礙重重，或者說正是因為障礙太多，生成式AI的采用在尚未充分準備的情況下就開始了。解決一系列同等15151415生成式 采用情圖生成式 采用情AI組織如何管理生成式AI的使用18%

使用生成式A法，員工可以獨立28%50%方法

AI使用AI的使用，但只有5%的組織將這種方法付諸實踐。28%的組織將監督權下放給了個別業務部門，這可能會導致政策不一致、數據無法共享和部門間目標沖突等問題。與此同時，近五分之一（18%）的組織賦予員工自由使用生成式AI的權利，并不提供指AI的應用并激發員工的創造力，但錯誤的使用也會對品牌和組織聲譽造成直接的負面影響。–超過三分之一（34%）的組織承認，他們沒有建立有效的流程來審核生成式AI的輸出并解決相關問題。–43%的組織尚未成立AI倫理委員會，以應對必然會出現的棘手新挑戰。–更令人震驚的是，只有26%的組織有信心制定全面計劃，以應對和解決與生成式AI相關的隱私和安全性問題。17治理方法，以監控和5%建AI踐和治理方法，以監控和衡量其使用情況16工作流驗盡管存在風險，但許多負責在整個客戶旅程中設計體驗的職能部門已經開始將生成式AI嵌入其工作流。雖然目前使用AI的部門可能相對較少，但預計到2025年，其采用率將呈爆炸式增長。18 19客戶支持部門是最早也是最積極采用生成式AI的部門，而且在使用傳統AI和自然語言處理技術來與客戶互動方面，有著豐富的經驗。48%的組織表示已經在使用生成式AI為人工客服生成對話。到2024年底，超過三分之二（69%）的組織預計將開始采用這項技術。4市場營銷人員也在積極采用生成式AI。28%的組織目前使用生成式AI來幫助進行客戶細分。幾乎相同的比例（23%）的組織正將生成式AI用于工作流自動化，22%的組織則將生成式AI用于客戶和市場調研。這些比例預計在一年內將激增至70%以上。AI來創建和管理社交互動（21%），以及預測銷售趨勢和制定銷售策略（20%）。到2025年，受訪者預計AI來處理這些任務的組織數量將增加三倍以上。AI的速度正在加快。不出所料，36%AI來創建客戶服務聊天機器人，這是當前最為常見AI81%。與機器人進行簡便自然語言對話通常被視作生成式AI驅動體驗的未來。如今，25%的組織表示正在AI70%2025年采取此實踐。但這并不僅僅面向客戶。面向員工的文本和語音聊天機器人也在應用之中。

圖4生成生成到 應用場2025年，大多數組織預計將使用生成式AI來提升體驗。68%客戶細分69%為人工客服生成對話70%68%客戶細分69%為人工客服生成對話70%自動化工作流72%銷售戰略和計劃74%客戶和市場研究74%機器人工的文本聊天63%天機器人的語音聊79%社交互動和管理81%天機器人的文本聊71%天機器人的語音聊 20 212023ChatGPT和其他開放式生成式AI系統成為主流，文本、圖像、視頻、音頻等各種形式的內容創AI的熱門話題。這對內容設計師來說是一個全新的起點。考慮其所獲得的關注以及相對較低的入門門檻，我們本預計會有更多組織在這些應用場AI。

這種謹慎合乎情理。對質量和信任的擔憂，以及法律和財務方面的考慮，導致這些應用場景的進展落后于其他領域。盡管如此，所有與體驗相關的應用場景都會直接或間接影響客戶參與度，都存在需要規避的風險。

案例研究推動營銷轉型，簡化運營并打造IBMMarketing和Adobe5圖5行內容和代碼創作與管理時更加謹慎16%16%14%16%16%14%19%12%24%15%23%11%28%17%23%19%31%23%24%尚不確定24%不太可能使用30%動態客戶旅程映射圖像/藝術/視頻翻譯/本地化寫作/編輯代碼生成內容工作流/管理

為了打造更加個性化、易于操作的客戶體驗，IBM希望通過整合方法來改進跨渠道營銷。但龐大的數字令人望而生畏――2,000名營銷人員，100個產品，175個地區，70個平臺，以及1,000萬個數據集。從2021年開始，該項目第一階段的重點是簡化復雜的數據結構，修復脫節的營銷技術堆棧。IBM與Adobe合作，簡化了運營模式，并實施了行業領先的平臺。成果包括節省了3億美元成本、勞動力成本降低了50%、上市速度提升了75%。2022AdobeWorkfront相整合，這是一款工作管理應用，可幫助知識工作者集中管理工作的整個生命周期。此次整合推動產品導向的增長提高了700%，翻譯覆蓋率從20%100%，并大幅減少了資產和網頁。2023AIAdobeFirefly內容創建AWSAI實現全新的Firefly2680%77%。其他AI和自動化應用場景還包括自動渠道交付、機器人機器翻譯和基于效果的推薦。通過專注于打造個性化體驗，Adobe成功幫助IBM開啟了持續營銷轉型。45%23%45%23%50%17%47%17%45%17%46%16%44%16%35%15%40%14%34%12%個型助力在每一個行業，對于每一位客戶而言，如何以更快的速度、更高的成本效益提供卓越的個性化體驗，是一項長期存在的挑戰。生成式AI或許能實現這一目標，這也是大多數組織（63%）希望采用生成式AI的主要原因。24 25公共模型缺乏實現個性化所需的核心要素AIChatGPTDALLE-E。51%的組織使用開源模型，如Midjourney。比例幾乎相同。近三分之一（31%）的組織利用嵌AdobeFirefly對那些希望快速發展的組織極具吸引力。6然而，公共模型缺乏實現個性化所需的核心要素――組織從每次客戶和員工互動中獲得的寶貴、細致的數據。有了這些數據，就能以最快的速度、最大規模和最具體的方式開發出符合品牌特點的高度個性化體驗。

由于建立專有模型需要花費大量時間和精力，目前只有24%的組織在推進這項工作。但這種情況正在迅速改變――72%的組織表示將在今年年底前使用專有模型，而幾乎所有組織（99%）2024年后建立自己的模型。7這是個性化走向成功的關鍵。如果沒有經過精心調試且安全可靠的專有模型，組織大規模提供個性化體驗的努力可能無法達到預期目標。

2024年可能會是混合模型蓬勃發展的一年。將開放或公共基礎模型的速度和便利性優勢與私有模型的差異化和安全性優勢相結合，混合模型可能會成為許多組織的理想之選。如果組織希望避免體驗同質化，或規避可能破壞品牌信任的虛假信息風險，那么這將是一筆物有所值的投資。在推進這項工作。4時在推進這項工作。2726 2727計人設高管和設計師都預測，如今創造體驗所需的核心設計技能，在2025年也同樣必要；對研究AI進行設計、內容創作等活動。28 29圖6為最重要的設計技能，未來也將必不可少研究技能70%UX技能67%內容戰略56%54%47%55%現在20252024202520242025研究技能70%UX技能67%內容戰略56%54%47%55%現在20252024202520242025編碼技能數據分析與可視化項目管理44%55%41%49%39%43%202420252024202520242025創意指導視覺設計文案撰寫35%38%31%35%26%21%202420252024202520242025空間計算生成式AI策劃視頻/動畫制作24%27%24%34%17%19%202420252024202520242025重要注意事項。盡管設計領域對優秀設計師的需求正在增加，但70%也就是絕大多數高管認為生成式AI將提升生產力，讓其組織能用更少的設計師完成更多的工作。而創意經理和設計師則不太贊同這一觀點――只有57%的相關受訪者認為有這種可能。受訪者預測，文案撰寫是唯一在未來一年中重要性會下降的技能，但文案撰寫可能只是廣泛行業變革的一個開端，其他創意技能也可能面臨類似的挑戰。創意人員應關注這一趨勢，并認識到生成式AI還可能對視覺設計、視頻制作和創意指導等其他專業技能產生深遠的影響。值得注意的是，75%的受訪者認為設計師的角色將發生根本性轉變：從內容創作者轉變為內容策劃者。3130 3131在這種情況下，生成式AI成為了數字助手，幫助設計師比單獨工作時更快、更高效地完成工作。設計師的角色范圍也將擴大。這意味著，強大的創意人才仍必不可少，但項目可能只需要一位AI通才，而不是四位專業設計師。AIAIAI的人。63%62%。然而，令人沮喪的是，只有少數受訪者強調了倫理對最終用戶（無論是客戶還是員工）的同理心是成功體驗設計的標志。組織要想以人性化吸引客戶，激發客房信任感，就必須在設計AI應用時始終堅持以人為本。

但線生成式AI不會取代人類，

案例研究深化粉絲互通過生成式AI深化粉絲互美國網球公開賽8每年夏天，世界頂級網球選手都會在紐約法拉盛舉行的美國網球公開賽1500前沿的數字體驗促進球迷參與而聲名遠播。網球場上的比賽進程如此迅速，如何在整個賽事期間捕捉并分析超過700萬個數據點，并與之保持同步，一直是一項挑戰。這對于一個相對較小的編輯團隊來說是一項嚴峻的挑戰，這也是為什么美國網球公開賽使用了一系列生成式AI工具，將網球數據轉化為洞察，以便在其移動應用和網站上提供原創內容。AI除了增強數字體驗外，AI模型還通過實現關鍵工作流的自動化來提高編輯團隊的工作效率。制作集錦視頻所需的時間從數小時縮短到不到2023AI380萬次。AI通過查看“勢力值”來了解哪些球員勢頭最猛，該指數顯示了最有可能獲勝的選手。他們甚至可以通過“AI抽簽分析”功能發現異常和潛在的驚喜。AIAI

AI的人將會取代不使3332 333334 sins理34 正如DevOps惠及軟件開發人員一樣，DesignOps也能協調和優化人員、流程和工藝，放大設計的影響力和價值，幫助設計實現大規模成功。實踐圖7實踐DesignOpsDesignOps可確保嚴格控制、輸出一致并提供支持，但只有少數組織真正認識到這一點并付諸實踐。27%1%27%1%27%6%25%1%18%2%25%1%23%3%17%1%16%2%16%1%領導者計會影響財務成功的我們的設計師……和服務高度整合體驗、產品跟蹤一致的設計指標使用一致且互補的工具集

DesignOps為組織的設計團隊提供了系統化的支持，設計師之間的協作更加流暢一致，設計流程更加標準化，這在組織進行數字化轉型的過程中尤為重要。47%24%49%18%49%25%47%24%49%18%49%25%53%27%46%27%49%24%50%32%52%29%52%31%比較同意DesignOps將幫助組織更好地應對生成式AI引發的各種變革。DesignOps還能幫助降低與AI驅動體驗相關的潛在風險。并為生成式AI工具及提示建立一致的方法和標準，制定具體的原則。確保降低偏見、生成內容易于訪問、數據的質量和安全、使用的策略和技術可持續。DesignOpsAIAIDesignOpsAI推廣到客戶和員工的體驗設計中――只有三分之一的組織全面實施。DesignOps具有獨特的能力，可以協調可行的變革管理戰略，使設計團隊能夠在推動組織生成式AI轉型中發揮主導作用，同時提供保障措施，使整個組織的應用步入正軌。具備眾多優勢，DesignOps具備眾多優勢，未能抓住實36 37行動指南面向高管： 面向創意經理：為生成式 在整個業務中的注入設定明確方向DesignOps為生成式 在整個業務中的注