AI as a UX Assistant Ai 如何成為使用者體驗助理
調查研究概述
研究物件：本研究於2023年7月和8月期間對841名使用者體驗（UX）專業人士進行了一項問卷調查。
調查內容：參與者被問及15個關於生成式AI工具（如ChatGPT和MidJourney）使用的問題，具體問題涉及：
- 生成式AI的使用情況：詢問是否在工作或個人用途中使用生成式AI工具，並列出所使用的工具。如果用於工作，還詢問使用頻率和工作中的具體用途。
- 生成式AI工具的特定使用案例：透過關鍵事件技術，要求參與者回憶最近一次在工作中使用生成式AI工具的例項。
- 帶有生成式AI功能的UX工具的使用情況：詢問是否使用了常見UX工具中的生成式AI功能（如Dovetail的摘要功能）。
- 背景資訊（可選）：參與者可選擇提供其職位和工作經驗年限。
UX專業人士中生成式AI的廣泛使用
普及率：92%受訪者使用生成式AI工具（95%置信區間：90.3%-93.9%）。可能存在選擇偏差，實際使用率或較低。
工具：平均使用兩種AI工具，主要是文字生成器（如ChatGPT 90%）和多媒體生成器（如Midjourney 32%）。
場景：78%工作和個人均使用；8%僅個人使用。
頻率：63%工作使用者至少每週使用幾次（24%每天，39%每週數次）。
生成式AI在UX專業工作中的四大角色
在分析中，我們識別了UX專業人士在工作中使用生成式AI工具的30種任務，並將其歸為以下四種角色：
- 內容編輯器：生成和編輯文字內容，從微文案到社交媒體帖子的編輯，基於UX專業人員提供的需求或文字進行加工。
- 研究助手：為文獻綜述和特定的UX研究檔案（如研究計劃、篩選問卷和訪談指南）準備摘要。
- 設計助手：生成和編輯影象、影片及設計成果（如使用者角色模型、線框圖、原型和使用者旅程地圖）。
- 創意夥伴：幫助探索不同內容的多樣化創意，包括文字和多媒體，從高層次的功能創意到細節設計的完善，協助構思和驗證設計想法。
生成式AI在UX專業人士工作中的具體任務
1. 文字內容編輯器（Text-Content Editor）
概述：超過75%的受訪者使用生成式AI處理文字相關任務，特別是：
建立或修改各種文字型別：包括微文案（如導航標籤、幫助文案）、社交媒體帖子和使用者故事。
建議替代詞或為特定內容生成多個版本。
重要性：生成式AI在內容創作中可以大大提升UX從業者的工作效率，尤其是當他們不具備專業寫作背景或所在組織沒有專門的內容編輯時。
內容編輯器任務及示例
| 任務 | 示例 |
| 生成UX微文案（如錯誤訊息、導航標籤、幫助文字） | 使用ChatGPT生成導航標籤或錯誤訊息，以便於在頁面內使用，確保資訊清晰、簡潔，便於使用者理解。 |
| 建立特定內容型別（如新聞稿、總結檔案、要點） | 使用ChatGPT編寫新聞稿，幫助推廣新產品，或為市場活動撰寫關鍵要點。 |
| 擴充套件、編輯、總結現有內容 | 使用AI擴充套件UX研究介紹內容，生成概述或總結，以幫助使用者快速掌握核心資訊。 |
2. 研究助手（Research Assistant）
概述：生成式AI在UX研究中應用廣泛，大約半數受訪者在此角色中使用AI。研究活動分為兩類：
文獻研究（Desk Research）：為特定問題或領域蒐集資訊，如尋找常見設計模式或為諮詢專案研究新領域。
使用者研究（User Research）：收集使用者群體的背景資訊，以輔助產品設計。
文獻研究任務及示例
| 任務 | 示例 |
| 學習新主題 | 使用ChatGPT回答關於特定主題的問題，如快速研究UX戰略概念。 |
| 搜尋最佳實踐 | 查詢頁面、檔案或介面的最佳實踐方法，例如尋找UX研究計劃的示例。 |
| 獲取深入研究的推薦資源 | 使用ChatGPT為特定的UX需求建議參考資源或模式。 |
| 獲取複雜產品領域的知識 | 在缺乏背景知識時，利用ChatGPT瞭解複雜領域的基本概念，如KYC流程（瞭解你的客戶），以便為特定受眾撰寫相關內容。 |
| 根據使用者提供的內容總結要點 | 使用生成式AI將使用者提供的內容整理為重點摘要，以便快速瀏覽和應用。 |
UX研究任務及示例
| 任務 | 示例 |
| 生成研究檔案（如研究協議、通訊材料） | 使用AI生成UX研究的調查問題，或簡要描述參與者的基本資訊以最佳化篩選流程。 |
| 總結研究見解及提取研究要點 | 使用AI工具總結使用者研究中的關鍵見解，並建立易於理解的總結文字。 |
| 撰寫研究報告及生成建議性大綱 | 利用AI幫助撰寫UX研究報告，生成各類內容的大綱並快速撰寫簡潔總結。 |
| 高層次的研究規劃 | 使用AI幫助設計研究工作坊或制定內容規範，為組織提供符合目標的內容策略。 |
3. 創意夥伴（Ideation Partner）
概述：生成式AI的第三大常見用途是激發靈感和提出創意，38%的受訪者表示他們使用AI工具幫助自己打破空白恐懼（即面對空白頁面或任務時的不知所措）。UX專業人士與AI協作，透過互動過程激發新想法並探索解決方案。
創意夥伴任務及示例
| 任務 | 示例 |
| 頭腦風暴情境和結果 | 使用ChatGPT瞭解UX研究中的關鍵點併為產品設計生成創新方案。例如，幫助設計更好的使用者流或不同情境下的使用者行為。 |
| 角色扮演（如扮演特定使用者或利益相關者） | 指定AI扮演特定角色，以提供相應的建議或分析。例如，請AI從使用者的角度評估一項新功能。 |
| 驗證創意和提出設計改進 | 請求AI對設計概念提供反饋，幫助識別盲點或改進可能性。例如，用AI來檢視使用者流程的流暢度或互動性。 |
4. 設計助手（Design Assistant）
概述：24%的受訪者使用生成式AI輔助設計相關任務，包括生成和編輯多媒體內容（如影象和影片）以及設計成果（如使用者角色模型、線框圖、原型和使用者旅程圖）。
設計助手任務及示例
| 任務 | 示例 |
| 生成和編輯影象、影片 | 使用Midjourney生成特定設計風格的插圖，或用AI工具製作展示產品數字特徵的3D模型。 |
| 建立使用者角色模型（如使用者頭像和場景照片） | 使用ChatGPT描述使用者群體的特徵，以更好地理解使用者需求，或建立使用者情緒圖。 |
| 建立故事板和使用者流程 | 使用ChatGPT為特定的使用者體驗設計描述關鍵步驟，並確定使用者如何在應用中導航和互動。 |
| 生成線框圖和原型 | 請求AI幫助完成頁面設計或生成基本佈局，從而加快原型設計的進度。 |
| 提供顏色搭配建議 | 例如，在專案初期，使用AI生成不同的品牌色調或配色方案，以配合整體視覺風格。 |
| 生成使用者旅程地圖和填補空白地圖的要素 | 使用AI生成客戶旅程地圖或UX流程圖，為團隊提供統一的設計視角，便於交流和協調。 |
內容編輯器：最常見的角色
在本次調查中，UX專業人士更傾向於使用生成式AI進行文字生成，而非多媒體生成，差異具有統計學意義（p < 0.001）。設計相關任務（如建立故事板、使用者旅程圖或配色方案）則較少被提及，甚至低於研究任務（p < 0.001）和創意任務（p = 0.012）。
原因分析：當前文字生成的偏好可能是由於以下原因：
- UX專業人士的工作中涉及大量寫作。
- 專用於UX的AI支援有限。
- 許多UX專業人士尚未掌握如何利用AI執行特定的UX任務。
其中，後兩點尤其反映了生成式AI未來的發展方向。
UX專業人士的寫作需求
寫作是UX工作的核心。UX專業人士日常需撰寫各類檔案，包括研究計劃、報告和UI文案。生成式AI工具透過最佳化草稿簡化寫作流程，尤其有助於非英語母語者。
專用於UX的AI支援有限
AI文字生成工具較成熟，而UX設計和研究的多媒體生成工具仍處初期階段。通用AI工具在UX特定任務中支援有限，因為這些任務需要深入理解特定產品和使用者。AI工具需大量背景資訊才能提供有用建議，高資訊輸入需求可能阻礙使用。
示例：6%的受訪者用AI生成原型角色，僅0.5%用AI建立使用者旅程，可能因後者需更多細節資訊。
資料隱私和安全限制
資料隱私問題限制了組織向AI工具共享資訊。受訪者反饋需花時間修改AI生成的內容以保護隱私，並希望AI不使用輸入資訊進行訓練。此外，AI可能產生看似合理但不準確的答案，影響資料分析可靠性。