May Li 
生成式 AI 正在快速改變設計的角色與方式。當設計工具、使用介面甚至內容產出越來越自動化，設計師該怎麼不被取代，甚至在這波浪潮中脫穎而出？
這篇文章將從 4 個關鍵能力出發，建立一份「AI 時代設計師的成長 Roadmap」，幫助你理解未來設計職能的新樣貌，並具體規劃學習方向。
為什麼設計師需要轉型？
傳統的 UX/UI 設計大多著重於畫面呈現、元件位置、流程圖與視覺稿。但在 AI 驅動的產品中，「體驗」不再只是靜態的畫面，而是使用者與 AI 持續互動、學習與回饋的循環。
未來的設計師，角色會更像是 “對話設計師”、”資料理解師”、”行為建模者”。
AI 時代設計師的關鍵能力
1. 懂資料流動（Data Flow）與 API
了解使用者輸入的資料是如何從前端傳遞到後端，經過什麼樣的 API 呼叫，再由 AI 處理並回傳。這能幫助設計師：
- 設計合理的 loading 狀態與錯誤處理
- 與工程師溝通時更流暢
- 更快判斷設計能不能實作
2. 懂 Prompt Design 與 User Intent
AI 產品的操作方式，核心其實是「語言互動」。Prompt Design 的本質就是：如何幫助使用者說出 AI 能聽懂的話。
- 提供好範例、語意引導、填空式提示
- 從使用者輸入中辨識背後真正的意圖（User Intent）
3. 懂 AI Feedback Loop 的 UX 流程
設計師要懂得如何設計出「持續學習的體驗」，讓 AI 根據使用者的回饋越來越貼近需求。
- 回饋介面設計（like/dislike, 原因選單）
- 錯誤回應設計（例如：「這不是我要的」）
- 告知學習成果（例如：「我們已根據你提供的意見優化推薦」）
4. 懂快速驗證使用場景而非畫 Prototype
在 AI 產品中，使用者能不能用 AI 解決問題，比「畫面漂不漂亮」更重要。
- 快速設計 prompt + 回應模擬，直接測試使用場景
- 以用戶任務為導向，快速收 feedback 再迭代
AI 時代設計師成長 Roadmap（4階段）
🧱 Phase 1：打好基礎（UI/UX 基本功）
- 熟悉使用者旅程（User Journey）、Wireframe、Prototype
- 練好工具：Figma、FigJam、Notion
- 學習使用者研究：Persona、訪談、觀察
🧠 Phase 2：理解 AI 背後邏輯（技術理解力）
- 了解資料流動架構：前端→API→AI→資料庫→回傳
- 初步理解 API、Postman、JSON 資料格式
- 學習 AI 模型限制（token、context、response邏輯）
🧩 Phase 3：設計 AI UX（語意互動與智慧迴圈）
- 練習 prompt 設計與範例展示
- 探索 User Intent 設計流程（情境判斷、語境輔助）
- 設計 AI Feedback Loop：錯誤處理、回饋按鈕、學習提示
- 快速用 Figma + ChatGPT 驗證使用場景
🚀 Phase 4：進階成長（AI-native 設計思維）
- 從畫面導向轉為「任務導向」思考
- 掌握模型思維（Model Thinking）：設計可學習、可調整的 UX
- 開始設計 Prompt-as-UI 的互動方式（語意選項、範例、引導式輸入）
- 參與社群、Hackathon 或發表案例文章
結語：設計師的新角色
在 AI 時代，不會被淘汰的設計師，不是會畫得最美的，而是最懂系統如何運作、懂人為什麼這樣互動，並能設計出幫助雙方「理解彼此」的橋樑。
「New designers don’t just design interfaces. They design interactions between human intent and machine response.」
這場變革，才剛開始。
