当AI秒出设计稿，你的核心竞争力应该是什么？

早上起来看了谷歌的发布会以及各种文章，有些感慨。这份感慨憋了有些日子，一直想写文章聊聊，又觉得没到时候，毕竟 AI 还会越来越强，而我说的也很可能在未来被更强大的工具反驳。但还是想趁着现在有时间跟各位聊聊，就写到哪算哪吧。

我 16 年刚开始在公众号写文章那会儿，就跟各位读者聊过这么个观点：做设计这行当，别整天盯着那些花里胡哨的技术问题。

大概是说，别花大把时间在研究那些与你当下工作关系不大的动效技巧上，别沉迷于那些你暂时用不上的 C4D 建模，也别花太多精力去钻研所谓的"运营插画"。

就像我文章的封面，放以前，许多设计师得画好久，然后发到 Dribbble 上在设计群里求几个赞。

现在只要一些提示词，分分钟就出来了。

那这些技能还要学吗？可以学，但有个前提——先把你的本职设计工作做好。

怎么算"做好"呢？简单说，就是真正理解业务，能从产品角度去思考设计方案和逻辑。

毕竟 UI 工作在技巧层面的要求，其实没那么高，甚至可以说相当低。

市面上那么多 App，那么多网页，你能找到的参考样式简直是汗牛充栋。

今天这个产品改版，明天那个功能上新，稍微留个心，多看多琢磨，很多所谓的"新趋势"，其实都能找到借鉴的对象。

那做什么呢？与其花大量时间去研究那些可能一年都用不上一次的技巧，不如多在业务逻辑和设计逻辑上下功夫，这对你未来的发展会更有帮助。

这些话，都是我 16 年写过的原话，且我还在文章中讲解过不少功能案例。

包括做交互的，我也说过：要多从产品角度思考交互逻辑。

表面上看，这好像是在"越俎代庖"，与产品经理的工作有些重叠。但实际上，这是在帮你更好地理解产品逻辑，从而做出更合理的设计方案。

说到底，产品、交互、设计，本就是一码事。

多学习知识，多从不同岗位角度思考问题，这种"跨界"思维给你带来的帮助，肯定比你埋头研究某个交互控件的十八种用法要大得多。

甚至我还说过：无论你现在做什么岗位，只要能从我提到的这些角度去做产品设计，那么无论未来行业怎么发展，出现什么新岗位，你都能从容应对，随意切换。

因为归根结底，设计只是一种技能，行业才是根本，你最终服务的，是业务本身。

这也是我在 17 年“嘲讽” UXD、UED 之类岗位名称时写的原话。

我还特别强调过：别太在意头衔，多去思考业务。

有意思的是，那些把我这番话听进去的读者，现在大多还在关注我，而且工作做得也挺不错。

反倒是那些当年反驳我的，坚信"技能至上"、"方法论为王"的朋友们，现在好像都不怎么见了踪影。

如今 AI 兴起，技术门槛被拉得极低。

但注意，你在一个行业深耕多年积累的经验，依然是你最大的优势。

凭借这些经验，你完全可以借助 AI 工具提升自己的认知水平，从而产出更优质的作品。

想到最近很火的"一人公司"概念，最典型的例子莫过于 Dan Koe 了。

这位仁兄几乎就是通过各种 AI 工具来传递他想表达的东西。

说白了，就是他凭借对行业的深刻理解，借助 AI 工具高效完成各种创作。

现在全网粉丝量突破千万了。

但反过来想想，如果你这些年来一直只专注于技巧和技能，对自己所处的行业却知之甚少，只能说出些皮毛，不了解其中的门道和细节，那么即使最强大的 AI 工具摆在你面前，你也不知道该怎么用。

除非有明确的需求来源，有了需求，再通过 AI 去完成创作。

而一旦没了需求，自己不会挖掘、探索，那么这些工具就只是完善你自身技巧的一种手段，除此之外再无用处。

这就是现在许多人所面临的困境——"每天出现的这些东西，跟我有啥关系？"或者，"我应该用它们做什么呢？"

有趣的是，他们想到的第一个问题甚至不是"我能用它来解决什么问题"，而是"我为什么要用它"。

于是开始反驳：“每天花里胡哨的更新，真有人在用？”

直到 Midjourney 和 Lovart 这类工具的出现，他们才恍然大悟：“我的工作可能真的要被取代了。”

当然，这种担忧只在一种情况下成立——如果你一直以来都只是在琢磨工具和技巧，甚至连自己的审美都没有刻意去提升。

我之前参与某项目认识了一位 95 后的小画家，在小红书上有百万粉丝，发的多是自己的画作。

在朋友圈，我常看到她分享对文学、哲学的思考和感受，或是截图某个艺术作品进行解读，表达自己的喜爱。

前几天，我看到她用 Lovart 创作了一张与她个人风格结合的作品，相当出色。

至少对我来说，是无法靠自己操作 AI 做出那种水准的作品的。

这就像有些人会问的：“现在 AI 这么强大了，我还有必要学美术吗？”

问题的本质是一样的——你学的当然是美术，但更重要的是通过学习美术培养的一种认知能力。

很多人对 AI 工具的理解和使用方式是错误的，而且这类人必然是大多数。

就像 AI 的出现不会让原本不读书的人开始读书，而是让本来就爱读书的人对书的理解更加深刻。

举个例子。

最近大家可能都听说了 Google 的 NotebookLM 有多厉害，我最近也在深度体验，效果确实不错。

如果你想了解一个完全陌生的领域，它能帮你梳理并给出相关解答。

同时，它也能解读你上传的各种文档，与你进行对话。

但问题来了：如果你从来没思考过这类问题，你怎么知道该让它帮你做什么？

更进一步说，如果你上传一本你没读过的书，你们的对话本质上是不完整的。

我看很多人用各类 AI 工具去解读文章和书籍，但自己却从未读过它们，这种人与 AI 的对话多是单向索取，而非真正意义上的对话。

比如"这本书写了什么""作者想表达什么""这本书的创作背景是怎样的"等等。

当然，或许会有一堆提示词辅助他们理解这本书，但问题的本质没变：没读过书就向 AI 索取信息，和读过书后与 AI 进行对话，这是完全不同的两种体验和收获。

新工具的出现，一定要积极拥抱。但更重要的是，要从这些工具的视角去审视如今的自己：这些年来，是否真的有所成长？还是说，只是一味地在啃那些低门槛技术的老本，幻想着通过学习各种技术来充实自己？

想想看，如果你是那种能够真正理解业务，能从产品角度思考问题的设计师，那么 AI 工具对你来说，不过是帮你更高效地实现想法的助手。但如果你只是一个埋头画图、做效果的"技术工"，那么当 AI 能够以更高效、更精准的方式完成这些工作时，你的价值在哪里呢？

末了，不灌鸡汤，不安慰谁。

只想对当年那些听进我话放弃技巧研究的各位，道一声：没想到被我蒙对了～