你将学习怎样设计出既好用又让人放心的AI功能—我们会提供实用的UX指导原则，还有超多真实案例帮助你理解。
说明
如何设计人们真正会使用的AI产品
随着产品团队急于推出AI功能，他们很快就会遇到障碍。AI工具的采用率和留存率往往很低，运行缓慢且不可靠，响应是一大堆文字，用户不得不在提示之间来回折腾，一遍又一遍。让我们来解决这个问题！
在这个课程中，你将学习到
- 数百个真实案例和用户体验（UX）指南
- AI产品的实用设计模式
- 最新的关于AI用户体验和可访问性的研究
- 如何为AI建立信任和信心
- 如何捕捉并针对用户的意图进行设计
- 公司如何设计AI特性，它们在哪里失败，在哪里成功
- 高级设计师必须知道的所有知识，以设计有效的AI体验
没有废话，没有理论——只有在实际产品中确实有效的方法。期待一个充满实践指导的设计旅程——从高效的提示用户体验到有效的输出和精炼流程，以及常见的用户体验和可访问性障碍。
工作坊包含
- 🪴 真实案例研究
- 🔬 所有视频记录、幻灯片、资源、模板
- 🎯 实践任务和可操作见解
你将学到什么
你将学习如何设计人们能够理解、使用并信任的AI功能—通过实用的用户体验（UX）指南和大量现实生活中的例子。
2026年AI用户体验的状态
新的UX研究表明了人们如何发现和使用AI功能，以及为什么许多AI功能的采用率和留存率较低。
探讨了人们如何与AI功能合作或绕过这些功能工作，包括主要的减速点、障碍、可用性问题以及（常常被忽视的）严重的可访问性问题。
提示工程、情境感知、能力意识和AI可发现性的高交互成本。
AI产品的设计模式
隐形AI与显性AI、提示强度指示器、守护进程、修改器、任务构建器、强制排序、风格镜头、精度旋钮。
建立信任的设计模式、导航AI输出、主动式AI、预设、前导提示、能力意识、情境工程。
互动设计模式、可访问性问题、如何捕捉和设计用户的意图，包含案例研究和实例。
在复杂产品中提升AI用户体验
AI通常存在的位置以及如何帮助用户更好地提供输入、理解AI输出，并根据用户需求进行优化。
支持决策和复杂工作流程的方法——包括护栏、权限、审批流程和人在回路中。
线性客户旅程往往与AI功能不匹配的原因，以及我们需要如何改变流程来设计AI循环。
为信任和信心而设计
设计策略围绕着建立对AI行为和决策的信心和清晰度。
透明度、更好的推理痕迹、共识计和透明度如何提高AI功能的保留率。
如何标记和标注AI生成的内容，使其与人类撰写和策划的内容协同工作。
真实案例研究
如何从零开始设计AI功能和体验——使用AI设计画布，从数据收集到反馈收集。
公司如何在产品中设计和实施AI功能，它们在哪里失败和成功。
再次强调线性客户旅程与AI功能不匹配的问题及解决方案。
AI设计工作流程，从头到尾
如何将AI引入产品，从数据收集和数据清理到设计AI循环和用户流。
代理用户体验——支持决策和复杂工作流程的方法——包括护栏、权限、批准和人在回路中。
团队如何衡量AI用户体验的质量及其对于最终用户的真实价值和可靠性。