有老板看完几个演示就希望设计师一个人扛下完整项目，做不成又归因于不会用 AI。真实项目里 AI 多用于配图、发散和推导，链路一长就容易出问题；把提效账算到交付完成，需要先对齐完成标准，再记录返工与检查的耗时。

我群里最近很多人聊到一种让人特别憋屈的情况，可能也是在AI时代下，很多打工人面临的现状。

有些老板看完几个AI评测视频、几个演示Demo，就希望设计师变成全栈，一个人扛下完整项目。等你真去做，发现有些地方还做不到，问题又变成了你没有把AI用好。

连生成的设计不理想，也说是你的Skill没写好。

做成了，说明AI厉害。做不成，说明你不行。真难。

这逻辑听起来就挺让人生气的。你说还有各种问题要处理，听起来就像是在找借口；你把问题都搞好了，又容易让老板觉得，有了AI，这活果然很简单。

最怕的就是领导对 AI 一知半解，看了几篇文章、几个视频，就觉得 AI 已经无所不能，然后就开始想着法子开掉你。

我理解公司想提效。一个步骤以前很费时间，现在能很快拿到结果，当然值得去试。但看完这个步骤，就把整个项目剩下的工作一起省略，最后总得有人把它们补回来。

就拿我现在做的OS设计来说。这类项目天然强调整体性、一致性，以及完整的设计概念。对现在的 AI 来说，做好这些事情其实还有相当大的难度。AI 可以搞定一些单独的页面，但只要链路变长，就很容易出现问题。

所以在我自己的工作里，真正用AI出图的场景并不多，更多是在做设计配图、运营图时用用。平时它对我更大的帮助，是设计发散、设计推导跟思考，少了很多麻烦。

这些帮助很实在。至于整个项目能用多少，通常的情况是并不多。

AI现在到底能用多少？我之前其实也写过很多篇了，现在看也不过时。AI生成UI，现在到底行不行？

上一篇聊到的微信输入框描边改版 微信输入框被吐槽丑，可能是在为下一代AI交互铺路，也是个很小的例子。给按钮画一个描边，对UI来说是很简单的一步。但为什么要这样改，用户体验和产品想推动的方向怎么平衡，都需要想清楚。

页面生成得再快，这些判断也不会自动消失。

设计师花时间把它们处理好了，最后呈现出来的，可能也就是一圈线、一个按钮、一个看起来很顺的流程。如果只盯着出图速度，就很容易忽视大部分表象背后的工作，那些才是真正花时间的地方。

我觉得，所谓的AI提效，很大一部分矛盾点就在这里。演示里看见的结果，和工作里需要负责的结果，中间还隔着非常多要做的事情。

这里比较气人的是，由于视觉是最显性化的，非常好拿来演示，所以做UI跟前端的同学最容易受伤，怎么每次都要“淘汰”我！

当然，AI也确实在改变设计工作。

以前做一张运营图，可能要经历从2D到3D、修图、渲染等好几个环节。现在其中一些工作，AI已经能帮忙省掉很多时间。这些变化，体感也很明显，没啥好否认的。

回头看，这更像是一个水位不断上涨的过程。现在的 AI 还只能淹到相对浅的地方。像 AI 刚出来时，对一些基础设计的威胁其实也不大，但很快，水位就漫过了这些相对独立、难度不高的设计任务。随着AI 能力继续提升，水位还会不断上涨，逐渐影响到更深、更复杂的工作。

身处这个过程里的设计师，压力是真实存在的。

上周做用户访谈，我遇到了一位平面设计师。他经历过好几轮裁员，现在特别痛恨AI生成的东西，觉得都是垃圾，没有价值，也很反感用AI输出内容。

我不认同他对AI的判断，但能理解他的情绪。经历过几轮裁员的人，再听到设计工作又能省掉多少，可能很难轻松地跟着高兴。

聊AI的时候，我觉得也得把这部分感受算进去。

所以，我不太想在这里轻飘飘地劝一句，赶紧拥抱AI就好了。学会使用它，确实有机会让工作更顺手，但谁也没法保证，会用了就一定不会被裁。

我依然愿意继续学、继续试。把它擅长什么、做不好什么摸清楚，对自己的工作有帮助。也正因为要认真用，才更需要允许用它的人把问题讲出来。

指出AI哪里还做不好，这种反馈同样有价值。

一个真实项目试下来，如果每个做不好的地方，最后都被归为员工不会用，那下次再遇到问题，还有谁愿意认真反馈？

比起一遍遍争论AI到底行不行，我更想把提效这笔账算的细一点。

下次老板让你用AI做项目，你可以挑一个熟悉的真实需求，先对齐做到什么程度算完成，再看看AI生成初稿用了多久，修改、检查和交接又用了多久。

哪里缺反馈，哪里和前面的规则冲突，哪些信息一开始没给清楚，都记下来。该补需求的补需求，该改Skill的改Skill，仍然处理不好的，也如实记录。

这样才看得见，AI帮忙省了哪些事，还有哪些具体的事情搞不定。

如果确实省了时间，那就继续用。如果初稿很快，后面却需要反复返工，这部分时间也得算进去。模型调用要花钱，人的修改和检查也要花时间，不能只挑最漂亮的那一步算提效。

提效这笔账，得算到把事情真正做完。

我知道，把过程记录下来，也不保证每个领导都愿意听。但至少在讨论工作量、安排交付时间的时候，这些具体问题可以摆到桌面上，避免所有讨论都停在你到底会不会用AI上。

也想请那些正在推动AI提效的领导，多听听真正把它用进工作的人。他们说这里还需要人处理，值得一起看看到底卡在哪里。

如果一个项目最后能交付，还靠着设计师把流程补齐、把错误改掉、把前后规则对上，那这些人的时间、判断和经验，就应该被算进结果里。

请别一边靠他们把事情做完，一边觉得他们已经没用了，很可能最后花的token不比工资低。