AI 真的能幫產品設計省時間嗎？首個 Figma Make 的隨機對照實驗揭密
Does AI Save Time on Product Design? A Randomized Controlled Trial of Figma Make Workflows
本研究針對 50 位產品設計師與 50 位產品經理進行隨機對照實驗，測試使用 AI 工具（Figma Make）完成三項標準設計任務的效率。結果顯示，獲得 AI 輔助的受試者平均縮短了 20% 的完成時間。然而，這項工具帶來的省時效果具有角色差異：產品經理的時間節省幅度最大，而專業設計師的效率提升則高度取決於具體的任務類型。
核心重點
整體效率提升 20%
在隨機對照實驗中，獲取 Figma Make 支援的組別，其設計任務完成時間平均縮短了約五分之一。
產品經理獲益更顯著
非設計專業的產品經理（PM）在使用 Prompt-to-Design 工具時，展現出比專業設計師更顯著的時間節省幅度。
設計師效益取決於任務
對於專業設計師而言，AI 工具是否能省時高度取決於具體工作內容，而非一體適用。
技術圖解
| Product Managers (PMs) | Product Designers | |
|---|---|---|
| 省時幅度 | 更為顯著 (Larger gains) | 幅度較小且因任務而異 (Smaller, task-dependent) |
| 主要價值 | 降低設計門檻，賦能直接參與原型製作 | 加速特定任務流程，但非全局適用 |
為什麼重要
過去有關 AI 提升生產力的實證研究大多集中在軟體開發領域，本研究為「產品設計」提供了稀缺的實驗數據。這證明了 Prompt-to-Design 工具能有效降低設計門檻，賦能產品經理等非設計師角色直接產出設計。然而，企業在導入此類工具時需注意，專業設計師的工作流優化不能單靠 AI 盲目加速，必須針對具體任務進行評估。
對誰有影響
- 產品經理
- 設計師
- AI 研究人員
- 企業決策者
可以怎麼使用
- 1產品經理使用自然語言快速生成低保真原型，直接參與早期設計探索與討論。
- 2設計團隊針對特定、規律性的排版任務，評估導入 AI 工具以加速初期草圖製作。
限制與注意事項
- 專業設計師的效率提升並非一體適用，在某些任務上 AI 可能無法提供明顯的省時效果。
- 本實驗主要評估短期任務的完成速度，並未對 AI 生成之設計的長期品質與可維護性進行深入探討。
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