Figma 如何通过整合 AI 重塑设计并赋能创意人士

我们的全新专栏《高管职能》系列呈现来自引领人工智能转型的管理者洞见。

Figma 是团队协作将创意转化为全球顶尖数字产品与体验的理想平台。我们采访了 Figma AI 产品负责人 David Kossnick，探讨 AI 在设计领域的影响力、如何激发创造力，以及如何提升 Figma 员工的 AI 应用能力。 

您曾将人工智能描述为平台转型与核心能力。AI 如何改变设计，Figma 又如何在这一变革中定位自身？

随着 AI 让创建数字产品比以往任何时候都更容易，卓越的设计将日益成为关键的差异化因素。但设计不仅仅是像素，它是一种工艺：同理心、工作流程理解和问题解决的能力。

这就是为什么 AI 贯穿于 Figma 的各个方面——从产品内的文本编辑和图像生成，到自动重命名图层和网站视觉设计——助力创作过程更快、更直观，并让更多人能够参与其中。

与此同时，AI 也代表着平台的转型。Figma 专为构建数字产品而设计。这使我们能够从根本上重新思考工作流程。

一个例子是 Figma Make⁠（在新窗口中打开）——一个基于提示生成应用的工具，能够从语言、图片或结构化框架中生成生产级代码。它为程序员和非程序员——设计师、产品经理、工程师、营销人员——提供了一种突破技术障碍的方式，让他们能够进一步进行原型设计和表达想法。

关于 AI 作为“辅助工具”而非“替代品”的讨论很多。您如何看待这种动态对创造力的赋能？

Figma 因其对工艺的深度承诺而脱颖而出——为用户提供对每个细节的完全控制权。借助 AI，我们已超越视觉层，涵盖语言、视觉和代码——新增了代码编辑器和“代码层”等工具，让用户能够原生编写并发布 AI 辅助代码。

AI 智能体可以处理繁琐的工作，但许多工具在之后会限制自定义。在 Figma，您可以完全编辑每个层——语言、视觉和代码——以匹配您的愿景并保持工艺。我们还支持跨模态工作流程，无论您最擅长代码、设计还是语言方面，您都可以按照自己的方式工作——就像做全栈开发而不失去您的专长。

归根结底，Figma 中创建的产品是为人类设计的。而人类具备判断力、同理心和审美——这些特质使他们成为真正的主导者，而不仅仅是辅助者。

Figma Make 和 Dev Mode MCP 服务器是将 AI 集成到端到端工作流程中的重要步骤。您对设计师和开发人员希望如何通过代码与 AI 互动有何见解？

设计师与开发人员的协作关键在于交付真正有效的产品——不仅要避免沟通失误，更要确保用户价值。Figma Make 帮助团队验证和测试多种可能的创意，当他们最终达成一致时，就能坚定地构建正确的产品。

Dev Mode⁠（在新窗口中打开） 通过结构化数据（如 CSS和令牌）简化了代码交接流程，而 MCP⁠（在新窗口中打开） 则更进一步，允许开发人员调用一个编码智能体，该智能体能够在完整上下文中将原型代码转换为生产就绪代码——无需手动复制粘贴。

尽管 Make 主要用于原型设计，但设计师往往能精准触发交互，使工程师可直接复制代码——这使其开始成为工程团队的交接成果。

更广泛地来说，Figma 天生具备多用户协作设计，与早期主要面向单用户的 AI 工具不同。如今，我们正朝着更具协作性的 AI 体验迈进，邀请他人参与创意过程。

您如何看待支持协作和多人模式的 AI 工具？

多人模式是 Figma 的核心，Figma Make 和代码层等工具正是为支持实时协作而设计——即使涉及 AI。两人可以同时编辑同一文件，看到彼此的头像，并借助 AI 助手共同创作，将会议转化为共享的互动式创作环节。

图像生成也成为 FigJam 和 Slides 的亮点，团队可共同创作符合品牌风格的视觉内容或并行迭代。其中还蕴含文化维度——例如我们制作 FigJam 周年纪念卡的传统，团队成员会利用 OpenAI 的图像编辑功能混搭头像，创作充满趣味的个性化致敬作品。这些创意仪式以大多数工具无法比拟的方式，促进了团队成员的联系与凝聚力。

随着更多设计流程（如图层命名、文案撰写、视觉搜索和生成）实现 AI 驱动，您如何看待专业设计师角色的演变？

工艺仍是最核心的技能——同理心、审美品味以及探索与精进的能力。随着尝试想法的成本降低，人们可以更深入地探索有效方案，使每个细节（从动画到交互）都成为追求卓越的机会。尽管噪音会增加，但卓越的工艺将脱颖而出。

我们还看到角色从执行者向问题解决者转变，角色界限逐渐模糊，更多人成为创作者。设计师开始编写代码，而未来属于那些能够独立将想法从概念转化为执行的人。

我有一位在媒体和娱乐行业工作的同事，他描述了创意生成和提案的高昂前期成本——这需要如此多的努力，以至于许多优秀创意在尚未有机会被采纳前就被过滤掉了。如今，随着 AI 的出现，这一瓶颈正在缓解。我们看到创意的爆发式增长，因为创作者可以更加自由地探索和分享。

这让我想起漫威宇宙中的奇异博士——他能预见所有可能的未来。AI 正成为设计领域的类似存在：一种探索无数路径并为特定问题挑选最佳方案的工具。

您认为 Figma 的 AI 将为哪些用户或使用场景带来此前无法实现的可能性？

我们已经看到了令人惊叹的例子——甚至在正式发布之前。在内部测试期间，人力资源团队中一位没有编程或设计背景的成员发现了一个 Workday API，并仅用两小时通过 Figma Make 构建了一款游戏：该游戏展示了从 Workday 提取的四张面孔和姓名，用户需要将它们匹配——这是一种有趣的方式，帮助新员工认识同事。如今，它已成为我们入职流程的一部分。

这是一个内部工具团队从未优先考虑过的想法，但它得以实现是因为 AI 降低了门槛。它证明了非技术人员只要有好的想法，现在就可以构建真实可用的工具——有时甚至可以部署——而无需工程团队的协助。

我们正看到许多意想不到的应用场景，这令人倍感鼓舞。Figma Make 和 Figma Design 等工具让人们能够表达并实现那些原本可能被搁置的创意。

您是如何培养 AI 应用能力——即那些让人意识到自己能完成此前无法实现任务的“顿悟时刻”？目前有哪些经验分享？

内部测试是我们文化的重要组成部分，我们全力投入了 Figma Make。我们举办了“Figma 烘焙大赛”——一场公司范围内的竞赛，旨在打造酷炫项目，并在每个时区举办实时协作环节。这种实践支持帮助对 AI 感兴趣的员工建立信心，尤其是那些刚接触这些工具的新人。社交激励和实时指导在促进员工参与方面发挥了巨大作用。

除此之外，我们还在公司范围内推出了 ChatGPT Enterprise。这带来了革命性的变化——市场团队利用它来完善提案、起草邮件等，所有操作都在安全且注重隐私的环境中进行。

我们还举办了 Maker Weeks——为期一周的开放式黑客松，面向所有员工，而不仅仅是产品团队。人们可以创建从视频、帮助文档到与 Slack 集成的 GPT 等各种内容。这让每个人都有机会尝试、失败并学习——降低了动手实验的门槛，尤其是对于那些不在核心技术岗位的人。

这更偏向于哲学层面的——打造 AI 素养的文化——还是说你们有具体的方法来衡量进展？

Figma 的 AI 素养从文化建设开始。我们招聘那些渴望尝试和探索新工具的人，并通过专门的时间和预算支持学习——无需强制要求。

我们通过分享成功案例，例如人力资源团队利用 Workday 平台开发游戏，来展示即使是 10 分钟的实验也能产生实际影响。迈出第一步往往是最难的。

为了支持安全探索，我们为实验性工具创建了合规快速通道——对数据使用设置防护措施——以便团队能够毫无阻力地测试新 AI。大多数工具不会完美运行，但降低尝试成本有助于发现真实价值并推动组织内的创新。

您分享了关于构建内部 AI 素养的精彩见解。但消费者端呢——公司应如何将 AI 整合到产品和体验中？

作为 AI 的用户和开发者，我们发现基层实验推动了采用。员工开始非正式地使用 ChatGPT 等工具，这导致了对安全、受支持路径的需求——最终促使我们推出了 ChatGPT Enterprise。

核心要点：一旦人们尝试 AI 工作流程并意识到其易用性，他们就会感到有能力进行开发。这种思维方式的转变是实现有意义的 AI 采用的关键——无论是公司内部还是对客户而言。

最后，您个人在 Figma 的工作流程中是如何使用 AI 的？

我每天使用 ChatGPT 处理从整理评审笔记、起草沟通文档到深度研究等各项任务——常通过提示“这个问题通常如何解决？”来快速探索解决方案。 

我还会依赖 Figma Make 进行原型设计和创意探索，以及使用 Slack AI 总结复杂对话并确保全组织保持一致。最后，我持续使用 Grammarly——尽管它可能不被视为 AI，但只需点击一下，它就能在一天中悄然提升我的写作质量。

Figma 通过 OpenAI API 为 FigJam AI 提供动力，并在其平台上实现图像生成功能。它还已在整个组织内部署 ChatGPT Enterprise，以提升员工的 AI 应用能力。