AI 没有让设计更快，但带来了另一种工作方式

Charming Robot 工作室花了一年时间把整个设计流程围绕 AI 重建，作者的结论是：团队并没有变得更快。这篇发表于 UX Collective 的长文，是工作室负责人写下的反思——AI 改变的不是设计周期的长度，而是产出的「完整度」，代价则是每个环节都冒出了新的翻车方式。

五天的冲刺，仍然是五天

作者一开始也相信「AI 让设计快十倍」的叙事，甚至向团队承诺冲刺可以从一周压缩到三天。COO 听完直接泼了冷水——两人已合作 20 多年，他清楚这不会发生。结果证明他是对的：流程改完之后，冲刺还是五天，没有更快。

速度没有提升，但交付物「更完整、更像成品」。代价是每一次输出都伴生新的出错方式。作者援引 Ashley Reichheld、Christina Brodzik 等人的观察：随着 AI 工具能力变强，员工对公司提供 AI 的信任度反而在下降。

把最尖锐的怀疑者留在身边

在小工作室里，没有可以缓冲的组织层级，决策会直接落到每个人的工位上。作者没有用命令或宣讲推动变革，而是让团队里最怀疑 AI 的同事负责在每一步挑刺。等到输出真的开始变好，那个人开始主动捍卫这套流程。作者引用 Sascha Bosio 的说法：把验证角色交给最尖锐的怀疑者，他的怀疑就变成质量控制。

「高速平庸」与 AI slop

文章提出了一个关键词：high-speed mediocrity（高速平庸）——为速度而优化创意流程，得到的不是更好的产品，而是更草率、更短视的同类产物。互联网上已有对应现象的标签：「AI slop」，指那些被快速量产、却没有人认真想过的东西。

作者援引 Jakub Krehel 的观点：在 AI 时代，知道「不做什么」可能是最重要的技能。AI 可以在 90 秒内生成一屏界面，但这并不等于这屏界面「应该存在」。

「能不能」与「该不该」

文章用《侏罗纪公园》里 Jeff Goldblum 的台词收尾：所有人都忙着惊叹「我们能不能做到」，却没人停下来问「我们该不该做」。作者认为 AI 当前就像那只学会了门把手的迅猛龙——聪明、自信，但完全不在意「是否应该」。混淆这两件事，团队会交付得更快，然后眼睁睁看着产品在用户那里出问题。

作者把 AI 真正的价值归结为「完整的编排」——至于这套编排具体长什么样，他在文章中坦言才刚刚开始浮现。