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iF 設計學院於 6 月 18 日推出新課程 「設計領導者的AI策略」(AI strategy for design leaders)。關於 AI 將如何改變創意工作與決策方式,課程講師 Tey Bannerman 將分享自己的真知灼見。
隨著人工智慧迅速重塑創意產業,設計領導者也不得不在未知中尋找方向。如今,生成式工具能在短短幾秒鐘內產出視覺圖像、使用者介面組件,甚至完整的設計系統。然而,對於設計領導者而言,真正的問題並非「AI能做什麼?」,而是「設計師在哪些方面仍能發揮不可替代的作用?」
Tey Bannerman 是 iF 設計學院 「設計領導者的AI策略」 課程的首席講師。在他看來,設計學科正處於關鍵轉折點。 Bannerman 的職業生涯橫跨軟體工程與產品設計。他曾在麥肯錫公司任職近十年,期間晉升合夥人,並負責歐洲設計業務。多年來,他持續為企業數位轉型提供諮詢,也參與推動了多個早期生成式 AI 專案。
如今,他致力於幫助設計領導者建立策略思維框架,從而有效回應 AI 對創意團隊、工作流程以及設計本身的價值所帶來的影響。
- Tey Bannerman -
「目前,大多數AI教育主要面向工程師或企業高階主管。而專為制定策略決策的創意領導者設計的課程少之又少。」
AI 教育中的策略缺口
管 AI 的影響力與日俱增,Bannerman 仍觀察到一個不容忽視的缺口:設計領導者尚未為應對 AI 變革做好充分準備。
目前,大多數 AI 教育要麼面向需要掌握模型建構的工程師,要麼面向關注企業轉型的高階主管。而負責將科技融入設計實踐與團隊文化的創意領導者,卻很少成為這類教育的重點對象。
「設計領導者需要製定 AI 戰略,卻缺乏能夠自信完成這項工作所需的框架與語言。」Bannerman 解釋道,「目前,大多數 AI 教育主要面向工程師或企業高管。而專門為製定戰略決策的創意領導者設計的課程少之又少。」
應用迭代可謂日新月異。但在 Bannerman 看來,真正能長期發揮作用的是戰略思維。
他表示:「學習使用 AI 軟體,本質上就是學習如何操作一種工具。而製定 AI 戰略,則需要理解這種工具會如何重塑整個運營環境。」

Tey Bannerman 曾在 2025 年 iF 設計趨勢大會上發表演講,主題是設計領導力的未來發展趨勢。
「工具陷阱」 與其他策略迷思
在為企業 AI 實施提供諮詢的過程中,Bannerman 一再看到一些相似的策略挑戰。
其中最常見的,就是他所說的 「工具陷阱」。設計領導者往往投入大量精力學習各種單一的 AI 平台,從生成式圖像模型到程式碼助手,不一而足,卻沒有建立起一套整體框架,用於判斷這些工具應在何時、出於何種目的使用。
另一個挑戰在於定位:在充斥著科技與財務術語的對話中,設計領導者往往難以清楚釐清自身價值。這會導致他們的角色弱化為執行與交付,而非參與策略決策。
Bannerman 表示:「設計領導者在理解人類行為與構建可信賴體驗方面擁有深厚的專業知識。但如果缺乏適當的話語體系,無法從戰略層面闡述這些貢獻,他們的角色很容易被限定在視覺美化層面,而關鍵的決策往往產生於其他層級。」
而最嚴重的問題在於,企業往往無法釐清 AI 的定位:究竟是增強人的能力,還是取代人的角色。 Bannerman 觀察到,一些技術先進的系統最終失敗,原因僅僅在於使用系統的團隊無法理解這些系統,也難以對其建立信任。
他認為,設計領導者在避免此類失敗方面具有獨特優勢,但前提是他們必須從一開始就參與其中。
- Tey Bannerman -
「如今能夠脫穎而出的設計領導者,是那些能夠與資料科學家、業務負責人以及最終用戶同席討論,幫助各方打通彼此之間認知盲點的人」
隨著 AI 接管越來越多的生產型任務,設計的價值正日益體現在人類獨有的能力上。 Bannerman 指出,未來設計領導將在三大領域發揮關鍵作用:
◼系統思維 —— 整合跨學科、跨文化與跨技術領域的洞察
◼道德判斷 —— 在 AI 驅動的系統中對倫理模糊地帶作出判斷
◼關係智慧 —— 與受設計決策影響的相關方和用戶建立信任
他強調,這些並非所謂 「軟技能」,而是組織中最難培養的核心能力。 Bannerman 解釋道:「當人人都能使用強大的創作工具時,創作本身的價值就會下降。」
建構設計領導者的 AI 策略
對設計領導者而言,挑戰與機會並存,關鍵在於如何承擔更具策略性的角色:在技術可行性與人類現實需求之間進行轉換與溝通。 「如今能夠脫穎而出的設計領導者,是那些能夠與數據科學家、業務負責人以及最終用戶同席討論,幫助各方打通彼此之間認知盲點的人。」
隨著自動化深入設計產業、生產節奏不斷加快,準確界定問題,並帶領組織應對複雜局面的能力,或許將成為最寶貴的設計技能。
想成為從容應對 AI、果斷做出決策的設計領導者嗎?歡迎觀看 Tey 的 SPARK 分享:AI 熱潮之後的領導力 (Leadership After the AI Hype)。
本中譯文僅供參考,如與原文有異,應以原文為主;更多詳細內容請見原文。
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