在今年年初舉行的Econsultancy早餐簡報會上，小組成員Gregor Young關于人工智能(AI)的言論令我震驚。Young目前正在領導Channel 4的數(shù)字營銷策略和能力的轉(zhuǎn)型，他強調(diào)了他相信AI將會變得越來越廣泛，并談到了他希望應用某種形式的AI遇到過程或問題的頻率。

Young的熱情使我重新審視了我去年寫的一篇文章，我在那篇文章中問：“為什么營銷人員在自欺欺人地說AI不僅僅是銷售?

當時，我只是為非常實用的機器學習方法辯護，因為它的許多當前用途(建議，產(chǎn)品分類，個性化，文案寫作)都是針對轉(zhuǎn)換進行優(yōu)化。

但是我沒有講的是在數(shù)字和圖形設計中使用的大量算法。阿里巴巴的LuBan AI平臺展示了最有效地驅(qū)使用戶回家的用例，即以AI為動力的設計可能會破壞營銷的速度。

很少有公司能像阿里巴巴那樣大規(guī)模地證明其有效性。據(jù)報道，阿里巴巴在2017年雙十一購物節(jié)期間使用了LuBan來設計4億條橫幅廣告各種產(chǎn)品。

任何曾經(jīng)從事過網(wǎng)站設計工作并從高級經(jīng)理那里收到未經(jīng)請求或深思熟慮的反饋的人都知道人性化設計的能力。

在有關平臺的博客文章中，用戶體驗設計師Ke Xu估計此輸出相當于150年不間斷工作的人類圖形設計師的工作。

標語開頭的內(nèi)容可以推斷為各種UX設計。盡管該過程并非完全自動化-設計師向算法提供反饋并評估最終產(chǎn)品-含義很明確：徐克的博客文章標題為“ AI視覺設計已經(jīng)在這里了-毫不猶豫地采用”在您的小設計工作上”。哎喲。

數(shù)據(jù)和創(chuàng)造力是對立的力量的敘述是真的還是確實有用?

好吧，設計無疑是一個非常人性化的過程。正如Raiffeisen Bank的設計總監(jiān)Yury Vetrov在2017年為《粉碎雜志》撰寫的文章中所說：“設計師做出許多大小決定;其中許多內(nèi)容很難通過清晰的流程進行描述。此外，傳入的要求并不是100%清晰一致，因此設計人員可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理解決這些沖突，從而使產(chǎn)品更好。這不僅僅是選擇合適的模板并將其填充內(nèi)容。”