去年，54% 的设计师每周使用 AI。今年，91%。一半已经将 AI 生成的代码发布到生产环境。工作原型现在成为 43% 团队的预期产出。这些数字来自本月由 Designer Fund 和 Foundation Capital 发布的《AI in Design Report》。906 名设计师，25+ 次访谈，50+ 个公开来源。
中间层正在消失
跨每个职能（工程、PM、设计）的转变是相同的。AI 正在吞噬中间层——位于框定问题和判断形式是否适合之间的执行主体。它正在吞噬简单的迭代、规格、生产、管理产品开发生命周期的常规任务。
在设计中，中间层是从像素精确的屏幕到线框图到设计系统组件到标红规格的一切。直到最近，我们在那堆工作中画了线。线框图感觉不同于前端生产。设计系统感觉不同于 QA。AI 正在把整个中间层视为一个连续的工作主体。
看看 AI 使用同比移动最多的地方。代码生成和前端：+31 个百分点。线框图：+27。设计系统和组件：+24。UI 文案：+18。设计 QA 和可访问性：+16。开发者交接：+12。以前感觉不同的各种工作。都以大致相同的速度攀升。
保留下来的两端：问题和判断
当中间层被压缩时，存活下来的是 AI 还不能做的工作（至少现在还不能）。有两块。
问题。在任何产物被制作之前，必须有人决定应该存在什么。这是精确框定客户问题的工作，使答案成为可能。AI 加速形式的生产。它不帮助你理解底层问题，有时它通过在你把问题磨尖到足以被回答之前就生成看似合理的答案来积极阻碍这种理解。
判断。一旦形式被生成，必须有人决定它是否适合。AI 让团队快速达到任何产出的约 80%。最后 20% 是决定结果是否达标、是否符合品牌、是否真正服务你面前的客户的工作。这是胜任与卓越之间差距的眼光。间距仍然不对。音调听起来廉价。动画曲线落地晚了半秒。过渡的平滑度。触觉的重量。当生产设计的成本趋近于零时，只有质量才重要。而质量是一个品味问题。
问题和判断是不同的技能。它们生活在设计过程的两端。它们共享一个属性：两者都不能被自动化，因为两者都依赖于人类持有模型无法访问的上下文。客户在他们实际生活中的样子。业务在其 actual 战略中的样子。真正有用的产品概念。材料在其 actual 能力中的样子。
研究是通往客户的管道
报告主要将研究视为设计故事的一个章节。我认为研究转变更尖锐，赌注更高。
传统上填满研究者一周的综合工作——清理转录、聚类引用、总结跨一堆访谈的主题——正是 AI 最擅长的工作类型。AI 每季度在综合方面变得更快更便宜。这个功能应该吸收速度提升而不是与之抗争。综合仍然是工作的一部分。研究者在其桌边赢得席位的部分转移到别处。
什么变得更重要的是综合不能做的工作。问题框定。基础研究。与真实客户的现场接触。
这整波浪潮底下的风险是还没有人定价的东西。随着合成角色、AI 生成的用户模拟和模型驱动的研究变得更便宜更好，公司将试图在不接触客户的情况下做更多的研究。产出会看起来不错。幻灯片会合理。团队会感觉有生产力。
缓慢的后果是公司在没有注意到的情况下从它服务的人漂移。角色变成客户。团队开始回答客户从未问过的问题。产品被打磨，产品和客户实际生活之间的间隙悄然扩大。等到任何人注意到时，漂移已经成为一个战略问题。
研究是管道。真实的客户研究，由真实的研究者与真实的人进行真实接触，是保持公司与它声称服务的世界连接的东西。随着合成替代方案变得更好，那个管道变得更 important。
新的工作形态
如果你把问题和判断作为两个锚点，把中间层视为共享基础设施，运营影响开始自行书写。报告给了我们四个值得命名的模式。
更高海拔。走得最远的公司在更高战略海拔的从业者上投资。工作向上游和下游从中间层移动。两端都变得更 senior、更有主见、更与业务连接。
内部工具栈作为制度基础设施。Anthropic 套件（构思沙盒、设计系统选择器、研究索引、循环 PR、内容护栏）。Stripe 的 ProtoDash 和 Dante。Ramp 的 Inspect 和 Glass。Notion 的原型游乐场。AirOps 的 Claude 技能库。报告中最有趣的投资模式是公司把内部 AI 工作流视为共享基础设施，打包并在功能中重复使用。外部工具选择保持流动。内部脚手架成为竞争护城河。
没有车道。跨学科流畅度是 AI 原生集群（Ramp、Shopify、Anthropic）的门槛。设计师发布代码。PM 运行可用性测试。工程师塑造产品。研究结果出现在 PR 中。角色描述正在模糊，设计在那个模糊中的工作是设定现在每个人都帮助产出的工作的质量标准。这使设计和研究功能更重要。当每个人都有发布能力时，必须有人持有标准。
新的招聘画像。报告中的领导者按顺序筛选三件事：AI 工具流畅度、系统思维和战略判断、技术流畅度。只有 5% 降低执行工艺。现在获胜的雇佣是一个对应该存在什么有真实意见的人，有与工程师争论如何构建它的技术素养，以及在新节奏下操作的 AI 流畅度。这与大多数组织两年前雇佣的生产层设计师是不同的人。
学徒制问题
报告触及但没有完全展开的一个故事，我认为它是地平线上最重要的事情。
对于大多数产品设计的历史，初级设计师成为高级设计师的方式是通过做大量的中间工作。像素精确的屏幕。第十七个线框图变体。标红的规格。需要三轮可用性测试的流程。其中大部分是不光鲜的。没有人把那路径设计为课程。它是工作碰巧要求的，多年的重复建立了最终成为判断的眼光和直觉。
证明中间层正在被压缩的相同数据点描述了曾经让初级成为高级的工作的消失。
今天这看起来像一个课程问题。在 2028 或 2029 年，它表现为招聘危机。
判断层——这篇其余部分庆祝的——是一种 stock。Stocks 除非有东西补充它们否则会被耗尽。每个今天活着的高级从业者都经历了某种现在正被自动化的学徒制。没有 deliberate 投资于生产下一代判断层从业者，pool 会枯竭。第一个迹象将是空缺一年的高级角色。第二个迹象将是未投资于培养自己的公司的作品质量。
未来 18 个月
三个关于设计和研究的预测，从现在到 2027 年底。
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内部 AI 工具栈成为竞争护城河。外部工具流失继续。Figma、Cursor、Claude、Lovable、Paper、Replit、Bolt。市场自行解决，没有赢家通吃。领先的是那些投资于内部脚手架的组织，方式与报告中领导者已经做的相同。
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基础研究成为房间里最有价值的座位之一。综合保持便宜并变得更便宜。能够框定正确问题、站在真实客户面前、带回模型无法产生的发现的从业者变得稀缺和有价值。
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学徒制问题在 2028-2029 年开始表现为招聘危机。对时机中等信心。对方向高信心。在这个窗口期间未投资于从初级培养高级的公司将发现自己与所有其他人竞标相同缩小的判断层从业者 pool。投资了的公司将在未来十年拥有 compound 的不公平优势。
赢得未来两年的从业者和组织将是那些围绕 AI 不能做的工作的两端重组、并保护两者仍可学习的条件的人。仅靠工具采用已经成为 table stakes。问题，以真实客户接触和真实战略判断提出。判断，在最后 20% 品味决定一切的地方行使。其他一切都是共享基础设施。