内容概要
Figma 的联合创始人兼首席执行官 Dylan Field 探讨了 AI 如何改变设计、创意和协作。他分享了 Figma 在整合 AI 时的基本原则，即在保持以人为本的设计理念的同时，利用 AI 解锁生产力和想象力的新层次。他还谈到了 Figma 如何演变为一个多产品平台、社区的重要性，以及 AI 交互在未来如何超越简单的文本提示。
目录
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围绕 Figma 建立社区
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为产品和开发工作预留时间
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对 AI 模型的实验
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Figma Make 和 Figma Design 的未来
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AI 工作流的不均衡分布
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为什么说“足够好已经不再足够”
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产品负责人与设计的价值
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Figma 的核心产品线扩张
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愿景：消除想象与现实之间的差距
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让产品充满乐趣：FigJam 的故事
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向多产品平台的演进
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产品投资与淘汰的标准
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融合 AI 的定价策略与价值对齐
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超越文本提示：AI 交互的未来
围绕 Figma 建立社区
主持人： 大家好，这一刻终于来了。Dylan，非常感谢你的到来，这是一个非常棒的社群。我进来的时候遇到了一些朋友，你们创建的这个社区真是太不可思议了。
Dylan Field： 我知道社区是你非常关心的话题。我很好奇，你是如何围绕你的产品建立起社区的？
主持人： 从 Figma 创立之初，我们并非一开始就拥有 Figma 社区 (Figma Community)。当时设计领域已经存在一个成熟的社区，我非常渴望能和 Figma 一起融入其中。我很幸运，硅谷的设计师和整个文化都信奉“回馈精神” (pay it forward)，他们对于陌生邮件非常开放，甚至会回复。
我也尽力这样做，虽然不总能做到，但我非常努力。我不仅有机会见到设计界的偶像，还有机会向他们学习，这让我受益匪浅。众所周知，设计师们总能提供很棒的反馈，尤其是我像个小粉丝一样去接触的那些顶尖设计师。他们会和我坐下来，把我的产品批得体无完肤，告诉我所有需要修改的地方。
在早期，这对我们来说是一种恩赐和礼物，至今仍然如此。所以，请大家随时通过邮件、社交媒体或任何你喜欢的方式给我们发送反馈，我们都会认真查看。
随着时间的推移，我们也在产品内外建立了 Figma 社区。在产品内，你可以上传资源，这些资源可以在注明出处后被再次混合使用 (remix)。在线下，我们举办了 Config 大会和 Figma Commons 活动，上周我们就在城里办了一场。我认为将人们聚集在现实生活中有一种神奇的魔力。有一段时间，我和当时的女友（现在的妻子）一起旅行，无论去哪里度假，我们都会为当地的用户即兴组织一场 Figma 聚会。
这让我有机会了解全球各地用户的想法和关注点，而不仅仅是美国的用户。例如，东南亚用户迫切需要多语言本地化，而在十年前的美国，这并不是一个普遍的需求。但现在，这个问题立刻就显现出来了。亲身与用户交流，了解他们的处境以及他们对软件的看法，会让你获得在群体演示或产品推介中无法得到的深刻见解。你必须与用户进行一对一的深入交流，才能真正理解他们。
为产品和开发工作预留时间
Dylan Field： 你给人的印象确实是一位至今仍在亲力亲为、关注细节的创始人。我看了你最近的一些视频，你在亲自演示一些功能。虽然演示的视觉效果可能不算华丽，但内容深度和对产品的投入程度都非常高。我很想知道，你是如何平衡作为 CEO 的众多职责，同时又能保护出时间来回应反馈、亲自体验产品以及参与产品评审的？
主持人： 我相信我在这方面可以做得更好，我不是时间管理专家。如果大家有什么好的建议，我很乐意听听。但我认为这非常必要。只要有时间，我通常会把周二和周四定为专门的“产品日”。有时为了处理所有事情，也会占用其他时间。当差旅很多时，我们会采用更灵活的安排。
花时间与团队深入探讨问题，然后在夜晚和周末亲自去体验、构建和尝试新功能，这对我来说至关重要。如果你不亲自使用产品，不只是按照自己的习惯使用，而是尝试理解其他用户的使用方式，你就无法建立起为团队提供正确反馈所需的直觉。
对 AI 模型的实验
Dylan Field： 我个人对 AI 领域非常感兴趣，特别是喜欢测试模型的极限。每当有新模型发布时，我总喜欢去“越狱” (jailbreaking) 它，让它说出一些奇怪的话。我也不知道为什么，但这对我来说很有趣。然后我会把反馈发给相关的实验室，他们通常会说：“哦，谢谢，这很有趣。”
通过将模型置于不同的情境和思维模式下，我能学到很多东西，这些经验可以应用到专业工作中的提示词 (prompting) 上。你越是理解如何正确构建提示词，或者引导模型进行有逻辑的思考和推理，它的力量就越强大。
Figma Make 和 Figma Design 的未来
主持人： 在我们开发 Figma Make 的过程中（我看到现场有人举手表示正在使用，非常高兴），我们发现，产品的提升不仅来自于我们对模型进行了更好的编排和构建了更智能的工具，也来自于模型本身的进步。这一点在整个行业都适用，但在 Make 这个产品上尤为明显。模型的一次重大改进，就能让产品质量发生质的飞跃。
同时，我们也在探索如何帮助用户创建和理解更好的提示词策略。我们的最终目标是让 Figma Make 和 Figma Design 成为同一枚硬币的两面。目前，你可以在 Figma Make 中进行更精细的编辑，比如定点编辑，或者将内容从 Make 复制到 Design 中进行修改，然后再导回 Make 作为新的提示词。这个流程已经非常强大，但我们的终极目标是实现两者之间的无缝连接。
这背后有许多技术细节，实现起来并非易事，但用户只关心产品是否好用。我们正在思考如何将代码和设计这两个世界以正确的方式融合，让用户在合适的场景获得最大的收益。这段旅程非常有趣。
我也从我们团队身上学到了很多关于提示词和 AI 使用的知识。就在一个半小时前，我参加了一个设计经理的外部会议，他们为了提升效率所做的工作让我印象深刻。例如，一位设计经理向我展示了他的工作流：他可以在服务器上启动一个远程代理 (remote agent)，当任务耗时过长或依赖关系图中出现问题时，这个代理就会提醒他。通过这种方式，他将许多原本需要手动排查的系统问题自动化了。
AI 工作流的不均衡分布
Dylan Field： 我认为，AI 领域充满了无限的可能性，但这些可能性尚未被均匀地普及。我们都在学习新的工作流程。在设计和产品管理 (PM) 领域，我尤其期待产品经理能够在设计过程中分享更多创意。
以前，产品经理可能会对设计师说：“嘿，能帮我做个模型流程吗？” 然后得到一个你脑海中想法的版本。但现在，你自己可以花 20 分钟，在 Figma Make 中探索四种不同的方案，然后把这四个想法都带到桌面上，与设计师一起讨论哪个方案值得深入，以及如何把它做得更出色。
为什么说“足够好已经不再足够”
主持人： 我们正处在一个“足够好”已经不再足够的软件时代，“足够好”意味着平庸。
Dylan Field： 我想深入探讨一下这个观点：“足够好已经不再足够”。你能详细阐述一下吗？
主持人： 当然。从 Figma 创立之初，我们的核心理念就是：设计位于软件价值链的顶端。在过去十年里，软件世界经历了指数级的增长。2011 年，Marc Andreessen 发表了那篇著名的文章《软件正在吞噬世界》，而自那时起，这种指数增长的势头有增无减。
如今，在 AI 的推动下，软件的创建变得更加容易，增长曲线甚至趋于垂直。在这样的环境下，你如何才能脱颖而出？如何创造出最好的产品？答案在于设计 (design)、工艺 (craft) 和独特的视角 (point of view)。当然，品牌 (brand) 和营销 (marketing) 也同样重要，所有这些元素必须协同作用。
作为产品经理或设计师，你需要理解你所处的各种约束，包括商业目标、品牌定位、行业文化以及你正在处理的具体流程。所有这些都相互关联。如果你无法将这些因素内化为一个系统，并以一种令用户愉悦和惊叹的方式呈现出来，你就很难在竞争中获胜。
正因为设计决定成败，产品开发过程中的每一个人都必须关心设计。我相信，借助像 Figma Make 这样的工具，以及在其中使用内部设计系统 (design system) 的能力，你提出的创意将更符合产品的实际外观和工作方式。它可能不是设计师最终打磨出的最高工艺版本，但它足够可信 (credible)。一旦你的想法具备了可信度，人们就会认真评估它，而不是因为它看起来不对就直接否定它。这是一个很好的起点。
产品负责人与设计的价值
Dylan Field： 我记得你之前分享过一个数据，大约三分之二的 Figma 用户并非设计师，对吗？
主持人： 是的。
Dylan Field： 这让我非常惊讶，因为我一直认为 Figma 是为设计师服务的。但现在看来，关键不在于“设计师”这个角色，而在于“设计”这门手艺 (craft)。在座的都是产品负责人，我很想知道，当设计有时被误解为主观甚至次要的东西时，你认为产品负责人应该如何从中受益并最大化其价值？
主持人： “主观”这个词很有趣，因为我认为设计的美妙之处就在于它的非确定性 (non-deterministic) 和非显而易见性。这正是艺术与科学的结合，也是机遇所在。如果一切都是客观、确定和清晰的，那么我们所有人都会做出相同的东西，世界将变得非常无聊，你也无法脱颖而出。
无论你在组织中扮演什么角色，都应该思考如何通过设计来突破界限，深入工艺，这是一个巨大的机会，甚至可以从根本上改变你的公司。
目前市场上的情况千差万别。有些公司还在摸索如何建立设计团队和设计系统，而另一些公司的 CEO 们则像争夺 AI 研究人才一样，为顶尖设计人才展开激烈竞争。
在那些高度重视设计的公司里，设计师与产品负责人并肩作战，成为关键的领导者。他们确保追求卓越工艺的声音能够影响产品路线图和未来方向。我非常看好这些公司的创始人和 CEO，他们是我认为会最终胜出的人。
因此，作为产品负责人或 CEO，你必须倡导设计的声音，无论这个声音来自何处。否则，你将处于非常不利的境地。如果你所在的公司环境不支持设计，你应该努力去改变它，或者考虑寻找一个更合适的组织。
Figma 的核心产品线扩张
Dylan Field： 两天前，你参加了 OpenAI 的开发者日 (dev day)。我看到你宣布现在可以在 Figma 之外使用 Figma。能详细谈谈吗？你认为这会如何为设计解锁更多的使用场景和便利性？
主持人： 我们首先推出了 FigJam 应用。现在，你可以在 ChatGPT 中调用 Figma 应用。我认为这非常令人兴奋。AI 改变了我们对软件服务边界的看法。你的服务不再局限于你的公司网站，而是无处不在，只要用户可以与你的产品互动。你应该尽可能地扩大这个范围。
这对我们意味着什么？首先，我们推出了 MCP (Make Code Platform)。最初的用例很明确：你在 Figma Design 中完成设计后，想要把它变成现实。我们已经有了 Dev Mode，现在又有了 MCP。如果你的文件结构良好，使用了自动布局 (auto layout) 和变量 (variables)，你只需点击一下，就可以将设计元素从 MCP 中提取出来，从而极大地加快前端开发速度。当然，你仍然需要关注交互细节和工艺，但开发速度得到了根本性的提升。
接着，我们更进一步。在 Make 中，我们引入了连接器 (connectors)，让你能够接入 Notion、Atlassian、Jira、Linear 等平台的数据。这些数据可以在创作过程中提供极大的帮助。
通过与 ChatGPT 的集成，我们进入了另一个服务界面。对我来说，这非常显而易见：无论你身处何处，都应该能够利用已有的上下文信息，将其转化为你想要创造的任何产物。这为用户创造了一条顺畅的路径。比如，你可以说“把这个做成一个图表”，它就会调用 FigJam，并利用上下文信息生成图表。你可以反复修改，甚至在 Figma 平台上打开它进行更深入的编辑、保存、分享或进行视觉微调。
无论你是不是 Figma 用户，我们都希望让我们的工具变得更加普及，将更多人吸引到我们更广泛的生态系统中来，无论是在 figma.com 上还是在其他地方。我认为，转变思维，适应一个服务无处不在的世界至关重要。因此，我们现在对合作持非常开放的态度，只要能保证良好的用户体验，我们愿意进行尽可能多的合作和集成。
愿景：消除想象与现实之间的差距
Dylan Field： 我看到 Figma 正在成为一个端到端的平台，你可能从一个界面开始，但通过更多的合作和集成，最终可以将其转化为代码。设计、代码和产品正在融合。从组织设计的角度来看，你是如何思考这个问题的？
主持人： 在谈论组织设计之前，我想先谈谈我们的愿景。从一开始，我们的愿景就是“消除想象与现实之间的差距”。这是一个比较抽象的说法。在 2012 年，人们对此感到困惑。后来，我们将其改为“让设计惠及所有人”。现在，我们又回到了最初的愿景。
对于今天的产品平台来说，这意味着什么？我们希望用户能够从想法 (idea) 一路走到产品 (product)。因此，我们提供了 FigJam，用于头脑风暴、白板和图表绘制，不仅支持个人使用，也支持团队协作，并且我们努力让它变得有趣。这是我们打造 FigJam 的一个关键部分。
让产品充满乐趣：FigJam 的故事
Dylan Field： 能多谈谈“让它变得有趣”吗？你们是如何取悦用户的？
主持人： FigJam 是我们的第二个产品。从单一产品公司转型为多产品公司是一个艰难的过程。每个人都告诉我这会很难，但我还是低估了它的难度。
多年来，我一直主张我们应该推出一个用于白板、头脑风暴和图表绘制的产品，因为我在 Figma Design 中看到了这些用例。但团队总是说：“Dylan，我们有大量的客户请求和质量问题要处理，你确定要在这个时候投入资源吗？”
然后，新冠疫情来了。人们在 Figma 中的行为发生了变化，他们开始把 Figma 当作一个虚拟空间。有一天，Slack 宕机了，人们开始在 Figma 中用文本框聊天。这让我意识到，情况变了。人们开始在 Figma 中进行团队聚会，甚至跨公司合作绘制虚拟城市。支持请求中，这类需求也急剧增加。
于是我们决定创建一个更简洁的界面来满足这些需求，而不是让 Figma Design 变得更复杂。在产品发布前一个月，我们发现这个产品缺乏灵魂，很无聊，没有差异化。我召集了团队和董事会开会，讨论这个问题。
我们探讨了几个方向，其中一个就是“有趣” (fun)。这是我的观点，但并非所有人都同意。会议结束时，大家最终达成共识：“有趣”就是我们的差异化策略。
团队虽然持怀疑态度，但还是执行了。我们进行了一天的设计冲刺 (design sprint)，目标只有一个：让 FigJam 变得有趣。在那一天里，团队迸发出了惊人的创造力，提出了大约 20 多个想法，我们最终实现了其中的四五个，比如表情贴纸 (stamping reactions)、光标聊天 (cursor chat)、音乐播放器和有趣的计时器等。这些功能让产品从“还行”变成了“非常棒”。我最喜欢的一个功能是，当你晃动光标时，它会变成一个可以和别人击掌的手。
Dylan Field： 我很喜欢这个比喻。有时候，“有趣”这样的东西很难量化，但它能激发出的东西远比一个 NPS 分数更能定义用户满意度。这也让我想起了 Airbnb 创始人 Brian Chesky 提出的“七星级体验”概念，即去想象一种超越常规的极致体验。
主持人： Airbnb 是一个很好的例子，他们真正思考了从品牌到产品再到服务的每一个触点。品牌不仅仅是一个标志，而是用户与公司互动的每一次体验。所有这些体验都必须使用同一种语言，传递同一种声音，保持一致性。你需要规划出用户的完整旅程，确定关键的互动时刻。
向多产品平台的演进
Dylan Field： 我记得你之前提到，用户“破解” (hacking) 你们的产品，从而帮助你们发现了新的用例。我也曾在 FigJam 出现之前，在 Figma 上创建日历邀请。我看到了你产品的演变：很长一段时间只有一个产品，然后通过 FigJam 扩张，现在则像乘数一样，出现了 Figma Make、Figma Slides 等等。这种全力投入多产品战略的背后逻辑是什么？
主持人： 基本上，我们推出的每一个新产品，都是基于我们已经观察到的现有用例。以 Figma Slides 为例，我们团队一直用 Figma 来制作幻灯片。有一天我们查看数据，惊讶地发现 Figma Design 中创建的文件有 5% 是幻灯片。既然用例规模如此之大，它就值得拥有一个专门的产品界面。
这个产品的诞生也很有趣。在我们公司内部的“创客周” (Maker Week) 上，一个团队创建了 Figma Slides 的原型。它在内部引起了巨大的反响，尽管我当时认为我们应该专注于其他领域，但这个项目势不可挡，很快就正式发布了。
之后，我们又推出了更多的产品。Dev Mode 是为了解决开发者在我们平台上的体验不如设计师的问题。我们通过深入研究发现，开发者不喜欢无限画布，并且需要在一个环境中同时访问他们的工具和上下文信息。Figma Buzz 是围绕批量生产和创建设计资产的工作流；Figma Draw 是为了优化矢量编辑体验；而 Figma Sites 则是为了帮助用户将设计直接发布为网站或应用。
产品投资与淘汰的标准
Dylan Field： 随着你推出的实验性产品越来越多，失败的风险也更高。以 Google 为例，他们鼓励员工花一部分时间进行自由探索，成功的项目会被正式推出。当你现在也在大规模推出新产品时，你决定继续投资、将其作为独立产品，还是作为现有产品的一个功能，甚至是终止一个不成功项目的标准是什么？
主持人： 首先，我承认我倾向于“打磨” (grinder)，如果某个产品的数据不理想，我会想办法去提升它。到目前为止，我们很幸运，大部分产品的数据都相当不错。
但每个产品都需要区别对待。比如 FigJam，它的增长曲线和 Figma Design 完全不同。你不会每天都和团队进行头脑风暴，但设计师可能会整天都待在 Figma Design 里。所以你必须理解每个产品的使用机制，才能正确评估它的表现。
同时，你也需要关注细节。比如，对于 FigJam，你需要为产品经理或研究人员提供一种方式，让他们可以方便地邀请大量外部人员参与，而无需繁琐的登录流程，同时也要满足企业客户对安全性的要求。
随着我们服务更多的用户角色和使用场景，我们需要确保在产品、工程、设计和市场推广的各个环节都对每个产品的独特性有清晰的认识。我们不能想当然地用一个产品的经验去套用另一个。
我也很兴奋能利用这些新产品作为学习和探索的平台。比如，在 Figma Design 中，任何打断用户工作流程的“可爱功能”都可能引起用户反感。但在其他产品界面上，我们就有更多的空间去尝试新事物。
当然，我们也必须对生态系统的变化保持警惕。将一个产品的功能拆分到新的产品中是一回事，但未来我们可能也需要将某些产品合并 (cell merge)，以适应新的工作流程。
融合 AI 的定价策略与价值对齐
Dylan Field： 从市场推广的角度来看，随着产品数量增加，并且许多产品都融入了 AI，定价变得更加复杂。捆绑销售可以提供折扣，但独立定价又可能让用户无法完全体验到平台的协同效应。对于 AI 功能，如果按次计费，又可能限制了高频用户的使用。你们是如何结合这些因素来为产品组合定价的？
主持人： 我们已经宣布了针对 AI 的积分模型 (credit model)，但尚未强制执行，因为确保计费系统完美运行是一项比想象中更艰巨的任务。
我一直向团队强调，我们的 AI 产品必须真正有用。我们不希望只是在产品上撒点“AI 仙尘” (AI fairy dust) 来促进销售。我们要么创造实用价值，要么就不发布。随着模型能力的提升，我们对产品质量的标准也会提高，甚至可能会淘汰某些功能。
总的来说，前提是产品能够创造价值。我们的激励机制必须与用户和采购方保持一致。你需要让所有人都愿意更多地使用 AI，因为它能带来价值。如果你的激励系统做不到这一点，那可能就说明你的设计出了问题。
超越文本提示：AI 交互的未来
Dylan Field： 最后，让我们展望一下未来。目前 AI 的主要交互界面似乎是文本提示 (prompt)，这很实用，但也似乎有所限制。从设计的角度来看，你认为未来与 AI 的交互会如何超越简单的文本提示？
主持人： 我认为我们正处于 AI 的“命令行时代” (MS-DOS era)，提示词就是一切。在我看来，模型就像一艘宇宙飞船，而提示词是你与它互动的指南针，但这根指南针指向一个拥有无数维度的未知空间。
目前，语言是我们最好的工具。但如果你专注于一个特定的用例，并深入研究用户的行为，你会发现他们的提示方式千差万别。如何设计一个更直观的界面，让用户能够更轻松地驾驭这艘“宇宙飞船”，是一个尚未被探索的领域。
我还没看到有人在这方面取得真正的突破，但我知道它即将到来。我很期待在 Figma 探索这一点。当然，我们也要满足用户当下的需求。但我对未来在提示层 (prompting layer) 和代理层 (agent layer) 将会发生的界面创新感到非常兴奋。这些新的交互界面将如何被设计，并融入到一个完整的产品系统中，将是我们未来需要解决的挑战，也是我们希望帮助用户应对的挑战。
Dylan Field： 谢谢你，Dylan。让我们为 Dylan 鼓掌。
主持人： 感谢邀请。
