[2026 最新] 每一位想将设计工作委托给 AI 的人都应掌握的流程（附即用型模板）

想要用 AI 做设计的人，第一个卡住的地方往往不是选什么工具。

而是“该把多少事交给 AI，又该从哪开始由人来判断。”

读完这篇文章：

非设计师 会懂得如何向 AI 提需求。

总监 能对设计师提出更具体的要求。

设计师 能更轻松地把 AI 当作构思和验证的辅助工具，而不是把它看作生产的敌人。

本文整理了来自 电通数字、博报堂、CyberAgent、AIR Design、Goodpatch、Adobe、Figma 和 Canva 等公司的实际 AI 设计生产流程。

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目录

• 结论：AI 设计的前沿已变成“生产操作系统”
• 企业案例中常见的共同模式
• 该交给 AI 的任务 vs. 不该交给 AI 的任务
• 可实际运用的 5 步 AI 设计生产流程
• 拿来即用的需求模板
• AI 设计失败的常见特征
• 今天就能做的事

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结论：AI 设计的前沿已变成“生产操作系统”

AI 设计的前沿，早已超越了“让 AI 生成图片”的阶段。

现在正在发生的是，以 AI 为前提重构整个生产流程 的运动。

例如，电通数字的“∞AI Ads”，从“发现卖点”到“创意生成”、“效果预测”和“改进建议”，全面支持广告创意的制作。

日本顶级广告公司构想的 AI 时代 2026 年广告与营销趋势

CyberAgent 已将 AI 引入广告制作的所有阶段，从预测广告效果到设计、文案和 AI 人才。

博报堂产品在其“AI Craft Studio”中设立了名为“Generator”的 AI 专家新角色，全面使用多种生成式 AI 工具。

换句话说，成功的公司不仅仅把 AI 看作“制作素材的工具”。

【AI 开启的广告创意未来】主要案例、功能、实施效果与展望

他们把 AI 当作一个包含制作前和制作后流程的系统。

这是关键点。

你该交给 AI 的，不是立刻做出最终设计。

你该交给 AI 的是像下面这样的任务：

• 整理竞争对手和参考案例
• 针对不同目标群体生成卖点创意
• 生成粗略的设计方向
• 制作横幅和缩略图的变体
• 创建着陆页（LP）结构的草稿
• 生成图片素材和背景创意
• 识别改进假设
• 使用清单检查遗漏

相反，有些任务必须由人来最终确定：

• 设定目标
• 理解客户
• 品牌判断
• 信息架构
• 文字的可读性
• 版权验证
• 最终质量判断
• 投放后的效果判断

如果这个分工搞错了，最终只会得到一个看起来很“AI 感”的廉价设计。

企业案例中常见的共同模式

纵观国内外案例，善于运用 AI 的公司都有共同点。

那就是让 AI 产出“数量”，由人来决定“意义”，并利用数据来决定“下一步的改进”。

电通数字将广告创意与构思、生成、预测和改进连接起来。

博报堂 i-studio 开发了云端的图像生成 AI 系统和内部工作流程，为 LIFULL 的社交媒体策划提供了 10,000 种视觉内容。

CyberAgent 正通过将效果预测与生成式 AI 结合在“极预测 AI”中，迈向批量生产高性能产品图片的方向。

引入生成式 AI 后，广告制作团队规模从“约 6 名不同角色”缩减为“1 名设计师”。摄影和模特成本也降低了，每位设计师的制作数量增加到约 170 件。

AIR Design 利用 AI 和专业团队分析竞争对手的着陆页、横幅和搜索广告，并将其与卖点创意、设计制作、热力图分析和改进方案相连接。

Goodpatch 正在通过将 AI 融入设计和开发流程，推动建立 AI 驱动的设计和 AI 驱动的开发。

Adobe Firefly 通过提供使用企业品牌资产的自定义模型，推进品牌内图像变体的生成。

Figma 正在加强AI、设计系统、代码连接和 MCP 集成。

Canva 正朝着一个方向前进：即使是非设计师，也能使用 Brand Kit 和 Magic Studio 在不破坏品牌的前提下轻松制作。

共同点很明显。

AI 不会取代设计师成为“最终决策者”。

AI 的角色是增加用于判断的素材。

公司们使用的流程如下：

1. 确定目的和客户
2. 用 AI 生成大量创意
3. 由人来筛选
4. 专家最终定稿
5. 通过投放和验证观察结果
6. 将结果反馈到下一次制作中

正是因为这个循环，AI 的运用才从“玩玩而已”转变为“商业成果”。

该交给 AI 的任务 vs. 不该交给 AI 的任务

AI 设计中最重要的一点，是区分要委托出去的任务。

非设计师往往会跳过这一步，直接扔出一个“做得好看点”的需求。

那样做肯定会失败。

这和向设计师提需求是一样的。

你不仅需要决定“请使用 AI”，更要决定“在哪个阶段使用 AI，以及哪些判断由人来做出。”

以下是一个指南：

容易交给 AI 的任务，是那些没有唯一正确答案、且产出数量能带来优势的任务。

人类应该关注的是那些涉及责任的判断。

例如，让 AI 为一个横幅生成 20 个背景创意是有效的。

但是，必须由人来检查“这种表达是否会损害品牌”、“是否存在医疗或广告法方面的问题”、“是否会误导客户”。

仅仅划清这条界线，就能显著减少 AI 设计事故。

可实际运用的 5 步 AI 设计生产流程

接下来，我们来看看在实际工作中应该遵循的顺序。

在决定工具名称之前，先确定流程。

推荐的 5 个步骤如下：

1. 用一句话确定目的

你首先应该写的不是提示词。

而是目的。

例子：

针对 30 多岁女性的美容蛋白粉着陆页，减少首次购买的顾虑，引导她们订阅，而不是索取资料。

如果这个目的很模糊，AI 只会把外观整理得漂亮。

但它不会变成一个能带来结果的设计。

2. 确定客户和媒介

即使是同一个产品，为 Instagram 广告、着陆页、销售资料和笔记头图制作的方式也完全不同。

在向 AI 提需求之前，至少先确定以下几点：

• 给谁看
• 在哪里展示
• 他们有多少秒来判断
• 希望他们下一步做什么
• 绝对要避免留下什么印象

如果没想清楚这五点就开始生成图片，你很可能会迷失方向。

3. 用 AI 生成多个方向

这是你第一次使用 AI。

不要一开始就追求成品，而是生成方向。

• 强调信任感
• 强调价格吸引力
• 强调专业性
• 强调用户评价
• 强调前后对比
• 强调世界观

像这样输出不同的方向，你就可以进行比较。

AI 更擅长“创造一个可供选择的状态”，而不是“输出一个正确答案”。

4. 由人筛选出一个

这里的关键不是凭喜好选择。

先设定判断标准。

• 能引起目标群体的共鸣吗？
• 在媒介上容易阅读吗？
• 与品牌一致吗？
• 与竞争对手有差异吗？
• 能自然地引导到行动号召（CTA）吗？
• 有没有夸大或误导？

通过这些标准来审视，即使是非设计师也能更容易地做出判断。

5. 分开进行收尾和验证

不要直接交付 AI 输出的内容。

最后必须由人来收尾。

• 字体大小
• 边距
• 颜色浓度
• 图像瑕疵
• CTA 的可见性
• 手机显示效果
• 版权和相似度
• 品牌调性

此外，如果是广告或着陆页，还要关注投放后的结果。

AI 设计的价值不仅仅在于完成制作。

其价值还包括将学到的经验反馈到下一次制作中。

**

拿来即用的需求模板

无论是向 AI 提需求，还是向设计师提需求，如果需求文本很粗糙，产出的结果也会很粗糙。

只要使用下面的模板，情况就会大为改观。

1你是一位广告创意艺术总监。
2
3请根据以下条件提供 5 个设计方向。
4不要立即做出最终设计，首先整理“目标”、“构图”、“视觉方向”和“应避免的表达方式”。
5
6【目的】
7{你想要达成的目标}
8
9【媒介】
10{着陆页 / 横幅 / 笔记头图 / Instagram 广告 / 销售资料等}
11
12【目标群体】
13{谁会看到它。他们的担忧、知识水平、购买前的顾虑}
14
15【产品/服务】
16{要销售、传达或让他们申请的东西}
17
18【期望的下一步行动】
19{点击 / 申请 / 收藏 / 咨询 / 索取资料}
20
21【品牌调性】
22{信赖感 / 亲和力 / 奢华感 / 速度感 / 专业感等}
23
24【需包含的信息】
25{产品名称、日期、价格、行动号召（CTA）、业绩等}
26
27【需排除的表达】
28{夸大、违禁词、法律上应避免的表达、与竞争对手过于相似的表达}
29
30【输出格式】
311. 方向名称
322. 目标
333. 布局方案
344. 主文案方案
355. 视觉方案
366. 注意事项

关键在于，不要一开始就要求成品。

你首先要求的是可以进行比较的方向。

选定方向后，再像这样提出具体需求：

1我将采用方向 3。
2请基于这个方向，将其具体化为一个在手机上易于查看的横幅方案。
3
4条件：
5- 最多 3 个文字元素
6- 让行动号召（CTA）最突出
7- 禁止使用 30 多岁女性会觉得廉价的表达
8- 如果需要照片素材，请将用生成式 AI 制作的背景创意与搜索实拍素材的条件分开
9- 最后附上质量检查清单

向设计师提需求时也是一样。

不要只说“这是用 AI 做的方案，请帮忙整理一下”，而要像这样交接：

1目的：
2{目的}
3
4采用的方向：
5{方向名称}
6
7AI 方案的优点：
8{需要保留的点}
9
10需要关注的方面：
11{AI 感、文字量、品牌不一致、版权等}
12
13需要设计师判断的点：
14{布局、配色方案、信息优先级、视线引导、最终调性}
15
16交付格式：
17{Figma / Canva / PSD / AI / WebP 等}

仅此一点，就能提高需求的质量。

设计师也会明白“需要修改什么”。

AI 设计失败的常见特征

AI 设计失败的人，通常都会做同样的事。

首先是没有目的就开始生成图片。

外观可能很整洁，但会变成一个无法引起任何人共鸣的设计。

其次是只凭一个方案就做决定。

AI 的优势在于数量。

与其只相信一个方案，它更适合用来比较多个方案。

第三是忽视文字。

在广告、着陆页、缩略图和销售资料中，文字的可读性决定了结果。

即使 AI 生成的图片很漂亮，如果文字难以阅读，也毫无意义。

第四是不关注版权或相似度。

即使在经济产业省的“生成式 AI 内容制作利用指南”中，也整理了使用生成式 AI 进行内容制作时关于知识产权的注意事项。

如果是商业用途，你必须检查工具的条款、训练数据、输出内容的相似度，以及人物、商标、角色的处理方式。

第五是放任“AI 感”不管。

常见的 AI 感包括：

• 所有边距都一样
• 光线不自然
• 手或小物件有瑕疵
• 文字难以阅读
• 面孔过于完美
• 与品牌无关的装饰过多
• 有种似曾相识的赛博感

使用 AI 越多，人类的检查能力就越重要。

随着 AI 应用的推进，设计师的价值将不再仅仅是“动手操作”。

保留什么，舍弃什么，修正什么。

价值在这里转移。

今天就能做的事

最后，我把今天就能做的事浓缩成一件。

对于你的下一个设计项目，不要立刻打开 AI 工具。

首先，写下这 7 项内容：

11. 目的：
22. 目标群体：
33. 媒介：
44. 期望的下一步行动：
55. 需包含的信息：
66. 需排除的表达：
77. 判断标准：

在向 AI 提需求之前先写好这个。

不要把 AI 的方案当作成品来看待。

把它当作比较的素材。

非设计师 可以通过使用这 7 项内容来稳定地向 AI 提需求。

总监 可以通过使用这 7 项内容来向设计师提出更具体的要求。

设计师 可以通过使用这 7 项内容来判断在制作流程中把 AI 放在哪个位置。

AI 设计的本质不是要淘汰设计师。

而是要减少制作中的犹豫。

并把时间还给那些需要人类来判断的工作。

这就是从国内外案例的前沿得出的结论。

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