從Dashboard看AI時代的設計
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AI正在顛覆Dashboard設計，設計師應從標準化模板轉向個性化、人性化設計，並思考商業價值與技術協作。
呢篇文章係由一位有15年經驗嘅產品設計師寫嘅，佢喺UI到產品設計一路見證住工具演變。作者想探討AI點樣顛覆Dashboard設計，由傳統嘅數據可視化展示，變成AI即時分析同行動建議。佢認為，而家AI可以幾分鐘內生成直接用得嘅Dashboard，令千篇一律嘅設計變得無吸引力，用戶亦唔再滿足於被動睇圖表，而係想AI直接解釋原因同下一步行動。
整體結論係，設計體系嘅標準化雖然令產品一致，但過咗火就會失去活力，AI更容易取代呢啲重複勞動。設計師需要將節省落嚟嘅時間用喺創新同精心打造個性化體驗上，同時要理解商業價值同學習基本編程，先可以喺AI時代站穩陣腳。作者仲提到公司產品同外部工具好似Pendo、Google A2UI都係咁方向發展，反映行業趨勢。
設計師唔可以再淨係做視覺美化，而要諗點樣透過AI提升產品嘅智能同行動力，甚至直接同工作流程對接。呢篇文章係對當代設計師嘅一個提醒：擁抱變化，提升能力，先唔會被AI取代。
- AI令Dashboard設計變得容易，千篇一律嘅設計會令用戶視覺疲勞，需要個性化方案。
- 設計體系令產品界面一致，但過猶不及，失去活力，AI可以快速複製。
- 用戶需求由睇數據提升到問點解同點做，AI可以畀建議甚至自動行動。
- 設計師應該將效率提升後嘅時間用喺創新同品質上，打造人性化設計。
- 設計師要學習基本編程同AI工具，提升商業價值意識，先可以保持競爭力。
Google A2UI：Agent-Driven Interfaces 項目
一個由Google推出嘅開源項目，用於構建由AI代理驅動嘅界面，設計團隊正在研究。
Dashboard設計嘅顛覆：從數據可視化到AI生成
AI已經開始顛覆設計行業，特別係Dashboard呢類展示型設計。以往設計師要花幾個月打造一個華麗嘅Dashboard，但而家AI只需要幾個簡單風格引導同字體規則，就可以生成直接用得嘅代碼。呢種轉變令千篇一律嘅設計更易出現，用戶容易感到視覺疲勞。
千篇一律嘅設計將使用戶感到視覺疲勞，我哋需要考慮更個性化嘅設計方案。
設計體系與個性化嘅平衡
工具類產品嘅設計體系雖然可以保持界面一致，但過度追求細節同固定版式會令產品變得無趣，失去活力。AI可以輕易學習呢啲標準化模板，大量應用，令設計更加同質化。作者提醒，設計體系用得太盡，反而會抹殺創意。
作者用自己15年經驗說明：從PS到Sketch，再到Figma同AI工具，設計越來越快，但亦令人擔心被取代。所以，人性化同個性化設計將會係新浪潮。
用戶需求升級：從被動睇數據到AI主動分析同行動
用戶已經唔滿足於睇Dashboard上篩選好嘅圖表，佢哋想AI直接解釋點解發生同應該點做。甚至希望有Agent幫手跟進，例如聯動Jira開Ticket，無縫銜接工作流程。作者正喺度做相關項目，而市面上Pendo呢啲工具已經加入AI分析功能，例如解釋點解數據有變化。
用戶已經不滿足於看Dashboard上我們精選的數據和圖表了，而是想要AI直接告訴他們為什麼會咁樣，我應該怎麼做。
呢啲AI功能唔單止提升用戶體驗，更加係公司嘅商業賣點。Pendo Listen甚至用AI監測用戶行為，為產品帶嚟巨大商業價值。
設計師嘅進化：提升技術同商業思維
20年前設計師要兼顧寫前端代碼，而家可以喺Figma、Cursor、GitHub直接生成demo。作者認為，效率提升後必須要跟上能力，否則唔知做乜好。例如Google出咗A2UI，係Agent-Driven Interfaces，設計師要研究呢啲新技術。
提效後能力必然也要跟上，要不然提效後幹什麼？
UI agent都給我們做出來了，Dashboard設計，更是不在話下。
所以設計師要多思考商業價值，從單純嘅視覺設計轉向策略同創新，先可以喺AI時代保持競爭力。
呢篇文章總共有1154字，閲讀大約需要6分鐘
拎設計師最鍾意喺作品集入面展示嘅Dashboard嚟講，華麗嘅各類圖表，將數據視覺化呈現好似係尋日嘅事，用嚟展示設計體系成果都相當唔錯，但係AI嘅出現，令到呢啲嘢翻天覆地。
（幾年前設計師Michal花咗幾個月時間精心打造嘅dashboard）
而家只需要幾個簡單嘅風格引導同字體設計規則，AI就可以生成代碼可用嘅Dashboard，可以預測千篇一律嘅設計會令用戶覺得視覺疲勞，我哋需要考慮更加個性化嘅設計方案。
（AI生成直接可用嘅dashboard）
工具類產品嘅設計體系，唔可以話面臨崩塌，但喺實際項目入面，你係咪都曾經無數次覺得過於細節嘅設計體系同固定嘅設計版式令產品設計變得無趣，令到好多產品界面趨向一致，就係呢種一致，變成咗一種標準化模板，所以AI當然可以快速學識，從而可以大量應用，設計體系確實可以令界面一致，但過猶不及，失去活力嘅設計都會變得無趣。
（AI生成嘅dashboard design）
（AI生成嘅dashboard design）
我由開始UI設計到而家做產品設計15年，一開始用PS做界面，到用sketch做組件，再到Figma嘅Variant（變體）同Auto-layout，直到而家AI工具可以直接輸入需求就做到唔錯嘅Demo，做設計越來越方便快捷，簡單到似乎可以隨時被AI取代。
也許人個性化同人性化嘅設計，會再次掀起浪潮，當用AI提升咗效率之後，我哋可以將更多時間放喺創新創意上面，提升設計品質，為用戶精心打造，令人哋享受其中！
另一方面，用戶已經唔滿足於睇Dashboard上我哋揀選嘅數據同圖表，而係想AI直接話俾佢哋知點解會咁，佢應該點做，提出must have定係nice to have嘅建議，甚至更進一步，有對應嘅Agent處理跟住落嚟嘅問題，例如可唔可以連動Jira創建ticket，無縫銜接工作流程等等。
最近做緊嘅一個項目就係向住呢個方向推動，而家嘅情況當然仲係數據放喺前面，擺喺突出嘅位置，AI協助，好似我哋一直用Pendo嚟追蹤產品使用情況，睇用戶數據，最近喺Dashboard list上面已經有AI功能可以用。
（2026年2月，Pendo為Dashboard加入AI分析「Why」）
前沿公司都已經研發咗自己嘅AI智能體，我哋公司嘅產品早喺三年前已經開始佈局AI功能。再好似Pendo Listen隨時監測用戶行為，用AI做數據分析，確實係產品嘅一大賣點。
而呢個賣點，會為公司帶嚟巨大商業價值。佢哋已經舖天蓋地宣傳AI功能有幾好用，未來邊個唔係數據分析專家呢！所以我哋作為設計師，都要多思考商業價值。
20年前好多設計師都會兼顧寫前端代碼，而家我哋可以直接喺Figma make、Cursor、GitHub入面生成demo同代碼，而識少少代碼知識嘅人，可以透過修改代碼嚟快速調整demo，而唔係逐次同AI語言溝通，提高效率之後能力必然都要跟得上，如果唔係提高效率之後做乜？
Google最近出咗一個A2UI，我哋Team正在研究，遲啲再詳細傾，有興趣嘅同學都可以先了解下，連結：https://developers.googleblog.com/introducing-a2ui-an-open-project-for-agent-driven-interfaces/
UI agent都俾我哋整出嚟，Dashboard設計，更加唔在講
這篇文章共1154字，閲讀約需6分鐘
拿設計師最愛在作品集中展示的Dashboard來說，華麗的各類圖表，將數據視覺化呈現彷彿就在昨天，用來展示設計體系成果也是相當不錯，但是AI的出現，讓這一切翻了天。
（幾年前設計師Michal花費了幾個月時間精心打造的dashboard）
現在只需要幾個簡單風格引導和字體設計規則，AI就可以生成代碼可用的Dashboard，可以預測千篇一律的設計將使用戶感到視覺疲勞，我們需要考慮更個性化的設計方案。
（AI生成直接可用的dashboard）
工具類產品的設計體系，不能說面臨崩塌，但在實際項目中，你是否也曾經無數次感覺到過於細節的設計體系和固定的設計版式讓產品設計變得無趣，讓很多產品界面趨於一致，就是這種一致，變成了一種標準化模板，所以AI當然可以快速學會，從而可以大量應用，設計體系確實可以讓界面一致了，但是過猶不及，失去了活力的設計也會變得無趣。
（AI生成的dashboard design）
（AI生成的dashboard design）
我從開始UI設計到現在做產品設計15年了，一開始用PS做界面，到sketch做組件，再到Figma的Variant(變體)和Auto-layout，直到現在AI工具都可以直接輸入需求就能做出不錯的Demo，做設計越來越方便快捷，簡單到似乎可以隨時被AI取代。
也許人性化和個性化的設計，會再次掀起浪潮，當用AI提升了效率之後，我們可以把更多的時間放在創新創意上，提升設計品質，為用戶精心打造，讓人們享受其中！
另一方面，用戶已經不滿足於看Dashboard上我們精選的數據和圖表了，而是想要AI直接告訴他們為什麼會這樣，我應該怎麼做，提出must have還是nice to have的建議，甚至更進一步，有對應的Agent處理接下來的問題，比如是不是可以聯動Jira創建ticket，無縫銜接工作流程等等。
最近在做的一個項目就是朝着這個方向在推動，現在的情況當然還是數據在前，放在突出的位置，AI協助，比如我們一直用Pendo來追蹤產品使用情況，看用戶數據，最近在Dashboard list上已經有AI功能可供使用了。
（2026年2月，Pendo為Dashboard加入AI分析"Why"）
前沿公司已經都研發出了自己的AI智能體，我們公司的產品早在三年前就已經開始佈局AI功能。再比如Pendo Listen隨時監測用戶行為，用AI進行數據分析，確實是產品的一大賣點。
而這個銷售點，會為公司帶來巨大商業價值。他們已經在鋪天蓋地宣傳AI功能有多好用了，未來誰還不是個數據分析專家呢！所以作為設計師的我們，也要多思考商業價值。
20年前很多設計師也會兼顧寫前端代碼，現在我們可以直接在Figma make，Cursor，GitHub裏生成demo和代碼，而懂一點代碼知識的人，可以通過修改代碼來快速調整demo, 而不是一遍遍跟AI語言溝通，提效後能力必然也要跟上，要不然提效後幹什麼？
Google最近出了一個A2UI，我們Team正在研究，稍後細聊，感興趣的同學也可以先了解一下，連結：https://developers.googleblog.com/introducing-a2ui-an-open-project-for-agent-driven-interfaces/
UI agent都給我們做出來了，Dashboard設計，更是不在話下