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报告概述

本报告基于对全球2500名Figma用户的调查数据，从构建者和使用者两个视角分析AI在2025年的实际影响。报告研究了AI产品的普及程度、企业投资动态、设计流程的变化、AI对工作效率和质量的感知，以及Agentic AI等新兴趋势。旨在帮助读者理解AI在设计与开发领域的实际应用现状与未来方向。

报告的核心结论

AI产品普及率显著提升，但目标设定仍显模糊

34%的Figma用户已发布包含生成式AI的产品，较去年的22%大幅增长。然而，40%的项目以“提升客户体验”为目标，仅有9%聚焦收入增长，反映出企业AI项目缺乏明确目标，难以衡量效果。

Agentic AI成为增长最快的AI产品类别

51%的受访者正在构建自主代理产品，较去年的21%翻倍增长。Agentic AI能够独立完成多步骤任务，受到企业和消费者的双重青睐，但对设计开发提出更高要求，需平衡技术可行性与用户体验。

AI显著提升效率，但质量感知逊于效率感知

78%的受访者认为AI显著提升了工作效率，较去年的71%有所上升。但仅有58%认为AI提升了工作质量，且只有47%认为AI让自己成为更好的从业者。这表明AI在加速流程的同时，质量提升仍需用户手动优化。

小型企业在AI投资上更为激进

小型公司（1-10人）中认为AI对市场增长至关重要的比例从去年几乎翻了两倍，且它们的AI产品研发投入比例远高于大型企业。小型企业因灵活性高、风险容忍度强，更愿意全面押注AI产品开发。

AI期望与现实影响的差距正在缩小

受访者对AI未来一年影响的预期与实际感知的差距显著收窄，表明AI应用已接近预期水平。这可能意味着AI热潮趋于稳定，企业应注重实际落地而非炒作，并加强员工培训以弥合剩余落差。

报告回答的关键问题

AI如何改变设计师和开发者的工作流程？

AI在工作流程中主要充当研究助手和效率工具。调查显示，设计师和开发者在客户研究、构思和开发阶段使用AI最多，例如43%的开发者利用AI进行代码生成。但AI对创作性任务（如设计创意）的影响较小，更多用于加速重复性或数据密集型任务。

为什么设计在AI产品中比传统产品更重要？

52%的AI产品构建者认为设计对AI产品的成功更为关键，95%认为至少同等重要。由于AI产品的非确定性特征，需要更关注用户交互中的解释、反馈和容错设计。成功团队更强调迭代、用户研究及设计-开发紧密协作，这些最佳实践在AI领域得到延续和强化。

企业应如何应对AI投资的模糊性和风险？

报告建议企业明确AI项目目标，避免仅以“试验AI”为方向；小型公司的高灵活性值得借鉴，可尝试设立小型团队快速试点。同时，加强对员工的AI工具培训，将AI视为辅助而非替代，并重视迭代原型和用户测试，以降低因技术不确定性带来的失败风险。

Agentic AI与现有AI工具有何不同？

Agentic AI（自主代理）能够独立完成多步骤、跨平台的任务，例如自动查找客户并发送邮件或搜索最优价格并完成购买。与传统AI工具（如文本生成）相比，它更复杂，需要精心设计人机交互节点和界面，是当前增长最快的新兴产品类别。

报告中的代表性数据

34%

发布AI产品的用户比例

2025年，2025年有34%的Figma用户已发布包含生成式AI的产品，较2024年的22%同比增长。

78%

认为AI显著提升工作效率的用户比例

2025年，78%的受访者认同“AI显著提升工作效率”，较2024年的71%上升7个百分点。

85%

认为学习AI对未来成功至关重要的用户比例

2025年，85%的设计师和开发者认为学习与AI协作对未来职业成功必不可少，该比例在设计师和开发者中一致。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整的调查方法论与样本说明，包括2,500名受访者的行业、公司规模、地区分布以及数据加权方式。
  • 2024年与2025年的同比数据对比图表，帮助用户直观理解AI采纳、投资和感知的年度变化。
  • AI产品构建者的详细反馈，包括成功团队与不成功团队的行为差异，以及他们对设计流程变化的定性描述。
  • 设计师与开发者在AI使用上的角色差异数据，如代码生成、创意设计等方面的采用率对比。
  • 企业AI投资策略深度分析，按公司规模（新兴小企业、SMB、中端市场、大型企业）细分。
  • Agentic AI的产品分类定义、开发挑战及用户期望洞察，包括自主代理的典型用例。
  • AI对个人工作、协作、产品功能和组织目标影响的量化指数（0-100分）及变化趋势。
  • 针对构建者和使用者的具体行动建议，涵盖流程审计、技能提升、工具培训等方面。

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