智能廣告驅動下廣告設計崗位勝任力因素的探索性研究

摘要

本文聚焦智能廣告驅動下廣告設計崗位勝任力因素的變化研究。以廣告公司的設計師勝任力因素為研究對象，采用扎根理論方法對19位從業者的深度訪談資料進行三級編碼分析。最終得到19個初級范疇，并將其歸納為深度理解力、專業執行力、智能駕馭力、持續進化力、價值創造力六大勝任力因素。由此構建起智能廣告驅動下廣告公司的設計崗位勝任力因素模型，進而據此針對政府、設計教育和設計師提出相應的應對策略。

關鍵詞

智能廣告 設計師 勝任力 扎根理論

Abstract

This paper focuses on the research of the changes in the competency factors of advertising design positions driven by intelligent advertising. Taking the competency factors of designers in advertising companies as the research object, the grounded theory method was used to conduct a three-level coding analysis of the in-depth interview data of 19 practitioners. Eventually, 19 primary categories were obtained and they were summarized into six competency factors: in-depth understanding ability, professional execution ability, intelligent control ability, continuous evolution ability, and value creation ability. Based on this, a competency factor model for design positions in advertising companies driven by intelligent advertising was constructed, and corresponding countermeasures were proposed for the government, design education, and designers.

Keywords

Intelligent Advertising Designer Competence Grounded Theory

1 問題的提出

隨著人工智能技術在廣告產業中的廣泛應用，廣告創意、設計、投放等環節與智能技術結合推動廣告智能化水平越來越高。尤其是智能廣告平臺的出現對傳統的廣告作業模式產生了強大的沖擊。AI推動廣告設計智能化，智能化廣告平臺沖擊傳統的作業模式。這主要表現在以下兩個方面。

一方面，智能廣告平臺發展越來越成熟，運用智能平臺進行廣告設計以及廣告相關業務的開展逐漸普及。2016年阿里智能實驗室開發的AI魯班系統可以平均每秒8000張速度完成一般性設計任務已用于“雙十一”海報設計等領域。360公司開發的“達芬奇畫布”系統已用于智能廣告設計。2017年6月京東啟動的玲瓏項目是專門服務于電商客戶的智能設計平臺，并于2018年1月首次在京東年貨節中大規模應用。以“筷子科技”等為代表的科技類公司也開始研發廣告創意設計智能生成技術平臺并積極助力廣告智能化。一些頭部廣告公司依靠強大實力緊跟其后研發智能廣告系統平臺。如2021年競立中國就落地了全球首個競立媒體創意系統（MediaCom Creative Systems）。藍色光標公司已具有智能創意工具銷博特、智能創意輔助系統藍標在線等多個智能化平臺。省廣集團開發的靈犀AI在2024年開始使用。智能廣告平臺往往以大模型與數據算法為基礎，涵蓋用戶數據搜集、用戶需求洞察、創意與設計、媒介發布等領域功能，真正實現廣告全鏈條的智能化運營。智能廣告的平臺化發展趨勢日趨明顯。

另一方面，AI設計工具的迅速普及正在重塑廣告生產模式，人機協同作業正逐漸成為一種趨勢。隨著Midjourney V7、Stable Diffusion、Lovart AI等一批AI（工具）不斷迭代以及在設計實踐中的應用越來越廣泛，驅動設計師也開始嘗試并運用AI設計廣告。換而言之，諸多AI設計工具正在逐步嵌入到設計師的設計過程之中，這將在一定意義上重塑廣告生產模式。譚輝煌等認為，廣告創意生產主體將由廣告創意人員為主導轉向人工智能自主創意生產、人工智能與廣告創意人員協同創意生產，在廣告作品表現上表現為廣告設計程序化等特征[1]。廣告公司的設計師在使用AI過程中已初步呈現人機協同征兆。可以預見的是，智能廣告發展總趨勢是向著人機協同的深度不斷延伸。因為人機智能的深度協同是人工智能時代設計的重要特征[2]。

智能廣告的快速發展對廣告設計能力需求提出了新的要求，廣告設計崗位的勝任力研究意義凸顯。隨著環境變化和客戶需求變革，廣告公司將對其組織結構、作業模式及人員構成進行調整。總而言之，廣告設計崗位勝任力因素變化將影響（未來入行的）設計師能否勝任新崗位的能力要求，也對現有設計師能否實現順利轉型與適應具有十分重要的意義。與此同時，與智能廣告發展相匹配的勝任力因素研究也會對設計師的培養以及設計教育產生極其重要的影響。因而，本文擬探討的核心問題是：智能化廣告背景下廣告設計崗位勝任力因素識別，以及對因素間的邏輯關系進行梳理歸納。

2 人工智能背景下設計師勝任力相關研究

勝任力這一概念是由哈佛大學教授D.C.McClellan于1973年提出，主要是指將工作表現優異者與普通者進行區分識別的特征因素。此概念一經提出就被學術界、商業廣泛關注。McClelland認為，勝任力是與工作或工作績效或生活中其他重要成果直接相似或相聯系的知識、技能、能力、特質或動機；Lyle.M.Spencer認為與優異工作績效相關的個人潛在的特征包括：知識、技能、自我概念、特質和動機；Mirabile認為勝任力是與一個職位的高績效相聯系的知識、技能、能力和特征[3]。總之，勝任力是一個多因素構成的綜合性評價標準，既包括個人所需掌握的知識、技能，還包括個人的人格特質。

2.1人工智能背景下設計師勝任力研究綜述

2.1.1設計師勝任力因素研究

包建國認為要培養設計師的感受能力、實踐動手能力、專業設計能力、開放性思維等能力[4]。趙偉軍等利用關鍵行為事件訪談法，以問卷調研結合探索性因素分析和驗證性因素分析方法總結出設計師18個勝任力因素[5]。徐霍成結合業界經驗認為設計師應該具備“五力一同”的能力和素質：愿力（每一位設計師都要想清楚我們究竟要什么）、行動力、學習力、抗壓能力、同理心[6]。

2.1.2設計師勝任力體系研究

具體專業領域已有研究者構建了與勝任力相關的能力或評價體系。趙偉軍等將總結的18個勝任力因素歸入設計倫理、工作態度、人際理解、專業技能等7大模塊[7]。曹南南等以成分亞理論為基礎，以管理能力、設計操作能力、知識獲取能力為核心構建工業設計師的能力結構體系[8]。京東零售－用戶體驗設計部吳毅認為交互設計師應具備四大源技能（設計研究、設計定位、設計實施 設計驗證），才能運用源技能完成從初階（設計執行者）到中階（設計增值者）再到高階（設計計劃者）的提升[9]。牟彪結合廣東的環境設計公司調研提出環境設計師的能力有兩大構成體系：以設計表現能力等為主的顯性能力和以團隊協作能力等為要素的隱性能力[10]。

2.1.3人工智能背景下設計師勝任力研究綜述

荊偉認為人工智能發展對設計師提出了創意維度提升、深化智能技術融合與學習的新要求[11]。侯建軍等以文獻研究為基礎篩選歸納人工智能背景下設計師勝任力因子，并將其歸納為知識、專業能力、創新能力和人工智能技術運用能力四大類別[12]。顧偉認為，設計師應該具備兩大高價值能力（商業化能力、共情能力）和三大基礎能力（技術理解能力、系統思維能力、跨領域整合能力）[13]。有不少研究者提出與廣告相關的設計師的能力新需求：劉繼蓮等提出審美提升、生活中美學現象發掘、畫面表現能力[14]；高淵認為廣告從業人員在綜合能力、信息技術運用能力等方面需要加強[15]；趙樸認為人工智能導致應用創意型人才短缺并應該加強創意型廣告設計師的培養[16]。

2.2文獻述評

目前關于設計師勝任力研究成果相對比較豐富，不管是業界經驗總結還是學界對勝任力因素的歸納。學界對勝任力研究比較偏重對技能型因素歸納，業界除專業能力外強調同理心等人格特質也是勝任力的重要構成。在環境設計、交互設計、工業設計等專業領域的勝任力研究比較成體系，具有較強的學術理論性。

第一，不少研究者提出了智能背景下設計師的新能力需求，并普遍認為設計師勝任力因素需要從以技能型為主向其他能力轉型。但對因素的探究更偏重理論層面，缺乏實踐方面的資料支持。第二，對設計師勝任力因素的劃分缺乏統一標準，導致無法進行有效整合。不同的研究者根據自身的理解提出了不同的勝任力因素概念及表述。第三，大多數研究來自研究者在教學或設計實踐中的經驗總結，缺乏數據和現實資料的支撐。第四，針對廣告設計崗位勝任力因素的研究相對較少且缺乏體系。

綜上所述，需要從廣告公司對設計崗位的能力需求變化入手，分析廣告公司需要具備哪些勝任力因素的設計師。這應該成為研究的突破口。因此，本研究擬采用自下而上的研究方法，運用扎根理論的三層編碼開展研究，并結合智能廣告對現有廣告作業模式的影響，系統梳理廣告設計崗位勝任力的因素。

3 研究方法與資料的收集

3.1研究方法

隨著智能廣告的發展，廣告公司對設計師崗位的具體要求正在悄然發生變化，而現有研究不足以反映這種趨勢。因此，要深入研究廣告（設計）公司在設計師用人需求上的變化，借鑒勝任力現有的相關理論，然后結合廣告（設計）公司從業人員的訪談，才能更真實地把握現實情況。這種研究路徑采取“一種自下而上的研究方法，即在系統收集資料的基礎上，尋找反映社會現象的核心概念，然后通過在這些概念之間建立起聯系而形成理論。”[17] 通過這種研究所得出的結論對于現實具有較強的解釋性，對現實也具有更強的指導意義。

借用扎根理論方法，以廣告公司從業人員（管理者、設計師）的訪談作為一手資料，并對訪談資料進行三級編碼，然后比較歸納初級范疇形成主范疇，進而抽象為比較科學合理的解釋性理論。基于上述思考，本研究首先需要獲得廣告公司對設計師的能力需求認知方面的信息資料，以便進行勝任力因素的歸納。因而需要根據研究思路選擇適合的訪談樣本，設計訪談提綱，然后實施訪談以收集所需資料。

3.2樣本概況

本研究主要采用滾雪球抽樣方式來選取受訪者。即先對少數幾位廣告設計師開展訪談，然后再由他們推薦符合本研究目標的受訪者，最后根據廣告公司規模、職位等條件對其進行篩選，最終選擇了19位符合研究要求的對象。確定訪談對象以后，就逐步對每個訪談對象進行一對一深度訪談，每次訪談時間約60分鐘。在19個訪談對象中隨機選取15個訪談對象的資料進行編碼分析以提煉勝任力因素，4個訪談對象的資料用于理論飽和度檢驗。訪談對象包括不同規模的、不同性質的廣告公司的相關從業人員。具體崗位包括公司負責人（總經理、合伙人）、設計總監、設計指導及設計師等崗位。這樣做有助于通過多個視角、全面地了解處于公司不同職位的人對廣告設計崗位勝任力因素的認識與看法。具體情況見表1。

表1 訪談對象基本信息

3.3資料的收集與整理

訪談開展的時間為2024年11月15日—2025年1月10日。在訪談之前已征得訪談對象同意使用錄音筆進行錄音。訪談完成以后及時撰寫備忘錄，并將訪談錄音資料轉錄為文字資料，共獲得文字資料約十二萬字。具體訪談提綱見表2。

表2 訪談提綱

4 扎根理論建模

4.1開放式編碼

開放式編碼是扎根理論編碼中的第一個分析階段。“這是一個將資料打散，賦予概念，然后再以新的方式重新組合起來的操作化過程。”[18] 一般對訪談資料進行逐句概念化的編碼方式。在概念化處理過程中盡量采用訪談者的原始語句以避免編碼出現偏差。在進行開放式編碼過程中，采取不斷地比較分析。通過對訪談的文本語句進行概念化處理，經持續比較后精練成19個出現頻次較高的初級范疇。具體情況見表3。

表3 開放性編碼代表示例

4.2主軸性編碼

主軸性編碼的主要目的是發現和建立概念之間的各種聯系，將分散的概念重新組織起來，通過對開放式編碼形成的初級范疇進行比較與歸納，確定概念與范疇之間的關系。最終形成具有概括性、總結性的編碼。在對上述19個開放性編碼形成的初級范疇進行比較分析歸納后，最終形成5個主范疇。具體情況見表4。

表4 主范疇－初級范疇、初始概念及概念界定

4.3選擇性編碼

選擇性編碼是理論形成的關鍵階段，一方面是進行更復雜的編碼，其目的在于將類屬之間的關系具體化、理論化。另一方面需要從所有的范疇中提煉一個核心故事線。“理論代碼是整合性的，它們給你所收集的聚焦代碼賦予了形式……這些代碼不僅會使實質代碼之間的關聯形式概念化，也會使分析性的故事開始變得理論化。”[19]

基于對初級范疇和主范疇的梳理，并重點分析其與設計師勝任力的關聯，本研究最終凝練出智能廣告時代廣告設計崗位的五大關鍵勝任力：專業執行力、價值創造力、持續進化力、智能駕馭力及深度理解力。

在智能廣告驅動下，廣告設計師的勝任力是一個以持續進化力為內在引擎的迭代過程。設計師首先依托深刻理解力穿透復雜廣告生態以界定設計問題。進而，驅動其調用專業執行力與智能駕馭力所構成的復合能力系統，進行創意轉化與策略生成。最終，所有能力的協同輸出匯聚為價值創造力的具體實現。整個過程并非線性過程，而是通過實踐反饋持續進化和不斷迭代。可以用“界定問題－運用復合能力解決問題－實現價值創造”的這一故事線來表述。具體見圖1。

圖1 智能廣告背景下廣告設計師勝任力因素模型

4.4理論飽和度檢驗

為了檢驗理論的飽和度，本研究采用余下4份訪談進行三個層級的編碼，結果顯示：這些訪談記錄中所產生的概念、范疇完全可以由現在的19個范疇所涵蓋，并且對于5個主范疇（專業執行力、價值創造力、持續進化力、智能駕馭力、深度理解力）也沒有發現新的邏輯關系。這表明，模型中的范疇和主要概念發展比較完善，遵循“界定問題－運用復合能力解決問題－實現價值創造”故事線所得到的“智能廣告驅動下廣告設計崗位勝任力因素模型”在理論上是飽和的。

5 智能廣告驅動下廣告設計崗位勝任力因素模型闡釋

5.1深度理解力是智能廣告驅動下設計師工作的邏輯起點

“深度理解力”之所以構成設計師工作的邏輯起點，根本在于它錨定了人類智能與人工智能在創意領域的本質差異。于當下的智能廣告系統而言，深度理解力是一種融合了認知、情感與社會文化洞察的復合性理解。這種能力會賦予設計師穿透數據表象和復雜生態狀況，通過對人性的深層動機、品牌具體情景及客戶需求的整體把握，從而完成從“信息汪洋”中錨定問題的能力。這將為后續所有工作確立正確的方向。

AI雖然能基于模式識別進行趨勢分析與內容生成，但其缺乏真實的身體體驗、情感共鳴與價值判斷，也無法理解社會文化的復雜性與矛盾性。設計師的深度理解力，實則是將自身置于“人”的境遇中進行共情與詮釋，從而提出真正觸及人心的、打動人心的命題。換而言之，與客戶、主管或AI等進行互動時，具有深度理解力的設計師更容易發現被忽視的問題，更容易利用洞察等能力抓住問題的本質，同時有利于設計師站在客戶立場進行思考創意與表現。

5.2持續進化力是智能廣告驅動下設計師勝任力發展的根本動力

持續進化力是設計師勝任力發展的根本動力，由學習能力和驅動力兩部分構成。學習能力是適應智能廣告必須具備的能力之一。學習能力也是設計師應對營銷生態環境變遷、提升自身價值的重要手段。“如果他學習知識的方法懂了的話，其實對他的成長、思想觀點、對作品的解讀，都會是非常厲害的。”（來自訪談者a3）形成不斷學習的能力，保持對前沿知識的好奇，學會學習最新工具的運用才不會被社會變遷所淘汰。

驅動力主要由熱愛生活與工作、成就感等構成。熱愛生活與工作，對工作保持熱情是站在管理者角度對設計師的衡量標準之一。對工作熱愛才能投入更多的時間、精力和心思用來做設計，才能不斷修改優化最終提升作品的設計水平。設計師在忘情投入的工作中更容易產生優秀廣告作品，而優秀作品更容易帶來客戶或上司的肯定。這又給其帶來很大的滿足感、成就感。這三類因素共同構成了設計師的驅動力。換而言之，這是一種由內在職業信念與成長型思維推動的持續進化力。這種進化力會驅動設計師積極學習智能設計工具，并將其轉化為智能駕馭力。同時也會推動設計師不斷地更新對市場、用戶、美學等方面的認知，強化專業基礎并拓展專業執行邊界。另外，引導設計師持續深化對人性、社會與文化的深度理解，實現專業認知與時俱進，專業能力隨時在線。

5.3專業執行力和智能駕馭力是實現價值創造力的有效支撐

在智能技術尚未普及的傳統廣告時代，知識經驗的儲備、基本專業技能、高效的執行能力和品質把控能力是一個設計師最核心的能力。隨著AI技術在廣告設計領域的深入應用，那些重復性高、復雜度低的設計任務正逐漸被AI工具高效替代。這一趨勢促使設計師的核心價值重心從基礎技能與高效執行向更高層級的價值創造（如創意構思、策略思考等）方面轉移。這將使設計師的專業執行力成為其能力下限。“當機器能夠幫人承擔更多重復性的工作，也就無限激發了人腦的創造力……創意和創造將會成為設計師的最核心競爭力。”[20] 換而言之，就是從原來作為廣告作品執行者的角色向設計方案決策者、作品創意與品質判斷者的角色轉變。這將要求設計師能夠駕馭AI、進行判斷決策，通盤考慮全局。

在智能廣告驅動下AI設計工具的普及，使得運用AI進行設計實踐已經成為一種現實。“設計師必須兼具設計與AI的相關知識與技能，才能夠應對AI相關的設計問題。”[21] 通過對AI工具的使用、對設計流程的重塑、對設計工作時間與任務的分配與調整，以及人機互動的不斷深化等諸多因素，會推動設計師掌握利用AI 獲得數據背后的洞察、歸納與分析等能力。這一能力體系不僅包括掌握AI工具的使用操作技能，還包括對智能生成邏輯的深刻理解，以及將數據分析、人機互動、作品把關與修正等能力融入設計工作流程的整合性思維。那種依靠傳統專業執行力謀生的設計師，將難以適應由數據驅動、實時優化、人機協同設計的設計生態。因此，智能駕馭力已成為設計師適應行業智能變革、提升自身專業價值，獲得生存與發展權的必備能力。在專業執行能力和智能駕馭力的協同下高效率、大批量、高質量的廣告作品輸出才會成為可能。

5.4價值創造力是智能廣告驅動下設計師的核心競爭力

在智能廣告作業中，設計師已經從一個“設計執行者”變為“價值創造者”。設計師過去主要負責一個作品的美感、畫面表現。現在設計師所做的工作更多是通過為客戶提供解決問題的整體解決方案以發揮價值創造的作用。

這一作業過程開始于設計師的深度理解力。它可以幫助設計師穿越數據信息的迷霧，學會從復雜營銷生態環境中精準把握客戶需求、界定命題、控制創造方向。隨后，設計師進入解決問題的核心流程。他們依托專業執行力確保創意構想的針對性與落地的可能性。同時運用智能駕馭力高效地處理并生成多種初步方案與作品。當所有能力匯聚在“解決客戶問題”這一落點時，在設計師的智能駕馭力、專業執行力、深刻理解力和持續進化力的共同作用下，設計師最終實現從“技術執行”到“價值創造”的能力躍升。這也是設計師難以被智能替代的核心競爭力。因為這并非單一技能的使用，而是以深度理解力界定問題，以持續進化力驅動運作，以復合能力進行的求解活動。

6 結論與建議

6.1基本結論

廣告設計崗位勝任力因素主要包括專業執行力、價值創造力、持續進化力、智能駕馭力、深度理解力五大類屬。深度理解力是智能廣告驅動下設計師崗位工作的邏輯起點，持續進化力是智能廣告驅動下設計師勝任力的根本動力，專業執行力和智能駕馭力是實現價值創造力的有效支撐，價值創造力是設計師的核心競爭力。

理論貢獻主要梳理出5大類勝任力因素，遵循“界定問題－運用復合能力解決問題－實現價值創造”故事線構建了智能廣告背景下廣告設計崗位勝任力因素模型。這不僅豐富和完善了設計師勝任力因素的范疇，也使其勝任力理論研究具有建構性。從實踐角度來看，這將為政府制定規劃政策、院校培養未來合格的設計師提供了理論支撐，為設計教育的教學內容和體系改革明確了方向。

6.2對策與建議

6.2.1政府層面：加強政策規劃、制定行業能力標準、推動產學研融合

第一，政府要制定行業前瞻性規劃和行業能力標準。在數字經濟產業發展的政策制定中應明確將“人機協同”與“智能創意”“智能廣告設計”等作為廣告業轉型升級方向，并制定相應政策來引導資源向智能廣告產業聚集。

第二，根據五大勝任力維度制定廣告設計崗位的行業能力標準。聯合設計行業協會、頭部設計（廣告）公司及高校，共同制定以“深度理解力、專業執行力、智能駕馭力、持續進化力、價值創造力”為標準的智能廣告設計師職業能力標準與評價框架。在此基礎上推動建立與之配套的職業技能等級認證，為公司人才選拔、設計師職業發展、高校的設計教育改革提供清晰、統一、可執行的參照標準。

第三，設立專項發展基金推動產學研合作，助推智能化轉型。圍繞智能廣告與設計設立“AI轉型基金”，重點支持校企聯合進行AI設計研發項目、課程開發、師資培訓等。鼓勵傳統設計（廣告）公司的智能化改造，加速AI技術在行業內的普及與應用深度。

第四，針對設計師等相關群體開展AI技術培訓，賦能廣告設計智能化。通過對廣告、設計類公司員工進行智能專題培訓，提升其對智能的認知，強化對智能工具的運用能力，進而提升公司的智能化水平。

6.2.2學校層面：推動課程體系與教學模式重構

第一，以“價值創造力”為核心，以專業執行力和智能駕馭力為兩翼重構教學體系。在智能廣告系統可以高效率、大批量生成高精度廣告作品的當下，傳統以軟件運用為主的技能已失去了意義。因此，應適當弱化傳統設計技能培養，重點提升學生的審美能力。然后圍繞“解決問題能力”為核心目標培養學生的策略思維、跨界、創意等能力。因為“設計教育的未來目標應超越‘技術+藝術’的簡單疊加，聚焦新場景與新產業需求，培養具有前瞻思維、跨域整合及系統解決問題能力的綜合型創新人才 ”。[22]

第二，將AI融于整個教學中，提升學生智能駕馭力。開設“AI設計”“AI數據分析”等新型融合交叉課程。一方面，可以培養學生的復合知識結構、跨學科素養，使其逐步具備跨學科的整合能力。在人工智能深度滲透設計領域的當下，超學科整合能力已成為設計師應對復雜創新的核心素養[23]。另一方面，可以有效提升學生的智能駕馭力。這有利于學生在畢業后能順利滿足公司設計崗位的要求，縮短不應期，為順利上崗創造良好基礎。

第三，整合資源搭建學校和企業融合培養的機制。如在部分課程中引入企業真實項目或者與有關設計（廣告）公司謀求合作。在合作課程中公司可以將AI實踐應用經驗與課程結合，讓學生在實戰中理解AI操作，便于學生改變認知并加速推進對AI 工具的學習。

第四，搭建AI實驗實訓室為AI類課程的教學提供條件。模擬行業真實工作環境，配備最新AI設計軟件和硬件，讓學生在校內即可接觸到行業標準的工作流程。通過模擬或實戰化訓練使學生能熟練運用AI設計工具進行設計。

第五，組織設計類專業教師參加AI設計的培訓。通過培訓提升教師運用AI進行設計的水平與能力以提升整體設計教學的智能化水平。

6.2.3設計師層面：個人層面探索與突破

第一，跳出原有設計師的思維局限，主動提升認知，學會運用AI設計拓寬邊界。在擁有較強專業執行力的前提下，設計師應主動學習AI知識、提升運用AI進行設計的能力，拓寬自己原有的設計邊界。將自身所具備的美感等經驗與AI結合起來，塑造具有跨領域設計的思維與認知。在堅守專業審美判斷以保證作品品質的前提下，設計師學習主導AI工具以實現高效率、高品質作品輸出能力。

第二，設計師應通過學習和實踐提升自身的深度理解力。通過學習與鍛煉，培養洞察、共情等能力，為提升深度理解力創造良好條件。在設計實踐過程中，逐步學會運用深度理解力洞察用戶的真實需求、把握品牌的文化內核，厘清設計任務的關鍵，避免在設計工作中迷失方向，抓不住主要問題。這也是作為一個人類設計師區別于AI設計的獨特價值。

第三，轉換角色，持續自我迭代，圍繞“價值創造力”構建核心競爭力。智能廣告發展要求設計師從根本上轉換職業角色：從過去側重于視覺表現的“設計執行者”，轉變為以解決問題為導向的“策略擬定者”與“方案決策者”。這一角色的轉換，其根本動力在于持續不斷地自我迭代。最終，所有迭代與學習的指向，都應服務于“解決問題實現價值創造” 這一終極目標。

6.3研究局限及展望

本研究提出的廣告設計崗位勝任力模型對廣告（設計）公司的設計師人才需求、高校相關設計專業人才培養方案制定具有一定參考意義。但由于采取質性研究，采取一種自下而上由經驗性資料建構理論的方法，因而在后續研究中借助更豐富的樣本資料和更多研究方法進行驗證。

目前整體樣本采集數量較少，在以后研究中可以針對性地選取更多不同地域、不同城市廣告從業人員樣本進行研究，并對現有的研究結論進行修正，使其更具普遍意義。另外，對廣告設計崗位勝任力模型的各因素的權重比例、關聯關系的歸納等還需要進一步開展深入研究，對各因素的評價標準需進一步細化與完善。在后續的研究中，將結合上述研究成果，對廣告設計崗位的勝任力進行驗證，并擴大樣本數量，以量化調查數據來推進研究的細化。

基金項目：2020年重慶市教育委員會人文社會科學研究項目“人工智能驅動下重慶廣告產業創意與設計能力提升研究”(項目編號：20SKGH196)階段性成果。

作者簡介

成毅濤，重慶文理學院文化傳播與設計學院/非物質文化遺產中心副教授

茍雙曉，重慶文理學院文化傳播與設計學院/非物質文化遺產中心副教授

韓清波，重慶文理學院文化傳播與設計學院/非物質文化遺產中心副教授

注釋