Booking.com的AI UX实践：从搜索到对话式体验的真实转型

Booking.com设计经理Yasha Gaman分享了他们如何在真实产品中引入对话式AI，从搜索体验出发，探索AI在UX中的实际价值。这不是概念展示，而是一场围绕用户验证、风险控制与提示工程的系统实践。

从传统搜索到AI探索：一位设计管理者的转身

为什么这很重要：AI在产品中的落地，往往不是从“颠覆式创新”开始，而是从最核心、最成熟的功能演进而来。

Yasha Gaman并不是一位“空降AI专家”。他目前是Booking.com的设计经理，负责管理多个设计团队，核心工作是优化搜索体验——也就是整个产品最心脏的部分。他回顾自己的路径时提到，过去10年里，他在柏林和阿姆斯特丹担任过高级设计师、设计负责人，背景来自平面与视觉设计。这种“从基础UX一路走到管理层”的经历，让他对新技术保持谨慎而务实的态度。

正是在这样的背景下，他开始探索AI相关的未来议题，尤其是对话式体验。当主持人提到他不仅关注搜索，还在探索AI时，Yasha回应说，这正是“AI行程规划（trip planning）项目”诞生的起点——不是为了追热点，而是想验证：在复杂决策场景中，AI是否真的能帮用户减少认知负担。

验证先于想象：AI概念如何从UX视角启动

为什么这很重要：多数AI项目失败，并不是模型不行，而是从一开始就没有回答“用户到底需不需要”。

在谈到项目启动流程时，Yasha强调了一个关键词：验证。无论概念多前沿，他们都会尽早用原型和真实用户去测试，看看这些想法是否真的解决问题，而不是制造新复杂度。他特别提到，从UX角度出发，AI不是一个功能，而是一种新的交互范式，因此必须被当作“体验假设”来验证。

在这些探索中，他们发现，AI真正可能带来价值的地方，并不在于替代所有操作，而是在用户表达模糊意图时提供帮助。Yasha提到，对话式UI（Conversational UI）本身就试图解锁一种价值：让用户用接近自然语言的方式表达需求，而不是被迫适应过滤器、表单和排序规则。这个发现，也成为他们继续投入的重要理由。

训练、风险与责任：AI不是“接上就能用”

为什么这很重要：在真实商业产品中，AI输出的每一句话，都可能带来信任或风险。

当话题转向模型训练和责任归属时，Yasha的态度非常明确：这不是一个可以“黑箱处理”的问题。他提到，团队需要清楚理解模型是如何被训练的、预期会产出什么样的数据，以及在什么情况下可能出错。更重要的是，必须系统性地测试各种边界情况。

他特别强调了“敏感话题”的处理。无论是用户输入，还是模型输出，都需要被纳入测试范围。这并不只是工程问题，而是设计、产品和法律等多方共同承担的责任。这种谨慎，也解释了为什么他们在推进AI体验时节奏并不激进，而是一步步扩大范围。

提示工程与未来技能：设计师的新基本功

为什么这很重要：当界面不再是按钮和页面，设计师需要新的“材料”。

在被问到提示工程（Prompt Engineering）时，Yasha并没有把它描述成一门神秘技术，而是视为体验设计的一部分。他认为，如何构建提示，本质上是在“塑造模型的行为边界”，这直接影响最终用户体验。他用一句话概括这种能力的重要性：“这是我现在最会重点投入的技能之一。”

他也指出，一个积极信号是，大量关于模型测试和提示设计的知识都是公开的，设计师可以亲自去实验、比较不同模型的反应。但挑战同样明显：信息太多，真正困难的是“选择哪些方向深入”。在AI时代，判断力本身，正在成为稀缺能力。

总结

这场对话并没有给出一个“AI成功公式”，但它展示了一个成熟产品团队如何在真实约束下推进AI体验：从核心场景出发，用验证而非想象驱动决策，谨慎对待训练与风险，并把提示工程视为新的设计材料。对设计师和产品人来说，最大的启发或许是：AI不是要你变成工程师，而是要求你对体验承担更大的责任。

关键词： Booking.com， 对话式AI， AI UX， 提示工程， 产品设计

事实核查备注： 人物：Yasha Gaman（Booking.com设计经理）；公司：Booking.com；地点：阿姆斯特丹、柏林；话题：对话式UI（Conversational UI）、提示工程（Prompt Engineering）、AI训练与测试；视频发布时间：2024-04-17