最近，我在阿里面试了很多AI体验设计师，发现很多应聘者有2个理解误区。
第1个误区：
有的设计师觉得会用AI做设计，就是AI体验设计师。会在作品集放大量AIGC、AI Coding作品。这类设计师虽然会用AI辅助完成设计，但还不是真正的AI体验设计师，因为这只是工具提效。
第2个误区：
有的设计师觉得设计过AI产品的界面，就是AI体验设计师。他们的作品集会放一些AI对话流界面、GUI卡片，但没有更深入的介入到体验的编排和控制。我觉得这类设计师是在新的产品形态上做“老”的事情，还是传统体验设计师。
我觉得AI体验设计师跟传统体验设计师的差别，体现在以下几个方面：
负责范围、知识背景、工作方式、交付内容。
我们先来思考一个问题，为啥会诞生AI体验设计师这个岗位？我觉得主要有几个原因：
首先，产品底层变了：原来的产品是程序驱动为主，AI产品增加了
大模型驱动
。什么意思呢？原来用户点击每个按钮会跳转到哪个页面，都是提前设计好的，由程序规则控制。但AI产品不是这样，AI产品的内容呈现是基于上下文生成的。
其次，使用方式变了：原来的产品是操作驱动为主，AI产品增加了
意图驱动
——原来用户使用产品必须沿着提前设定好的步骤，还得记住不同任务该点哪里。现在用户只需要在对话框说清自己要实现啥目标，产品就会运行。
由此，体验设计师的工作范围不再只是界面和交互，更重要的是——在不同的用户意图下，AI产品要走到怎样的流程分支、要生成什么样的回复、怎样解决概率性错误和信任问题等等——这些才是AI体验设计师需要核心关注的。
要想控制和驾驭AI，设计好的体验，就需要理解AI的底层运行原理。比如，以电商对话Agent为例，用户发出一句话，系统会经过意图识别、Skill加载、工具调度等等步骤。设计这样一个系统的用户体验，既需要工程知识背景，也需要大模型知识背景。
举个例子，
有时候用户体验问题，是模型问题
，比如，上下文幻觉、上下文漂移、缺少知识库等等；
但有时候用户体验问题，是工程能力的问题
，比如，后端能力未建设，检索工程或算法有问题等等。
理解底层还只是最基础的。对体验问题的挖掘、怎样把技术转化为体验解法等等，才是AI体验设计师真正要去思考的。
比如，以对话设计为例，对话的模态（文字、语音、视频）、对话的风格（语气、语调、停顿）、对话的结构和长度等都能影响用户使用感受，还有信任、隐私、伦理等维度，这些都有待深入研究。
比如，以异常体验设计为例，AI 没听懂用户意图时怎样澄清，工具调用失败时怎样兜底，模型出现幻觉时怎样让用户识别并纠正，多个 Agent 协作时怎样让用户知道"谁在为我服务"，这些在传统产品里几乎不存在的问题，都是 AI 体验设计师要面对的新课题。
再比如，以流程编排为例，模糊需求怎样承接，明确需求怎样承接，知识问答和闲聊又怎样承接，这些都是需要体验设计师精细设计编排的。不同意图如何识别、怎样控制分支响应，也需要设计师不断探索。
由此可见，体验的范畴更大了，体验设计师负责范围也扩大了，相应的，交付内容也从设计稿（GUI体验部分），拓展到了设计稿+Prompt/Skill（LUI体验部分）。而且交付颗粒度也在发生变化，比如，设计稿部分现在很多设计师是直接交付前端代码，Prompt的部分也包含了代码和参数。
另外，AI产品体验的度量和测评方式也在发生变化——意图识别成功率、人机交互轮次、边界/异常处理、内容生成质量等等，都是全新纳入的评价维度。
AI体验设计师的负责范围、知识背景、工作方式、交付内容全部都发生了改变，在这样的大背景下，
如果一个设计师还只关注界面和交互步骤，那很难完成AI体验设计师的转型
。
AI的广泛应用，对于体验设计师来说，是划时代的转型机会。虽然用户体验的载体和范围变了，用户体验的设计和控制方式变了，但无论技术怎样迭代升级，体验设计师的做功落点一定是用户，
我们的核心能力仍然是对用户问题的洞察、对用户感受的捕捉
。好的体验设计师，能把对技术的理解转化为对用户问题的解决手段，不断创造更优的用户体验。
最后，欢迎交流，也欢迎优秀设计师加入我们，一起探索AI Native转型~
