Wir befinden uns in einem unumkehrbaren Prozess der Produktivitätsrevolution. Aktuell dringt KI allmählich in die Softwarebranche ein und formt sie um. Schon vor vielen Jahren begannen die Menschen, Methoden wie NLP und neuronale Netzwerke zu nutzen, um Benutzer Daten zu verwenden, um ein besseres Verständnis für die Nutzererfahrung zu entwickeln. Aber dieser Prozess erfordert enorme Ressourcen und Kosten, weshalb die meisten Produkte dies nicht umsetzen können. Nehmen wir E-Mails als Beispiel: In der Vergangenheit bestand das Softwaredesign für E-Mails lediglich darin, zwischen gelesen und ungelesen zu unterscheiden oder durch einige Statusanzeigen zu klassifizieren. In Wirklichkeit verfügen E-Mail-Anbieter jedoch über eine Fülle von Informationen über die Nutzer. Diese Kontexte sind ausreichend, um den Nutzern zu helfen, wichtige E-Mails auszuwählen und zu klassifizieren, und sie können auch klar analysieren, welche Inhalte besondere Aufmerksamkeit erfordern. Je weiter sich die KI entwickelt, desto besser kann sie diese Daten nutzen, um leistungsfähigere KI zu schaffen. Denn je mehr Daten sie hat, desto besser funktioniert sie. In der Software-Ära waren die Umstellungskosten für die Menschen hauptsächlich die Datenspeicherung. Die meisten Softwareunternehmen wählten in der frühen Phase des kalten Starts, Funktionen zur Datenmigration anzubieten, wie zum Beispiel NetEase Cloud Music, das beim Start die Importfunktion für Playlists nutzte, um die Umstellungskosten zu senken und Kunden zu gewinnen. Im KI-Zeitalter sind diese Daten jedoch in das Verhalten des Agenten integriert. Die Daten haben sich in Leistungsvermögen des Agenten verwandelt, sodass es für die Menschen schwieriger wird, zu einem anderen Produkt zu wechseln, nachdem sie sich an die Erfahrung eines Produkts gewöhnt haben. Die Auswirkungen der Datenbarrieren werden deutlicher, und die Oligopole werden allmählich zunehmen. Darüber hinaus kann KI unter bestimmten Einschränkungen automatisch Benutzeroberflächen generieren, sodass die UX-Erfahrung von der früheren, regelbasierten, festen Form in eine dynamische Form übergeht. Früher mussten wir ein Komponente entwerfen, um den Nutzern Bestätigungsinformationen zu Flügen, Hotels usw. zurückzugeben. Jede Produktinformationskategorie musste einmal separat behandelt werden, oder gemeinsame Informationen mussten in einer einzigen Komponente abstrahiert werden. Das schränkte viele personalisierte Ausdrucksformen ein, und das Produktdesign musste zwischen Eigenschaften, Gemeinsamkeiten und Kosten abwägen. Im KI-Zeitalter ist es jedoch anders: Wir verlassen uns nicht mehr auf Regel-Design, sondern auf eine Art Leitprinzip. Fluginformationen können von der KI so angezeigt werden, wie sie präsentiert werden, und Hotelinformationen können entsprechend zurückgegeben werden. All dies kann von der KI generiert werden, und sie kann sogar mehrere Vorschläge erstellen, aus denen man einen auswählen und festlegen kann. Die KI kann auch den Designstil befolgen, um einen mit dem VI übereinstimmenden Stil zu generieren. Was du gesehen hast, kann festgelegt werden, und was du nicht gesehen hast, kann auch zufällig unterstützt werden. Das führt zu einer enormen Veränderung der Benutzererfahrung in der Software. Wenn die Nutzer sich immer mehr an diese Interaktionen und die Bequemlichkeit, die die KI mit sich bringt, gewöhnen, wird es sehr schwierig sein, zu den Erfahrungen der Vergangenheit zurückzukehren. Die Menschen wünschen sich sicherlich einen KI-Assistenten, der sie bei der Problemlösung unterstützt, anstatt sich mit einem Kundenservice-Roboter gegenüberzusehen. Wir sind bereits in diesen unumkehrbaren Prozess eingetreten, und dieser Prozess beschleunigt sich weiterhin.