Estamos en un proceso de transformación de la productividad que no se puede revertir. Actualmente, la IA está erosionando y remodelando gradualmente la industria del software. Desde hace muchos años, las personas han comenzado a utilizar métodos como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y las redes neuronales para intentar usar los datos de los usuarios y construir experiencias que comprendan mejor a los usuarios. Pero este proceso requiere consumir una gran cantidad de recursos y costos. Por lo tanto, la gran mayoría de los productos no pueden lograr esto. Tomemos el correo electrónico como ejemplo. En el diseño de software del pasado, el correo electrónico no era más que leído o no leído, o clasificado mediante algunos estados para su gestión. Pero, en realidad, los proveedores de servicios de correo electrónico tienen una gran cantidad de información sobre los usuarios; este contexto es suficiente para ayudar a los usuarios a seleccionar correos importantes y clasificarlos, y también puede analizar claramente qué contenido debe recibir más atención. Cuanto más se desarrolla la IA, más puede aprovechar estos datos para iterar y convertirse en una IA más poderosa. Porque cuanto más datos tiene, mejor se desempeña. En la era del software anterior, el costo de migración para las personas era simplemente el almacenamiento de datos. La mayoría de las empresas de software, en sus inicios, optaban por ofrecer funciones de migración de datos. Por ejemplo, cuando NetEase Cloud Music se lanzó, utilizó la importación de listas de reproducción para reducir el costo de migración y atraer clientes. Pero en la era de la IA, estos datos se han vuelto implícitos en el comportamiento del agente; los datos se han convertido en activos de rendimiento del agente. Por lo tanto, cuando las personas se acostumbran a la experiencia de un producto, se vuelve más difícil migrar. El efecto de las barreras de datos se vuelve más evidente, y los oligopolios comenzarán a aumentar gradualmente. Además, dado que la IA puede generar automáticamente interfaces dentro de ciertos límites, la experiencia de usuario (UX) también pasará de ser una forma de interfaz fija basada en reglas a una forma dinámica. Antes, si queríamos diseñar un componente, como devolver información de confirmación de pedidos de vuelos y hoteles a los usuarios, cada categoría de información del producto necesitaba ser tratada por separado, o se debía abstraer la información común en un solo componente. Esto limitaba muchas expresiones personalizadas; el diseño del producto debía equilibrar características, común y costos. Pero lo diferente en la era de la IA es que ya no dependemos del diseño basado en reglas, sino de un conjunto de directrices. La información de vuelos puede hacer que la IA responda de acuerdo con la forma en que se presenta la información del vuelo, y los hoteles pueden responder según la información del hotel; todo esto puede ser generado por la IA, e incluso puede generar varias opciones y elegir una para solidificarla. La IA también puede seguir el estilo de diseño para generar un estilo que coincida con la identidad visual (VI). Lo que has visto puede ser fijado, y lo que no has visto, también puede ser apoyado aleatoriamente. Esto ha provocado un gran cambio en la experiencia del usuario del software. A medida que los usuarios se acostumbran cada vez más a estas interacciones y a la conveniencia que trae la IA, será muy difícil volver a la experiencia anterior. Las personas definitivamente preferirían tener un asistente de IA que los entienda muy bien para ayudarles a resolver problemas, en lugar de enfrentarse a un robot de atención al cliente. Ya hemos entrado en este proceso irreversible, y este proceso sigue acelerándose.