Stiamo attraversando un processo di trasformazione della produttività che non può essere invertito. Attualmente, l'IA sta gradualmente erodendo e rimodellando l'industria del software. Già molti anni fa, le persone hanno iniziato a utilizzare metodi come NLP e reti neurali per cercare di utilizzare i dati degli utenti per costruire esperienze più comprensive. Ma questo processo richiede un'enorme quantità di risorse e costi. Pertanto, la maggior parte dei prodotti non riesce a farlo. Prendiamo ad esempio le email: per quanto riguarda il design del software passato, le email non sono altro che lette o non lette, oppure gestite tramite alcune classificazioni di stato. Ma in realtà, i fornitori di servizi email possiedono una grande quantità di informazioni sugli utenti; questi contesti sono sufficienti per aiutare gli utenti a selezionare le email importanti e a classificarle, e possono anche analizzare chiaramente quali contenuti richiedono maggiore attenzione. Con il progresso dell'IA, sarà sempre più in grado di utilizzare questi dati per iterare e diventare un'IA più potente. Perché più dati ha, meglio si comporta. Nei tempi del software, i costi di migrazione per le persone erano essenzialmente legati allo storage dei dati; la maggior parte delle aziende software, durante il loro avvio iniziale, sceglieva di offrire funzionalità di migrazione dei dati, come nel caso di NetEase Cloud Music, che ha utilizzato l'importazione delle playlist per ridurre i costi di migrazione e acquisire clienti. Ma nell'era dell'IA, questi dati sono stati implicitamente incorporati nel comportamento degli agenti; i dati si sono trasformati in asset di performance per gli agenti. Quindi, quando le persone si abituano all'esperienza di un prodotto, diventa più difficile migrare, e l'effetto delle barriere dei dati diventa più evidente, con un aumento dei colossi nel settore. Inoltre, poiché l'IA può generare automaticamente interfacce in determinate limitazioni, l'esperienza UX passerà da forme fisse basate su regole a forme dinamiche. In passato, per progettare un componente, ad esempio per restituire informazioni di conferma per voli e hotel, ogni categoria di informazioni di prodotto doveva essere trattata separatamente, oppure le informazioni comuni dovevano essere astratte in un unico componente. Questo limitava molte espressioni personalizzate; il design del prodotto doveva bilanciare caratteristiche, comunanza e costi. Ma ciò che è diverso nell'era dell'IA è che non ci affidiamo più al design basato su regole, ma piuttosto a una sorta di linee guida. Le informazioni sui voli possono far sì che l'IA risponda nel modo in cui vengono presentate, e gli hotel possono rispondere secondo il loro formato; tutto questo può essere generato dall'IA, e può persino generare diverse opzioni tra cui scegliere una da fissare, e l'IA può anche seguire uno stile di design per generare uno stile che corrisponda al VI. Ciò che hai già visto può essere fissato, mentre ciò che non hai mai visto può essere supportato in modo casuale. Questo ha portato a un enorme cambiamento nell'esperienza utente del software. Quando gli utenti si abituano sempre di più a queste interazioni e alla comodità portata dall'IA, diventa molto difficile tornare all'esperienza di prima. Le persone sicuramente preferirebbero avere un assistente IA che comprenda profondamente le loro esigenze per aiutarli a risolvere i problemi, piuttosto che affrontare un robot di assistenza clienti. Siamo già entrati in questo processo irreversibile, e questo processo continua ad accelerare.