私たちは生産性変革の逆転プロセスの真っ只中にいます 現在、AI はソフトウェア業界を徐々に侵食し、再構築しています 長年にわたり、人々はNLP、ニューラルネットワーク、その他の方法を使用して、ユーザーデータを可能な限り使用し、よりユーザー理解のあるエクスペリエンスを構築し始めました ただし、このプロセスには多くのリソースとコストがかかります したがって、ほとんどの製品ではこれができません メールに関して言えば、過去のソフトウェア設計では、メールは既読と未読、または何らかのステータスビット分類によって識別および管理されたに過ぎませんでした しかし実際には、電子メール サービス プロバイダーはユーザーに関する多くの情報を持っており、これらのコンテキストは、ユーザーが重要な電子メールを選択して分類するのに十分であり、何にもっと注意を払う必要があるかを明確に分析することもできます AIが発展すればするほど、このデータを使用して、より強力なAIに反復できるようになります データが多ければ多いほど、パフォーマンスは向上するからです 以前は、人々の移行コストはデータストレージにすぎず、ほとんどのソフトウェア会社は、NetEase Cloud Musicの立ち上げ時に移行コストを削減し、顧客を獲得するためにプレイリストのインポートを使用するなど、初期のコールドスタート中にデータ移行機能を提供することを選択しました しかし、AI時代では、これらのデータはエージェントの行動に暗黙的に組み込まれ、データはエージェントのパフォーマンス資産に変換されるため、人々が製品のエクスペリエンスに慣れると、移行がより困難になり、データ障壁の役割がより明白になり、寡占が徐々に増加します また、AIは一定の制約の下でインターフェースを自動生成できるため、UX体験も固定されたルールベースのインターフェース形式から動的な形式に変化します 以前は、返却航空券やホテルなどの注文確認情報をユーザーに提供するなど、コンポーネントを設計する必要があり、各製品情報カテゴリを個別に処理する必要があったり、共通情報を同じコンポーネントに抽象化したりしていました これにより、多くのパーソナライズされた表現が制限され、製品設計は機能と共通点とコストの間で天秤にかけ、トレードオフする必要があります しかし、AI 時代の違いは、ルール設計ではなくガイドラインに依存しなくなったことです。 航空券情報は、航空券情報の表示方法に応じてAIが返信し、ホテルはホテルに応じて返信し、AIによって生成でき、固化のために複数のプランセットを選択することもでき、AIはデザインスタイルに従ってVIに一致するスタイルを生成することもできます 見たことは修正でき、見ていないものもランダムにサポートできます これはまた、ソフトウェアのユーザーエクスペリエンスに大きな変化をもたらしました ユーザーがこれらの対話と AI によってもたらされる利便性に慣れるにつれて、以前のエクスペリエンスに戻ることは困難です 人々は間違いなく、カスタマーサービスロボットと一人で対峙するのではなく、問題に対処するのを手伝ってくれるあなたをよく理解しているAIアシスタントを望んでいます 私たちはこの不可逆的なプロセスに入り、加速し続けています