Jesteśmy w trakcie nieodwracalnej transformacji wydajności. Obecnie AI stopniowo eroduje i przekształca branżę oprogramowania. Już od wielu lat ludzie zaczęli wykorzystywać metody NLP, sieci neuronowe i inne, aby jak najlepiej wykorzystać dane użytkowników do budowy bardziej zrozumiałych doświadczeń. Jednak ten proces wymaga ogromnych zasobów i kosztów. Dlatego zdecydowana większość produktów nie jest w stanie tego osiągnąć. Weźmy na przykład e-maile. W przeszłości projektowanie oprogramowania dla e-maili sprowadzało się do oznaczania wiadomości jako przeczytane lub nieprzeczytane, lub klasyfikowania ich za pomocą różnych statusów. Jednak w rzeczywistości dostawcy usług e-mailowych posiadają ogromne ilości informacji o użytkownikach, a te konteksty są wystarczające, aby pomóc użytkownikom w wyborze ważnych wiadomości i ich klasyfikacji, a także w jasnej analizie treści, na które należy zwrócić większą uwagę. Im bardziej rozwija się AI, tym bardziej może wykorzystywać te dane do iteracji w kierunku silniejszego AI. Ponieważ im więcej danych posiadasz, tym lepiej się sprawdza. W przeszłości koszty migracji w erze oprogramowania sprowadzały się do przechowywania danych. Większość firm programistycznych na wczesnym etapie uruchamiania wybierała oferowanie funkcji migracji danych, na przykład NetEase Cloud Music, które wykorzystało importowanie playlist, aby obniżyć koszty migracji i zdobyć klientów. Jednak w erze AI te dane zostały ukryte w zachowaniach agentów, a dane przekształciły się w aktywa wydajności agentów. Dlatego gdy ludzie przyzwyczają się do doświadczenia jednego produktu, migracja staje się znacznie trudniejsza, a wpływ barier danych staje się bardziej widoczny, co prowadzi do wzrostu liczby oligopolów. Ponadto, ponieważ AI może automatycznie generować interfejsy w pewnych ograniczeniach, doświadczenie UX również zmienia się z pierwotnie ustalonych, opartych na regułach form interfejsu, w dynamiczne formy. Kiedyś musieliśmy zaprojektować komponent, na przykład zwracając użytkownikowi informacje o potwierdzeniu zamówienia na bilety lotnicze i hotele, więc każda kategoria informacji o produkcie musiała być przetwarzana osobno, lub wspólne informacje musiały być abstrahowane do jednego komponentu. To ograniczało wiele możliwości personalizacji, a projektowanie produktów musiało balansować między cechami, wspólnotą a kosztami. Jednak w erze AI różnica polega na tym, że nie polegamy już na projektowaniu opartym na regułach, ale na pewnych zasadach przewodnich. Informacje o biletach lotniczych mogą być prezentowane przez AI w sposób odpowiadający sposobowi wyświetlania informacji o biletach, a hotele mogą być odpowiadane zgodnie z ich odpowiedziami. To wszystko może być generowane przez AI, a nawet można wygenerować kilka zestawów rozwiązań i wybrać jedną z nich do ustalenia. AI może również przestrzegać stylu projektowania, aby generować styl zgodny z VI. To, co widziałeś, może być ustalone, a to, czego nie widziałeś, może być losowo wspierane. To powoduje ogromną zmianę w doświadczeniu użytkowników oprogramowania....