我們正在處於一個無法回退的生產力變革過程中 當下AI正在逐漸侵蝕並重塑軟體行業 對於很多年前，人們就開始利用NLP、神經網絡等方法盡量使用用戶數據來構建更加懂用戶的體驗 但這個過程需要消耗大量的資源與成本 所以絕大部分的產品都無法做到這樣 我們就以郵件而言，對於過往的軟體設計，郵件無非是已讀未讀，或者通過一些狀態位分類來標識管理 但實際上郵件服務商擁有用戶大量的信息，這些上下文足以幫助用戶挑選出重要的郵件並進行分類，也能明確分析出應該投入較高注意力的內容 AI越發展，就會越能利用這些數據迭代成更強大的AI 因為擁有你的數據越多，它表現得就越好 從前軟體時代人們的遷移成本無非是數據存儲，大部分軟體公司在早期冷啟動時，會選擇提供數據遷移功能，比如網易雲音樂啟動時利用歌單導入來降低遷移成本獲得客戶 但在AI時代中，這些數據被隱性化到Agent的行為中了，數據轉化成了Agent的性能資產，所以當人們習慣了一個產品的體驗後，會更加難以遷移，數據壁壘帶來的作用會更加明顯，寡頭也會逐漸變多 另外，由於AI可以在某種限制下自動化生成界面，UX體驗也會從原來固定化基於規則的界面形態，轉變成動態形態 以前我們要設計一個組件，比如給用戶返回機票酒店等訂單確認信息，那每一個產品信息類別都需要單獨處理一次組件，或者將共性信息抽象成同一個組件 這就限制了很多個性化表達，產品設計要在特性和共性與成本之間做衡量取舍 但AI時代不一樣的地方在於，我們其實不再依賴規則設計，而是依賴一種指導準則。 機票信息就可以讓AI按照機票信息展示的方式回覆，酒店就按酒店的回覆，這些都可以AI生成，甚至可以生成好幾套方案後選擇其中一套固化，AI還能遵從設計風格來生成與VI匹配的風格 你見過的，就可以固定，你沒見過的，它也能隨機的支持 這令軟體用戶體驗也發生了巨大的轉變 當用戶越來越習慣這些互動，與AI帶來的便捷後，就很難再回退回從前的體驗當中 人們肯定更希望一個非常懂你的AI助理幫你處理問題，而不是單獨去面對對面的客服機器人 我們已經步入了這種不可逆的進程裡，並且這個進程在持續加速轉變