hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是智能产品架构、人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
2020年工具类产品到底有什么智能化的趋势值得我们关注? 本文涵盖以下关键内容:
功能模块化**
知识提取、知识计算
AI的能力边界
聊天机器人技术
AI老师(助手)
化繁为简
全流程自动化
AR增强现实技术
人机协作**
欢迎有兴趣的朋友添加我( 文末有福利 ),进一步交流哈~
- 何为工具产品?
首先,何为工具产品?有一个比较好理解的判断标准:
用户需求和使用场景单一。
比如微信,从最初的通讯工具到目前的超级APP,需求跟场景已经不再单一,所以已经不算哦工具产品了;再如高德地图,从最初的地点、路线查询,到现在可以在高德上打车、叫外卖,明显也不再是单纯的工具产品。
早期的产品很多都是以工具作为切入点,但是工具类产品的使用特点就是“用完即走” 。工具型产品的用户黏性最弱,它的用户更换成本非常低。所以很多工具都开始引入内容,来喂养用户……期望争取更多的用户停留。这就是工具产品内容化的趋势,比如wifi万能钥匙、自如app等。
早期的工具产品慢慢地演变为一个复杂的生态。
除了内容化的趋势,智能化也是一个很明显的特征。
- 智能化趋势
智能化包括了人工智能、大数据的应用,比如个性化推荐、软件自动化等 ,是一个比较宽泛的概念。推荐是智能化明显的一个特点,比如微信读书里的个性化推荐,如下图:
还有非常多的智能化趋势特征,请继续往下看。
- 趋势一
- 功能模块化,智能化的基础
模块化的功能,机器可以方便地调度,是智能的基础。代表产品:
station
是一个智能浏览器,通过模块化各种web的网页应用,用户可以通过各种智能化的功能,比如完成某项任务的时候,自动发通知;比如自动把谷歌表单的数据导入到邮件里并发送给特定用户等等。
另一个模块化的典型代表,是
Notion
用户的笔记内容是由很多种不同类型的内容块(Block)组成的,文字、列表、图片都是 Block 。Block 是 Notion 中最基本的单位,它实际上就是一块可以拖拽的内容,而这个内容有很多种类型(目前共有 23 种),不同类型的 Block 有不同的功能和表现形式。这些丰富的 Block 为Notion的智能提供了基础。
我非常喜欢此2款产品,也非常看好浏览器的AI化~
模块化也是帮助我们实现产品往超级APP方向发展的手段。超级app的概念很好理解,比如微信,有公众号、小程序、小游戏等,我们日常生活的吃喝玩乐都可以在微信上完成。
- 趋势二
- 为应用添加知识提取、知识计算的功能
「知识」正在成为企业等组织中无法被忽视的重要资源。 代表性的如:
Project Cortex
微软的Project Cortex,将使用AI知识图谱来大大提高企业效率。除了传统的“协作”、“工作流”和“安全管理”之外的第四大支柱。
用人工智能生成的知识图谱能够将有关某主题或内容的概念解释、关联信息、相关专家等都集成到一张类似维基百科的知识主题卡片中,并与组织成员共享,大大提高整个公司或组织在相关员工中共享知识和经验的效率。通过把用户和信息作为节点,连接这些节点并判断潜在关联,再利用 AI 将节点之间的关系全部梳理清楚,最终形成一个完整的组织图谱。
另一款经典的工具产品:
印象笔记
对于很多用户来说,印象笔记仍然仅作为一款单纯的笔记类产品,记录信息、收集重要资料。印象笔记目前所具备的功能远不止“记录”与“收藏”,它正在成为一款集信息收集、整理、分享的跨终端知识管理平台。
- 趋势三
- 在AI的能力边界范围内赋能工具
引入智能化的技术,必须考虑到技术的边界 ,但是往往用户是不清楚技术细节的,所以产品需要准备好易懂的操作指引。
fronty
这是一款从图片生成html的web工具,值得借鉴的地方是guidelines,把AI能力边界描述得非常清晰。AI不是万能的,仅擅长某些方面,所以需要清晰告知用户,AI能做什么,不能做什么,最好有些样例;
个人非常喜欢,其类似于机器学习工程师所熟悉的验证集的操作指引表达方式。 如下图:
- 趋势四
- 使用聊天机器人技术,重塑产品的用户体验
市面上把聊天机器人技术更产品结合的最好的 ,我觉得有2款:
statmuse
Instant answers to your sports questions. Stats, scores, schedules — just ask.
产品的形态已经不完全是聊天框(界面),而是我们所熟悉的搜索 ,此产品可以问任何关于体育的问题,流程如下:
我们测试一个问题,返回的是一个数据可视化的图表,这种查询方式区别于传统的图标,结合了自然语言理解跟数据可视化的方式。 如下图:
另一款产品是:
夸克
浏览器AI化前沿探索最佳实践的一款产品 。对网页进行分类,开始打上了:图文、最佳等标签;大家还在搜的内容进行聚合;还有了解界面,根据当前的语境,推荐功能或内容。
- 趋势五
- 让用户与AI老师(助手)共同成长
如何AI当我们的老师会怎么样? 微软的这款应用,把数学解题的步骤让AI可以一步步的拆解,讲解给用户。
微软数学
从小学、初中到高中的所有级别和类型的数学问题,都使用微软人工智能数学问题解决引擎为学生和家长提供帮助。用户只需拍照扫描一个_数学_算式便能得到详细的步骤解释和坐标图,此外还可以通过手写输入方便地输入你的_数学_算式求解,并利用《_微软__数学_》为你生成同类型的习题以供你练习巩固。
有一个细节值得我们学习。 AI需要不断地学习,需要用户在使用过程中提供反馈,如下图,一个结果反馈组件就显得非常关键。
另一种方式是,AI助手的形式,如:
linkedin为word开发了AI助手插件, 为用户提供简历修改建议 。
- 趋势六
- 化繁为简,复杂功能简单化
AI可以帮助我们跳过某些繁琐的工作流 ,比如裁切各种尺寸的图片,调配颜色等,都需要耗费我们比较多的时间,反复尝试。这里面代表性的产品,如abobe的:
spark
resize功能很好用 ,我们可以使用它快速制作适用于第三方社交平台的海报图片,instagram、facebook、twitter、pinterest等。
这里还有细分的趋势:
- 趋势6.1
- 参数化
brandmark
mixlab之前也介绍过此智能设计工具,最近更新了一款字体生成工具, 设置一个变量(参数化),该变量代表字体与所设定的字体偏离的程度。****通过滑动条控制其数值,就可以生成字体。 如下图
- 趋势6.2
- 声明式
有点编程语言里的声明式的感觉, 只要声明变量,过程自动由软件完成。
uibot
为我们演示了declarative design tools 的魅力,设计师不用再关注中间过程,只需要关注 输入、输出 即可。
- 趋势七
- 全流程自动化
从草图直接生成设计图,从设计图直接生成代码 ,本质上都是为了帮助我们自动化地完成某些工作,在智能化的过程中,难免有些工种会被取替(失业)。
uizard
类似于OCR(把纸质的书籍可以自动转成电子书),直接草图生成设计文件,省去了手工绘制设计图(键入文字)的过程。
- 趋势八
- AR增强现实技术,全新使用场景
AR可以为任何的产品赋能,但是我们需要注意是否有质的提高 ,比如
Prezi
Prezi是一款web版本的ppt工具,最大的特色,就是它的 zoom(变焦),它打破了传统 PPT 线性演示的逻辑,可以对页面进行随意的缩放和跳转。
以往对于一场演讲或者会议的直播,我们往往只能采用分屏的方式同时投影演讲人和演示文稿,于是你的视线不得不来回跳跃,影响注意力。 通过 A.R. 技术,让演示内容和演讲者镜头更好融合。
虽然,Prezi描绘的AR产品还没有面世,但是这是一个值得我们关注的重要趋势。AR元素需要智能化的技术支持,比如识别手势、人物与背景的自动分离等等。
另一款,产品是adobe的:
fontphoria
使用ar自动检测图片,并生成字体样式 直接叠加到现实中,我觉得这才是 未来的设计工具。
- 趋势九
- 人机协作,与人工智能的合作表现决定你的薪酬
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这里引用《必然》书中的观点,知化:
知化Cognifying
——与人工智能的合作表现决定你的薪酬
讲述的是我们生活中发生的各种智能化的过程,比如看X光方面的专家会被人工智能所取代的,法律方面的AI可以比人类律师助理更高效地阅读文件。还有飞机驾驶员,比如一趟飞机的航程是12小时,人类飞行员只要工作七八分钟就行了,剩下的时间都是AI驾驶飞机等等案例;
代表性的产品,比如我们在做的:
get智能写作
人工智能辅助写作,整个过程帮助用户完成从选题、资料收集、文章整理、文章测试、文章润色的写作过程。过去, 写一篇文章要花一天的时间。****现在有了人工智能技术,它可以缩短到一小时或几分钟。
还有国外另一款,专注英文写作的产品:
grammaly
Free Writing Assistant
英文写作领域的应用, 为用户提供文章修改的建议,包括语法、拼写错误等建议。
综上,我梳理了工具智能化的9个趋势: 技术赋能产品 。
功能模块化,智能化的基础
为应用添加知识提取、知识计算的功能
在AI的能力边界范围内赋能工具
使用聊天机器人技术,重塑产品的用户体验
让用户与AI老师(助手)共同成长
化繁为简,复杂功能简单化
全流程自动化
AR增强现实技术,全新使用场景
人机协作,与人工智能的合作表现决定你的薪酬
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