Nell’era dell’intelligenza artificiale, non ho lealtà.

Osservando le recenti discussioni sull’abbonamento e sulla migrazione di diversi prodotti IA, il cambiamento più evidente non è “chi è più forte”, ma “quanto sia difficile sostituirlo”. Partendo dalla premessa che le capacità del modello sono vicine, la permanenza o meno di un utente è meno determinata dalla mente del marchio e più determinata da dettagli come contesto, memoria, autorizzazioni, esportazione e audit.

I costi di cambio sono più reali della fedeltà

Se un assistente è responsabile solo della chat, il cambio non comporta quasi alcun costo. Inserisci le parole guida, le preferenze e il contesto di uso comune nei file di markdown, modifica la casella di input e molte esperienze possono essere collegate. La cosiddetta lealtà sostanzialmente non esiste in questo scenario. Quando il divario nelle capacità non è ampio, gli utenti sceglieranno solo quello con una risposta rapida, un prezzo basso e una disponibilità online stabile.

Anche questo è un fatto che verrà svelato il primo giorno di molti prodotti in abbonamento: il prezzo può modificare la soglia di prova, ma non può modificare la difficoltà di sostituzione. Finché le competenze di base sono sufficienti, la vera decisione di restare non è “ricordare le proprie preferenze”, ma “se abbandonare tutta una serie di abitudini lavorative dopo averle cambiate”.

La memoria è solo uno stato migratorio

A molti prodotti piace parlare di “memoria” come di “persistenza”, che fa sembrare che gli utenti non possano andarsene perché ricordano le loro preferenze. In realtà è più vicino al contrario: più è facile esternalizzare la memoria, meno è probabile che l’utente venga bloccato. Finché le parole guida, le configurazioni comuni degli strumenti, le regole personali e i riepiloghi delle conversazioni possono essere esportati in file locali, il costo del passaggio sarà molto basso.

Ciò che è veramente difficile da trasferire non è la memoria in sé, ma i legami d’azione legati alla memoria. Ad esempio, una serie di modelli di prompt fissi, contesti di progetto comunemente utilizzati, aree di lavoro sempre aperte, metodi di elaborazione degli allegati predefiniti e formati di risposta verificati. Una volta inserite queste cose nel testo o nella configurazione, le differenze tra i prodotti si ridurranno rapidamente.

Questo è il motivo per cui è difficile che i prodotti puramente chat formino un lock-in a lungo termine. Il contenuto della chat in sé non è abbastanza importante e durante la migrazione andrà al massimo perso un po’ di senso della storia. Il senso della storia non significa dipendenza dal lavoro e lasciare una finestra di conversazione non ha effetti collaterali sostanziali. Senza effetti collaterali, non esiste una reale pressione da mantenere.

Più profondo è il collegamento dello strumento, più stabile sarà il prodotto

Scenari come codifica, agente, organizzazione della conoscenza ed elaborazione della posta elettronica sono diversi. Una volta collegati magazzini, documenti, caselle di posta, calendari, gruppi, autorizzazioni e allegati, il prodotto non è più solo un modello di shell, ma un sistema di esecuzione con stato. Una volta che lo stato è sparso in più posti, la migrazione non è più semplice come “cambiare un account”, ma spostare insieme la storia, i vincoli e gli effetti collaterali.

Questo è anche il punto di valutazione errata di molti prodotti di intelligenza artificiale. Ai prodotti piace parlare di “memoria” come appiccicoso. Ciò che davvero rimane impresso alle persone spesso non è il ricordo, ma la catena dell’esecuzione. Uno strumento di completamento, un agente, un assistente per la revisione del codice, se fornisce solo risposte più intelligenti, possono essere sostituiti rapidamente; se inizia a prendere il controllo delle autorizzazioni del magazzino, dei record di modifica, dello stato delle attività, dei risultati degli elementi della configurazione e dei percorsi di rollback, la conservazione diventerà improvvisamente pesante.

Il motivo per cui le persone restano non è perché sono “riluttanti a separarsi dal modello”, ma perché il lavoro è stato organizzato attorno ad esso. Il fossato qui non sono più i parametri del modello, ma la gestione dello stato, i limiti di esecuzione e le capacità di ripristino dopo un fallimento. Finché questi strati saranno sottili, non importa quanto sia forte il modello, sarà solo una casella di input più costosa.

La ricarica non crea automaticamente fedeltà

Lo stesso vale per gli abbonamenti. L’addebito non crea automaticamente fedeltà, ma aumenta semplicemente la soglia per tentativi ed errori da zero a decine di dollari. Finché le alternative saranno vicine allo stesso livello, gli utenti continueranno a muoversi, anche se con maggiore cautela. I prodotti che riescono davvero a trattenere le persone spesso non rendono le chat più vivaci, ma stringono le cose trasferibili in una catena di lavoro difficile da tradurre.

Pertanto, “Nell’era dell’IA, non ho lealtà”. Questa frase è più simile a un giudizio sul prodotto che a una dichiarazione emotiva. Una volta che le capacità del modello saranno sufficientemente vicine, la fedeltà svanirà rapidamente, lasciando solo i costi di cambiamento. Chi riuscirà a rendere più completi lo stato, i permessi, la catena delle prove e il percorso di ripristino, potrà fidelizzare più facilmente gli utenti. Chi rende le sue risposte solo più umane vedrà solo altri sostituire le caselle di input.