Dla większości nowoczesnego oprogramowania, wykonanie było ograniczeniem. Pomysły były wszędzie, ale przekształcenie jednego w rzeczywistość wymagało ludzi, zgody i czasu. Koszt działania filtrował słabe myślenie. Większość złych pomysłów umierała, zanim użytkownicy je zobaczyli. Ten filtr znika. AI skraca dystans między intencją a wynikiem. Szkice pojawiają się natychmiast. Eksperymenty odbywają się, zanim decyzje wydają się ostateczne. Praca, która kiedyś zajmowała tygodnie, teraz mieści się w poranku. To wygląda jak postęp, i tak jest. Ale usunięcie ograniczenia nigdy nie usuwa limitów. Odsłania następne. Nowym ograniczeniem nie jest już wprowadzanie zmian. To sprawienie, by zmiany były zrozumiałe. Gdy wykonanie przebiegało wolno, zrozumienie mogło dotrzymać kroku. Zespoły rozmawiały podczas budowania. Klienci dostosowywali się stopniowo. Znaczenie kształtowało się równolegle z wynikiem. Teraz wyniki rutynowo wyprzedzają zrozumienie. Produkty zmieniają się szybciej, niż użytkownicy mogą zaktualizować swój model mentalny. Przekazy zmieniają się szybciej, niż zaufanie może się przywrócić. Wewnątrz zespoły dostarczają przedmioty, zanim wspólne zrozumienie się uformuje. Na zewnątrz klienci zauważają ruch, ale nie mogą wyjaśnić, co to oznacza. Nic nie eksploduje. Wydajność cichutko się pogarsza. W firmach objawia się to jako ruch bez zgrania. Jeden zespół aktualizuje onboarding, ponieważ to łatwe. Inny przepisuje kluczowy proces, ponieważ to łatwe. Wsparcie dowiaduje się o obu przez zamieszanie. Nikt nie zrobił nic złego. Po prostu poruszali się szybciej niż wspólne zrozumienie produktu. Marketing odczuwa to jako pierwszy. Gdy tekst staje się tani, spójność staje się droga. Feed się zapełnia, ale publiczność nie może powiedzieć, w co wierzysz. Zaufanie wymaga stabilnej formy. Bez niej klient musi ciężej pracować, aby cię zrozumieć. Większość klientów tego nie robi. Na zewnątrz firmy wzór jest subtelny. Klient, który kiedyś wiedział, gdzie kliknąć i czego się spodziewać, nadal lubi produkt, ale przestaje eksplorować. Eksploracja wymaga pewności. Pewność zależy od przewidywalności. Przewidywalność zależy od znaczenia, które pozostaje w miejscu wystarczająco długo, aby mogło być nauczone. Większość porażek w środowisku przyspieszonym przez AI wygląda jak wahanie, a nie błędy. Użytkownicy czują zmianę bez korzyści. Oczekiwania przestają się układać. Szybkość zamienia się w churn. ...