AI 学不会的，是服务业的百年基本功

AI 行业正在以千亿美元级投入研发更聪明的模型，但在产品体验上反复陷入同一个错误——把开发者自己的偏好当成用户的需求。UX Collective 近日发表的一篇评论指出，答案其实早已写在酒店、餐饮、零售业的百年经验里：真正决定产品价值的不是技术本身，而是围绕用户建立起来的服务能力。

智能正在变成大宗商品

2025 年，全球最大的科技公司在 AI 上的投入接近七千亿美元。仅微软一家在基础设施上的支出就达到约一千九百亿美元。如此巨额投入之下，模型本身却开始走向同质化——微软旗下的 Copilot 会根据场景在 ChatGPT、Claude、Gemini 与微软自研模型之间悄悄切换，并提醒用户不要对其中任何一个产生依赖。

这意味着，无论底层是哪家模型，普通用户感受到的差异正在缩小。当「智能」本身不再构成壁垒，AI 产品必须在其他地方找到新的差异化方式。

信心不等于能力

文章用一个调酒的故事来说明问题：合伙人 Mason Reese 并不喝酒，却自信地评判一杯苹果马天尼的颜色「正是该有的样子」。三十秒后，这杯酒被退了回来——顾客说太甜，没法喝。

Mason 并非撒谎，他只是把「看起来对」当成了「真的好」。这是人类判断研究中反复被验证的现象：确信程度与准确程度之间只有松散的相关性。AI 模型天然继承了这种缺陷，在答错和答对时语气一样笃定。在产品层面，这种「表演式的自信」是昂贵的错误，因为没有人认为自己正在犯它。

你不是用户

文章作者所经营的 Charming Robot 设计工作室，在每个新项目启动前都会展示同一张幻灯片：「我们也许会用这个产品，但我们不是它的用户。」这一提醒针对的是设计师最容易掉进的陷阱：解决问题时，会本能地调用自己的习惯，而自己的习惯并不等于用户的习惯。

作者举了为 Econofact 设计网站时的例子：他建议把要点放在文章顶部方便快速浏览，客户却说「我讨厌这种摘要，看起来很分心」。同样一版设计，设计师和用户的感受可以截然相反。

心理学上把这种现象称为「虚假共识效应」——人们默认他人与自己相似，而当前 AI 行业最核心的问题，是最懂 AI 的那一批人正在为「和自己一模一样」的人设计产品，并把这叫做用户研究。

服务业早就会的基本功

好的服务业从来不靠一次判断搞定顾客。走进一家像 JackRabbit 这样的专业跑鞋店，店员不会直接递上「最完美的」那双鞋，而是先问你在练什么，看你跑步的样子，问哪里不舒服，再拿三双鞋让你试穿。

这种专业能力来自好奇、提问、观察与反复验证，而不是来自一个自信满满的「我懂你」。酒店、餐饮、零售用一百年学会的事情，是让人感到被理解；当前 AI 投入数千亿美元，恰恰缺少的正是这一课。