在当前围绕人工智能的讨论中，“效率”仍是高频词。自动化和优化能力被视为推动企业运转更快、员工工作更高效的关键。然而，业内观点显示，人工智能正以超出生产力范畴的方式进入消费者日常生活，其角色正在从单纯的效率工具，延伸为激发创造力、自我表达和自信的技术力量。

消费者在日常场景中使用人工智能的范围不断扩大，从食谱创作、旅行规划，到室内设计和健身方案，再到节目、电影、音乐、餐厅以及美容和时尚推荐等。相关应用在这些领域中被用于增强体验、提供灵感和支持创意尝试。

在此背景下，有观点认为，企业若希望推动人工智能更广泛被接受，需要从“只为提效”转向“为激发灵感而设计”，将人工智能视作表达与发现的伙伴，而不仅是后台工具。生成式人工智能和各类专业API的普及，被视为品牌将人工智能嵌入消费体验的重要技术基础。

从功能工具到“令人愉悦”的交互

业内人士指出，要构建消费者真正愿意反复使用的人工智能体验，关键在于让系统的工作方式贴近人类自然的行为、思考和学习模式。

一类做法是让用户清楚看到自身输入与结果之间的因果关系。例如，通过视觉反馈、置信度提示或对不确定性的明示，使交互更具“协作感”。

以露得清（Neutrogena）的 Skin360 为例，该工具帮助消费者识别个人皮肤问题和护理目标，并据此推荐产品、护理技巧和相关成分。相关方认为，这类体验通过个性化建议增强了消费者对产品选择的信心，并在一定程度上促进购买决策。

鼓励好奇心和探索被视为“激励型人工智能”的另一特征。部分人工智能助手允许用户不断调整输入，自主尝试不同组合，从而发现新的结果。旅游应用 Hopper 的人工智能旅行规划工具，允许用户在日期、目的地和预算等条件之间反复切换，并给出替代路线或不同季节的选择，以支持用户进行多轮试验。

在此过程中，“创造性控制权”被认为应保留在用户手中。相关实践显示，当人工智能以“建议”而非“结论”的方式呈现结果时，用户更倾向于将其视为辅助工具，用于做出符合个人偏好的选择。写作工具 Grammarly 和电商平台 Shopify 的人工智能功能，通常以编辑建议或设计选项的形式出现，最终决定权仍由用户掌握。这类设计被视为将购物、内容创作等数字行为转化为更具表达性的体验。

API降低门槛，拓展创意应用场景

在消费端人工智能的发展中，API 和生成式框架的普及被认为显著降低了品牌部署相关体验的门槛。各类企业可以在无需深厚技术积累的情况下，以较低成本进行试验、原型设计和快速迭代。

通过将成熟模型接入现有平台，品牌可以在真实使用场景中测试新功能，并根据用户行为进行调整。例如，小型直销品牌可以集成虚拟试妆或人工智能造型师功能，先行验证用户接受度，收集反馈，并在数天或数周内完成更新，而非以往的数月周期。

部分API还被用于构建新的创意体验类别。文化推荐引擎 Qloo 提供的API可以预测音乐、餐饮、时尚和电影等不同领域之间的相关性。借助此类工具，品牌可以尝试跨品类的组合推荐，例如为某一服装造型匹配播放列表等，营造“意外发现”的使用场景。

业内观点认为，这类应用改变了用户与推荐系统的关系。生成式工具将传统“基于历史行为推送静态推荐”的模式，转向“与用户共同创作”的模式。品牌可以提供生成式人工智能工具，让用户主动参与设计个性化产品、生成新造型或以互动方式表达偏好，将被动消费过程转化为主动探索过程。

随着这一转变，衡量成功的指标也在发生变化。有观点建议，品牌在使用相关API时，可将其视为“创意构建模块”，不仅关注转化率等传统指标，也关注与愉悦度相关的行为数据，例如用户在某功能上的停留与试验时长、分享频率或回访概率等。

在美容领域，一项可能的衡量方式是观察消费者在虚拟试妆工具中花费的时间，以及是否愿意尝试此前从未考虑过的色彩或妆容风格。

技术门槛的降低也被视为推动竞争格局变化的因素之一。曾经主要由大型企业掌握的人工智能能力，正逐步向直销品牌和中小企业开放。一家精品化妆品店可以接入与跨国美容公司类似的消费者人工智能技术，为用户提供相近层级的数字体验。这种趋势被认为有助于更多消费者在不同品牌和服务中接触到以灵感和创意为导向的人工智能应用。

面向未来的设计取向

多方观点显示，消费端人工智能正处于一个关键阶段。底层技术仍在持续演进，但其被接受和广泛使用的程度，将在很大程度上取决于能否理解并回应用户的情绪和心理需求。

围绕“灵感”和“发现”进行设计，被视为构建信任与愉悦体验的一种路径。相关实践强调，为用户预留探索空间，使技术交互更接近“游戏式体验”，而非单一的自动化流程。

上述观点由 Perfect Corp. 首席执行官兼创始人 Alice Chang 提出。