赢得长期胜利的人工智能工具是那些尊重你注意力的工具
我的堆栈中两年的变动揭示了任何功能列表都无法捕捉到的生存预测因素：该工具是吸引注意力还是返回注意力。
经过两年的人工智能工具搅动后，我注意到我的幸存者都有一个共同点：没有评论分数，也没有功能列表捕获：他们尊重注意力。 The tools that died were, almost without exception, the ones that wanted more of my attention than the job was worth.
一旦你看了一下，不尊重的模式很容易列出：在不需要通知的任务完成时发出通知的工具、使用过程中的游戏化条纹、想要访问的仪表板、需要仪式的入职，以及现代经典的人工智能“助手”，它会打断建议。每个都需要一点注意。流失率来自总和。
这些受人尊敬的工具有一种家庭风格：当有人问他们时他们会回答，否则他们会保持安静，他们第二次使用比第一次使用更快，他们安静地失败并恢复，他们从不让我管理它们。 My longest-surviving tools have no streaks, no badges, and no notifications, and I had not noticed the pattern until the churn data showed it.
这里隐藏着一个商业批评：尊重注意力的工具更难推销，因为参与度指标是增长团队优化的指标，而让你独自一人的工具具有平坦的参与度图表。尊重你的工具通常是增长数字较差但保留率较高的工具，这是我作为用户想要的交易，但很少得到提供。
该观察结果的实际用途是作为选择过滤器。在采用工具之前，我现在会观察一周的使用情况，以找出一个问题：它是否引起了我没有提供的关注？答案比任何特征比较都更好地预测了生存，并且需要一周的时间来观察而不是阅读评论。