在2012年，我們關心的是我們使用了什麼軟體。今天，我們關心的是我們如何使用它。 差異在於軌跡。 在過去的十年中，採用軟體是首要任務。從本地部署轉向雲端或數位化手動工作流程承諾了生產力的提升。採用是終點。 今天，軟體無處不在。每位銷售人員都使用CRM，每位工程師都使用IDE。優勢不再來自擁有工具，而是來自使用該工具以達成結果的具體路徑和方式：通過軟體的軌跡。 一位銷售人員創建一個潛在客戶，豐富該潛在客戶，並以特定方式添加有關潛在客戶的信息。這是一種軌跡。與AI的問答會議是另一種軌跡：我如何利用AI進行後量子加密的研究項目？哪些是主要的算法？哪些公司正在實施它們？量子電腦破解當前加密的時間表是什麼？我應該與哪些專家交談？ 追蹤用戶在一天中的工作，就像彈珠在機器中彈跳一樣，具有極大的戰略意義。 首先，自動化需要軌跡。要自動化工作，您必須首先了解該工作的路徑。在過去，我們雇用顧問手動繪製流程。現在，AI代理可以實時觀察、記錄和理解這些軌跡。AI通過觀察學習。 其次，優化需要重複。軌跡提供了改進的數據集。通過分析數千次工作流程的通過，AI識別成功模式、失敗和低效率。 第三，軌跡成為新的護城河。數據的解析度越高，AI產品的差異化程度就越高，這增加了供應商的鎖定。 第四，公司領導層受益於理解員工的軌跡。我們認為我們以某種方式共同工作，通常帶有一些理想化的想法。真正理解現場的工作流程則是另一回事。 第五，軌跡是通過強化學習或微調來優化AI模型的基礎。專注於高價值路徑的小型專業模型取代了大型通用模型。較低的推理成本和更高的準確性導致了利潤的增加。 軌跡的戰略性質引發了企業在購買AI軟體時是否會談判其軌跡數據的權利的問題，既是為了捕捉關鍵數據，也是為了防止鎖定。這些權力動態的發展將決定軟體的定價權。 掌握這些軌跡的公司將定義工作的未來。