聊天界面其实是个偷懒的产物。如今市面上绝大多数AI产品都打着对话框的旗号，把用户引向一个看似便捷的交互方式。但这种模式真的能解决所有问题吗？最近一篇来自Medium的深度分析文章《Are we designing AI products all wrong？》给出了不同答案，指出了当前AI产品设计中存在的一些关键问题。

当设计师们沉迷于打造精美的对话框时，其实已经忽略了用户真正需要的交互体验。我们设计的界面要求用户学习系统规则，而不是让系统理解用户的思维方式。这种设计思维让AI产品变成了一个简单的问答工具，却忽略了它本应承担的赋能作用。

在实际使用场景中，这种模式暴露了诸多问题。以内容编辑员Maya为例，她使用某AI写作工具时需要在对话框和文档之间反复切换，每次都要重新解释上下文。这种交互方式让她的工作效率大打折扣，甚至产生认知负担。数据显示，有11%到27%的计算时间都浪费在与AI的低效交互上，其中26%的问题最终无法解决。

更值得警惕的是，这种模式正在把大量潜在用户拒之门外。Nielsen Norman Group的研究表明，基于聊天的AI工具让近半数用户放弃使用。用户为了完成基本操作，不得不成为一个"提示词工程师"。这种现象反映出当前AI产品设计存在根本性缺陷。

对比谷歌搜索这种简单高效的交互方式，AI协作需要更复杂的交互模式。搜索是一种无状态的交互，查询-结果-完成，过程简单直接。而AI产品需要在用户工作流中自然融入，像一个智能助手一样提供支持。这种差异决定了两种设计路径的根本区别。

真正成功的AI产品往往能突破这种局限。GitHub Copilot将AI能力无缝嵌入开发环境，56%的生产力提升来自这种深度集成。Microsoft 365 Copilot被近七成财富500强企业采用，因为它没有将AI隔离在单独的聊天窗口，而是让AI成为工作流程的一部分。

这种设计思路可以归纳为"混合工作空间"模型。核心是将AI能力以感知上下文的方式融入用户的工作环境。具体实施可以从三个方面入手：在工作流中提供内联建议，根据用户行为触发上下文面板，对现有界面进行渐进式增强。

设计原则需要遵循几个关键点：AI要能理解用户当前的行动，根据用户熟练度逐步解锁功能，将AI能力融入现有工作模式，降低用户认知负担。这种设计框架解决了聊天界面的致命缺陷，即切断了"思考"与"行动"之间的自然衔接。

在AI产品设计中，我们需要从"交互设计师"转变为"工作流架构师"。最成功的AI产品不在于对话能力更强，而在于更懂得如何优化人类的工作模式。Google设计团队已经意识到这种转变，强调AI设计需要通过上下文集成来平衡人性与技术。

未来三年内，坚持"聊天优先"模式的AI公司将面临挑战。随着用户需求的复杂化，精密的交互设计变得尤为重要。那些能解决工作流集成问题的团队将获得显著优势，而"聊天优先"的产品将沦为价格竞争的同质化工具。

作为设计师，我们需要重新思考设计路径。Maya的反馈给出了重要启示："这个AI真的懂我平时是怎么工作的。它没有试图取代我的方法，而是让我的方法变得更好。"这种体验才是AIUX设计的真正价值所在。现在是时候摆脱对话框的束缚，设计出真正有价值的AI产品了。