为什么AI产品粘性不高？关键在于理解“期望、需求和工作流”的协同。用户往往期待AI能超越自身能力，但AI更像是增强工具，依赖用户的基础技能。许多人期望过高，比如误以为AI能一键创作高质量文章或完美PPT，但实际上，AI更适合辅助而非替代。

AI产品数量众多，但使用者往往记得有限，因为期望值与实际应用脱节。AI需要明确指令和具体情境，而人类交流的模糊性和情感元素让AI难以完全理解。市面的AI往往局限于固定的模式，缺乏互动和深度理解。

提升AI的使用效率，需要明确需求并将其融入工作流程。例如，通过分解任务（如写作或设计），一步步指导AI，而不是期待一次性解决复杂问题。工作流帮助我们将任务标准化，让AI在每个步骤中发挥作用，而不是作为全能的解决方案。

总的来说，AI产品的粘性取决于它能否适应个人的工作流程，如何通过模块化和标准化操作来提高效率。用户需理解自己的工作流程，选择适合的AI工具，并逐步将其整合到日常任务中，而不是盲目追求“超人”般的全能。