O diretor de produtos da OpenAI, Miqdad Jaffer, destacou em seu blog pessoal que o framework de adequação ao mercado de produtos tradicionais de 2925, (PMF), já está obsoleto. O chamado paradoxo do AI PMF é que a IA torna mais fácil alcançar a adequação ao mercado do produto, mas ao mesmo tempo, também a torna mais difícil de alcançar. Ele propôs quatro estágios para alcançar o sucesso sistemático no framework do AI PMF e anexou um modelo de PRD para produtos de IA no texto.
Existem três diferenças-chave entre AI PMF e estruturas tradicionais.
Product-Market Fit (PMF adequação do produto ao mercado ) é um termo da indústria que se refere à demanda do mercado por um produto. Miqdad Jaffer começa por afirmar que a adequação do produto ao mercado costumava ser bastante simples: criar algo que as pessoas quisessem, validar a demanda e, em seguida, escalar. Mas na era da IA, tudo mudou. A velocidade das iterações, a complexidade das expectativas dos usuários e o rápido avanço da tecnologia tornaram a estrutura tradicional de adequação do produto ao mercado obsoleta.
Existem diferenças fundamentais no PMF em inteligência artificial em três aspectos-chave:
À medida que os usuários interagem com a inteligência artificial e descobrem novos fluxos de trabalho, os problemas também evoluem.
Devido à flexibilidade dos modelos, dos prompts e dos dados de treino, o espaço de soluções é infinito.
Com o surgimento de inteligência artificial de topo como o ChatGPT, as expectativas dos utilizadores cresceram exponencialmente.
Estas diferenças significam que é necessário adotar uma nova estrutura de definições de sucesso que envolva iteração rápida, comportamento probabilístico e desenvolvimento contínuo.
AI PMF Paradoxo: A inteligência artificial torna o PMF mais fácil e mais difícil
Ele apresentou a paradoxo do AI PMF, em que a IA torna mais fácil atingir o PMF ( com iterações mais rápidas, mais personalização e análises mais fortes ), mas também torna mais difícil alcançar o PMF ( devido ao aumento das expectativas dos usuários, a comparação com o ChatGPT e a redução da margem de erro ).
Ele afirmou em uma aula: "Eu vejo que o maior erro cometido pelos fundadores de IA é tratar o PMF como uma caixa de seleção. No mundo da IA, o PMF é um objetivo em constante mudança. À medida que os usuários experimentam outros sistemas de IA melhores, suas definições do que é inteligente estão mudando a cada mês." E isso é o que ele chama de paradoxo do AI PMF: você precisa atender a um mercado cujas exigências em relação às capacidades de IA estão aumentando e cujas expectativas estão em constante mudança.
Por que o PMF tradicional já não é mais aplicável?
Na era da IA, à medida que os usuários aprendem, os problemas evoluem constantemente. Os produtos tradicionais resolvem problemas conhecidos, enquanto os produtos de inteligência artificial geralmente resolvem problemas desconhecidos pelos usuários ou criam novos fluxos de trabalho que eles nunca imaginaram.
Espaço de solução ilimitado: A saída dos produtos de IA é difícil de prever, enquanto o software tradicional é limitado pelos recursos de desenvolvimento e pela complexidade técnica. As limitações da inteligência artificial, por outro lado, estão relacionadas com os dados de treinamento, a capacidade do modelo e a engenharia rápida. Isso significa que o seu MVP pode ser extremamente forte em algumas áreas, enquanto em outras pode ser surpreendentemente limitado, resultando em uma experiência do usuário imprevisível.
Os usuários esperam uma explosão de crescimento: uma vez que os usuários experimentam uma inteligência artificial que se destaca em cenários específicos, eles esperam que ela possa ser aplicada a todos os cenários. Se o ChatGPT consegue entender solicitações sutis, por que suas ferramentas de inteligência artificial específicas da indústria não conseguem? Produtos revolucionários como o ChatGPT estabelecem um padrão em constante elevação.
O responsável pelo produto da OpenAI reestruturou o framework PMF do produto de IA, passando por quatro fases rumo ao sucesso sistemático.
Miqdad Jaffer propôs uma nova estrutura de AI PMF, sistematizando quatro fases de sucesso.
Descobrir oportunidades, procurar pontos de dor nativos da inteligência artificial.
Ele acredita que o maior erro dos fundadores de IA é adicionar IA com base nos fluxos de trabalho existentes. Isso não é inovação, mas sim melhorar processos com IA. A verdadeira estrutura de gestão de projetos de IA (PMF) surge da identificação de pontos problemáticos que só podem ser resolvidos pelas capacidades únicas da IA.
Ele apontou que as melhores oportunidades de inteligência artificial muitas vezes parecem ser problemas que não precisam ser resolvidos. No passado, os usuários desenvolveram soluções complexas para problemas que a inteligência artificial pode resolver facilmente. Essas fricções estão tão profundamente enraizadas nos fluxos de trabalho atuais que os usuários nem percebem mais que isso é um problema. Por exemplo, em uma startup, a maioria dos desenvolvedores passa 40% do tempo em tarefas de programação diárias, mas eles não consideram isso um problema; eles acham que é apenas parte do trabalho.
A base do AI PMF é uma análise rigorosa dos pontos críticos. Utilize as seguintes cinco perguntas para classificar quais pontos críticos valem a pena serem resolvidos e aplique a perspectiva de IA a cada uma das questões:
Escala: Quantas pessoas enfrentam esse tipo de dor? Consideração de IA: Esse tipo de dor existe em várias indústrias onde a IA pode ser aplicada horizontalmente?
Frequência: Com que frequência eles encontram esse tipo de dor? Consideração da IA: A frequência com que essa dor aparece é suficiente para gerar os dados necessários para o aprendizado e melhoria da IA?
Gravidade: Quão grave é este ponto de dor? Consideração de IA: Este ponto de dor envolve carga cognitiva, reconhecimento de padrões ou decisões nas quais a IA é boa?
Competição: Quem mais está resolvendo esse ponto de dor? Consideração de IA: As soluções atuais estão limitadas por humanos, e a inteligência artificial pode superar essas limitações?
Comparação: A forma como os seus concorrentes resolvem este ponto de dor recebeu críticas negativas? Considerações sobre inteligência artificial: Os usuários reclamam que as soluções existentes carecem de personalização, velocidade ou inteligência?
Um caso é o assistente de IA lançado pela Klarna. Eles inicialmente não tentaram "melhorar o atendimento ao cliente com IA". Em vez disso, descobriram um ponto crítico invisível: os clientes aguardavam em média 11 minutos para resolver questões simples de pagamento, questões que na verdade não necessitavam de intervenção humana, apenas o acesso às informações da conta e seguir um processo padrão. Agora, o assistente de IA deles pode concluir todas as tarefas em 2 minutos, processando 2,3 milhões de conversas por mês, com uma eficiência equivalente a 700 atendentes de serviço ao cliente em tempo integral, essa é a descoberta da oportunidade nativa da IA.
Utilizar o documento de requisitos do produto AI (PRD) para criar o MVP
Quando você encontra um ponto de dor que a IA pode resolver, os documentos de requisitos de produtos tradicionais parecem totalmente inadequados. O erro mais comum é aplicar linearmente estruturas tradicionais à IA; os produtos de IA, por sua natureza, operam com modelos probabilísticos, e a mesma entrada pode gerar saídas diferentes com probabilidade. Não podemos prever com precisão o padrão de comportamento da IA em todas as situações, mas podemos criar estruturas para obter saídas consistentes e valiosas.
Miqdad Jaffer e o Product Professor criaram um documento de requisitos de produto de IA. Como mencionado anteriormente, os documentos de requisitos de produtos tradicionais assumem que o comportamento é determinístico. Já os documentos de requisitos de produtos de IA assumem que o comportamento é probabilístico. Portanto, o documento de requisitos de produto de IA não é apenas um documento, mas uma função obrigatória para pensar em todas as maneiras possíveis de falha que a IA pode apresentar.
A chave está em: produtos de IA precisam de dois indicadores de sucesso, os indicadores tradicionais de usuários ( como engajamento, taxa de retenção, taxa de conversão ), e os indicadores exclusivos de IA ( como taxa de precisão, taxa de alucinação, qualidade de resposta ). Ambos são indispensáveis para realmente alcançar a adequação do produto ao mercado (PMF).
Expandir a escala utilizando um quadro estratégico
A maioria das startups de inteligência artificial encontra gargalos ao tentar escalar. Seu MVP funciona muito bem na visão dos primeiros adotantes, mas a aplicação no mercado mais amplo estagna. Isso ocorre porque não consideram de maneira abrangente a preparação para o lançamento do produto sob uma perspectiva estratégica. Expandir produtos de IA não se trata apenas de lidar com mais usuários, mas de manter a eficácia da IA em grande escala, gerenciar a qualidade dos dados para diferentes casos de uso e garantir uma experiência consistente quando o modelo encontra situações extremas. Miqdad Jaffer avalia a prontidão para escalar em quatro dimensões:
cliente
Segmentação do mercado-alvo em termos de tamanho e taxa de crescimento
Taxa de retenção de clientes e frequência de uso orgânico
Grau de dor que está a ser resolvido e a disposição dos utilizadores para pagar
produto
A sua vantagem desigual ( dados, modelos ) de força
A cobertura do produto e o potencial de propagação viral
A singularidade da capacidade de IA em comparação com os concorrentes.
empresa
Viabilidade técnica da expansão da infraestrutura de IA
Viabilidade de lançamento e validação do processo de vendas
A capacidade da equipe de lidar com o rápido crescimento e a complexidade da inteligência artificial.
competição
O número e a força dos concorrentes na sua área
Novas barreiras de entrada para concorrentes de inteligência artificial.
Poder dos fornecedores ( depende de provedores de modelos como OpenAI )
Ele apontou que o maior desafio de expansão dos produtos de IA não é a parte técnica, mas sim como manter a qualidade ao enfrentar casos de uso mais diversificados. Seu sistema de inteligência artificial pode ter um desempenho perfeito para os usuários iniciais, mas quando novos usuários trazem contextos, vocabulários ou expectativas diferentes, sérios problemas de desempenho podem surgir.
Estabelecer um ciclo de crescimento sustentável
Miqdad Jaffer acredita que os produtos tradicionais se concentram na otimização do funil de conversão e do engajamento do usuário. Já os produtos de IA devem otimizar o desempenho do modelo, a qualidade dos dados e a confiança do usuário. Isso cria uma oportunidade única: os produtos de IA, ao atrair novos usuários, também melhoram a experiência do usuário existente.
Ele propôs um quadro de crescimento de IA:
Efeito de rede de dados: Cada interação do usuário permite que a IA aprenda com isso, tornando o modelo mais inteligente. Implementar um ciclo de feedback para melhorar o desempenho do modelo e ajustar as respostas com correções dos usuários, a fim de construir um sistema que aprende com os resultados bem-sucedidos dos usuários.
A cerca inteligente: a vantagem competitiva do produto é o desempenho da IA em si, tentando desenvolver conjuntos de dados proprietários que os concorrentes não conseguem replicar, criando fluxos de trabalho de IA com valor único em áreas específicas e estabelecendo uma interface de usuário que permita um acesso mais fácil aos usuários.
Efeito composto da confiança: Quando os usuários confiam na sua IA, isso pode promover o crescimento orgânico da IA. Portanto, durante o processo de expansão, é necessário manter padrões de qualidade consistentes, não reduzindo a qualidade para expandir, pois isso diminuirá o nível de confiança dos usuários.
Ele costuma dizer ao fundador: "Os produtos de inteligência artificial mais bem-sucedidos que já vi não são apenas aqueles que resolvem problemas, mas sim aqueles cujas capacidades de resolver problemas se tornam cada vez mais fortes ao longo do tempo. Essa é a sua verdadeira barreira competitiva." Produtos de inteligência artificial que realmente alcançam o PMF podem criar vantagens complexas que o software tradicional não consegue igualar.
Cada interação do usuário permite que o modelo aprenda com isso. Cada caso limite que você gerencia torna sua inteligência artificial mais robusta. Cada resultado bem-sucedido aumenta a confiança do usuário e impulsiona o crescimento orgânico. É por isso que, se feito corretamente, o PMF da inteligência artificial pode criar uma posição competitiva quase inabalável.
Este artigo 2025 por que você deve reaprender AI PMF? O diretor de produtos da Open AI reestrutura a framework de PMF de inteligência artificial em quatro etapas. Apareceu pela primeira vez na Chain News ABMedia.
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2025 Por que você deve reaprender o AI PMF? O chefe de produtos da Open AI reestrutura a estrutura de AI PMF em quatro etapas.
O diretor de produtos da OpenAI, Miqdad Jaffer, destacou em seu blog pessoal que o framework de adequação ao mercado de produtos tradicionais de 2925, (PMF), já está obsoleto. O chamado paradoxo do AI PMF é que a IA torna mais fácil alcançar a adequação ao mercado do produto, mas ao mesmo tempo, também a torna mais difícil de alcançar. Ele propôs quatro estágios para alcançar o sucesso sistemático no framework do AI PMF e anexou um modelo de PRD para produtos de IA no texto.
Existem três diferenças-chave entre AI PMF e estruturas tradicionais.
Product-Market Fit (PMF adequação do produto ao mercado ) é um termo da indústria que se refere à demanda do mercado por um produto. Miqdad Jaffer começa por afirmar que a adequação do produto ao mercado costumava ser bastante simples: criar algo que as pessoas quisessem, validar a demanda e, em seguida, escalar. Mas na era da IA, tudo mudou. A velocidade das iterações, a complexidade das expectativas dos usuários e o rápido avanço da tecnologia tornaram a estrutura tradicional de adequação do produto ao mercado obsoleta.
Existem diferenças fundamentais no PMF em inteligência artificial em três aspectos-chave:
À medida que os usuários interagem com a inteligência artificial e descobrem novos fluxos de trabalho, os problemas também evoluem.
Devido à flexibilidade dos modelos, dos prompts e dos dados de treino, o espaço de soluções é infinito.
Com o surgimento de inteligência artificial de topo como o ChatGPT, as expectativas dos utilizadores cresceram exponencialmente.
Estas diferenças significam que é necessário adotar uma nova estrutura de definições de sucesso que envolva iteração rápida, comportamento probabilístico e desenvolvimento contínuo.
AI PMF Paradoxo: A inteligência artificial torna o PMF mais fácil e mais difícil
Ele apresentou a paradoxo do AI PMF, em que a IA torna mais fácil atingir o PMF ( com iterações mais rápidas, mais personalização e análises mais fortes ), mas também torna mais difícil alcançar o PMF ( devido ao aumento das expectativas dos usuários, a comparação com o ChatGPT e a redução da margem de erro ).
Ele afirmou em uma aula: "Eu vejo que o maior erro cometido pelos fundadores de IA é tratar o PMF como uma caixa de seleção. No mundo da IA, o PMF é um objetivo em constante mudança. À medida que os usuários experimentam outros sistemas de IA melhores, suas definições do que é inteligente estão mudando a cada mês." E isso é o que ele chama de paradoxo do AI PMF: você precisa atender a um mercado cujas exigências em relação às capacidades de IA estão aumentando e cujas expectativas estão em constante mudança.
Por que o PMF tradicional já não é mais aplicável?
Na era da IA, à medida que os usuários aprendem, os problemas evoluem constantemente. Os produtos tradicionais resolvem problemas conhecidos, enquanto os produtos de inteligência artificial geralmente resolvem problemas desconhecidos pelos usuários ou criam novos fluxos de trabalho que eles nunca imaginaram.
Espaço de solução ilimitado: A saída dos produtos de IA é difícil de prever, enquanto o software tradicional é limitado pelos recursos de desenvolvimento e pela complexidade técnica. As limitações da inteligência artificial, por outro lado, estão relacionadas com os dados de treinamento, a capacidade do modelo e a engenharia rápida. Isso significa que o seu MVP pode ser extremamente forte em algumas áreas, enquanto em outras pode ser surpreendentemente limitado, resultando em uma experiência do usuário imprevisível.
Os usuários esperam uma explosão de crescimento: uma vez que os usuários experimentam uma inteligência artificial que se destaca em cenários específicos, eles esperam que ela possa ser aplicada a todos os cenários. Se o ChatGPT consegue entender solicitações sutis, por que suas ferramentas de inteligência artificial específicas da indústria não conseguem? Produtos revolucionários como o ChatGPT estabelecem um padrão em constante elevação.
O responsável pelo produto da OpenAI reestruturou o framework PMF do produto de IA, passando por quatro fases rumo ao sucesso sistemático.
Miqdad Jaffer propôs uma nova estrutura de AI PMF, sistematizando quatro fases de sucesso.
Descobrir oportunidades, procurar pontos de dor nativos da inteligência artificial.
Ele acredita que o maior erro dos fundadores de IA é adicionar IA com base nos fluxos de trabalho existentes. Isso não é inovação, mas sim melhorar processos com IA. A verdadeira estrutura de gestão de projetos de IA (PMF) surge da identificação de pontos problemáticos que só podem ser resolvidos pelas capacidades únicas da IA.
Ele apontou que as melhores oportunidades de inteligência artificial muitas vezes parecem ser problemas que não precisam ser resolvidos. No passado, os usuários desenvolveram soluções complexas para problemas que a inteligência artificial pode resolver facilmente. Essas fricções estão tão profundamente enraizadas nos fluxos de trabalho atuais que os usuários nem percebem mais que isso é um problema. Por exemplo, em uma startup, a maioria dos desenvolvedores passa 40% do tempo em tarefas de programação diárias, mas eles não consideram isso um problema; eles acham que é apenas parte do trabalho.
A base do AI PMF é uma análise rigorosa dos pontos críticos. Utilize as seguintes cinco perguntas para classificar quais pontos críticos valem a pena serem resolvidos e aplique a perspectiva de IA a cada uma das questões:
Escala: Quantas pessoas enfrentam esse tipo de dor? Consideração de IA: Esse tipo de dor existe em várias indústrias onde a IA pode ser aplicada horizontalmente?
Frequência: Com que frequência eles encontram esse tipo de dor? Consideração da IA: A frequência com que essa dor aparece é suficiente para gerar os dados necessários para o aprendizado e melhoria da IA?
Gravidade: Quão grave é este ponto de dor? Consideração de IA: Este ponto de dor envolve carga cognitiva, reconhecimento de padrões ou decisões nas quais a IA é boa?
Competição: Quem mais está resolvendo esse ponto de dor? Consideração de IA: As soluções atuais estão limitadas por humanos, e a inteligência artificial pode superar essas limitações?
Comparação: A forma como os seus concorrentes resolvem este ponto de dor recebeu críticas negativas? Considerações sobre inteligência artificial: Os usuários reclamam que as soluções existentes carecem de personalização, velocidade ou inteligência?
Um caso é o assistente de IA lançado pela Klarna. Eles inicialmente não tentaram "melhorar o atendimento ao cliente com IA". Em vez disso, descobriram um ponto crítico invisível: os clientes aguardavam em média 11 minutos para resolver questões simples de pagamento, questões que na verdade não necessitavam de intervenção humana, apenas o acesso às informações da conta e seguir um processo padrão. Agora, o assistente de IA deles pode concluir todas as tarefas em 2 minutos, processando 2,3 milhões de conversas por mês, com uma eficiência equivalente a 700 atendentes de serviço ao cliente em tempo integral, essa é a descoberta da oportunidade nativa da IA.
Utilizar o documento de requisitos do produto AI (PRD) para criar o MVP
Quando você encontra um ponto de dor que a IA pode resolver, os documentos de requisitos de produtos tradicionais parecem totalmente inadequados. O erro mais comum é aplicar linearmente estruturas tradicionais à IA; os produtos de IA, por sua natureza, operam com modelos probabilísticos, e a mesma entrada pode gerar saídas diferentes com probabilidade. Não podemos prever com precisão o padrão de comportamento da IA em todas as situações, mas podemos criar estruturas para obter saídas consistentes e valiosas.
Miqdad Jaffer e o Product Professor criaram um documento de requisitos de produto de IA. Como mencionado anteriormente, os documentos de requisitos de produtos tradicionais assumem que o comportamento é determinístico. Já os documentos de requisitos de produtos de IA assumem que o comportamento é probabilístico. Portanto, o documento de requisitos de produto de IA não é apenas um documento, mas uma função obrigatória para pensar em todas as maneiras possíveis de falha que a IA pode apresentar.
A chave está em: produtos de IA precisam de dois indicadores de sucesso, os indicadores tradicionais de usuários ( como engajamento, taxa de retenção, taxa de conversão ), e os indicadores exclusivos de IA ( como taxa de precisão, taxa de alucinação, qualidade de resposta ). Ambos são indispensáveis para realmente alcançar a adequação do produto ao mercado (PMF).
Expandir a escala utilizando um quadro estratégico
A maioria das startups de inteligência artificial encontra gargalos ao tentar escalar. Seu MVP funciona muito bem na visão dos primeiros adotantes, mas a aplicação no mercado mais amplo estagna. Isso ocorre porque não consideram de maneira abrangente a preparação para o lançamento do produto sob uma perspectiva estratégica. Expandir produtos de IA não se trata apenas de lidar com mais usuários, mas de manter a eficácia da IA em grande escala, gerenciar a qualidade dos dados para diferentes casos de uso e garantir uma experiência consistente quando o modelo encontra situações extremas. Miqdad Jaffer avalia a prontidão para escalar em quatro dimensões:
cliente
Segmentação do mercado-alvo em termos de tamanho e taxa de crescimento
Taxa de retenção de clientes e frequência de uso orgânico
Grau de dor que está a ser resolvido e a disposição dos utilizadores para pagar
produto
A sua vantagem desigual ( dados, modelos ) de força
A cobertura do produto e o potencial de propagação viral
A singularidade da capacidade de IA em comparação com os concorrentes.
empresa
Viabilidade técnica da expansão da infraestrutura de IA
Viabilidade de lançamento e validação do processo de vendas
A capacidade da equipe de lidar com o rápido crescimento e a complexidade da inteligência artificial.
competição
O número e a força dos concorrentes na sua área
Novas barreiras de entrada para concorrentes de inteligência artificial.
Poder dos fornecedores ( depende de provedores de modelos como OpenAI )
Ele apontou que o maior desafio de expansão dos produtos de IA não é a parte técnica, mas sim como manter a qualidade ao enfrentar casos de uso mais diversificados. Seu sistema de inteligência artificial pode ter um desempenho perfeito para os usuários iniciais, mas quando novos usuários trazem contextos, vocabulários ou expectativas diferentes, sérios problemas de desempenho podem surgir.
Estabelecer um ciclo de crescimento sustentável
Miqdad Jaffer acredita que os produtos tradicionais se concentram na otimização do funil de conversão e do engajamento do usuário. Já os produtos de IA devem otimizar o desempenho do modelo, a qualidade dos dados e a confiança do usuário. Isso cria uma oportunidade única: os produtos de IA, ao atrair novos usuários, também melhoram a experiência do usuário existente.
Ele propôs um quadro de crescimento de IA:
Efeito de rede de dados: Cada interação do usuário permite que a IA aprenda com isso, tornando o modelo mais inteligente. Implementar um ciclo de feedback para melhorar o desempenho do modelo e ajustar as respostas com correções dos usuários, a fim de construir um sistema que aprende com os resultados bem-sucedidos dos usuários.
A cerca inteligente: a vantagem competitiva do produto é o desempenho da IA em si, tentando desenvolver conjuntos de dados proprietários que os concorrentes não conseguem replicar, criando fluxos de trabalho de IA com valor único em áreas específicas e estabelecendo uma interface de usuário que permita um acesso mais fácil aos usuários.
Efeito composto da confiança: Quando os usuários confiam na sua IA, isso pode promover o crescimento orgânico da IA. Portanto, durante o processo de expansão, é necessário manter padrões de qualidade consistentes, não reduzindo a qualidade para expandir, pois isso diminuirá o nível de confiança dos usuários.
Ele costuma dizer ao fundador: "Os produtos de inteligência artificial mais bem-sucedidos que já vi não são apenas aqueles que resolvem problemas, mas sim aqueles cujas capacidades de resolver problemas se tornam cada vez mais fortes ao longo do tempo. Essa é a sua verdadeira barreira competitiva." Produtos de inteligência artificial que realmente alcançam o PMF podem criar vantagens complexas que o software tradicional não consegue igualar.
Cada interação do usuário permite que o modelo aprenda com isso. Cada caso limite que você gerencia torna sua inteligência artificial mais robusta. Cada resultado bem-sucedido aumenta a confiança do usuário e impulsiona o crescimento orgânico. É por isso que, se feito corretamente, o PMF da inteligência artificial pode criar uma posição competitiva quase inabalável.
Este artigo 2025 por que você deve reaprender AI PMF? O diretor de produtos da Open AI reestrutura a framework de PMF de inteligência artificial em quatro etapas. Apareceu pela primeira vez na Chain News ABMedia.