Руководитель продукта OpenAI Микдад Джаффер в своем личном блоге отметил, что рыночная соответствие традиционных продуктов в 2925 году (PMF) уже устарело. Так называемый парадокс AI PMF заключается в том, что AI облегчает достижение PMF продукта, но одновременно делает его более трудным для достижения. Он предложил четыре этапа на пути к системному успеху в рамках AI PMF и приложил шаблон PRD для AI-продуктов.
У AI PMF есть три ключевых отличия от традиционных рамок.
Продукт-рыночная соответствие (PMF - это термин в отрасли, который подразумевает рыночный спрос на продукт. Miqdad Jaffer сразу же заявил, что продукт-рыночная соответствие когда-то было простым: создать то, что люди хотят, подтвердить спрос, а затем масштабировать. Но в эпоху ИИ все изменилось. Скорость итераций, сложность ожиданий пользователей и стремительный темп технологического прогресса сделали традиционную модель продукт-рыночного соответствия устаревшей.
В искусственном интеллекте PMF имеет фундаментальные различия в трех ключевых аспектах:
С развитием взаимодействия пользователей с искусственным интеллектом и обнаружением новых рабочих процессов проблемы также эволюционируют.
Из-за гибкости модели, подсказок и обучающих данных пространство решений бесконечно.
С появлением таких передовых искусственных интеллектов, как ChatGPT, ожидания пользователей растут экспоненциально.
Эти различия означают, что необходимо принять новую структуру, основанную на быстром итеративном процессе, вероятностном поведении и постоянно развивающемся определении успеха.
Парадокс AI PMF: Искусственный интеллект делает PMF более легким, но и более сложным
Он выдвинул парадокс AI PMF: AI делает достижение PMF проще ), быстрее итерироваться, более персонализированным, с более сильным анализом (, но также делает достижение PMF более сложным ), поскольку ожидания пользователей растут, стандартом сравнения является ChatGPT, а допустимый уровень ошибок снижается (.
Он на одном из занятий заявил: «Я вижу, что главная ошибка основателей ИИ заключается в том, что они рассматривают PMF как отметку в чек-листе. В мире ИИ PMF — это постоянно изменяющаяся цель. По мере того как пользователи знакомятся с другими более совершенными системами ИИ, их определения того, что такое "достаточно умный", меняются каждый месяц.» И это то, что он называет парадоксом AI PMF: вам нужно угождать рынку, который предъявляет все более высокие требования к возможностям ИИ, и чьи ожидания постоянно меняются.
Почему традиционный PMF больше не применим?
В эпоху ИИ с обучением пользователей вопросы постоянно эволюционируют. Традиционные продукты решают известные проблемы, в то время как продукты искусственного интеллекта обычно решают неизвестные пользователям проблемы или создают совершенно новые рабочие процессы, о которых они никогда не могли бы подумать.
Неограниченное пространство решений: выход продуктов ИИ сложно предсказать, традиционное программное обеспечение ограничено ресурсами разработки и сложностью технологий. Ограничения искусственного интеллекта касаются обучающих данных, возможностей модели и быстрой инженерии. Это означает, что ваш MVP может быть очень силен в некоторых областях, но в других областях он может быть удивительно ограничен, что приводит к непредсказуемому пользовательскому опыту.
Ожидания пользователей взлетают: как только пользователи сталкиваются с искусственным интеллектом, который хорошо работает в определенных сценариях, они начинают ожидать, что он будет применим во всех сценариях. Если ChatGPT может понимать тонкие запросы, почему ваши отраслевые инструменты искусственного интеллекта не могут? Продукт PMF, такой как ChatGPT, устанавливает постоянно растущий стандарт.
Руководитель продуктов OpenAI реорганизует структуру PMF для AI продуктов, переходя к систематическому успеху в четыре этапа.
На это Миќдад Джаффер предложил новую AI PMF структуру, систематизирующую четыре этапа успеха.
Обнаружьте возможности, ищите коренные проблемы искусственного интеллекта.
Он считает, что главная ошибка основателей ИИ заключается в том, что они добавляют ИИ в существующие рабочие процессы. Это не инновация, а улучшение процессов с помощью ИИ. Настоящая структура управления проектами ИИ )PMF( исходит из выявления тех болевых точек, которые можно решить только с помощью уникальных возможностей ИИ.
Он отметил, что лучшие возможности для искусственного интеллекта часто выглядят как нерешенные проблемы. В прошлом пользователи разрабатывали сложные решения для проблем, которые искусственный интеллект может решить просто. Эти трения глубоко укоренились в текущих рабочих процессах, так что пользователи даже не осознают, что это проблема. Например, в стартапе большинство разработчиков тратят 40% времени на повседневные задачи программирования, но они не считают это проблемой, они считают, что это просто часть работы.
Основой AI PMF является строгий анализ болевых точек. Используйте следующие пять вопросов для оценки, какие болевые точки стоит решать, и примените взгляд AI для анализа каждого вопроса:
Масштаб: сколько людей сталкиваются с этой проблемой? Рассмотрение ИИ: существует ли эта проблема в различных отраслях, где можно применять ИИ?
Частота: Как часто они сталкиваются с этой проблемой? Учет ИИ: Достаточно ли часто возникает эта проблема, чтобы сгенерировать данные, необходимые для обучения и улучшения ИИ?
Степень серьезности: Насколько серьезна эта проблема? Оценка ИИ: Включает ли эта проблема когнитивную нагрузку, распознавание шаблонов или принятие решений, в которых ИИ преуспевает?
Конкуренция: Кто еще решает эту проблему? Учет ИИ: Ограничены ли текущие решения человеческими факторами, и может ли искусственный интеллект преодолеть эти ограничения?
Сравнение: Получили ли ваши конкуренты негативные отзывы о своем способе решения этой проблемы? Учитывая искусственный интеллект: Жалуются ли пользователи на отсутствие персонализации, скорости или умности в текущих решениях?
Один из примеров - это AI-ассистент, выпущенный Klarna. Изначально они не пытались «улучшить обслуживание клиентов с помощью AI». Вместо этого они обнаружили невидимую проблему: клиентам в среднем приходилось ждать 11 минут, чтобы решить простую проблему с оплатой, которая на самом деле не требует человеческого вмешательства, достаточно получить доступ к информации об учетной записи и следовать стандартному процессу. Теперь их AI-ассистент может выполнять все задачи за 2 минуты, обрабатывая 2,3 миллиона диалогов в месяц, что эквивалентно работе 700 штатных сотрудников службы поддержки, и это является открытием возможностей, присущих AI.
Используйте документ требований к продукту AI )PRD( для создания MVP
Когда вы находите болевые точки, которые может решить ИИ, традиционные документы требований к продуктам становятся неуместными. Наиболее распространенной ошибкой является линейное наложение традиционных рамок на ИИ; продукты ИИ по своей сути основаны на вероятностных моделях, и одинаковый ввод может давать разные результаты с определенной вероятностью. Мы не можем точно предсказать модели поведения ИИ в каждой ситуации, но мы можем создать рамки для получения последовательных и ценных выходных данных.
Микдад Джаффер и Профессор Продуктов совместно создали документ с требованиями к продукту AI. Как упоминалось ранее, традиционные документы с требованиями к продукту предполагают, что поведение является детерминированным. В то время как документы с требованиями к продукту AI предполагают, что поведение является вероятностным. Таким образом, документ с требованиями к продукту AI является не просто документом, а обязательной функцией для размышления обо всех возможных способах, которыми AI может потерпеть неудачу.
Ключевым моментом является то, что AI-продукты требуют двойных показателей успеха: традиционных пользовательских показателей ), таких как вовлеченность, удержание, коэффициент конверсии (, и специальных показателей AI ), таких как точность, частота появления галлюцинаций, качество ответов (. Без обоих это невозможно достичь настоящего соответствия продукта рынку (PMF).
Использование стратегической рамки для масштабирования
Большинство стартапов в области искусственного интеллекта сталкиваются с瓶颈ами при попытках масштабирования. Их MVP показывает отличные результаты на ранних пользователях, но более широкое рыночное применение застревает на месте. Это происходит потому, что они не рассматривают подготовку к выпуску продукта с стратегической точки зрения. Масштабирование AI-продуктов заключается не только в обработке большего количества пользователей, но и в поддержании масштабируемости производительности AI, управлении качеством данных для различных случаев использования и обеспечении последовательного опыта, когда модели сталкиваются с крайними ситуациями. Миqdaд Джаффер оценивает готовность к масштабированию по четырем измерениям:
клиент
Сегментация целевого рынка, размер и темпы роста
Клиентская удерживаемость и частота органического использования
Степень решаемых болевых точек и готовность пользователей к оплате
продукт
Твое неравное преимущество ) данные, модели ( сила
Покрытие продукта и потенциал вирусного распространения
Уникальность возможностей ИИ по сравнению с конкурентами
Компания
Техническая осуществимость расширения инфраструктуры ИИ
Проверка жизнеспособности上市 и процесса продаж
Способность команды справляться с быстрым ростом и сложностью искусственного интеллекта
конкуренция
Количество и сила конкурентов в вашей области.
Новые барьеры для входа конкурентов в области искусственного интеллекта
Сила поставщиков ) зависит от таких поставщиков моделей, как OpenAI (
Он отметил, что главной проблемой масштабирования AI-продуктов является не технический уровень, а то, как сохранить качество при столкновении с более разнообразными случаями использования. Ваша система искусственного интеллекта может прекрасно работать для первоначальных пользователей, но когда новые пользователи приносят разные контексты, словарный запас или ожидания, возникают серьезные проблемы с производительностью.
Создание устойчивого цикла роста
Микдад Джаффер считает, что традиционные продукты сосредоточены на оптимизации воронки конверсии и вовлеченности пользователей. В то время как AI-продукты должны оптимизировать производительность моделей, качество данных и доверие пользователей. Это создает уникальную возможность: AI-продукты, привлекая новых пользователей, на самом деле также улучшают пользовательский опыт существующих пользователей.
Он предложил рамки роста ИИ:
Эффект сетевого взаимодействия данных: каждое взаимодействие пользователя позволяет ИИ учиться на этом, что делает модель более умной. Реализация обратной связи для повышения производительности модели и тонкая настройка ответов на основе исправлений пользователей для создания системы, обучающейся на успешных результатах пользователей.
Умственный защитный барьер: конкурентное преимущество продукта заключается в самом AI, попытка разработать уникальные наборы данных, которые конкуренты не могут воспроизвести, создать рабочие процессы AI с уникальной ценностью в определенной области и разработать интерфейс пользователя, который облегчает доступ для пользователей.
Эффект сложного процента доверия: когда пользователи начинают доверять вашему ИИ, это способствует его органическому росту. Поэтому в процессе расширения необходимо поддерживать единые стандарты качества и не снижать их ради экспансии, так как это может привести к снижению уровня доверия пользователей.
Он часто говорил основателю: «Самые успешные продукты искусственного интеллекта, которые я видел, не просто решают проблемы, а со временем их способность решать проблемы становится все сильнее. Вот где ваш окончательный конкурентный барьер.» Искусственный интеллект, который действительно достиг PMF, может создать комплексные преимущества, которые традиционное программное обеспечение не может сравниться.
Каждое взаимодействие с пользователем позволяет модели учиться. Каждое крайнее дело, которое вы обрабатываете, делает ваш искусственный интеллект более устойчивым. Каждый успешный результат усиливает доверие пользователей и способствует органическому росту. Вот почему, если искусственный интеллект PMF сделан правильно, он может создать почти непоколебимую конкурентную позицию.
Эта статья 2025 почему вам следует заново изучить AI PMF? Руководитель продукта Open AI в четыре шага перестраивает рамки PMF искусственного интеллекта, впервые появившиеся в Chain News ABMedia.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
2025 Почему вам стоит заново изучить AI PMF? Четыре шага по перестройке рамок AI PMF от руководителя продукта Open AI
Руководитель продукта OpenAI Микдад Джаффер в своем личном блоге отметил, что рыночная соответствие традиционных продуктов в 2925 году (PMF) уже устарело. Так называемый парадокс AI PMF заключается в том, что AI облегчает достижение PMF продукта, но одновременно делает его более трудным для достижения. Он предложил четыре этапа на пути к системному успеху в рамках AI PMF и приложил шаблон PRD для AI-продуктов.
У AI PMF есть три ключевых отличия от традиционных рамок.
Продукт-рыночная соответствие (PMF - это термин в отрасли, который подразумевает рыночный спрос на продукт. Miqdad Jaffer сразу же заявил, что продукт-рыночная соответствие когда-то было простым: создать то, что люди хотят, подтвердить спрос, а затем масштабировать. Но в эпоху ИИ все изменилось. Скорость итераций, сложность ожиданий пользователей и стремительный темп технологического прогресса сделали традиционную модель продукт-рыночного соответствия устаревшей.
В искусственном интеллекте PMF имеет фундаментальные различия в трех ключевых аспектах:
С развитием взаимодействия пользователей с искусственным интеллектом и обнаружением новых рабочих процессов проблемы также эволюционируют.
Из-за гибкости модели, подсказок и обучающих данных пространство решений бесконечно.
С появлением таких передовых искусственных интеллектов, как ChatGPT, ожидания пользователей растут экспоненциально.
Эти различия означают, что необходимо принять новую структуру, основанную на быстром итеративном процессе, вероятностном поведении и постоянно развивающемся определении успеха.
Парадокс AI PMF: Искусственный интеллект делает PMF более легким, но и более сложным
Он выдвинул парадокс AI PMF: AI делает достижение PMF проще ), быстрее итерироваться, более персонализированным, с более сильным анализом (, но также делает достижение PMF более сложным ), поскольку ожидания пользователей растут, стандартом сравнения является ChatGPT, а допустимый уровень ошибок снижается (.
Он на одном из занятий заявил: «Я вижу, что главная ошибка основателей ИИ заключается в том, что они рассматривают PMF как отметку в чек-листе. В мире ИИ PMF — это постоянно изменяющаяся цель. По мере того как пользователи знакомятся с другими более совершенными системами ИИ, их определения того, что такое "достаточно умный", меняются каждый месяц.» И это то, что он называет парадоксом AI PMF: вам нужно угождать рынку, который предъявляет все более высокие требования к возможностям ИИ, и чьи ожидания постоянно меняются.
Почему традиционный PMF больше не применим?
В эпоху ИИ с обучением пользователей вопросы постоянно эволюционируют. Традиционные продукты решают известные проблемы, в то время как продукты искусственного интеллекта обычно решают неизвестные пользователям проблемы или создают совершенно новые рабочие процессы, о которых они никогда не могли бы подумать.
Неограниченное пространство решений: выход продуктов ИИ сложно предсказать, традиционное программное обеспечение ограничено ресурсами разработки и сложностью технологий. Ограничения искусственного интеллекта касаются обучающих данных, возможностей модели и быстрой инженерии. Это означает, что ваш MVP может быть очень силен в некоторых областях, но в других областях он может быть удивительно ограничен, что приводит к непредсказуемому пользовательскому опыту.
Ожидания пользователей взлетают: как только пользователи сталкиваются с искусственным интеллектом, который хорошо работает в определенных сценариях, они начинают ожидать, что он будет применим во всех сценариях. Если ChatGPT может понимать тонкие запросы, почему ваши отраслевые инструменты искусственного интеллекта не могут? Продукт PMF, такой как ChatGPT, устанавливает постоянно растущий стандарт.
Руководитель продуктов OpenAI реорганизует структуру PMF для AI продуктов, переходя к систематическому успеху в четыре этапа.
На это Миќдад Джаффер предложил новую AI PMF структуру, систематизирующую четыре этапа успеха.
Обнаружьте возможности, ищите коренные проблемы искусственного интеллекта.
Он считает, что главная ошибка основателей ИИ заключается в том, что они добавляют ИИ в существующие рабочие процессы. Это не инновация, а улучшение процессов с помощью ИИ. Настоящая структура управления проектами ИИ )PMF( исходит из выявления тех болевых точек, которые можно решить только с помощью уникальных возможностей ИИ.
Он отметил, что лучшие возможности для искусственного интеллекта часто выглядят как нерешенные проблемы. В прошлом пользователи разрабатывали сложные решения для проблем, которые искусственный интеллект может решить просто. Эти трения глубоко укоренились в текущих рабочих процессах, так что пользователи даже не осознают, что это проблема. Например, в стартапе большинство разработчиков тратят 40% времени на повседневные задачи программирования, но они не считают это проблемой, они считают, что это просто часть работы.
Основой AI PMF является строгий анализ болевых точек. Используйте следующие пять вопросов для оценки, какие болевые точки стоит решать, и примените взгляд AI для анализа каждого вопроса:
Масштаб: сколько людей сталкиваются с этой проблемой? Рассмотрение ИИ: существует ли эта проблема в различных отраслях, где можно применять ИИ?
Частота: Как часто они сталкиваются с этой проблемой? Учет ИИ: Достаточно ли часто возникает эта проблема, чтобы сгенерировать данные, необходимые для обучения и улучшения ИИ?
Степень серьезности: Насколько серьезна эта проблема? Оценка ИИ: Включает ли эта проблема когнитивную нагрузку, распознавание шаблонов или принятие решений, в которых ИИ преуспевает?
Конкуренция: Кто еще решает эту проблему? Учет ИИ: Ограничены ли текущие решения человеческими факторами, и может ли искусственный интеллект преодолеть эти ограничения?
Сравнение: Получили ли ваши конкуренты негативные отзывы о своем способе решения этой проблемы? Учитывая искусственный интеллект: Жалуются ли пользователи на отсутствие персонализации, скорости или умности в текущих решениях?
Один из примеров - это AI-ассистент, выпущенный Klarna. Изначально они не пытались «улучшить обслуживание клиентов с помощью AI». Вместо этого они обнаружили невидимую проблему: клиентам в среднем приходилось ждать 11 минут, чтобы решить простую проблему с оплатой, которая на самом деле не требует человеческого вмешательства, достаточно получить доступ к информации об учетной записи и следовать стандартному процессу. Теперь их AI-ассистент может выполнять все задачи за 2 минуты, обрабатывая 2,3 миллиона диалогов в месяц, что эквивалентно работе 700 штатных сотрудников службы поддержки, и это является открытием возможностей, присущих AI.
Используйте документ требований к продукту AI )PRD( для создания MVP
Когда вы находите болевые точки, которые может решить ИИ, традиционные документы требований к продуктам становятся неуместными. Наиболее распространенной ошибкой является линейное наложение традиционных рамок на ИИ; продукты ИИ по своей сути основаны на вероятностных моделях, и одинаковый ввод может давать разные результаты с определенной вероятностью. Мы не можем точно предсказать модели поведения ИИ в каждой ситуации, но мы можем создать рамки для получения последовательных и ценных выходных данных.
Микдад Джаффер и Профессор Продуктов совместно создали документ с требованиями к продукту AI. Как упоминалось ранее, традиционные документы с требованиями к продукту предполагают, что поведение является детерминированным. В то время как документы с требованиями к продукту AI предполагают, что поведение является вероятностным. Таким образом, документ с требованиями к продукту AI является не просто документом, а обязательной функцией для размышления обо всех возможных способах, которыми AI может потерпеть неудачу.
Ключевым моментом является то, что AI-продукты требуют двойных показателей успеха: традиционных пользовательских показателей ), таких как вовлеченность, удержание, коэффициент конверсии (, и специальных показателей AI ), таких как точность, частота появления галлюцинаций, качество ответов (. Без обоих это невозможно достичь настоящего соответствия продукта рынку (PMF).
Использование стратегической рамки для масштабирования
Большинство стартапов в области искусственного интеллекта сталкиваются с瓶颈ами при попытках масштабирования. Их MVP показывает отличные результаты на ранних пользователях, но более широкое рыночное применение застревает на месте. Это происходит потому, что они не рассматривают подготовку к выпуску продукта с стратегической точки зрения. Масштабирование AI-продуктов заключается не только в обработке большего количества пользователей, но и в поддержании масштабируемости производительности AI, управлении качеством данных для различных случаев использования и обеспечении последовательного опыта, когда модели сталкиваются с крайними ситуациями. Миqdaд Джаффер оценивает готовность к масштабированию по четырем измерениям:
клиент
Сегментация целевого рынка, размер и темпы роста
Клиентская удерживаемость и частота органического использования
Степень решаемых болевых точек и готовность пользователей к оплате
продукт
Твое неравное преимущество ) данные, модели ( сила
Покрытие продукта и потенциал вирусного распространения
Уникальность возможностей ИИ по сравнению с конкурентами
Компания
Техническая осуществимость расширения инфраструктуры ИИ
Проверка жизнеспособности上市 и процесса продаж
Способность команды справляться с быстрым ростом и сложностью искусственного интеллекта
конкуренция
Количество и сила конкурентов в вашей области.
Новые барьеры для входа конкурентов в области искусственного интеллекта
Сила поставщиков ) зависит от таких поставщиков моделей, как OpenAI (
Он отметил, что главной проблемой масштабирования AI-продуктов является не технический уровень, а то, как сохранить качество при столкновении с более разнообразными случаями использования. Ваша система искусственного интеллекта может прекрасно работать для первоначальных пользователей, но когда новые пользователи приносят разные контексты, словарный запас или ожидания, возникают серьезные проблемы с производительностью.
Создание устойчивого цикла роста
Микдад Джаффер считает, что традиционные продукты сосредоточены на оптимизации воронки конверсии и вовлеченности пользователей. В то время как AI-продукты должны оптимизировать производительность моделей, качество данных и доверие пользователей. Это создает уникальную возможность: AI-продукты, привлекая новых пользователей, на самом деле также улучшают пользовательский опыт существующих пользователей.
Он предложил рамки роста ИИ:
Эффект сетевого взаимодействия данных: каждое взаимодействие пользователя позволяет ИИ учиться на этом, что делает модель более умной. Реализация обратной связи для повышения производительности модели и тонкая настройка ответов на основе исправлений пользователей для создания системы, обучающейся на успешных результатах пользователей.
Умственный защитный барьер: конкурентное преимущество продукта заключается в самом AI, попытка разработать уникальные наборы данных, которые конкуренты не могут воспроизвести, создать рабочие процессы AI с уникальной ценностью в определенной области и разработать интерфейс пользователя, который облегчает доступ для пользователей.
Эффект сложного процента доверия: когда пользователи начинают доверять вашему ИИ, это способствует его органическому росту. Поэтому в процессе расширения необходимо поддерживать единые стандарты качества и не снижать их ради экспансии, так как это может привести к снижению уровня доверия пользователей.
Он часто говорил основателю: «Самые успешные продукты искусственного интеллекта, которые я видел, не просто решают проблемы, а со временем их способность решать проблемы становится все сильнее. Вот где ваш окончательный конкурентный барьер.» Искусственный интеллект, который действительно достиг PMF, может создать комплексные преимущества, которые традиционное программное обеспечение не может сравниться.
Каждое взаимодействие с пользователем позволяет модели учиться. Каждое крайнее дело, которое вы обрабатываете, делает ваш искусственный интеллект более устойчивым. Каждый успешный результат усиливает доверие пользователей и способствует органическому росту. Вот почему, если искусственный интеллект PMF сделан правильно, он может создать почти непоколебимую конкурентную позицию.
Эта статья 2025 почему вам следует заново изучить AI PMF? Руководитель продукта Open AI в четыре шага перестраивает рамки PMF искусственного интеллекта, впервые появившиеся в Chain News ABMedia.