Керівник продуктів OpenAI Мікдад Джафер у своєму особистому блозі зазначив, що ринкова відповідність традиційних продуктів у 2925 році (PMF) вже неактуальна, так званий парадокс AI PMF полягає в тому, що AI робить досягнення PMF продукту легшим, але водночас і складнішим. Він запропонував чотири етапи для досягнення системного успіху в AI PMF та надав шаблон PRD для AI продукту в тексті.
AI PMF та традиційна структура мають три ключові відмінності.
Продуктово-ринковий відповідність (PMF продуктово-ринковий відповідність ) є терміном галузі, що означає попит на продукт на ринку. Miqdad Jaffer чітко висловив, що продуктово-ринковий відповідність колись було дуже простим: створити те, що люди хочуть, перевірити попит, а потім розширити масштаби. Але в епоху ШІ все змінилося. Швидкість ітерацій, складність очікувань користувачів та стрімкий розвиток технологій зробили традиційну рамку продуктово-ринкового відповідності застарілою.
У PMF в штучному інтелекті є три ключові аспекти, які суттєво відрізняються:
З розвитком взаємодії користувачів з штучним інтелектом і виявленням нових робочих процесів, проблеми також еволюціонують.
Через гнучкість моделей, підказок і навчальних даних, простір рішень безмежний.
З появою таких провідних штучних інтелектів, як ChatGPT, очікування користувачів зросли в експоненційному масштабі.
Ці відмінності означають, що необхідно прийняти нову структуру, яка передбачає швидку ітерацію, ймовірнісну поведінку та постійно розвивається визначення успіху.
Парадокс AI PMF: штучний інтелект робить PMF легшим, але й складнішим
Він висунув парадокс AI PMF, що AI робить досягнення PMF легшим ( швидшими ітераціями, більш персоналізованим, більш потужним аналізом ), але також ускладнює досягнення PMF ( очікування користувачів зростають, порівняння з ChatGPT, зниження допуску ).
Він на одному з уроків зазначив: «Я бачу, що найбільша помилка, яку роблять засновники AI, полягає в тому, що вони сприймають PMF як багатоваріантний вибір. У світі AI PMF є постійно змінною метою. Оскільки користувачі взаємодіють з іншими, кращими AI-системами, їхнє визначення того, що є достатньо розумним, змінюється щомісяця.» І це те, що він називає парадоксом AI PMF: вам потрібно задовольнити ринок, який має все вищі запити до можливостей AI та постійно змінюються очікування.
Чому традиційний PMF більше не підходить?
Епоха ШІ постійно еволюціонує разом із навчанням користувачів. Традиційні продукти вирішують відомі проблеми, тоді як продукти штучного інтелекту зазвичай вирішують невідомі проблеми для користувачів або створюють абсолютно нові робочі процеси, про які вони ніколи не могли б уявити.
Нескінченний простір рішень: Вихід продуктів штучного інтелекту важко передбачити, традиційне програмне забезпечення обмежене ресурсами розробки та складністю технологій. Обмеження штучного інтелекту, у свою чергу, пов'язані з навчальними даними, можливостями моделей та швидкістю інженерії. Це означає, що ваш MVP може бути надзвичайно потужним у певних сферах, тоді як в інших він може виявитися дивно обмеженим, що призводить до непередбачуваного користувацького досвіду.
Очікування користувачів на вибухове зростання: щойно користувач відчує, що штучний інтелект добре працює в конкретних сценаріях, він почне очікувати, що його можна буде застосувати в усіх ситуаціях. Якщо ChatGPT може зрозуміти тонкі запити, чому ж ваш галузевий штучний інтелект не може? Продукт, подібний до ChatGPT, встановлює постійно зростаючий стандарт для PMF.
Керівник продуктів OpenAI реорганізує структуру PMF продуктів ШІ, переходячи до систематичного успіху в чотирьох етапах.
На це Мікдад Джафер запропонував нову AI PMF структуру, систематизуючи чотири етапи успіху.
Він вважає, що найбільша помилка засновників AI полягає в тому, що вони додають AI на основі вже існуючих робочих процесів. Це не інновація, а використання AI для покращення процесів. Справжня структура управління проектами AI (PMF) походить від виявлення тих болючих точок, які можуть бути вирішені лише за допомогою унікальних можливостей AI.
Він зазначив, що найкращі можливості для штучного інтелекту часто виглядають як проблеми, які не потрібно вирішувати. У минулому користувачі розробляли складні рішення для вирішення проблем, які штучний інтелект може вирішити простіше. Ці тертя глибоко вкорінені в поточних робочих процесах настільки, що користувачі навіть не усвідомлюють, що це проблема. Наприклад, у стартапі більшість розробників витрачають 40% свого часу на щоденні завдання програмування, але вони не вважають це проблемою, вони вважають це просто частиною роботи.
Основою AI PMF є ретельний аналіз болючих точок. Використовуйте наступні п'ять запитань для оцінки, які болючі точки варті вирішення, та застосуйте перспективу AI для аналізу кожного запитання:
Масштаб: скільки людей стикаються з цією проблемою? Розгляд AI: чи існує ця проблема в різних галузях, де можна застосувати AI?
Частота: Як часто вони стикаються з цією болючою точкою? Розгляд AI: Чи достатня частота появи цієї болючої точки для генерації даних, необхідних для навчання та вдосконалення AI?
Серйозність: Наскільки серйозною є ця проблема? Оцінка ШІ: Чи пов'язана ця проблема з когнітивним навантаженням, розпізнаванням шаблонів або прийняттям рішень, в яких ШІ є експертом?
Конкуренція: Хто ще вирішує цю проблему? Розгляд ШІ: Чи обмежені існуючі рішення людськими обмеженнями, які штучний інтелект може подолати?
Порівняння: Чи отримали способи ваших конкурентів вирішення цієї проблеми негативні відгуки? Роздуми про штучний інтелект: Чи скаржаться користувачі на те, що існуючі рішення не мають персоналізації, швидкості чи інтелектуальності?
Один з прикладів - це AI асистент, представлений Klarna. Спочатку вони не намагалися "покращити обслуговування клієнтів за допомогою AI". А скоріше виявили невидиму проблему: клієнти в середньому повинні чекати 11 хвилин, щоб вирішити прості питання з оплатою, які насправді не потребують людського втручання, лише доступу до інформації облікового запису та дотримання стандартних процедур. Тепер їхній AI асистент може виконати всі завдання за 2 хвилини, обробляючи 2,3 мільйона діалогів на місяць, що відповідає ефективності 700 повноцінних співробітників служби підтримки клієнтів, і це є відкриттям можливостей, притаманних AI.
Використовуйте документ вимог продукту AI (PRD) для створення MVP
Коли ви знаходите болючу точку, яку може вирішити штучний інтелект, традиційні документи вимог до продукту виглядають не на своєму місці. Найпоширенішою помилкою є лінійне застосування традиційних рамок до штучного інтелекту; продукти на основі ШІ по суті працюють на основі ймовірнісних моделей, і той самий вхід може дати різний вихід з певною ймовірністю. Ми не можемо точно передбачити поведінку ШІ в кожній ситуації, але можемо створити рамки для отримання послідовного та цінного виходу.
Мікдад Джаффер разом з Професором продуктів створили документ вимог до продукту AI. Як зазначалося раніше, традиційні документи вимог до продукту припускають, що поведінка є детермінованою. А документи вимог до продукту AI припускають, що поведінка є ймовірнісною. Тому документи вимог до продукту AI - це не просто документ, а примусова функція, що використовується для обдумування всіх можливих способів, якими AI може зазнати невдачі.
Ключовим є те, що: AI продукти потребують двох рівнів успішності, традиційні показники користувачів (, такі як залученість, збереження, конверсія ), та спеціальні показники AI (, такі як точність, частота ілюзій, якість відповіді ). Обидва показники є необхідними для досягнення справжнього відповідності продукту та ринку (PMF).
Розширення масштабів за допомогою стратегічної рамки
Більшість стартапів у сфері штучного інтелекту стикаються з перешкодами при спробах масштабування. Їх MVP виглядають чудово в очах ранніх користувачів, але більш широке застосування на ринку застряє. Це відбувається через те, що вони не враховують підготовленість до запуску продукту з стратегічної точки зору. Масштабування продуктів ШІ полягає не лише в обробці більшої кількості користувачів, але й у підтримці масштабної ефективності ШІ, управлінні якістю даних для різних випадків використання та забезпеченні послідовного досвіду, коли модель стикається з крайніми ситуаціями. Мікдад Джаффер оцінює готовність до масштабування за чотирма вимірами:
клієнт
Сегментація розміру цільового ринку та темпи зростання
Клієнтська утримуваність та органічна частота використання
Рівень болючих моментів, які вирішуються, а також готовність користувачів до оплати
продукт
Твоя нерівна перевага ( дані, моделі ) сили
Покриття продукту та потенціал вірусного поширення
Унікальність можливостей ШІ в порівнянні з конкурентами
компанія
Технічна доцільність розширення інфраструктури ШІ
Перевірка життєздатності виходу на ринок та процесу продажу
Здатність команди відповідати на швидке зростання та складність штучного інтелекту
конкуренція
Кількість і сила конкурентів у вашій сфері
Нові бар'єри для входу конкурентів у сфері штучного інтелекту
Сила постачальників ( залежить від постачальників моделей, таких як OpenAI )
Він зазначив, що найбільшим викликом для розширення продуктів ШІ є не технічний аспект, а те, як зберегти якість, стикаючись із більш різноманітними випадками використання. Ваша система штучного інтелекту може ідеально працювати для початкових користувачів, але коли нові користувачі приносять різний контекст, словниковий запас або очікування, виникають серйозні проблеми з ефективністю.
Створення стійкого циклу зростання
Мікдад Джаффер вважає, що традиційні продукти зосереджені на оптимізації конверсійної воронки та залученості користувачів. А продукти на базі ШІ повинні оптимізувати ефективність моделей, якість даних та довіру користувачів. Це створює унікальну можливість: продукти на базі ШІ, залучаючи нових користувачів, насправді також покращують досвід існуючих користувачів.
Він запропонував рамки зростання штучного інтелекту:
Ефект мережі даних: кожна взаємодія користувача дозволяє штучному інтелекту навчатися, в результаті чого модель стає розумнішою. Реалізація циклу зворотного зв'язку для підвищення продуктивності моделі та корекція відповідей на основі виправлень користувачів для побудови системи, що навчається на успішних результатах користувачів.
Розумний захист: конкурентна перевага продукту полягає у власному виконанні ШІ, спроба розробити унікальний набір даних, який не можуть скопіювати конкуренти, створити робочі процеси ШІ, що мають унікальну цінність у певній галузі, та розробити інтерфейс, який дозволяє користувачам легше отримувати доступ.
Ефект складного довіри: коли користувачі довіряють вашому ШІ, це сприяє органічному зростанню ШІ. Тому під час процесу розширення необхідно підтримувати послідовні стандарти якості, не знижуючи якість заради розширення, оскільки це може знизити рівень довіри користувачів.
Він часто казав засновнику: «Найуспішніші продукти штучного інтелекту, які я бачив, не лише вирішують проблеми, але й з часом їхня здатність вирішувати проблеми стає все більшою. Ось де ваша остаточна конкурентна перевага.» Справжні продукти штучного інтелекту, які досягають PMF, можуть створювати комплексні переваги, які традиційне програмне забезпечення не може зрівняти.
Кожна взаємодія з користувачами дозволяє моделі навчатися. Кожен крайній випадок, з яким ви маєте справу, робить ваш штучний інтелект більш надійним. Кожен успішний результат підвищує довіру користувачів і стимулює органічний ріст. Ось чому, якщо штучний інтелект PMF реалізується правильно, він може створити практично непохитну конкурентну позицію.
Ця стаття 2025 Чому вам слід повторно вивчити AI PMF? Чотири кроки Open AI керівника продукту для реконструкції рамок PMF штучного інтелекту Вперше з'явилася в Chain News ABMedia.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
2025 Чому вам слід знову вивчити AI PMF? Чотири кроки від керівника продукту Open AI для реконструкції рамки PMF штучного інтелекту
Керівник продуктів OpenAI Мікдад Джафер у своєму особистому блозі зазначив, що ринкова відповідність традиційних продуктів у 2925 році (PMF) вже неактуальна, так званий парадокс AI PMF полягає в тому, що AI робить досягнення PMF продукту легшим, але водночас і складнішим. Він запропонував чотири етапи для досягнення системного успіху в AI PMF та надав шаблон PRD для AI продукту в тексті.
AI PMF та традиційна структура мають три ключові відмінності.
Продуктово-ринковий відповідність (PMF продуктово-ринковий відповідність ) є терміном галузі, що означає попит на продукт на ринку. Miqdad Jaffer чітко висловив, що продуктово-ринковий відповідність колись було дуже простим: створити те, що люди хочуть, перевірити попит, а потім розширити масштаби. Але в епоху ШІ все змінилося. Швидкість ітерацій, складність очікувань користувачів та стрімкий розвиток технологій зробили традиційну рамку продуктово-ринкового відповідності застарілою.
У PMF в штучному інтелекті є три ключові аспекти, які суттєво відрізняються:
З розвитком взаємодії користувачів з штучним інтелектом і виявленням нових робочих процесів, проблеми також еволюціонують.
Через гнучкість моделей, підказок і навчальних даних, простір рішень безмежний.
З появою таких провідних штучних інтелектів, як ChatGPT, очікування користувачів зросли в експоненційному масштабі.
Ці відмінності означають, що необхідно прийняти нову структуру, яка передбачає швидку ітерацію, ймовірнісну поведінку та постійно розвивається визначення успіху.
Парадокс AI PMF: штучний інтелект робить PMF легшим, але й складнішим
Він висунув парадокс AI PMF, що AI робить досягнення PMF легшим ( швидшими ітераціями, більш персоналізованим, більш потужним аналізом ), але також ускладнює досягнення PMF ( очікування користувачів зростають, порівняння з ChatGPT, зниження допуску ).
Він на одному з уроків зазначив: «Я бачу, що найбільша помилка, яку роблять засновники AI, полягає в тому, що вони сприймають PMF як багатоваріантний вибір. У світі AI PMF є постійно змінною метою. Оскільки користувачі взаємодіють з іншими, кращими AI-системами, їхнє визначення того, що є достатньо розумним, змінюється щомісяця.» І це те, що він називає парадоксом AI PMF: вам потрібно задовольнити ринок, який має все вищі запити до можливостей AI та постійно змінюються очікування.
Чому традиційний PMF більше не підходить?
Епоха ШІ постійно еволюціонує разом із навчанням користувачів. Традиційні продукти вирішують відомі проблеми, тоді як продукти штучного інтелекту зазвичай вирішують невідомі проблеми для користувачів або створюють абсолютно нові робочі процеси, про які вони ніколи не могли б уявити.
Нескінченний простір рішень: Вихід продуктів штучного інтелекту важко передбачити, традиційне програмне забезпечення обмежене ресурсами розробки та складністю технологій. Обмеження штучного інтелекту, у свою чергу, пов'язані з навчальними даними, можливостями моделей та швидкістю інженерії. Це означає, що ваш MVP може бути надзвичайно потужним у певних сферах, тоді як в інших він може виявитися дивно обмеженим, що призводить до непередбачуваного користувацького досвіду.
Очікування користувачів на вибухове зростання: щойно користувач відчує, що штучний інтелект добре працює в конкретних сценаріях, він почне очікувати, що його можна буде застосувати в усіх ситуаціях. Якщо ChatGPT може зрозуміти тонкі запити, чому ж ваш галузевий штучний інтелект не може? Продукт, подібний до ChatGPT, встановлює постійно зростаючий стандарт для PMF.
Керівник продуктів OpenAI реорганізує структуру PMF продуктів ШІ, переходячи до систематичного успіху в чотирьох етапах.
На це Мікдад Джафер запропонував нову AI PMF структуру, систематизуючи чотири етапи успіху.
Відкривайте можливості, шукайте первинні болі штучного інтелекту.
Він вважає, що найбільша помилка засновників AI полягає в тому, що вони додають AI на основі вже існуючих робочих процесів. Це не інновація, а використання AI для покращення процесів. Справжня структура управління проектами AI (PMF) походить від виявлення тих болючих точок, які можуть бути вирішені лише за допомогою унікальних можливостей AI.
Він зазначив, що найкращі можливості для штучного інтелекту часто виглядають як проблеми, які не потрібно вирішувати. У минулому користувачі розробляли складні рішення для вирішення проблем, які штучний інтелект може вирішити простіше. Ці тертя глибоко вкорінені в поточних робочих процесах настільки, що користувачі навіть не усвідомлюють, що це проблема. Наприклад, у стартапі більшість розробників витрачають 40% свого часу на щоденні завдання програмування, але вони не вважають це проблемою, вони вважають це просто частиною роботи.
Основою AI PMF є ретельний аналіз болючих точок. Використовуйте наступні п'ять запитань для оцінки, які болючі точки варті вирішення, та застосуйте перспективу AI для аналізу кожного запитання:
Масштаб: скільки людей стикаються з цією проблемою? Розгляд AI: чи існує ця проблема в різних галузях, де можна застосувати AI?
Частота: Як часто вони стикаються з цією болючою точкою? Розгляд AI: Чи достатня частота появи цієї болючої точки для генерації даних, необхідних для навчання та вдосконалення AI?
Серйозність: Наскільки серйозною є ця проблема? Оцінка ШІ: Чи пов'язана ця проблема з когнітивним навантаженням, розпізнаванням шаблонів або прийняттям рішень, в яких ШІ є експертом?
Конкуренція: Хто ще вирішує цю проблему? Розгляд ШІ: Чи обмежені існуючі рішення людськими обмеженнями, які штучний інтелект може подолати?
Порівняння: Чи отримали способи ваших конкурентів вирішення цієї проблеми негативні відгуки? Роздуми про штучний інтелект: Чи скаржаться користувачі на те, що існуючі рішення не мають персоналізації, швидкості чи інтелектуальності?
Один з прикладів - це AI асистент, представлений Klarna. Спочатку вони не намагалися "покращити обслуговування клієнтів за допомогою AI". А скоріше виявили невидиму проблему: клієнти в середньому повинні чекати 11 хвилин, щоб вирішити прості питання з оплатою, які насправді не потребують людського втручання, лише доступу до інформації облікового запису та дотримання стандартних процедур. Тепер їхній AI асистент може виконати всі завдання за 2 хвилини, обробляючи 2,3 мільйона діалогів на місяць, що відповідає ефективності 700 повноцінних співробітників служби підтримки клієнтів, і це є відкриттям можливостей, притаманних AI.
Використовуйте документ вимог продукту AI (PRD) для створення MVP
Коли ви знаходите болючу точку, яку може вирішити штучний інтелект, традиційні документи вимог до продукту виглядають не на своєму місці. Найпоширенішою помилкою є лінійне застосування традиційних рамок до штучного інтелекту; продукти на основі ШІ по суті працюють на основі ймовірнісних моделей, і той самий вхід може дати різний вихід з певною ймовірністю. Ми не можемо точно передбачити поведінку ШІ в кожній ситуації, але можемо створити рамки для отримання послідовного та цінного виходу.
Мікдад Джаффер разом з Професором продуктів створили документ вимог до продукту AI. Як зазначалося раніше, традиційні документи вимог до продукту припускають, що поведінка є детермінованою. А документи вимог до продукту AI припускають, що поведінка є ймовірнісною. Тому документи вимог до продукту AI - це не просто документ, а примусова функція, що використовується для обдумування всіх можливих способів, якими AI може зазнати невдачі.
Ключовим є те, що: AI продукти потребують двох рівнів успішності, традиційні показники користувачів (, такі як залученість, збереження, конверсія ), та спеціальні показники AI (, такі як точність, частота ілюзій, якість відповіді ). Обидва показники є необхідними для досягнення справжнього відповідності продукту та ринку (PMF).
Розширення масштабів за допомогою стратегічної рамки
Більшість стартапів у сфері штучного інтелекту стикаються з перешкодами при спробах масштабування. Їх MVP виглядають чудово в очах ранніх користувачів, але більш широке застосування на ринку застряє. Це відбувається через те, що вони не враховують підготовленість до запуску продукту з стратегічної точки зору. Масштабування продуктів ШІ полягає не лише в обробці більшої кількості користувачів, але й у підтримці масштабної ефективності ШІ, управлінні якістю даних для різних випадків використання та забезпеченні послідовного досвіду, коли модель стикається з крайніми ситуаціями. Мікдад Джаффер оцінює готовність до масштабування за чотирма вимірами:
клієнт
Сегментація розміру цільового ринку та темпи зростання
Клієнтська утримуваність та органічна частота використання
Рівень болючих моментів, які вирішуються, а також готовність користувачів до оплати
продукт
Твоя нерівна перевага ( дані, моделі ) сили
Покриття продукту та потенціал вірусного поширення
Унікальність можливостей ШІ в порівнянні з конкурентами
компанія
Технічна доцільність розширення інфраструктури ШІ
Перевірка життєздатності виходу на ринок та процесу продажу
Здатність команди відповідати на швидке зростання та складність штучного інтелекту
конкуренція
Кількість і сила конкурентів у вашій сфері
Нові бар'єри для входу конкурентів у сфері штучного інтелекту
Сила постачальників ( залежить від постачальників моделей, таких як OpenAI )
Він зазначив, що найбільшим викликом для розширення продуктів ШІ є не технічний аспект, а те, як зберегти якість, стикаючись із більш різноманітними випадками використання. Ваша система штучного інтелекту може ідеально працювати для початкових користувачів, але коли нові користувачі приносять різний контекст, словниковий запас або очікування, виникають серйозні проблеми з ефективністю.
Створення стійкого циклу зростання
Мікдад Джаффер вважає, що традиційні продукти зосереджені на оптимізації конверсійної воронки та залученості користувачів. А продукти на базі ШІ повинні оптимізувати ефективність моделей, якість даних та довіру користувачів. Це створює унікальну можливість: продукти на базі ШІ, залучаючи нових користувачів, насправді також покращують досвід існуючих користувачів.
Він запропонував рамки зростання штучного інтелекту:
Ефект мережі даних: кожна взаємодія користувача дозволяє штучному інтелекту навчатися, в результаті чого модель стає розумнішою. Реалізація циклу зворотного зв'язку для підвищення продуктивності моделі та корекція відповідей на основі виправлень користувачів для побудови системи, що навчається на успішних результатах користувачів.
Розумний захист: конкурентна перевага продукту полягає у власному виконанні ШІ, спроба розробити унікальний набір даних, який не можуть скопіювати конкуренти, створити робочі процеси ШІ, що мають унікальну цінність у певній галузі, та розробити інтерфейс, який дозволяє користувачам легше отримувати доступ.
Ефект складного довіри: коли користувачі довіряють вашому ШІ, це сприяє органічному зростанню ШІ. Тому під час процесу розширення необхідно підтримувати послідовні стандарти якості, не знижуючи якість заради розширення, оскільки це може знизити рівень довіри користувачів.
Він часто казав засновнику: «Найуспішніші продукти штучного інтелекту, які я бачив, не лише вирішують проблеми, але й з часом їхня здатність вирішувати проблеми стає все більшою. Ось де ваша остаточна конкурентна перевага.» Справжні продукти штучного інтелекту, які досягають PMF, можуть створювати комплексні переваги, які традиційне програмне забезпечення не може зрівняти.
Кожна взаємодія з користувачами дозволяє моделі навчатися. Кожен крайній випадок, з яким ви маєте справу, робить ваш штучний інтелект більш надійним. Кожен успішний результат підвищує довіру користувачів і стимулює органічний ріст. Ось чому, якщо штучний інтелект PMF реалізується правильно, він може створити практично непохитну конкурентну позицію.
Ця стаття 2025 Чому вам слід повторно вивчити AI PMF? Чотири кроки Open AI керівника продукту для реконструкції рамок PMF штучного інтелекту Вперше з'явилася в Chain News ABMedia.