别再用老地图，寻找AI这片新大陆丨AI时刻

以前，实现产品市场匹配（Product-Market Fit，简称PMF）是很直截了当的。做出大家想要的东西，验证市场有需求，然后扩大规模就行了。但在人工智能时代，一切都变了。迭代的速度、用户期望的复杂性，以及技术进步的惊人步伐，已经让传统的PMF框架彻底过时了。

过去三年里，我观察了很多AI创业公司尝试实现PMF的过程。那些成功的公司不只是在技术上做得更好——还遵循了一套全新的打法。这套打法基于一个根本性的事实：AI不仅改变了我们打造产品的方式，它还彻底改变了“产品市场匹配”本身的含义。

这是大多数创始人没意识到的：在AI时代，实现PMF比以往任何时候都更容易了，也更困难了。

之所以说更容易，是因为AI能帮你更快地迭代，更好地理解用户，并打造出前所未有的个性化解决方案。你可以在几天内完成原型，而不是几个月。你可以分析出那些过去需要分析师大军才能发现的用户行为模式。

之所以说更困难，是因为用户的期望值已经飙升。现在，用户期望AI产品是智能的、能预测的，能力近乎神奇。不管你的产品是干什么用的，他们都会拿它跟ChatGPT比较。“足够好”的门槛从未如此之高。

“我见过的AI创始人犯的最大错误，就是把PMF当成一个需要打勾完成的任务。”我最近在我们上一期“AI产品管理认证”课程中分享道，“在AI的世界里，PMF是一个移动的靶子。你的用户每个月都在和别处更好的AI系统互动，所以他们对‘足够智能’的定义也在不断变化。”

这就产生了我所说的“AI PMF悖论”：你需要去迎合一个期望值在不断演变的市场，这个市场对AI应该做什么的看法一直在变。

大多数PMF框架都假定“问题-解决方案”的关系是相对稳定的。你发现一个痛点，打造一个解决方案，找用户验证，然后扩大规模。但AI产品在三个关键方面打破了这种线性的发展模式：

传统产品解决的是已知问题。而AI产品解决的，往往是用户自己都不知道存在的问题——或者创造出他们从未想过可能实现的全新工作流。你最初对问题的假设可能完全是错的，这并不是因为你误解了市场，而是因为AI解锁了一个更有价值的应用场景。

传统软件你会受限于开发资源和技术复杂性。而对于AI，限制你的东西不一样了——这与训练数据、模型能力和提示工程有关。这意味着你的最小可行产品（MVP）可能在某些方面强大到不可思议，但在另一些方面又出奇地受限，从而创造出难以预测的用户体验。

一旦用户在某种背景下体验到好用的AI，他们就会期望在所有地方都能用到它。如果ChatGPT能理解微妙请求，为什么你那个针对特定行业的AI工具就不行呢？这就为PMF的标准创造了一个不断提升的门槛。

在研究了成功的AI产品并看了一堆我们的“AI产品管理认证”课程的毕业项目后，我总结出了一套在AI时代真正行之有效的新框架。它建立在这样一个现实之上：AI时代的PMF是迭代的、数据驱动的，并且需要不断地重新校准。

AI创始人犯的最大错误，就是把现有的工作流拿过来，在上面加一层AI。那不叫创新——那叫功能增强。真正的AI PMF，始于找到那些只有通过AI的独特能力才能解决的痛点。

常见的盲点：最好的AI机会，往往看起来像是“本不该需要解决”的问题。用户已经为某些限制开发出了复杂的变通办法，而这些限制恰恰是AI可以完全消除的。

我称之为“隐形痛点”——那些已经深深融入当前工作流当中的堵点，用户甚至都不再认为是个问题了。在一家创业公司里，我注意到大多数开发者把40%的时间都花在常规的编码任务上，但他们不觉得这是个问题——他们认为这“就是工作的一部分”。

如何发现AI原生机会：

这种系统化的方法能确保你不仅仅是找到随便的一个痛点——而是找到那些一旦有AI参与，解决起来就会变得格外容易的痛点。

市场上的真实案例：看看Klarna推出的AI助手。他们一开始并不是想“用AI改善客户服务”。他们发现了一个隐形痛点：客户为了解决简单的支付问题，平均要等待11分钟，而这些问题根本不需要人类的创造力——只需要访问账户信息和遵循标准流程。现在，他们的AI助手能在2分钟内解决这些事情，每月处理230万次对话，效率相当于700名全职客服。这就是发现AI原生机会：找到那些只是因为缺乏智能自动化而显得复杂的工作流。

一旦你找到了一个真正的AI原生机会，传统的产品需求文档就没用了。AI产品在规范、测试和迭代方面需要一种完全不同的方法。

这是大多数团队会栽跟头的地方。他们试图将瀑布流思维应用到本质上是概率性的系统上。你无法精确规定AI在每种场景下的具体行为——但你可以创建框架来确保它能持续产生有价值的输出。

AI PRD：你打造智能产品的北极星

通过与许多AI产品团队的合作，我开发了一套构建AI产品的4D方法。这套方法的核心原则被浓缩在一份AI产品需求文档（PRD）中——这是任何AI开发工作的基础蓝图——是我和Product Faculty共同创建的。这份PRD强调了在AI产品开发生命周期的四个阶段中需要做出的关键决策：

我向产品团队解释说：“AI PRD不仅仅是文档——它更像一个迫使你仔细思考AI可能失败的所有方式的强制机制。传统的PRD假定行为是确定性的。而AI PRD假定行为是概率性的，并据此进行规划。”

这里的关键洞见是，AI产品需要双重成功指标：传统的用户指标（参与度、留存率、转化率）和AI特有的指标（准确率、幻觉率、响应质量）。你需要同时满足这两者才能实现真正的PMF。

大多数AI创业公司在尝试扩大规模时都会碰壁。他们的MVP对早期用户来说效果很好，但到了更广泛的市场就停滞不前了。发生这种情况，是因为他们没有从各个维度战略性地思考如何准备发布。

规模化一个AI产品，不仅仅是处理更多用户那么简单——这还关乎着在规模化后维持AI的性能，管理不同应用场景下的数据质量，以及在模型遇到边缘案例时确保体验的一致性。

AI产品发布策略画布

在规模化任何AI产品之前，你需要从四个关键维度评估你的准备情况，这些都在我们的“AI产品管理认证”课程中讲到的AI发布策略画布模板中有所体现：

每个维度都用“绿-黄-红”来打分。只有当所有四个维度都是绿色时，你才能开始规模化。这能防止过早规模化，而这正是扼杀众多AI创业公司的元凶。

常见盲点：AI产品最大的规模化挑战不是技术上的——而是在你遇到更多样化的应用场景时如何保持质量。你的AI可能对初始用户来说表现完美，但当新用户带来不同的背景、不同用语或不同期望时，产品可能会大失所望。

最后一个阶段，是真正成功的AI产品脱颖而出的地方。这跟增长黑客无关——而是要建立可持续的增长循环，让你的AI随着时间的推移变得越来越好。

传统产品优化的是转化漏斗和用户参与度。而AI产品还必须优化模型性能、数据质量和用户信任。这就创造了一个独特的机会：AI产品在获取新用户的同时，实际上可以为现有用户带来更好的产品。

“我见过的最成功的AI产品，不只是解决问题——它们在解决问题的过程中会随着时间变得越来越聪明，”我经常对创始人说。“这才是你最终的护城河。”实现真正PMF的AI产品能创造出传统软件根本无法比拟的复利优势。

每一次用户互动都在改进你的模型。你处理的每一个边缘案例都让你的AI更强大。每一个成功的结果都增强了用户信任并推动了自然增长。这就是为什么如果AI PMF做得对，可以创造出几乎无法撼动的竞争地位。

我的预测：“掌握了AI PMF的公司，将不仅仅能赢得最初的市场，还将比任何传统软件公司都能更快地扩张到毗邻市场，因为他们的AI在不同领域都变得越来越聪明。”

在AI时代实现产品与市场契合度，需要新的框架、新的指标和新的思考用户价值的方式。传统的那套打法不仅过时了——它们甚至会起反作用。

掌握了这些新方法的创始人，将打造出未来十年最具代表性的公司。而那些没有掌握的，会发现自己不断被那些懂得如何利用AI独特属性来获得可持续竞争优势的对手所超越。

我在这里概述的框架——从发现AI原生机会到系统性优化——代表了从数百个AI产品发布中提炼出的经验教训。它不是理论，而是经过了那些正在打造重塑整个行业的AI产品的团队的实战检验。

每个月，我都会看到又一个“AI赋能”的创业公司失败，因为他们把昨天的PMF打法用在了明天的技术上。赢家不是那些拥有最好模型的公司——而是那些明白AI PMF是一场规则完全不同的新游戏的公司。