OpenAI 产品负责人谈AI PMF：别再用老地图，寻找 AI 这片新大陆
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编者按：AI 时代，用户期望飞速演进，传统的产品市场匹配（PMF）方法论已然失效。别再给现有流程套个 AI 外壳了，那不叫创新。来自 OpenAI 的产品负责人将为你揭示一套全新的、经过实战检验的打法。文章来自编译。
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。
AI 时代的 PMF 悖论
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。
传统的 PMF 框架对 AI 来说已经不适用了
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：
1. 问题随着用户的学习而演变
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。
2. 解决方案空间无限
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骨感。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。
3. 用户期望呈指数级复合增长
一旦用户在某个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。
全新的 AI PMF 框架：通往系统性成功的 4 个阶段
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。
第一阶段：发现机会 - 寻找 AI 原生痛点
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：
AI PMF 的基础是严格的痛点分析。用下面这五个问题来对值得解决的痛点做排序——每个问题都要用 AI 的视角来审视：
量级：有多少人存在该痛点？AI 视角考量：这个痛点是否存在多个行业之中，以至于 AI 可以用横向应用来解决？
频率：他们多久会经历一次这个痛点？AI 视角考量：这个痛点出现的频率是否足够高，能产生让 AI 学习和改进所需的数据？
严重性：这个痛点有多严重？AI 视角考量：这个痛点是否涉及认知负荷、模式识别或决策制定这些 AI 擅长的领域？
竞争：还有谁在解决这个痛点？AI 视角考量：目前的解决方案是否受限于人力，而这些限制是 AI 可以超越的？
差异点：对于你的竞争对手解决这个痛点的方式，用户有没有很大的抱怨？AI 视角考量：用户是否抱怨现有解决方案缺乏个性化、速度慢或不够智能？
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。
第二阶段：用 AI 产品需求文档（PRD）来构建最小可行产品（MVP）
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：
以下是 AI PRD 各部分的摘要，你可以用它来开发你的 MVP：
1. 发现阶段：理解市场、业务、产品和用户背景，目的时候提出你的 AI 解决方案假说
描绘出你的 AI 将创造的商业价值
确定你的目标用户画像及其目前的用户之旅
找出唯有 AI 能解决的具体痛点
提出一个关于 AI 如何改变用户体验的假说
2. 设计阶段：定义目标状态下的工作流与用户体验
设计整合了 AI 的未来工作流
创建清晰展示 AI 交互的线框图
构建能演示 AI 功能的原型
开发初步的提示词和交互模式
3. 开发阶段：构建并优化 AI 能力
为你的应用场景选择合适的 AI 模型
定义输入规范和输出质量标准
迭代优化提示词设计与系统指令
准备用于训练或检索增强生成的数据
创建用于测试 AI 性能的评估集
4. 部署阶段：发布和扩展你的 AI 产品
敲定发布和推广策略
为用户和 AI 性能分别建立成功指标
建立监控和反馈循环
规划持续改进和迭代的方案
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。
第三阶段：利用战略框架来扩大规模
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：
客户准备度：
目标市场的细分规模和增长率
客户留存率与自然使用频率
你解决的痛点有多大以及用户的付费意愿
产品准备度：
你的不公平优势（数据、模型或市场准入）有多强
产品的覆盖范围和病毒式传播潜力
你的 AI 能力相对于竞争对手的独特性
公司准备度：
扩展 AI 基础设施的技术可行性
市场推广策略的可行性和销售流程的验证
团队处理快速增长和 AI 复杂性的能力
竞争准备度：
你所在领域的竞争对手数量和实力
新入局的 AI 竞争对手的进入壁垒
供应商议价能力（对 OpenAI 等模型提供商的依赖程度）
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。
第四阶段：为可持续增长进行优化
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。
AI 增长框架：
数据网络效应：每一次用户互动都让你的 AI 对所有用户来说更智能
实施能提升模型性能的反馈循环
利用用户的纠正来微调响应
建立能从成功的用户结果中学习的系统
智能护城河：你的 AI 性能成为你的竞争优势
开发竞争对手无法复制的专有数据集
创建在你的领域内具有独特价值的 AI 工作流
构建让你的 AI 能力更容易被使用的用户界面
信任复利：用户对你 AI 的信心驱动自然增长
在规模化过程中保持一致的质量标准
为 AI 的决策提供清晰的解释
优雅且透明地处理边缘案例
“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。”
结语
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。
译者：boxi。
