2025 Pourquoi devriez-vous réapprendre le PMF de l'IA ? Quatre étapes du responsable produit d'Open AI pour reconstruire le cadre PMF de l'intelligence artificielle.
Le responsable des produits d'OpenAI, Miqdad Jaffer, a souligné sur son blog personnel que le cadre de l'ajustement produit-marché traditionnel de 2925, (PMF), est désormais obsolète. Le paradoxe de l'AI PMF signifie que l'IA rend l'atteinte de l'ajustement produit-marché plus facile tout en la rendant également plus difficile. Il a proposé un cadre en quatre étapes pour réussir systématiquement dans l'AI PMF et a inclus un modèle PRD de produit IA dans le texte.
Il existe trois différences clés entre l'IA PMF et les cadres traditionnels.
L'adéquation produit-marché ( PMF est un terme de l'industrie, qui désigne la demande du marché pour un produit. Miqdad Jaffer commence par déclarer que l'adéquation produit-marché était autrefois très simple : créer des choses que les gens veulent, valider la demande, puis évoluer à grande échelle. Mais à l'ère de l'IA, tout a changé. La vitesse d'itération, la complexité des attentes des utilisateurs et le rythme rapide des avancées technologiques rendent le cadre traditionnel de l'adéquation produit-marché obsolète.
Il existe une distinction fondamentale dans le PMF de l'intelligence artificielle dans trois domaines clés :
Avec l'interaction des utilisateurs avec l'intelligence artificielle et la découverte de nouveaux flux de travail, les problèmes évoluent également.
En raison de la flexibilité des modèles, des invites et des données d'entraînement, l'espace de solution est infini.
Avec l'émergence de l'intelligence artificielle de pointe comme ChatGPT, les attentes des utilisateurs ont augmenté de manière exponentielle.
Ces différences signifient qu'il est nécessaire d'adopter un nouveau cadre de définition du succès basé sur l'itération rapide, le comportement probabiliste et l'évolution constante.
Paradoxe de l'IA PMF : L'intelligence artificielle rend le PMF à la fois plus facile et plus difficile.
Il a proposé le paradoxe de l'AI PMF, l'IA rendant l'atteinte du PMF à la fois plus facile ) avec des itérations plus rapides, plus personnalisées et des analyses plus puissantes (, mais aussi plus difficile ) avec des attentes utilisateur accrues, la référence étant ChatGPT, et un taux de tolérance qui diminue (.
Il a déclaré lors d'un cours : « Je pense que la plus grande erreur des fondateurs d'IA est de considérer le PMF comme une case à cocher. Dans le monde de l'IA, le PMF est un objectif en constante évolution. À mesure que les utilisateurs expérimentent d'autres systèmes d'IA plus performants, leur définition de ce qui est suffisamment intelligent change chaque mois. » Et c'est ce qu'il appelle le paradoxe du PMF de l'IA : vous devez répondre à un marché dont les exigences en matière de capacités de l'IA sont de plus en plus élevées et dont les attentes évoluent constamment.
Pourquoi le PMF traditionnel n'est-il plus applicable ?
À l'ère de l'IA, les problèmes évoluent constamment avec l'apprentissage des utilisateurs. Les produits traditionnels résolvent des problèmes connus, tandis que les produits d'intelligence artificielle résolvent souvent des problèmes inconnus pour les utilisateurs ou créent de nouveaux flux de travail qu'ils n'ont jamais imaginés.
Espace de solution infiniment grand : la sortie des produits d'IA est difficile à prévoir, tandis que les logiciels traditionnels sont limités par les ressources de développement et la complexité technique. Les limites de l'intelligence artificielle concernent les données d'entraînement, la capacité du modèle et l'ingénierie rapide. Cela signifie que votre MVP peut être très puissant dans certains domaines, mais étrangement limité dans d'autres, entraînant une expérience utilisateur difficile à prédire.
Les utilisateurs s'attendent à une explosion des performances : une fois qu'un utilisateur fait l'expérience d'une intelligence artificielle qui fonctionne bien dans des scénarios spécifiques, il s'attend à ce qu'elle puisse être appliquée à tous les scénarios. Si ChatGPT est capable de comprendre des demandes subtiles, pourquoi votre outil d'intelligence artificielle spécifique à l'industrie ne le pourrait-il pas ? Un produit révolutionnaire comme ChatGPT établit une norme en constante amélioration en matière de PMF.
Le responsable des produits d'OpenAI restructure le cadre PMF des produits d'IA, en quatre étapes vers un succès systématique.
À cet égard, Miqdad Jaffer a proposé un tout nouveau cadre AI PMF, systématisant les quatre étapes du succès.
Découvrir des opportunités, rechercher les points de douleur natifs de l'intelligence artificielle.
Il pense que la plus grande erreur des fondateurs d'IA est d'ajouter de l'IA sur la base des flux de travail existants. Ce n'est pas de l'innovation, mais une amélioration des processus avec de l'IA. Le véritable cadre de gestion de projet IA )PMF( provient de l'identification des points de douleur qui ne peuvent être résolus que par les capacités uniques de l'IA.
Il a souligné que les meilleures opportunités en intelligence artificielle semblent souvent être des problèmes qui ne nécessitent pas de solution. Dans le passé, les utilisateurs ont développé des solutions complexes pour faire face à des problèmes que l'intelligence artificielle peut résoudre simplement. Ces frictions sont profondément ancrées dans les flux de travail actuels, au point que les utilisateurs ne réalisent même plus qu'il s'agit d'un problème. Par exemple, dans une startup, la plupart des développeurs passent 40 % de leur temps sur des tâches de programmation quotidiennes, mais ils ne considèrent pas cela comme un problème, ils pensent que c'est juste une partie du travail.
La base de l'AI PMF est une analyse rigoureuse des points de douleur. Classez les points de douleur qui méritent d'être résolus en utilisant les cinq questions suivantes et appliquez une perspective AI à chaque question pour effectuer l'analyse :
Échelle : Combien de personnes sont confrontées à ce point de douleur ? Considération de l'IA : Ce point de douleur existe-t-il dans les différentes industries où l'IA peut être appliquée de manière horizontale ?
Fréquence : À quelle fréquence rencontrent-ils ce type de point de douleur ? Considération AI : La fréquence à laquelle ce point de douleur se manifeste-t-il est-elle suffisamment fréquente pour générer les données nécessaires à l'apprentissage et à l'amélioration de l'IA ?
Gravité : À quel point ce point de douleur est-il grave ? Considération de l'IA : Ce point de douleur implique-t-il une charge cognitive, une reconnaissance de modèles ou des décisions dans lesquelles l'IA excelle ?
Compétition : Qui d'autre résout ce point de douleur ? Considérations sur l'IA : Les solutions actuelles sont-elles limitées par l'humain, et l'intelligence artificielle peut-elle dépasser ces limites ?
Comparaison : La manière dont vos concurrents résolvent ce point de douleur a-t-elle reçu des critiques négatives ? Considérations sur l'intelligence artificielle : Les utilisateurs se plaignent-ils que les solutions existantes manquent de personnalisation, de rapidité ou d'intelligence ?
Un exemple est l'assistant AI lancé par Klarna. Au départ, ils n'essaient pas "d'améliorer le service client avec l'AI". Ils ont découvert un point de douleur invisible : les clients doivent attendre en moyenne 11 minutes pour résoudre des problèmes de paiement simples, alors que ces problèmes ne nécessitent en réalité aucune intervention humaine, il suffit d'accéder aux informations du compte et de suivre le processus standard. Maintenant, leur assistant AI peut accomplir toutes les tâches en 2 minutes, traitant 2,3 millions de conversations par mois, ce qui équivaut à l'efficacité de 700 agents de service client à temps plein, c'est cela la découverte des opportunités natives de l'AI.
Utilisez le document de spécifications produit AI )PRD( pour créer le MVP.
Lorsque vous trouvez un point de douleur que l'IA peut résoudre, les documents de spécifications des produits traditionnels semblent inadaptés. L'erreur la plus courante est d'appliquer de manière linéaire un cadre traditionnel à l'IA, alors que les produits d'IA reposent essentiellement sur des modèles probabilistes. Une même entrée peut produire différentes sorties avec une certaine probabilité. Nous ne pouvons pas prévoir avec précision le comportement de l'IA dans chaque situation, mais nous pouvons créer des cadres pour obtenir des sorties cohérentes et précieuses.
Miqdad Jaffer et Product Professor ont co-créé un document de spécifications produit pour l'IA. Comme mentionné précédemment, les documents de spécifications produits traditionnels supposent que le comportement est déterministe. En revanche, le document de spécifications produit pour l'IA suppose que le comportement est probabiliste. Par conséquent, le document de spécifications produit pour l'IA n'est pas seulement un document, mais une fonction contraignante pour réfléchir à toutes les façons dont l'IA pourrait échouer.
La clé est que : les produits d'IA nécessitent des indicateurs de réussite doubles, les indicateurs d'utilisateur traditionnels ) tels que l'engagement, le taux de rétention, le taux de conversion (, ainsi que des indicateurs spécifiques à l'IA ) tels que le taux de précision, le taux d'hallucination, la qualité des réponses (. Les deux sont indispensables pour réellement atteindre le Product-Market Fit (PMF).
Élargir l'échelle en utilisant un cadre stratégique
La plupart des startups en intelligence artificielle rencontrent des obstacles lorsqu'elles tentent de se développer. Leur MVP fonctionne très bien aux yeux des premiers utilisateurs, mais l'application sur un marché plus large stagne. Cela est dû à leur manque de considération stratégique pour la préparation au lancement du produit. L'expansion des produits d'IA ne consiste pas seulement à traiter plus d'utilisateurs, mais aussi à maintenir l'efficacité de l'IA à grande échelle, à gérer la qualité des données pour différents cas d'utilisation, et à garantir une expérience cohérente lorsque le modèle rencontre des situations limites. Miqdad Jaffer évalue la préparation à l'échelle selon quatre dimensions :
client
La taille et le taux de croissance du segment de marché cible
Taux de rétention des clients et fréquence d'utilisation organique
Le degré de douleur en cours de résolution et la volonté de paiement des utilisateurs.
produit
Votre avantage inégal ) données, modèles ( de force
La couverture du produit et le potentiel de propagation virale
L'unicité des capacités de l'IA par rapport à ses concurrents.
société
Faisabilité technique de l'expansion des infrastructures d'IA
Validation de la faisabilité de lancement et du processus de vente
La capacité de l'équipe à faire face à la croissance rapide et à la complexité de l'intelligence artificielle.
concurrence
Le nombre et la puissance des concurrents dans votre domaine.
Les barrières à l'entrée de nouveaux concurrents en intelligence artificielle.
Pouvoir des fournisseurs ) dépend des fournisseurs de modèles tels qu'OpenAI (
Il souligne que le plus grand défi d'expansion des produits d'IA n'est pas de nature technique, mais de savoir comment maintenir la qualité face à des cas d'utilisation plus diversifiés. Votre système d'intelligence artificielle peut fonctionner parfaitement pour les utilisateurs initiaux, mais des problèmes de performance graves surviennent lorsque de nouveaux utilisateurs apportent des contextes, des vocabulaire ou des attentes différents.
Établir un cycle de croissance durable
Miqdad Jaffer estime que les produits traditionnels se concentrent sur l'optimisation du tunnel de conversion et de l'engagement des utilisateurs. En revanche, les produits d'IA doivent optimiser la performance des modèles, la qualité des données et la confiance des utilisateurs. Cela crée une opportunité unique : les produits d'IA attirent de nouveaux utilisateurs tout en améliorant en réalité l'expérience utilisateur des utilisateurs existants.
Il a proposé un cadre de croissance de l'IA :
Effet réseau des données : chaque interaction utilisateur permet à l'IA d'apprendre, rendant ainsi le modèle plus intelligent. Mettre en œuvre un cycle de rétroaction pour améliorer les performances du modèle et affiner les réponses à partir des corrections des utilisateurs, afin de construire un système qui apprend des résultats des utilisateurs réussis.
Une voie de défense intelligente : l'avantage concurrentiel du produit réside dans les performances de l'IA elle-même, en essayant de développer des ensembles de données propriétaires que les concurrents ne peuvent pas reproduire, en créant des flux de travail d'IA ayant une valeur unique dans des domaines spécifiques et en établissant une interface utilisateur qui permet aux utilisateurs un accès plus facile.
L'effet de levier de la confiance : lorsque les utilisateurs font confiance à votre IA, cela favorise la croissance organique de l'IA. Par conséquent, il est essentiel de maintenir des normes de qualité cohérentes tout au long du processus d'expansion, sans compromettre la qualité pour l'expansion, car cela pourrait diminuer le niveau de confiance des utilisateurs.
Il dit souvent au fondateur : « Les produits d'intelligence artificielle les plus réussis que j'ai vus ne se contentent pas de résoudre des problèmes, mais au fil du temps, leur capacité à résoudre des problèmes devient de plus en plus forte. C'est cela votre véritable avantage concurrentiel. » Les produits d'intelligence artificielle qui réalisent véritablement le PMF peuvent créer des avantages complexes que les logiciels traditionnels ne peuvent égaler.
Chaque interaction utilisateur permet au modèle d'apprendre. Chaque cas limite que vous traitez rend votre intelligence artificielle plus robuste. Chaque résultat réussi renforce la confiance des utilisateurs et favorise la croissance organique. C'est pourquoi un PMF en intelligence artificielle, s'il est bien fait, peut créer une position concurrentielle presque inébranlable.
Cet article de 2025 explique pourquoi vous devriez réapprendre le PMF de l'IA. Le responsable des produits d'Open AI restructure le cadre PMF de l'intelligence artificielle en quatre étapes. Il est apparu pour la première fois dans Chain News ABMedia.
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2025 Pourquoi devriez-vous réapprendre le PMF de l'IA ? Quatre étapes du responsable produit d'Open AI pour reconstruire le cadre PMF de l'intelligence artificielle.
Le responsable des produits d'OpenAI, Miqdad Jaffer, a souligné sur son blog personnel que le cadre de l'ajustement produit-marché traditionnel de 2925, (PMF), est désormais obsolète. Le paradoxe de l'AI PMF signifie que l'IA rend l'atteinte de l'ajustement produit-marché plus facile tout en la rendant également plus difficile. Il a proposé un cadre en quatre étapes pour réussir systématiquement dans l'AI PMF et a inclus un modèle PRD de produit IA dans le texte.
Il existe trois différences clés entre l'IA PMF et les cadres traditionnels.
L'adéquation produit-marché ( PMF est un terme de l'industrie, qui désigne la demande du marché pour un produit. Miqdad Jaffer commence par déclarer que l'adéquation produit-marché était autrefois très simple : créer des choses que les gens veulent, valider la demande, puis évoluer à grande échelle. Mais à l'ère de l'IA, tout a changé. La vitesse d'itération, la complexité des attentes des utilisateurs et le rythme rapide des avancées technologiques rendent le cadre traditionnel de l'adéquation produit-marché obsolète.
Il existe une distinction fondamentale dans le PMF de l'intelligence artificielle dans trois domaines clés :
Avec l'interaction des utilisateurs avec l'intelligence artificielle et la découverte de nouveaux flux de travail, les problèmes évoluent également.
En raison de la flexibilité des modèles, des invites et des données d'entraînement, l'espace de solution est infini.
Avec l'émergence de l'intelligence artificielle de pointe comme ChatGPT, les attentes des utilisateurs ont augmenté de manière exponentielle.
Ces différences signifient qu'il est nécessaire d'adopter un nouveau cadre de définition du succès basé sur l'itération rapide, le comportement probabiliste et l'évolution constante.
Paradoxe de l'IA PMF : L'intelligence artificielle rend le PMF à la fois plus facile et plus difficile.
Il a proposé le paradoxe de l'AI PMF, l'IA rendant l'atteinte du PMF à la fois plus facile ) avec des itérations plus rapides, plus personnalisées et des analyses plus puissantes (, mais aussi plus difficile ) avec des attentes utilisateur accrues, la référence étant ChatGPT, et un taux de tolérance qui diminue (.
Il a déclaré lors d'un cours : « Je pense que la plus grande erreur des fondateurs d'IA est de considérer le PMF comme une case à cocher. Dans le monde de l'IA, le PMF est un objectif en constante évolution. À mesure que les utilisateurs expérimentent d'autres systèmes d'IA plus performants, leur définition de ce qui est suffisamment intelligent change chaque mois. » Et c'est ce qu'il appelle le paradoxe du PMF de l'IA : vous devez répondre à un marché dont les exigences en matière de capacités de l'IA sont de plus en plus élevées et dont les attentes évoluent constamment.
Pourquoi le PMF traditionnel n'est-il plus applicable ?
À l'ère de l'IA, les problèmes évoluent constamment avec l'apprentissage des utilisateurs. Les produits traditionnels résolvent des problèmes connus, tandis que les produits d'intelligence artificielle résolvent souvent des problèmes inconnus pour les utilisateurs ou créent de nouveaux flux de travail qu'ils n'ont jamais imaginés.
Espace de solution infiniment grand : la sortie des produits d'IA est difficile à prévoir, tandis que les logiciels traditionnels sont limités par les ressources de développement et la complexité technique. Les limites de l'intelligence artificielle concernent les données d'entraînement, la capacité du modèle et l'ingénierie rapide. Cela signifie que votre MVP peut être très puissant dans certains domaines, mais étrangement limité dans d'autres, entraînant une expérience utilisateur difficile à prédire.
Les utilisateurs s'attendent à une explosion des performances : une fois qu'un utilisateur fait l'expérience d'une intelligence artificielle qui fonctionne bien dans des scénarios spécifiques, il s'attend à ce qu'elle puisse être appliquée à tous les scénarios. Si ChatGPT est capable de comprendre des demandes subtiles, pourquoi votre outil d'intelligence artificielle spécifique à l'industrie ne le pourrait-il pas ? Un produit révolutionnaire comme ChatGPT établit une norme en constante amélioration en matière de PMF.
Le responsable des produits d'OpenAI restructure le cadre PMF des produits d'IA, en quatre étapes vers un succès systématique.
À cet égard, Miqdad Jaffer a proposé un tout nouveau cadre AI PMF, systématisant les quatre étapes du succès.
Découvrir des opportunités, rechercher les points de douleur natifs de l'intelligence artificielle.
Il pense que la plus grande erreur des fondateurs d'IA est d'ajouter de l'IA sur la base des flux de travail existants. Ce n'est pas de l'innovation, mais une amélioration des processus avec de l'IA. Le véritable cadre de gestion de projet IA )PMF( provient de l'identification des points de douleur qui ne peuvent être résolus que par les capacités uniques de l'IA.
Il a souligné que les meilleures opportunités en intelligence artificielle semblent souvent être des problèmes qui ne nécessitent pas de solution. Dans le passé, les utilisateurs ont développé des solutions complexes pour faire face à des problèmes que l'intelligence artificielle peut résoudre simplement. Ces frictions sont profondément ancrées dans les flux de travail actuels, au point que les utilisateurs ne réalisent même plus qu'il s'agit d'un problème. Par exemple, dans une startup, la plupart des développeurs passent 40 % de leur temps sur des tâches de programmation quotidiennes, mais ils ne considèrent pas cela comme un problème, ils pensent que c'est juste une partie du travail.
La base de l'AI PMF est une analyse rigoureuse des points de douleur. Classez les points de douleur qui méritent d'être résolus en utilisant les cinq questions suivantes et appliquez une perspective AI à chaque question pour effectuer l'analyse :
Échelle : Combien de personnes sont confrontées à ce point de douleur ? Considération de l'IA : Ce point de douleur existe-t-il dans les différentes industries où l'IA peut être appliquée de manière horizontale ?
Fréquence : À quelle fréquence rencontrent-ils ce type de point de douleur ? Considération AI : La fréquence à laquelle ce point de douleur se manifeste-t-il est-elle suffisamment fréquente pour générer les données nécessaires à l'apprentissage et à l'amélioration de l'IA ?
Gravité : À quel point ce point de douleur est-il grave ? Considération de l'IA : Ce point de douleur implique-t-il une charge cognitive, une reconnaissance de modèles ou des décisions dans lesquelles l'IA excelle ?
Compétition : Qui d'autre résout ce point de douleur ? Considérations sur l'IA : Les solutions actuelles sont-elles limitées par l'humain, et l'intelligence artificielle peut-elle dépasser ces limites ?
Comparaison : La manière dont vos concurrents résolvent ce point de douleur a-t-elle reçu des critiques négatives ? Considérations sur l'intelligence artificielle : Les utilisateurs se plaignent-ils que les solutions existantes manquent de personnalisation, de rapidité ou d'intelligence ?
Un exemple est l'assistant AI lancé par Klarna. Au départ, ils n'essaient pas "d'améliorer le service client avec l'AI". Ils ont découvert un point de douleur invisible : les clients doivent attendre en moyenne 11 minutes pour résoudre des problèmes de paiement simples, alors que ces problèmes ne nécessitent en réalité aucune intervention humaine, il suffit d'accéder aux informations du compte et de suivre le processus standard. Maintenant, leur assistant AI peut accomplir toutes les tâches en 2 minutes, traitant 2,3 millions de conversations par mois, ce qui équivaut à l'efficacité de 700 agents de service client à temps plein, c'est cela la découverte des opportunités natives de l'AI.
Utilisez le document de spécifications produit AI )PRD( pour créer le MVP.
Lorsque vous trouvez un point de douleur que l'IA peut résoudre, les documents de spécifications des produits traditionnels semblent inadaptés. L'erreur la plus courante est d'appliquer de manière linéaire un cadre traditionnel à l'IA, alors que les produits d'IA reposent essentiellement sur des modèles probabilistes. Une même entrée peut produire différentes sorties avec une certaine probabilité. Nous ne pouvons pas prévoir avec précision le comportement de l'IA dans chaque situation, mais nous pouvons créer des cadres pour obtenir des sorties cohérentes et précieuses.
Miqdad Jaffer et Product Professor ont co-créé un document de spécifications produit pour l'IA. Comme mentionné précédemment, les documents de spécifications produits traditionnels supposent que le comportement est déterministe. En revanche, le document de spécifications produit pour l'IA suppose que le comportement est probabiliste. Par conséquent, le document de spécifications produit pour l'IA n'est pas seulement un document, mais une fonction contraignante pour réfléchir à toutes les façons dont l'IA pourrait échouer.
La clé est que : les produits d'IA nécessitent des indicateurs de réussite doubles, les indicateurs d'utilisateur traditionnels ) tels que l'engagement, le taux de rétention, le taux de conversion (, ainsi que des indicateurs spécifiques à l'IA ) tels que le taux de précision, le taux d'hallucination, la qualité des réponses (. Les deux sont indispensables pour réellement atteindre le Product-Market Fit (PMF).
Élargir l'échelle en utilisant un cadre stratégique
La plupart des startups en intelligence artificielle rencontrent des obstacles lorsqu'elles tentent de se développer. Leur MVP fonctionne très bien aux yeux des premiers utilisateurs, mais l'application sur un marché plus large stagne. Cela est dû à leur manque de considération stratégique pour la préparation au lancement du produit. L'expansion des produits d'IA ne consiste pas seulement à traiter plus d'utilisateurs, mais aussi à maintenir l'efficacité de l'IA à grande échelle, à gérer la qualité des données pour différents cas d'utilisation, et à garantir une expérience cohérente lorsque le modèle rencontre des situations limites. Miqdad Jaffer évalue la préparation à l'échelle selon quatre dimensions :
client
La taille et le taux de croissance du segment de marché cible
Taux de rétention des clients et fréquence d'utilisation organique
Le degré de douleur en cours de résolution et la volonté de paiement des utilisateurs.
produit
Votre avantage inégal ) données, modèles ( de force
La couverture du produit et le potentiel de propagation virale
L'unicité des capacités de l'IA par rapport à ses concurrents.
société
Faisabilité technique de l'expansion des infrastructures d'IA
Validation de la faisabilité de lancement et du processus de vente
La capacité de l'équipe à faire face à la croissance rapide et à la complexité de l'intelligence artificielle.
concurrence
Le nombre et la puissance des concurrents dans votre domaine.
Les barrières à l'entrée de nouveaux concurrents en intelligence artificielle.
Pouvoir des fournisseurs ) dépend des fournisseurs de modèles tels qu'OpenAI (
Il souligne que le plus grand défi d'expansion des produits d'IA n'est pas de nature technique, mais de savoir comment maintenir la qualité face à des cas d'utilisation plus diversifiés. Votre système d'intelligence artificielle peut fonctionner parfaitement pour les utilisateurs initiaux, mais des problèmes de performance graves surviennent lorsque de nouveaux utilisateurs apportent des contextes, des vocabulaire ou des attentes différents.
Établir un cycle de croissance durable
Miqdad Jaffer estime que les produits traditionnels se concentrent sur l'optimisation du tunnel de conversion et de l'engagement des utilisateurs. En revanche, les produits d'IA doivent optimiser la performance des modèles, la qualité des données et la confiance des utilisateurs. Cela crée une opportunité unique : les produits d'IA attirent de nouveaux utilisateurs tout en améliorant en réalité l'expérience utilisateur des utilisateurs existants.
Il a proposé un cadre de croissance de l'IA :
Effet réseau des données : chaque interaction utilisateur permet à l'IA d'apprendre, rendant ainsi le modèle plus intelligent. Mettre en œuvre un cycle de rétroaction pour améliorer les performances du modèle et affiner les réponses à partir des corrections des utilisateurs, afin de construire un système qui apprend des résultats des utilisateurs réussis.
Une voie de défense intelligente : l'avantage concurrentiel du produit réside dans les performances de l'IA elle-même, en essayant de développer des ensembles de données propriétaires que les concurrents ne peuvent pas reproduire, en créant des flux de travail d'IA ayant une valeur unique dans des domaines spécifiques et en établissant une interface utilisateur qui permet aux utilisateurs un accès plus facile.
L'effet de levier de la confiance : lorsque les utilisateurs font confiance à votre IA, cela favorise la croissance organique de l'IA. Par conséquent, il est essentiel de maintenir des normes de qualité cohérentes tout au long du processus d'expansion, sans compromettre la qualité pour l'expansion, car cela pourrait diminuer le niveau de confiance des utilisateurs.
Il dit souvent au fondateur : « Les produits d'intelligence artificielle les plus réussis que j'ai vus ne se contentent pas de résoudre des problèmes, mais au fil du temps, leur capacité à résoudre des problèmes devient de plus en plus forte. C'est cela votre véritable avantage concurrentiel. » Les produits d'intelligence artificielle qui réalisent véritablement le PMF peuvent créer des avantages complexes que les logiciels traditionnels ne peuvent égaler.
Chaque interaction utilisateur permet au modèle d'apprendre. Chaque cas limite que vous traitez rend votre intelligence artificielle plus robuste. Chaque résultat réussi renforce la confiance des utilisateurs et favorise la croissance organique. C'est pourquoi un PMF en intelligence artificielle, s'il est bien fait, peut créer une position concurrentielle presque inébranlable.
Cet article de 2025 explique pourquoi vous devriez réapprendre le PMF de l'IA. Le responsable des produits d'Open AI restructure le cadre PMF de l'intelligence artificielle en quatre étapes. Il est apparu pour la première fois dans Chain News ABMedia.