Miqdad Jaffer, kepala produk OpenAI, mencatat di blog pribadinya bahwa kerangka kerja PMF ( untuk produk tradisional pada tahun 2925 sudah tidak berlaku. Paradoks AI PMF yang disebutkan adalah bahwa AI membuat pencapaian PMF produk lebih mudah, tetapi juga lebih sulit untuk dicapai. Dia mengusulkan empat tahap menuju keberhasilan sistematis dalam kerangka AI PMF, dan menyertakan template PRD produk AI dalam isi.
AI PMF dan kerangka tradisional memiliki tiga perbedaan kunci.
Product-Market Fit )PMF tingkat kesesuaian produk dan pasar ( adalah istilah industri yang merujuk pada permintaan pasar terhadap produk. Miqdad Jaffer dengan jelas menyatakan bahwa tingkat kesesuaian produk dan pasar dulunya sangat sederhana: menciptakan sesuatu yang diinginkan orang, memverifikasi permintaan, dan kemudian memperluas skala. Namun, di era AI, semuanya telah berubah. Kecepatan iterasi, kompleksitas harapan pengguna, serta laju kemajuan teknologi yang cepat membuat kerangka tingkat kesesuaian produk dan pasar tradisional tampak usang.
PMF dalam kecerdasan buatan memiliki perbedaan mendasar dalam tiga aspek kunci:
Seiring dengan interaksi pengguna dengan kecerdasan buatan dan penemuan alur kerja baru, masalah juga berkembang.
Karena fleksibilitas model, petunjuk, dan data pelatihan, ruang solusi tidak terbatas.
Dengan munculnya kecerdasan buatan unggulan seperti ChatGPT, harapan pengguna meningkat secara eksponensial.
Perbedaan ini mengindikasikan perlunya adopsi kerangka kerja baru untuk iterasi cepat, perilaku probabilistik, dan definisi sukses yang terus berkembang.
AI PMF Paradoks: Kecerdasan Buatan membuat PMF menjadi lebih mudah dan juga lebih sulit
Dia mengajukan paradoks AI PMF, di mana AI membuat pencapaian PMF menjadi lebih mudah ) iterasi yang lebih cepat, lebih dipersonalisasi, dan analisis yang lebih kuat (, tetapi juga membuat pencapaian PMF menjadi lebih sulit ) harapan pengguna meningkat, tolok ukur adalah ChatGPT, dan tingkat toleransi kesalahan menurun (.
Dia menyatakan dalam sebuah kelas: "Saya melihat kesalahan terbesar yang dilakukan oleh pendiri AI adalah menganggap PMF sebagai kotak centang. Di dunia AI, PMF adalah tujuan yang terus berubah. Seiring pengguna mengalami sistem AI lain yang lebih unggul, definisi mereka tentang apa yang cukup pintar berubah setiap bulan." Dan inilah yang ia sebut sebagai paradoks PMF AI: Anda harus memenuhi pasar yang semakin menuntut kemampuan AI dan harapan yang terus berubah.
Mengapa PMF tradisional tidak lagi berlaku?
Di era AI, masalah terus berkembang seiring dengan pembelajaran pengguna. Produk tradisional menyelesaikan masalah yang diketahui, sedangkan produk kecerdasan buatan biasanya menyelesaikan masalah yang tidak diketahui oleh pengguna, atau menciptakan alur kerja baru yang tidak pernah mereka bayangkan.
Ruang solusi tidak terbatas: Output produk AI sulit diprediksi, perangkat lunak tradisional akan dibatasi oleh sumber daya pengembangan dan kompleksitas teknis. Sedangkan batasan kecerdasan buatan berkaitan dengan data pelatihan, kemampuan model, dan rekayasa yang cepat. Ini berarti MVP Anda mungkin sangat kuat di beberapa bidang, sementara di bidang lain justru terbatasi secara mengejutkan, yang mengakibatkan pengalaman pengguna yang sulit diprediksi.
Pengguna mengharapkan lonjakan eksponensial: Begitu pengguna merasakan kecerdasan buatan yang berkinerja baik dalam situasi tertentu, mereka akan mengharapkan hal itu dapat diterapkan di semua situasi. Jika ChatGPT dapat memahami permintaan yang halus, mengapa alat kecerdasan buatan khusus industri Anda tidak bisa? Produk revolusioner seperti ChatGPT menetapkan standar yang terus meningkat untuk PMF.
Kepala Produk OpenAI merestrukturisasi kerangka PMF produk AI, menuju keberhasilan sistematis dalam empat fase.
Untuk itu, Miqdad Jaffer mengusulkan kerangka AI PMF yang baru, yang mengatur empat tahap keberhasilan secara sistematis.
Temukan kesempatan, cari titik nyeri asli kecerdasan buatan.
Dia percaya bahwa kesalahan terbesar pendiri AI adalah menambahkan AI ke dalam alur kerja yang sudah ada. Ini bukan inovasi, melainkan menggunakan AI untuk memperbaiki proses. Kerangka manajemen proyek AI yang sebenarnya )PMF( berasal dari mengidentifikasi titik sakit yang hanya dapat diselesaikan melalui kemampuan unik AI.
Ia menunjukkan bahwa peluang kecerdasan buatan terbaik sering kali tampak sebagai masalah yang tidak perlu dipecahkan. Di masa lalu, pengguna mengembangkan solusi kompleks untuk masalah yang dapat diselesaikan dengan mudah oleh kecerdasan buatan. Ketegangan ini tertanam dalam alur kerja saat ini sehingga pengguna bahkan tidak lagi menyadari bahwa itu adalah masalah. Sebagai contoh, sebuah startup, sebagian besar pengembang menghabiskan 40% waktu mereka untuk tugas pemrograman sehari-hari, tetapi mereka tidak menganggapnya sebagai masalah, mereka menganggapnya hanya sebagai bagian dari pekerjaan.
Dasar dari AI PMF adalah analisis titik sakit yang ketat. Gunakan lima pertanyaan berikut untuk mengurutkan titik sakit mana yang layak untuk dipecahkan, dan terapkan sudut pandang AI untuk menganalisis setiap pertanyaan:
Skala: Berapa banyak orang yang menghadapi titik sakit ini? Pertimbangan AI: Apakah titik sakit ini ada di berbagai industri di mana AI dapat diterapkan secara horizontal?
Frekuensi: Seberapa sering mereka mengalami titik sakit seperti ini? Pertimbangan AI: Apakah frekuensi munculnya titik sakit ini cukup sering untuk menghasilkan data yang diperlukan untuk pembelajaran dan perbaikan AI?
Tingkat Keparahan: Seberapa serius titik nyeri ini? Pertimbangan AI: Apakah titik nyeri ini melibatkan beban kognitif, pengenalan pola, atau keputusan yang dikuasai AI?
Persaingan: Siapa lagi yang menyelesaikan titik sakit ini? Pertimbangan AI: Apakah solusi saat ini dibatasi oleh manusia, sementara kecerdasan buatan dapat melampaui batasan tersebut?
Perbandingan: Apakah cara pesaing Anda mengatasi masalah ini menerima ulasan negatif? Pertimbangan kecerdasan buatan: Apakah pengguna mengeluh tentang solusi yang ada yang kurang personalisasi, kecepatan, atau kecerdasan?
Salah satu contohnya adalah asisten AI yang diluncurkan oleh Klarna. Mereka awalnya tidak mencoba "menggunakan AI untuk meningkatkan layanan pelanggan". Namun, mereka menemukan suatu titik sakit yang tidak terlihat: pelanggan rata-rata harus menunggu 11 menit untuk menyelesaikan masalah pembayaran sederhana, padahal masalah tersebut sebenarnya tidak memerlukan intervensi manusia, hanya perlu mengakses informasi akun dan mengikuti proses standar. Sekarang asisten AI mereka dapat menyelesaikan semua tugas dalam waktu 2 menit, menangani 2,3 juta percakapan setiap bulan, efisiensinya setara dengan 700 agen layanan pelanggan penuh waktu, inilah penemuan peluang asli AI.
Gunakan dokumen kebutuhan produk AI )PRD( untuk membuat MVP
Ketika Anda menemukan titik sakit yang dapat diselesaikan oleh AI, dokumen kebutuhan produk tradisional menjadi tidak relevan. Kesalahan terbesar yang sering dilakukan adalah menerapkan kerangka tradisional secara linier pada AI, padahal produk AI secara inheren dibangun di atas model yang beroperasi secara probabilistik, di mana input yang sama dapat menghasilkan output yang berbeda dengan probabilitas. Kita tidak dapat secara akurat memperkirakan pola perilaku AI dalam setiap situasi, tetapi kita dapat membuat kerangka untuk mendapatkan output yang konsisten dan bernilai.
Miqdad Jaffer dan Product Professor telah bersama-sama membuat dokumen kebutuhan produk AI. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, dokumen kebutuhan produk tradisional mengasumsikan perilaku bersifat deterministik. Sedangkan dokumen kebutuhan produk AI mengasumsikan perilaku bersifat probabilistik. Oleh karena itu, dokumen kebutuhan produk AI bukan hanya sekadar dokumen, tetapi juga merupakan fungsi paksa untuk memikirkan semua cara kegagalan yang mungkin terjadi pada AI.
Kuncinya adalah: Produk AI memerlukan dua indikator keberhasilan ganda, indikator pengguna tradisional ) seperti tingkat partisipasi, tingkat retensi, dan tingkat konversi (, serta indikator khusus AI ) seperti akurasi, tingkat kejadian ilusi, dan kualitas respons (. Keduanya tidak dapat dipisahkan, untuk benar-benar mencapai kesesuaian produk pasar (PMF).
Memperluas skala menggunakan kerangka strategi
Sebagian besar perusahaan rintisan kecerdasan buatan menghadapi hambatan saat mencoba untuk menskalakan. MVP mereka terlihat sangat efektif di mata pengguna awal, tetapi penerapan pasar yang lebih luas terhambat. Hal ini disebabkan mereka tidak mempertimbangkan secara menyeluruh persiapan peluncuran produk dari sudut pandang strategis. Mengembangkan produk AI tidak hanya untuk menangani lebih banyak pengguna, tetapi juga untuk mempertahankan kinerja AI skala besar, mengelola kualitas data untuk berbagai kasus penggunaan, dan memastikan pengalaman yang konsisten saat model menghadapi situasi tepi. Miqdad Jaffer menggunakan empat dimensi untuk mengevaluasi kesiapan dalam meningkatkan skala:
Pelanggan
Ukuran dan tingkat pertumbuhan segmentasi pasar yang ditargetkan
Tingkat retensi pelanggan dan frekuensi penggunaan organik
Tingkat masalah yang sedang diselesaikan dan kesediaan pengguna untuk membayar
produk
Keunggulan ketidaksetaraan Anda ) data, model ( kekuatan
Cakupan produk dan potensi penyebaran virus
Keunikan kemampuan AI itu sendiri dibandingkan dengan pesaing.
perusahaan
Kelayakan teknis untuk memperluas infrastruktur AI
Verifikasi kelayakan peluncuran dan proses penjualan
Kemampuan tim untuk menangani pertumbuhan pesat dan kompleksitas kecerdasan buatan
kompetisi
Jumlah dan kekuatan pesaing di bidang Anda
Hambatan masuk untuk pesaing kecerdasan buatan yang baru
Kekuatan pemasok ) bergantung pada penyedia model seperti OpenAI (
Dia menunjukkan bahwa tantangan ekspansi terbesar dari produk AI bukanlah di tingkat teknis, tetapi bagaimana menjaga kualitas ketika menghadapi berbagai kasus penggunaan yang lebih beragam. Sistem kecerdasan buatan Anda mungkin berfungsi dengan sempurna bagi pengguna awal, tetapi ketika pengguna baru membawa konteks, kosakata, atau harapan yang berbeda, masalah kinerja yang serius akan muncul.
Membangun siklus pertumbuhan yang berkelanjutan
Miqdad Jaffer percaya bahwa produk tradisional fokus pada optimalisasi saluran konversi dan keterlibatan pengguna. Sementara itu, produk AI harus mengoptimalkan kinerja model, kualitas data, dan tingkat kepercayaan pengguna. Ini menciptakan peluang unik: produk AI tidak hanya menarik pengguna baru, tetapi juga secara nyata meningkatkan pengalaman pengguna yang sudah ada.
Dia mengusulkan kerangka pertumbuhan AI:
Efek jaringan data: Setiap interaksi pengguna dapat memungkinkan AI belajar dari situ, sehingga model menjadi lebih pintar. Menerapkan siklus umpan balik untuk meningkatkan kinerja model, dan menyesuaikan respons dari koreksi pengguna, untuk membangun sistem yang belajar dari hasil pengguna yang sukses.
Wisdom moat: keunggulan kompetitif produk adalah kinerja AI itu sendiri, mencoba mengembangkan dataset eksklusif yang tidak dapat disalin oleh pesaing, menciptakan alur kerja AI yang memiliki nilai unik di bidang tertentu, dan membangun antarmuka pengguna yang lebih mudah diakses oleh pengguna.
Efek bunga majemuk dari kepercayaan: Ketika pengguna mempercayai AI Anda, hal itu dapat mendorong pertumbuhan organik AI. Oleh karena itu, selama proses ekspansi, perlu untuk mempertahankan standar kualitas yang konsisten, jangan mengorbankan kualitas demi ekspansi, karena ini akan menurunkan tingkat kepercayaan pengguna.
Ia sering berkata kepada pendiri, "Produk kecerdasan buatan yang paling sukses yang pernah saya lihat tidak hanya menyelesaikan masalah, tetapi produk tersebut seiring waktu, kemampuan mereka untuk menyelesaikan masalah akan semakin kuat. Itulah yang menjadi moat kompetitif akhir Anda." Produk kecerdasan buatan yang benar-benar mencapai PMF dapat menciptakan keunggulan kompleks yang tidak dapat ditandingi oleh perangkat lunak tradisional.
Setiap interaksi pengguna memungkinkan model untuk belajar. Setiap kasus tepi yang Anda tangani akan membuat kecerdasan buatan Anda semakin kuat. Setiap hasil yang berhasil akan meningkatkan kepercayaan pengguna dan mendorong pertumbuhan organik. Inilah sebabnya mengapa PMF kecerdasan buatan, jika dilakukan dengan baik, dapat menciptakan posisi kompetitif yang hampir tak tergoyahkan.
Artikel ini 2025 mengapa Anda harus belajar kembali AI PMF? Kepala produk Open AI empat langkah untuk membangun kembali kerangka PMF kecerdasan buatan pertama kali muncul di Berita Blockchain ABMedia.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
2025 Mengapa Anda Harus Belajar Kembali AI PMF? Empat Langkah Kepala Produk Open AI untuk Membongkar Kerangka PMF Kecerdasan Buatan
Miqdad Jaffer, kepala produk OpenAI, mencatat di blog pribadinya bahwa kerangka kerja PMF ( untuk produk tradisional pada tahun 2925 sudah tidak berlaku. Paradoks AI PMF yang disebutkan adalah bahwa AI membuat pencapaian PMF produk lebih mudah, tetapi juga lebih sulit untuk dicapai. Dia mengusulkan empat tahap menuju keberhasilan sistematis dalam kerangka AI PMF, dan menyertakan template PRD produk AI dalam isi.
AI PMF dan kerangka tradisional memiliki tiga perbedaan kunci.
Product-Market Fit )PMF tingkat kesesuaian produk dan pasar ( adalah istilah industri yang merujuk pada permintaan pasar terhadap produk. Miqdad Jaffer dengan jelas menyatakan bahwa tingkat kesesuaian produk dan pasar dulunya sangat sederhana: menciptakan sesuatu yang diinginkan orang, memverifikasi permintaan, dan kemudian memperluas skala. Namun, di era AI, semuanya telah berubah. Kecepatan iterasi, kompleksitas harapan pengguna, serta laju kemajuan teknologi yang cepat membuat kerangka tingkat kesesuaian produk dan pasar tradisional tampak usang.
PMF dalam kecerdasan buatan memiliki perbedaan mendasar dalam tiga aspek kunci:
Seiring dengan interaksi pengguna dengan kecerdasan buatan dan penemuan alur kerja baru, masalah juga berkembang.
Karena fleksibilitas model, petunjuk, dan data pelatihan, ruang solusi tidak terbatas.
Dengan munculnya kecerdasan buatan unggulan seperti ChatGPT, harapan pengguna meningkat secara eksponensial.
Perbedaan ini mengindikasikan perlunya adopsi kerangka kerja baru untuk iterasi cepat, perilaku probabilistik, dan definisi sukses yang terus berkembang.
AI PMF Paradoks: Kecerdasan Buatan membuat PMF menjadi lebih mudah dan juga lebih sulit
Dia mengajukan paradoks AI PMF, di mana AI membuat pencapaian PMF menjadi lebih mudah ) iterasi yang lebih cepat, lebih dipersonalisasi, dan analisis yang lebih kuat (, tetapi juga membuat pencapaian PMF menjadi lebih sulit ) harapan pengguna meningkat, tolok ukur adalah ChatGPT, dan tingkat toleransi kesalahan menurun (.
Dia menyatakan dalam sebuah kelas: "Saya melihat kesalahan terbesar yang dilakukan oleh pendiri AI adalah menganggap PMF sebagai kotak centang. Di dunia AI, PMF adalah tujuan yang terus berubah. Seiring pengguna mengalami sistem AI lain yang lebih unggul, definisi mereka tentang apa yang cukup pintar berubah setiap bulan." Dan inilah yang ia sebut sebagai paradoks PMF AI: Anda harus memenuhi pasar yang semakin menuntut kemampuan AI dan harapan yang terus berubah.
Mengapa PMF tradisional tidak lagi berlaku?
Di era AI, masalah terus berkembang seiring dengan pembelajaran pengguna. Produk tradisional menyelesaikan masalah yang diketahui, sedangkan produk kecerdasan buatan biasanya menyelesaikan masalah yang tidak diketahui oleh pengguna, atau menciptakan alur kerja baru yang tidak pernah mereka bayangkan.
Ruang solusi tidak terbatas: Output produk AI sulit diprediksi, perangkat lunak tradisional akan dibatasi oleh sumber daya pengembangan dan kompleksitas teknis. Sedangkan batasan kecerdasan buatan berkaitan dengan data pelatihan, kemampuan model, dan rekayasa yang cepat. Ini berarti MVP Anda mungkin sangat kuat di beberapa bidang, sementara di bidang lain justru terbatasi secara mengejutkan, yang mengakibatkan pengalaman pengguna yang sulit diprediksi.
Pengguna mengharapkan lonjakan eksponensial: Begitu pengguna merasakan kecerdasan buatan yang berkinerja baik dalam situasi tertentu, mereka akan mengharapkan hal itu dapat diterapkan di semua situasi. Jika ChatGPT dapat memahami permintaan yang halus, mengapa alat kecerdasan buatan khusus industri Anda tidak bisa? Produk revolusioner seperti ChatGPT menetapkan standar yang terus meningkat untuk PMF.
Kepala Produk OpenAI merestrukturisasi kerangka PMF produk AI, menuju keberhasilan sistematis dalam empat fase.
Untuk itu, Miqdad Jaffer mengusulkan kerangka AI PMF yang baru, yang mengatur empat tahap keberhasilan secara sistematis.
Temukan kesempatan, cari titik nyeri asli kecerdasan buatan.
Dia percaya bahwa kesalahan terbesar pendiri AI adalah menambahkan AI ke dalam alur kerja yang sudah ada. Ini bukan inovasi, melainkan menggunakan AI untuk memperbaiki proses. Kerangka manajemen proyek AI yang sebenarnya )PMF( berasal dari mengidentifikasi titik sakit yang hanya dapat diselesaikan melalui kemampuan unik AI.
Ia menunjukkan bahwa peluang kecerdasan buatan terbaik sering kali tampak sebagai masalah yang tidak perlu dipecahkan. Di masa lalu, pengguna mengembangkan solusi kompleks untuk masalah yang dapat diselesaikan dengan mudah oleh kecerdasan buatan. Ketegangan ini tertanam dalam alur kerja saat ini sehingga pengguna bahkan tidak lagi menyadari bahwa itu adalah masalah. Sebagai contoh, sebuah startup, sebagian besar pengembang menghabiskan 40% waktu mereka untuk tugas pemrograman sehari-hari, tetapi mereka tidak menganggapnya sebagai masalah, mereka menganggapnya hanya sebagai bagian dari pekerjaan.
Dasar dari AI PMF adalah analisis titik sakit yang ketat. Gunakan lima pertanyaan berikut untuk mengurutkan titik sakit mana yang layak untuk dipecahkan, dan terapkan sudut pandang AI untuk menganalisis setiap pertanyaan:
Skala: Berapa banyak orang yang menghadapi titik sakit ini? Pertimbangan AI: Apakah titik sakit ini ada di berbagai industri di mana AI dapat diterapkan secara horizontal?
Frekuensi: Seberapa sering mereka mengalami titik sakit seperti ini? Pertimbangan AI: Apakah frekuensi munculnya titik sakit ini cukup sering untuk menghasilkan data yang diperlukan untuk pembelajaran dan perbaikan AI?
Tingkat Keparahan: Seberapa serius titik nyeri ini? Pertimbangan AI: Apakah titik nyeri ini melibatkan beban kognitif, pengenalan pola, atau keputusan yang dikuasai AI?
Persaingan: Siapa lagi yang menyelesaikan titik sakit ini? Pertimbangan AI: Apakah solusi saat ini dibatasi oleh manusia, sementara kecerdasan buatan dapat melampaui batasan tersebut?
Perbandingan: Apakah cara pesaing Anda mengatasi masalah ini menerima ulasan negatif? Pertimbangan kecerdasan buatan: Apakah pengguna mengeluh tentang solusi yang ada yang kurang personalisasi, kecepatan, atau kecerdasan?
Salah satu contohnya adalah asisten AI yang diluncurkan oleh Klarna. Mereka awalnya tidak mencoba "menggunakan AI untuk meningkatkan layanan pelanggan". Namun, mereka menemukan suatu titik sakit yang tidak terlihat: pelanggan rata-rata harus menunggu 11 menit untuk menyelesaikan masalah pembayaran sederhana, padahal masalah tersebut sebenarnya tidak memerlukan intervensi manusia, hanya perlu mengakses informasi akun dan mengikuti proses standar. Sekarang asisten AI mereka dapat menyelesaikan semua tugas dalam waktu 2 menit, menangani 2,3 juta percakapan setiap bulan, efisiensinya setara dengan 700 agen layanan pelanggan penuh waktu, inilah penemuan peluang asli AI.
Gunakan dokumen kebutuhan produk AI )PRD( untuk membuat MVP
Ketika Anda menemukan titik sakit yang dapat diselesaikan oleh AI, dokumen kebutuhan produk tradisional menjadi tidak relevan. Kesalahan terbesar yang sering dilakukan adalah menerapkan kerangka tradisional secara linier pada AI, padahal produk AI secara inheren dibangun di atas model yang beroperasi secara probabilistik, di mana input yang sama dapat menghasilkan output yang berbeda dengan probabilitas. Kita tidak dapat secara akurat memperkirakan pola perilaku AI dalam setiap situasi, tetapi kita dapat membuat kerangka untuk mendapatkan output yang konsisten dan bernilai.
Miqdad Jaffer dan Product Professor telah bersama-sama membuat dokumen kebutuhan produk AI. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, dokumen kebutuhan produk tradisional mengasumsikan perilaku bersifat deterministik. Sedangkan dokumen kebutuhan produk AI mengasumsikan perilaku bersifat probabilistik. Oleh karena itu, dokumen kebutuhan produk AI bukan hanya sekadar dokumen, tetapi juga merupakan fungsi paksa untuk memikirkan semua cara kegagalan yang mungkin terjadi pada AI.
Kuncinya adalah: Produk AI memerlukan dua indikator keberhasilan ganda, indikator pengguna tradisional ) seperti tingkat partisipasi, tingkat retensi, dan tingkat konversi (, serta indikator khusus AI ) seperti akurasi, tingkat kejadian ilusi, dan kualitas respons (. Keduanya tidak dapat dipisahkan, untuk benar-benar mencapai kesesuaian produk pasar (PMF).
Memperluas skala menggunakan kerangka strategi
Sebagian besar perusahaan rintisan kecerdasan buatan menghadapi hambatan saat mencoba untuk menskalakan. MVP mereka terlihat sangat efektif di mata pengguna awal, tetapi penerapan pasar yang lebih luas terhambat. Hal ini disebabkan mereka tidak mempertimbangkan secara menyeluruh persiapan peluncuran produk dari sudut pandang strategis. Mengembangkan produk AI tidak hanya untuk menangani lebih banyak pengguna, tetapi juga untuk mempertahankan kinerja AI skala besar, mengelola kualitas data untuk berbagai kasus penggunaan, dan memastikan pengalaman yang konsisten saat model menghadapi situasi tepi. Miqdad Jaffer menggunakan empat dimensi untuk mengevaluasi kesiapan dalam meningkatkan skala:
Pelanggan
Ukuran dan tingkat pertumbuhan segmentasi pasar yang ditargetkan
Tingkat retensi pelanggan dan frekuensi penggunaan organik
Tingkat masalah yang sedang diselesaikan dan kesediaan pengguna untuk membayar
produk
Keunggulan ketidaksetaraan Anda ) data, model ( kekuatan
Cakupan produk dan potensi penyebaran virus
Keunikan kemampuan AI itu sendiri dibandingkan dengan pesaing.
perusahaan
Kelayakan teknis untuk memperluas infrastruktur AI
Verifikasi kelayakan peluncuran dan proses penjualan
Kemampuan tim untuk menangani pertumbuhan pesat dan kompleksitas kecerdasan buatan
kompetisi
Jumlah dan kekuatan pesaing di bidang Anda
Hambatan masuk untuk pesaing kecerdasan buatan yang baru
Kekuatan pemasok ) bergantung pada penyedia model seperti OpenAI (
Dia menunjukkan bahwa tantangan ekspansi terbesar dari produk AI bukanlah di tingkat teknis, tetapi bagaimana menjaga kualitas ketika menghadapi berbagai kasus penggunaan yang lebih beragam. Sistem kecerdasan buatan Anda mungkin berfungsi dengan sempurna bagi pengguna awal, tetapi ketika pengguna baru membawa konteks, kosakata, atau harapan yang berbeda, masalah kinerja yang serius akan muncul.
Membangun siklus pertumbuhan yang berkelanjutan
Miqdad Jaffer percaya bahwa produk tradisional fokus pada optimalisasi saluran konversi dan keterlibatan pengguna. Sementara itu, produk AI harus mengoptimalkan kinerja model, kualitas data, dan tingkat kepercayaan pengguna. Ini menciptakan peluang unik: produk AI tidak hanya menarik pengguna baru, tetapi juga secara nyata meningkatkan pengalaman pengguna yang sudah ada.
Dia mengusulkan kerangka pertumbuhan AI:
Efek jaringan data: Setiap interaksi pengguna dapat memungkinkan AI belajar dari situ, sehingga model menjadi lebih pintar. Menerapkan siklus umpan balik untuk meningkatkan kinerja model, dan menyesuaikan respons dari koreksi pengguna, untuk membangun sistem yang belajar dari hasil pengguna yang sukses.
Wisdom moat: keunggulan kompetitif produk adalah kinerja AI itu sendiri, mencoba mengembangkan dataset eksklusif yang tidak dapat disalin oleh pesaing, menciptakan alur kerja AI yang memiliki nilai unik di bidang tertentu, dan membangun antarmuka pengguna yang lebih mudah diakses oleh pengguna.
Efek bunga majemuk dari kepercayaan: Ketika pengguna mempercayai AI Anda, hal itu dapat mendorong pertumbuhan organik AI. Oleh karena itu, selama proses ekspansi, perlu untuk mempertahankan standar kualitas yang konsisten, jangan mengorbankan kualitas demi ekspansi, karena ini akan menurunkan tingkat kepercayaan pengguna.
Ia sering berkata kepada pendiri, "Produk kecerdasan buatan yang paling sukses yang pernah saya lihat tidak hanya menyelesaikan masalah, tetapi produk tersebut seiring waktu, kemampuan mereka untuk menyelesaikan masalah akan semakin kuat. Itulah yang menjadi moat kompetitif akhir Anda." Produk kecerdasan buatan yang benar-benar mencapai PMF dapat menciptakan keunggulan kompleks yang tidak dapat ditandingi oleh perangkat lunak tradisional.
Setiap interaksi pengguna memungkinkan model untuk belajar. Setiap kasus tepi yang Anda tangani akan membuat kecerdasan buatan Anda semakin kuat. Setiap hasil yang berhasil akan meningkatkan kepercayaan pengguna dan mendorong pertumbuhan organik. Inilah sebabnya mengapa PMF kecerdasan buatan, jika dilakukan dengan baik, dapat menciptakan posisi kompetitif yang hampir tak tergoyahkan.
Artikel ini 2025 mengapa Anda harus belajar kembali AI PMF? Kepala produk Open AI empat langkah untuk membangun kembali kerangka PMF kecerdasan buatan pertama kali muncul di Berita Blockchain ABMedia.