OpenAI ürün müdürü Miqdad Jaffer, kişisel blogunda 2925 yılında geleneksel ürünlerin pazar uyumu (PMF) çerçevesinin artık geçerli olmadığını belirtiyor. Sözde AI PMF paradoksu, AI'nın ürünün PMF'sine ulaşmayı daha kolay hale getirirken, aynı zamanda daha zor hale getirmesidir. Sistematik başarıya giden dört aşamalı bir AI PMF çerçevesi önerdi ve içeriğinde AI ürün PRD şablonunu ekledi.
AI PMF ile geleneksel çerçeve arasında üç anahtar fark vardır
Ürün-Pazar Uyum (PMF ürün pazar uyumu ) endüstri terimidir ve ürünün pazar talebini ifade eder. Miqdad Jaffer, ürün pazar uyumunun bir zamanlar çok basit olduğunu belirtmektedir: insanların istediği şeyi yaratmak, talebi doğrulamak ve ardından ölçeklendirmek. Ancak AI çağında her şey değişti. İterasyon hızı, kullanıcı beklentilerinin karmaşıklığı ve teknolojik ilerlemenin hızlı temposu, geleneksel ürün pazar uyum çerçevesini demode hale getirdi.
Yapay zeka içindeki PMF'nin üç ana alanda köklü farklılıkları vardır:
Kullanıcıların yapay zeka ile etkileşime girip yeni iş akışları keşfettikçe, sorunlar da evrim geçiriyor.
Model, ipuçları ve eğitim verilerinin esnekliği nedeniyle, çözüm alanı sonsuzdur.
ChatGPT gibi en üst düzey yapay zekaların ortaya çıkmasıyla birlikte, kullanıcıların beklentileri katlanarak artmaktadır.
Bu farklılıklar, hızlı iterasyon, olasılık davranışları ve sürekli gelişen başarı tanımları için yeni bir çerçevenin benimsenmesi gerektiği anlamına geliyor.
AI PMF Paradoksu: Yapay zeka PMF'yi hem daha kolay hem de daha zor hale getiriyor
AI PMF paradoksunu ortaya koydu; AI, PMF'ye ulaşmayı daha kolay hale getirirken ( daha hızlı iterasyon, daha kişiselleştirilmiş ve daha güçlü analiz ) sağlar, aynı zamanda PMF'ye ulaşmayı daha zor hale getiriyor ( kullanıcı beklentileri artıyor, karşılaştırma ölçütü ChatGPT, hata toleransı azalıyor ).
Bir derste şöyle ifade etti: "AI kurucularının yaptığı en büyük hata PMF'yi bir çoktan seçmeli kutu olarak görmektir. AI dünyasında PMF sürekli değişen bir hedeftir. Kullanıcılar daha iyi AI sistemlerini deneyimledikçe, her ay yeterince zeki tanımına olan beklentileri değişiyor." Ve bu, onun tanımladığı AI PMF paradoksudur: giderek artan AI yetenek gereksinimlerini ve sürekli değişen beklentileri olan bir pazara hitap etmelisiniz.
Neden geleneksel PMF artık geçerli değil?
AI çağında, kullanıcıların öğrenimi ile birlikte sorunlar sürekli evrim geçiriyor. Geleneksel ürünler bilinen sorunları çözerken, yapay zeka ürünleri genellikle kullanıcıların bilmediği sorunları çözüyor veya onların asla hayal edemeyecekleri tamamen yeni iş akışları yaratıyor.
Çözüm alanı sonsuz büyük: AI ürünlerinin çıktısı tahmin edilmesi zor, geleneksel yazılımlar geliştirme kaynakları ve teknik karmaşıklıklarla sınırlıdır. Ancak yapay zekanın sınırlamaları, eğitim verileri, model yetenekleri ve hızlı mühendislikle ilgilidir. Bu, MVP'nizin bazı alanlarda çok güçlü olabileceği, ancak diğer alanlarda beklenmedik şekilde sınırlı olabileceği anlamına gelir ve bu da tahmin edilmesi zor bir kullanıcı deneyimi yaratır.
Kullanıcılar patlayıcı bir artış bekliyor: Kullanıcılar belirli senaryolarda iyi performans gösteren yapay zekayı deneyimlediklerinde, bunun her alanda uygulanmasını bekliyorlar. Eğer ChatGPT ince talepleri anlayabiliyorsa, neden sizin sektör spesifik yapay zeka aracınız bunu yapamıyor? ChatGPT gibi devrim niteliğindeki bir ürün, sürekli artan bir standart belirliyor.
OpenAI ürün yöneticisi, AI ürün PMF çerçevesini yeniden yapılandırarak dört aşamada sistematik başarıya yöneliyor.
Bu konuda Miqdad Jaffer, başarılı olmanın dört aşamasını sistematik bir şekilde ele alan yeni bir AI PMF çerçevesi sundu.
Fırsatlar keşfedin, yapay zeka ile ilgili temel sorunları arayın.
Ona göre, AI kurucularının en büyük hatası mevcut iş akışlarına AI eklemektir. Bu yenilik değildir, aksine süreçleri AI ile geliştirmektir. Gerçek AI proje yönetim çerçevesi (PMF), yalnızca AI'nın benzersiz yetenekleriyle çözülebilecek acı noktalarını tanımlamaktan kaynaklanmaktadır.
En iyi yapay zeka fırsatlarının genellikle çözülmesi gerekmeyen sorunlar gibi göründüğünü belirtti. Geçmişte kullanıcılar, karmaşık çözümler geliştirerek başa çıktıkları sorunlar için yapay zeka basit çözümler sunabilir. Bu sürtüşmeler, mevcut iş akışlarında o kadar köklü bir şekilde var ki, kullanıcılar bunun bir sorun olduğunun farkında bile değiller. Örneğin, bir girişim, çoğu geliştiricinin günlük programlama görevlerine %40 zaman harcadığı, ancak bunun bir sorun olduğunu düşünmedikleri, bunun sadece işin bir parçası olduğuna inandıkları bir durumdur.
AI PMF'nin temeli titiz bir acı noktası analizidir. Hangi acı noktalarının çözülmeye değer olduğunu sıralamak için aşağıdaki beş soruyu kullanın ve her bir soru için AI perspektifi ile analiz yapın:
Ölçek: Bu tür bir acı noktasına kaç kişi maruz kalıyor? AI Değerlendirmesi: Bu acı noktası, AI'nın yatay olarak uygulanabileceği çeşitli endüstrilerde mevcut mu?
Sıklık: Bu tür bir sorunla ne sıklıkla karşılaşıyorlar? AI Değerlendirmesi: Bu tür bir sorunun ortaya çıkma sıklığı, AI'nın öğrenmesi ve geliştirmesi için gerekli verileri üretmek üzere yeterince sık mı?
Ciddiyet: Bu acı noktası ne kadar ciddidir? AI Değerlendirmesi: Bu acı noktası bilişsel yük, model tanıma veya AI'nın iyi olduğu karar verme ile ilgili mi?
Rekabet: Bu acıyı kimler daha çözmeye çalışıyor? AI Değerlendirmesi: Mevcut çözümler insan kısıtlamalarına mı tabi, yoksa yapay zeka bu kısıtlamaları aşabilir mi?
Karşılaştırma: Rakiplerinizin bu sorunu çözme şekli olumsuz geri bildirim alıyor mu? Yapay zeka değerlendirmesi: Kullanıcılar mevcut çözümlerin kişiselleştirme, hız veya zeka eksikliğinden şikayet ediyor mu?
Bir örnek, Klarna'nın sunduğu AI asistanıdır. Başlangıçta "AI ile müşteri hizmetlerini iyileştirmeyi" hedeflemiyorlardı. Bunun yerine, görünmeyen bir acıyı keşfettiler: Müşterilerin basit ödeme sorunlarını çözmek için ortalama 11 dakika beklemesi gerekiyordu; bu sorunlar aslında insan müdahalesine ihtiyaç duymuyordu, yalnızca hesap bilgilerine erişim sağlamak ve standart prosedürleri takip etmek yeterliydi. Şimdi AI asistanları tüm görevleri 2 dakika içinde tamamlayabiliyor, aylık 2.3 milyon konuşma işleyerek, 700 tam zamanlı müşteri hizmeti temsilcisinin verimliliğine eşdeğer bir performans sergiliyor; işte AI'nın doğal fırsat keşfi.
AI ürün gereksinim belgesi (PRD) kullanarak MVP oluşturun
Bir AI'nin çözebileceği bir acı noktası bulduğunuzda, geleneksel ürün talepleri belgeleri uyumsuz hale geliyor. En yaygın hata, geleneksel çerçeveleri AI'ya doğrusal bir şekilde uygulamaktır; AI ürünleri esasen olasılıksal modellere dayanarak çalışır ve aynı giriş, farklı çıktılar elde etme olasılığı taşır. AI'nin her durumda davranış modelini kesin olarak tahmin edemeyiz, ancak tutarlı ve değerli çıktılar elde etmek için çerçeveler oluşturabiliriz.
Miqdad Jaffer ve Product Professor, bir AI ürün gereksinim belgesi oluşturdu. Önceki bölümde belirtildiği gibi, geleneksel ürün gereksinim belgeleri davranışın belirleyici olduğunu varsayar. AI ürün gereksinim belgesi ise davranışın olasılıksal olduğunu varsayar. Bu nedenle AI ürün gereksinim belgesi sadece bir belge değil, AI'nın ortaya çıkabilecek tüm hata yollarını düşünmek için zorunlu bir işlevdir.
Anahtar şudur: AI ürünlerinin iki katmanlı başarı ölçütlerine ihtiyacı vardır; geleneksel kullanıcı ölçütleri ( örneğin katılım, tutundurma, dönüşüm oranı ) ve AI'ye özel ölçütler ( örneğin doğruluk oranı, halüsinasyon oranı, yanıt kalitesi ). Her iki ölçüt de eksiksiz olmalıdır ki ürün-pazar uyumu (PMF) gerçekten sağlansın.
Strateji çerçevesini kullanarak ölçeklenmeyi artırmak
Çoğu yapay zeka girişimi, ölçeklenmeye çalışırken zorluklarla karşılaşır. MVP'leri, erken benimseyenler tarafından harika bir şekilde karşılanırken, daha geniş pazardaki uygulama duraklama aşamasına gelir. Bunun nedeni, ürün lansmanının hazırlanmasında stratejik bir açıdan kapsamlı bir değerlendirme yapmamış olmalarıdır. AI ürünlerini genişletmek, yalnızca daha fazla kullanıcıyı yönetmekle değil, aynı zamanda büyük ölçekli AI performansını sürdürmek, farklı kullanım durumlarının veri kalitesini yönetmek ve model kenar durumlarıyla karşılaştığında tutarlı bir deneyim sağlamakla da ilgilidir. Miqdad Jaffer, ölçeklenme hazırlığını değerlendirmek için dört boyut kullanmaktadır:
müşteri
Hedef pazarın segmentasyon büyüklüğü ve büyüme oranı
Müşteri tutma oranı ve organik kullanım sıklığı
Çözülen acı noktaların derecesi ve kullanıcıların ödeme istekliliği
ürün
Senin eşitsiz avantajın ( verileri, modellerin ) gücü
Ürünün kapsama alanı ve virüs benzeri yayılma potansiyeli
Kendi AI yeteneklerinin rakiplerle karşılaştırıldığında benzersizliği
şirket
Yapay zeka altyapısının genişletilmesi için teknik fizibilite
Piyasa sunma uygunluğu ve satış süreci doğrulaması
Ekibin hızlı büyüme ve yapay zeka karmaşıklığına karşı gösterdiği yetenek
rekabet
Bulunduğunuz alandaki rakiplerin sayısı ve gücü
Yeni yapay zeka rakiplerinin giriş engelleri
Tedarikçi Gücü ( OpenAI gibi model sağlayıcılarına bağımlıdır )
AI ürünlerinin en büyük genişleme zorluklarının teknik düzeyde değil, daha çeşitli kullanım durumlarıyla karşılaştıklarında nasıl kaliteyi koruyacakları olduğunu belirtti. Yapay zeka sisteminiz başlangıçta mükemmel performans gösterebilir, ancak yeni kullanıcılar farklı bağlamlar, kelime dağarcığı veya beklentiler getirdiğinde ciddi performans sorunları ortaya çıkabilir.
Sürdürülebilir bir büyüme döngüsü oluşturmak
Miqdad Jaffer, geleneksel ürünlerin dönüşüm hunisi ve kullanıcı katılımının optimizasyonuna odaklandığını düşünüyor. AI ürünlerinin ise model performansını, veri kalitesini ve kullanıcı güvenini optimize etmesi gerekiyor. Bu, yeni kullanıcıları çekerken mevcut kullanıcıların deneyimini de geliştiren AI ürünleri için benzersiz bir fırsat yaratıyor.
AI büyüme çerçevesini sundu:
Veri ağ etkisi: Her kullanıcı etkileşimi, AI'nın öğrenmesini sağlar ve modeli daha akıllı hale getirir. Model performansını artırmak için geri bildirim döngüsü uygulamak ve kullanıcı düzeltmelerinden yanıtları ince ayar yapmak için, başarılı kullanıcı sonuçlarından öğrenen bir sistem inşa etmek.
Akıllı Koruma: Ürün rekabet avantajı, AI performansının kendisidir; rakiplerin kopyalayamayacağı özel veri setleri geliştirmeye, belirli alanlarda benzersiz bir değere sahip AI iş akışları oluşturmaya ve kullanıcıların daha kolay erişebileceği bir kullanıcı arayüzü kurmaya çalışın.
Güvenin Bileşik Etkisi: Kullanıcılar AI'ınıza güven duyduğunda, bu AI'nın organik büyümesini teşvik eder. Bu nedenle, genişleme sürecinde tutarlı kalite standartlarını korumak önemlidir; genişleme amacıyla kaliteyi düşürmemelisiniz, bu kullanıcıların güveninin azalmasına yol açar.
Kurucuya sık sık şunu söylerdi: "Gördüğüm en başarılı yapay zeka ürünleri sadece sorunları çözmekle kalmıyor, aynı zamanda zamanla bu sorunları çözme yetenekleri giderek güçleniyor. İşte bu, nihai rekabet avantajınız olmalı." Gerçek bir PMF'ye ulaşan yapay zeka ürünleri, geleneksel yazılımların kıyaslayamayacağı karmaşık avantajlar yaratabilir.
Her kullanıcı etkileşimi, modelin öğrenmesine olanak tanır. Ele aldığınız her bir kenar durumu, yapay zekanızı daha sağlam hale getirir. Her başarılı sonuç, kullanıcı güvenini artırır ve organik büyümeyi teşvik eder. Bu yüzden yapay zeka PMF iyi yapıldığında, neredeyse sarsılmaz bir rekabet avantajı yaratabilir.
Bu makale 2025 Neden AI PMF'yi Yeniden Öğrenmelisiniz? Open AI Ürün Yöneticisinin Yapay Zeka PMF Çerçevesini Yeniden Yapılandırma Dört Adımı İlk Olarak Zincir Haberleri ABMedia'da Görüldü.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
2025 Neden AI PMF'yi Yeniden Öğrenmelisiniz? Open AI Ürün Müdürü'nün Yapay Zeka PMF Çerçevesini Yeniden Yapılandırma İçin Dört Adımı
OpenAI ürün müdürü Miqdad Jaffer, kişisel blogunda 2925 yılında geleneksel ürünlerin pazar uyumu (PMF) çerçevesinin artık geçerli olmadığını belirtiyor. Sözde AI PMF paradoksu, AI'nın ürünün PMF'sine ulaşmayı daha kolay hale getirirken, aynı zamanda daha zor hale getirmesidir. Sistematik başarıya giden dört aşamalı bir AI PMF çerçevesi önerdi ve içeriğinde AI ürün PRD şablonunu ekledi.
AI PMF ile geleneksel çerçeve arasında üç anahtar fark vardır
Ürün-Pazar Uyum (PMF ürün pazar uyumu ) endüstri terimidir ve ürünün pazar talebini ifade eder. Miqdad Jaffer, ürün pazar uyumunun bir zamanlar çok basit olduğunu belirtmektedir: insanların istediği şeyi yaratmak, talebi doğrulamak ve ardından ölçeklendirmek. Ancak AI çağında her şey değişti. İterasyon hızı, kullanıcı beklentilerinin karmaşıklığı ve teknolojik ilerlemenin hızlı temposu, geleneksel ürün pazar uyum çerçevesini demode hale getirdi.
Yapay zeka içindeki PMF'nin üç ana alanda köklü farklılıkları vardır:
Kullanıcıların yapay zeka ile etkileşime girip yeni iş akışları keşfettikçe, sorunlar da evrim geçiriyor.
Model, ipuçları ve eğitim verilerinin esnekliği nedeniyle, çözüm alanı sonsuzdur.
ChatGPT gibi en üst düzey yapay zekaların ortaya çıkmasıyla birlikte, kullanıcıların beklentileri katlanarak artmaktadır.
Bu farklılıklar, hızlı iterasyon, olasılık davranışları ve sürekli gelişen başarı tanımları için yeni bir çerçevenin benimsenmesi gerektiği anlamına geliyor.
AI PMF Paradoksu: Yapay zeka PMF'yi hem daha kolay hem de daha zor hale getiriyor
AI PMF paradoksunu ortaya koydu; AI, PMF'ye ulaşmayı daha kolay hale getirirken ( daha hızlı iterasyon, daha kişiselleştirilmiş ve daha güçlü analiz ) sağlar, aynı zamanda PMF'ye ulaşmayı daha zor hale getiriyor ( kullanıcı beklentileri artıyor, karşılaştırma ölçütü ChatGPT, hata toleransı azalıyor ).
Bir derste şöyle ifade etti: "AI kurucularının yaptığı en büyük hata PMF'yi bir çoktan seçmeli kutu olarak görmektir. AI dünyasında PMF sürekli değişen bir hedeftir. Kullanıcılar daha iyi AI sistemlerini deneyimledikçe, her ay yeterince zeki tanımına olan beklentileri değişiyor." Ve bu, onun tanımladığı AI PMF paradoksudur: giderek artan AI yetenek gereksinimlerini ve sürekli değişen beklentileri olan bir pazara hitap etmelisiniz.
Neden geleneksel PMF artık geçerli değil?
AI çağında, kullanıcıların öğrenimi ile birlikte sorunlar sürekli evrim geçiriyor. Geleneksel ürünler bilinen sorunları çözerken, yapay zeka ürünleri genellikle kullanıcıların bilmediği sorunları çözüyor veya onların asla hayal edemeyecekleri tamamen yeni iş akışları yaratıyor.
Çözüm alanı sonsuz büyük: AI ürünlerinin çıktısı tahmin edilmesi zor, geleneksel yazılımlar geliştirme kaynakları ve teknik karmaşıklıklarla sınırlıdır. Ancak yapay zekanın sınırlamaları, eğitim verileri, model yetenekleri ve hızlı mühendislikle ilgilidir. Bu, MVP'nizin bazı alanlarda çok güçlü olabileceği, ancak diğer alanlarda beklenmedik şekilde sınırlı olabileceği anlamına gelir ve bu da tahmin edilmesi zor bir kullanıcı deneyimi yaratır.
Kullanıcılar patlayıcı bir artış bekliyor: Kullanıcılar belirli senaryolarda iyi performans gösteren yapay zekayı deneyimlediklerinde, bunun her alanda uygulanmasını bekliyorlar. Eğer ChatGPT ince talepleri anlayabiliyorsa, neden sizin sektör spesifik yapay zeka aracınız bunu yapamıyor? ChatGPT gibi devrim niteliğindeki bir ürün, sürekli artan bir standart belirliyor.
OpenAI ürün yöneticisi, AI ürün PMF çerçevesini yeniden yapılandırarak dört aşamada sistematik başarıya yöneliyor.
Bu konuda Miqdad Jaffer, başarılı olmanın dört aşamasını sistematik bir şekilde ele alan yeni bir AI PMF çerçevesi sundu.
Fırsatlar keşfedin, yapay zeka ile ilgili temel sorunları arayın.
Ona göre, AI kurucularının en büyük hatası mevcut iş akışlarına AI eklemektir. Bu yenilik değildir, aksine süreçleri AI ile geliştirmektir. Gerçek AI proje yönetim çerçevesi (PMF), yalnızca AI'nın benzersiz yetenekleriyle çözülebilecek acı noktalarını tanımlamaktan kaynaklanmaktadır.
En iyi yapay zeka fırsatlarının genellikle çözülmesi gerekmeyen sorunlar gibi göründüğünü belirtti. Geçmişte kullanıcılar, karmaşık çözümler geliştirerek başa çıktıkları sorunlar için yapay zeka basit çözümler sunabilir. Bu sürtüşmeler, mevcut iş akışlarında o kadar köklü bir şekilde var ki, kullanıcılar bunun bir sorun olduğunun farkında bile değiller. Örneğin, bir girişim, çoğu geliştiricinin günlük programlama görevlerine %40 zaman harcadığı, ancak bunun bir sorun olduğunu düşünmedikleri, bunun sadece işin bir parçası olduğuna inandıkları bir durumdur.
AI PMF'nin temeli titiz bir acı noktası analizidir. Hangi acı noktalarının çözülmeye değer olduğunu sıralamak için aşağıdaki beş soruyu kullanın ve her bir soru için AI perspektifi ile analiz yapın:
Ölçek: Bu tür bir acı noktasına kaç kişi maruz kalıyor? AI Değerlendirmesi: Bu acı noktası, AI'nın yatay olarak uygulanabileceği çeşitli endüstrilerde mevcut mu?
Sıklık: Bu tür bir sorunla ne sıklıkla karşılaşıyorlar? AI Değerlendirmesi: Bu tür bir sorunun ortaya çıkma sıklığı, AI'nın öğrenmesi ve geliştirmesi için gerekli verileri üretmek üzere yeterince sık mı?
Ciddiyet: Bu acı noktası ne kadar ciddidir? AI Değerlendirmesi: Bu acı noktası bilişsel yük, model tanıma veya AI'nın iyi olduğu karar verme ile ilgili mi?
Rekabet: Bu acıyı kimler daha çözmeye çalışıyor? AI Değerlendirmesi: Mevcut çözümler insan kısıtlamalarına mı tabi, yoksa yapay zeka bu kısıtlamaları aşabilir mi?
Karşılaştırma: Rakiplerinizin bu sorunu çözme şekli olumsuz geri bildirim alıyor mu? Yapay zeka değerlendirmesi: Kullanıcılar mevcut çözümlerin kişiselleştirme, hız veya zeka eksikliğinden şikayet ediyor mu?
Bir örnek, Klarna'nın sunduğu AI asistanıdır. Başlangıçta "AI ile müşteri hizmetlerini iyileştirmeyi" hedeflemiyorlardı. Bunun yerine, görünmeyen bir acıyı keşfettiler: Müşterilerin basit ödeme sorunlarını çözmek için ortalama 11 dakika beklemesi gerekiyordu; bu sorunlar aslında insan müdahalesine ihtiyaç duymuyordu, yalnızca hesap bilgilerine erişim sağlamak ve standart prosedürleri takip etmek yeterliydi. Şimdi AI asistanları tüm görevleri 2 dakika içinde tamamlayabiliyor, aylık 2.3 milyon konuşma işleyerek, 700 tam zamanlı müşteri hizmeti temsilcisinin verimliliğine eşdeğer bir performans sergiliyor; işte AI'nın doğal fırsat keşfi.
AI ürün gereksinim belgesi (PRD) kullanarak MVP oluşturun
Bir AI'nin çözebileceği bir acı noktası bulduğunuzda, geleneksel ürün talepleri belgeleri uyumsuz hale geliyor. En yaygın hata, geleneksel çerçeveleri AI'ya doğrusal bir şekilde uygulamaktır; AI ürünleri esasen olasılıksal modellere dayanarak çalışır ve aynı giriş, farklı çıktılar elde etme olasılığı taşır. AI'nin her durumda davranış modelini kesin olarak tahmin edemeyiz, ancak tutarlı ve değerli çıktılar elde etmek için çerçeveler oluşturabiliriz.
Miqdad Jaffer ve Product Professor, bir AI ürün gereksinim belgesi oluşturdu. Önceki bölümde belirtildiği gibi, geleneksel ürün gereksinim belgeleri davranışın belirleyici olduğunu varsayar. AI ürün gereksinim belgesi ise davranışın olasılıksal olduğunu varsayar. Bu nedenle AI ürün gereksinim belgesi sadece bir belge değil, AI'nın ortaya çıkabilecek tüm hata yollarını düşünmek için zorunlu bir işlevdir.
Anahtar şudur: AI ürünlerinin iki katmanlı başarı ölçütlerine ihtiyacı vardır; geleneksel kullanıcı ölçütleri ( örneğin katılım, tutundurma, dönüşüm oranı ) ve AI'ye özel ölçütler ( örneğin doğruluk oranı, halüsinasyon oranı, yanıt kalitesi ). Her iki ölçüt de eksiksiz olmalıdır ki ürün-pazar uyumu (PMF) gerçekten sağlansın.
Strateji çerçevesini kullanarak ölçeklenmeyi artırmak
Çoğu yapay zeka girişimi, ölçeklenmeye çalışırken zorluklarla karşılaşır. MVP'leri, erken benimseyenler tarafından harika bir şekilde karşılanırken, daha geniş pazardaki uygulama duraklama aşamasına gelir. Bunun nedeni, ürün lansmanının hazırlanmasında stratejik bir açıdan kapsamlı bir değerlendirme yapmamış olmalarıdır. AI ürünlerini genişletmek, yalnızca daha fazla kullanıcıyı yönetmekle değil, aynı zamanda büyük ölçekli AI performansını sürdürmek, farklı kullanım durumlarının veri kalitesini yönetmek ve model kenar durumlarıyla karşılaştığında tutarlı bir deneyim sağlamakla da ilgilidir. Miqdad Jaffer, ölçeklenme hazırlığını değerlendirmek için dört boyut kullanmaktadır:
müşteri
Hedef pazarın segmentasyon büyüklüğü ve büyüme oranı
Müşteri tutma oranı ve organik kullanım sıklığı
Çözülen acı noktaların derecesi ve kullanıcıların ödeme istekliliği
ürün
Senin eşitsiz avantajın ( verileri, modellerin ) gücü
Ürünün kapsama alanı ve virüs benzeri yayılma potansiyeli
Kendi AI yeteneklerinin rakiplerle karşılaştırıldığında benzersizliği
şirket
Yapay zeka altyapısının genişletilmesi için teknik fizibilite
Piyasa sunma uygunluğu ve satış süreci doğrulaması
Ekibin hızlı büyüme ve yapay zeka karmaşıklığına karşı gösterdiği yetenek
rekabet
Bulunduğunuz alandaki rakiplerin sayısı ve gücü
Yeni yapay zeka rakiplerinin giriş engelleri
Tedarikçi Gücü ( OpenAI gibi model sağlayıcılarına bağımlıdır )
AI ürünlerinin en büyük genişleme zorluklarının teknik düzeyde değil, daha çeşitli kullanım durumlarıyla karşılaştıklarında nasıl kaliteyi koruyacakları olduğunu belirtti. Yapay zeka sisteminiz başlangıçta mükemmel performans gösterebilir, ancak yeni kullanıcılar farklı bağlamlar, kelime dağarcığı veya beklentiler getirdiğinde ciddi performans sorunları ortaya çıkabilir.
Sürdürülebilir bir büyüme döngüsü oluşturmak
Miqdad Jaffer, geleneksel ürünlerin dönüşüm hunisi ve kullanıcı katılımının optimizasyonuna odaklandığını düşünüyor. AI ürünlerinin ise model performansını, veri kalitesini ve kullanıcı güvenini optimize etmesi gerekiyor. Bu, yeni kullanıcıları çekerken mevcut kullanıcıların deneyimini de geliştiren AI ürünleri için benzersiz bir fırsat yaratıyor.
AI büyüme çerçevesini sundu:
Veri ağ etkisi: Her kullanıcı etkileşimi, AI'nın öğrenmesini sağlar ve modeli daha akıllı hale getirir. Model performansını artırmak için geri bildirim döngüsü uygulamak ve kullanıcı düzeltmelerinden yanıtları ince ayar yapmak için, başarılı kullanıcı sonuçlarından öğrenen bir sistem inşa etmek.
Akıllı Koruma: Ürün rekabet avantajı, AI performansının kendisidir; rakiplerin kopyalayamayacağı özel veri setleri geliştirmeye, belirli alanlarda benzersiz bir değere sahip AI iş akışları oluşturmaya ve kullanıcıların daha kolay erişebileceği bir kullanıcı arayüzü kurmaya çalışın.
Güvenin Bileşik Etkisi: Kullanıcılar AI'ınıza güven duyduğunda, bu AI'nın organik büyümesini teşvik eder. Bu nedenle, genişleme sürecinde tutarlı kalite standartlarını korumak önemlidir; genişleme amacıyla kaliteyi düşürmemelisiniz, bu kullanıcıların güveninin azalmasına yol açar.
Kurucuya sık sık şunu söylerdi: "Gördüğüm en başarılı yapay zeka ürünleri sadece sorunları çözmekle kalmıyor, aynı zamanda zamanla bu sorunları çözme yetenekleri giderek güçleniyor. İşte bu, nihai rekabet avantajınız olmalı." Gerçek bir PMF'ye ulaşan yapay zeka ürünleri, geleneksel yazılımların kıyaslayamayacağı karmaşık avantajlar yaratabilir.
Her kullanıcı etkileşimi, modelin öğrenmesine olanak tanır. Ele aldığınız her bir kenar durumu, yapay zekanızı daha sağlam hale getirir. Her başarılı sonuç, kullanıcı güvenini artırır ve organik büyümeyi teşvik eder. Bu yüzden yapay zeka PMF iyi yapıldığında, neredeyse sarsılmaz bir rekabet avantajı yaratabilir.
Bu makale 2025 Neden AI PMF'yi Yeniden Öğrenmelisiniz? Open AI Ürün Yöneticisinin Yapay Zeka PMF Çerçevesini Yeniden Yapılandırma Dört Adımı İlk Olarak Zincir Haberleri ABMedia'da Görüldü.