Giám đốc sản phẩm của OpenAI, Miqdad Jaffer, đã chỉ ra trong blog cá nhân của mình rằng độ phù hợp của thị trường sản phẩm truyền thống năm 2925 (PMF) đã không còn hiệu lực, và nghịch lý AI PMF mà ông đề cập đến là AI làm cho việc đạt được PMF của sản phẩm dễ dàng hơn nhưng cũng khó khăn hơn. Ông đã đưa ra bốn giai đoạn hướng tới sự thành công hệ thống của khung AI PMF và kèm theo trong nội dung là mẫu PRD cho sản phẩm AI.
AI PMF và khung truyền thống có ba sự khác biệt chính
Sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (PMF là thuật ngữ trong ngành, nội hàm là nhu cầu của thị trường đối với sản phẩm. Miqdad Jaffer đã khẳng định ngay từ đầu rằng sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường từng rất đơn giản: tạo ra những thứ mà mọi người muốn, xác minh nhu cầu và sau đó mở rộng quy mô. Nhưng trong thời đại AI, mọi thứ đã thay đổi. Tốc độ lặp lại, sự phức tạp trong kỳ vọng của người dùng và bước tiến nhanh chóng của công nghệ đã làm cho khung sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường truyền thống trở nên lỗi thời.
Trong trí tuệ nhân tạo, PMF có sự khác biệt căn bản ở ba khía cạnh chính:
Khi người dùng tương tác với trí tuệ nhân tạo và phát hiện ra các quy trình làm việc mới, vấn đề cũng phát triển theo.
Do tính linh hoạt của mô hình, gợi ý và dữ liệu huấn luyện, không gian giải pháp là vô hạn.
Với sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo hàng đầu như ChatGPT, kỳ vọng của người dùng đã tăng trưởng theo cấp số nhân.
Những khác biệt này có nghĩa là cần phải áp dụng một khung mới với sự lặp lại nhanh chóng, hành vi xác suất và định nghĩa thành công đang phát triển không ngừng.
Nghịch lý PMF AI: Trí tuệ nhân tạo làm cho PMF trở nên dễ dàng hơn cũng như khó khăn hơn
Ông đã đưa ra nghịch lý AI PMF, AI không chỉ làm cho việc đạt được PMF trở nên dễ dàng hơn ) với việc lặp lại nhanh hơn, cá nhân hóa hơn, phân tích mạnh mẽ hơn (, mà còn làm cho việc đạt được PMF trở nên khó khăn hơn ) khi kỳ vọng của người dùng tăng lên, so sánh chuẩn mực là ChatGPT, và tỷ lệ lỗi trở nên thấp hơn (.
Ông đã nói trong một lớp học: "Tôi thấy sai lầm lớn nhất mà các người sáng lập AI mắc phải là coi PMF như một ô chọn. Trong thế giới AI, PMF là một mục tiêu không ngừng thay đổi. Khi người dùng trải nghiệm các hệ thống AI vượt trội hơn, định nghĩa về sự thông minh của họ đang thay đổi từng tháng." Và đây chính là điều ông gọi là nghịch lý AI PMF: bạn phải đáp ứng một thị trường có yêu cầu ngày càng cao về khả năng của AI và kỳ vọng luôn thay đổi.
Tại sao PMF truyền thống không còn phù hợp?
Thời đại AI cùng với việc người dùng học hỏi, các vấn đề không ngừng phát triển. Các sản phẩm truyền thống giải quyết các vấn đề đã biết, trong khi các sản phẩm trí tuệ nhân tạo thường giải quyết các vấn đề mà người dùng chưa biết, hoặc tạo ra những quy trình làm việc hoàn toàn mới mà họ chưa từng tưởng tượng.
Không gian giải pháp vô tận: Đầu ra của sản phẩm AI rất khó dự đoán, phần mềm truyền thống sẽ bị hạn chế bởi tài nguyên phát triển và độ phức tạp công nghệ. Trong khi đó, hạn chế của trí tuệ nhân tạo liên quan đến dữ liệu đào tạo, khả năng mô hình và kỹ thuật nhanh chóng. Điều này có nghĩa là MVP của bạn có thể rất mạnh mẽ trong một số lĩnh vực, nhưng lại bị hạn chế một cách bất ngờ trong các lĩnh vực khác, dẫn đến trải nghiệm người dùng khó dự đoán.
Người dùng mong đợi sự bùng nổ: Một khi người dùng trải nghiệm trí tuệ nhân tạo hoạt động tốt trong các tình huống cụ thể, họ sẽ mong đợi nó có thể được áp dụng cho tất cả các tình huống. Nếu ChatGPT có thể hiểu các yêu cầu tinh tế, tại sao công cụ trí tuệ nhân tạo cụ thể cho ngành của bạn lại không thể làm như vậy? Sản phẩm đột phá như ChatGPT đã thiết lập một tiêu chuẩn không ngừng nâng cao về PMF.
Giám đốc sản phẩm OpenAI tái cấu trúc khung PMF sản phẩm AI, tiến tới thành công hệ thống hóa qua bốn giai đoạn.
Đối với điều này, Miqdad Jaffer đã đề xuất một khung AI PMF hoàn toàn mới, hệ thống hóa bốn giai đoạn thành công.
Phát hiện cơ hội, tìm kiếm các điểm đau gốc rễ của trí tuệ nhân tạo.
Ông cho rằng sai lầm lớn nhất của người sáng lập AI là thêm AI vào quy trình làm việc hiện tại. Điều này không phải là đổi mới, mà là sử dụng AI để cải thiện quy trình. Khung quản lý dự án AI thực sự )PMF( xuất phát từ việc xác định những điểm đau chỉ có thể được giải quyết thông qua khả năng độc đáo của AI.
Ông chỉ ra rằng những cơ hội trí tuệ nhân tạo tốt nhất thường có vẻ là những vấn đề không cần phải giải quyết. Trong quá khứ, người dùng đã phát triển các giải pháp phức tạp để xử lý những vấn đề mà trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết một cách đơn giản. Những ma sát này đã ăn sâu vào quy trình làm việc hiện tại đến mức người dùng thậm chí không còn nhận ra đó là một vấn đề. Chẳng hạn, một công ty khởi nghiệp, hầu hết các nhà phát triển dành 40% thời gian của họ cho các nhiệm vụ lập trình hàng ngày, nhưng họ không coi đó là một vấn đề, họ nghĩ rằng đó chỉ là một phần của công việc.
Cơ sở của AI PMF là phân tích điểm đau một cách nghiêm ngặt. Sử dụng năm câu hỏi sau để phân loại các điểm đau nào xứng đáng được giải quyết và áp dụng góc nhìn AI để phân tích từng câu hỏi:
Quy mô: Có bao nhiêu người đang phải đối mặt với vấn đề này? Cân nhắc AI: Liệu vấn đề này có tồn tại trong các ngành có thể áp dụng AI theo chiều ngang?
Tần suất: Họ gặp phải vấn đề này bao lâu một lần? Cân nhắc AI: Tần suất xuất hiện của vấn đề này có đủ thường xuyên để tạo ra dữ liệu cần thiết cho việc học và cải tiến của AI không?
Mức độ nghiêm trọng: Điểm đau này nghiêm trọng đến mức nào? Suy nghĩ của AI: Điểm đau này có liên quan đến tải nhận thức, nhận dạng mẫu hoặc quyết định mà AI giỏi không?
Cạnh tranh: Còn ai đang giải quyết vấn đề này? Suy nghĩ về AI: Liệu các giải pháp hiện tại có bị giới hạn bởi con người, và trí tuệ nhân tạo có thể vượt qua những giới hạn đó?
So sánh: Cách mà đối thủ cạnh tranh của bạn giải quyết điểm đau này có bị đánh giá tiêu cực không? Xem xét trí tuệ nhân tạo: Người dùng có phàn nàn rằng giải pháp hiện tại thiếu tính cá nhân hóa, tốc độ hoặc sự thông minh không?
Một ví dụ là trợ lý AI do Klarna phát triển. Họ ban đầu không cố gắng "cải thiện dịch vụ khách hàng bằng AI". Thay vào đó, họ đã phát hiện một điểm đau vô hình: khách hàng trung bình phải chờ 11 phút để giải quyết các vấn đề thanh toán đơn giản, mà thực ra những vấn đề này không cần can thiệp của con người, chỉ cần truy cập thông tin tài khoản và làm theo quy trình tiêu chuẩn. Giờ đây, trợ lý AI của họ có thể hoàn thành tất cả các nhiệm vụ trong vòng 2 phút, xử lý 2,3 triệu cuộc hội thoại mỗi tháng, hiệu suất tương đương với 700 nhân viên hỗ trợ khách hàng toàn thời gian, đây chính là cơ hội phát hiện từ AI.
Sử dụng tài liệu yêu cầu sản phẩm AI )PRD( để xây dựng MVP
Khi bạn tìm thấy những điểm đau mà AI có thể giải quyết, tài liệu yêu cầu sản phẩm truyền thống trở nên không phù hợp. Lỗi mà nhiều người mắc phải nhất là áp dụng khung truyền thống một cách tuyến tính vào AI, sản phẩm AI về bản chất hoạt động dựa trên các mô hình có xác suất, cùng một đầu vào có khả năng tạo ra các đầu ra khác nhau. Chúng ta không thể dự đoán chính xác hành vi của AI trong mỗi tình huống, nhưng chúng ta có thể tạo ra các khung để đạt được đầu ra nhất quán và có giá trị.
Miqdad Jaffer và Product Professor đã cùng nhau tạo ra một tài liệu yêu cầu sản phẩm AI. Như đã đề cập trước đó, tài liệu yêu cầu sản phẩm truyền thống giả định hành vi là xác định. Trong khi đó, tài liệu yêu cầu sản phẩm AI giả định hành vi là xác suất. Do đó, tài liệu yêu cầu sản phẩm AI không chỉ là một tài liệu mà còn là một hàm bắt buộc, được sử dụng để suy nghĩ về tất cả các cách thất bại mà AI có thể xuất hiện.
Chìa khóa là: Sản phẩm AI cần có hai chỉ số thành công kép, các chỉ số người dùng truyền thống ) như mức độ tham gia, tỷ lệ giữ chân, tỷ lệ chuyển đổi (, và các chỉ số riêng của AI ) như độ chính xác, tỷ lệ ảo giác, chất lượng phản hồi (. Cả hai đều cần thiết để thực sự đạt được sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (PMF).
Mở rộng quy mô bằng cách sử dụng khung chiến lược
Hầu hết các công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo đều gặp khó khăn khi cố gắng mở rộng quy mô. MVP của họ hoạt động rất tốt trong mắt những người sử dụng sớm, nhưng việc áp dụng trên thị trường rộng rãi lại bị đình trệ. Điều này là do họ không xem xét một cách toàn diện về sự chuẩn bị cho việc phát hành sản phẩm từ góc độ chiến lược. Mở rộng sản phẩm AI không chỉ là để xử lý nhiều người dùng hơn mà còn để duy trì hiệu suất AI ở quy mô lớn, quản lý chất lượng dữ liệu cho các trường hợp sử dụng khác nhau, và đảm bảo có được trải nghiệm đồng nhất khi mô hình gặp phải các tình huống biên. Miqdad Jaffer sử dụng bốn chiều để đánh giá tình trạng chuẩn bị mở rộng quy mô:
Khách hàng
Quy mô và tỷ lệ tăng trưởng của phân khúc thị trường mục tiêu
Tỷ lệ giữ chân khách hàng và tần suất sử dụng tự nhiên
Mức độ vấn đề đang được giải quyết và sự sẵn sàng thanh toán của người dùng
sản phẩm
Lợi thế không công bằng của bạn ) dữ liệu, mô hình ( độ mạnh của nó
Mức độ bao phủ của sản phẩm và tiềm năng lan truyền virus
Tính độc đáo của khả năng AI so với các đối thủ cạnh tranh.
công ty
Tính khả thi kỹ thuật của việc mở rộng cơ sở hạ tầng AI
Xác minh tính khả thi của việc niêm yết và quy trình bán hàng
Khả năng của đội ngũ để đối phó với sự tăng trưởng nhanh chóng và độ phức tạp của trí tuệ nhân tạo
cạnh tranh
Số lượng và sức mạnh của các đối thủ trong lĩnh vực của bạn
Rào cản gia nhập của đối thủ mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
Sức mạnh nhà cung cấp ) phụ thuộc vào các nhà cung cấp mô hình như OpenAI (
Ông chỉ ra rằng thách thức lớn nhất trong việc mở rộng sản phẩm AI không phải là về mặt kỹ thuật, mà là làm thế nào để duy trì chất lượng khi đối mặt với nhiều trường hợp sử dụng đa dạng hơn. Hệ thống trí tuệ nhân tạo của bạn có thể hoạt động hoàn hảo với người dùng ban đầu, nhưng khi người dùng mới mang đến các bối cảnh, từ vựng hoặc kỳ vọng khác nhau, sẽ xuất hiện những vấn đề nghiêm trọng về hiệu suất.
Xây dựng một vòng tròn tăng trưởng bền vững
Miqdad Jaffer cho rằng các sản phẩm truyền thống tập trung vào tối ưu hóa quy trình chuyển đổi và mức độ tham gia của người dùng. Trong khi đó, các sản phẩm AI phải tối ưu hóa hiệu suất mô hình, chất lượng dữ liệu và độ tin cậy của người dùng. Điều này tạo ra một cơ hội độc đáo: các sản phẩm AI không chỉ thu hút người dùng mới mà còn thực sự cải thiện trải nghiệm người dùng hiện tại.
Ông đã đề xuất khung phát triển AI:
Hiệu ứng mạng dữ liệu: Mỗi lần người dùng tương tác đều giúp AI học hỏi từ đó, khiến mô hình trở nên thông minh hơn. Triển khai vòng phản hồi để cải thiện hiệu suất của mô hình và điều chỉnh phản hồi từ các sửa đổi của người dùng, để xây dựng hệ thống học hỏi từ kết quả thành công của người dùng.
Hàng rào bảo vệ thông minh: Lợi thế cạnh tranh của sản phẩm chính là hiệu suất AI, cố gắng phát triển các bộ dữ liệu độc quyền mà đối thủ không thể sao chép, tạo ra quy trình làm việc AI có giá trị độc đáo trong các lĩnh vực cụ thể, và xây dựng giao diện người dùng dễ tiếp cận hơn cho người dùng.
Hiệu ứng lãi suất kép của niềm tin: Khi người dùng tin tưởng vào AI của bạn, nó có thể thúc đẩy sự phát triển hữu cơ của AI. Do đó, trong quá trình mở rộng, cần duy trì tiêu chuẩn chất lượng nhất quán, không vì mở rộng mà hạ thấp chất lượng, điều này sẽ làm giảm mức độ tin tưởng của người dùng.
Anh ấy thường nói với người sáng lập: "Sản phẩm trí tuệ nhân tạo thành công nhất mà tôi từng thấy không chỉ giải quyết vấn đề, mà là sản phẩm theo thời gian, khả năng giải quyết vấn đề của chúng sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn. Đây mới chính là lợi thế cạnh tranh cuối cùng của bạn." Sản phẩm trí tuệ nhân tạo thực sự đạt được PMF có thể tạo ra những lợi thế tổng hợp mà phần mềm truyền thống không thể so sánh được.
Mỗi lần tương tác của người dùng đều giúp mô hình học hỏi. Mỗi trường hợp biên mà bạn xử lý sẽ làm cho trí tuệ nhân tạo của bạn trở nên vững chắc hơn. Mỗi kết quả thành công sẽ tăng cường niềm tin của người dùng và thúc đẩy sự phát triển hữu cơ. Đó là lý do tại sao PMF trí tuệ nhân tạo nếu thực hiện tốt, có thể tạo ra vị thế cạnh tranh gần như không thể bị lung lay.
Bài viết này 2025 Tại sao bạn nên học lại AI PMF? Giám đốc sản phẩm Open AI tái cấu trúc khung PMF trí tuệ nhân tạo qua bốn bước Xuất hiện lần đầu trên Chain News ABMedia.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
2025 Tại sao bạn nên học lại AI PMF? Bốn bước của Giám đốc sản phẩm Open AI để tái cấu trúc khung PMF trí tuệ nhân tạo.
Giám đốc sản phẩm của OpenAI, Miqdad Jaffer, đã chỉ ra trong blog cá nhân của mình rằng độ phù hợp của thị trường sản phẩm truyền thống năm 2925 (PMF) đã không còn hiệu lực, và nghịch lý AI PMF mà ông đề cập đến là AI làm cho việc đạt được PMF của sản phẩm dễ dàng hơn nhưng cũng khó khăn hơn. Ông đã đưa ra bốn giai đoạn hướng tới sự thành công hệ thống của khung AI PMF và kèm theo trong nội dung là mẫu PRD cho sản phẩm AI.
AI PMF và khung truyền thống có ba sự khác biệt chính
Sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (PMF là thuật ngữ trong ngành, nội hàm là nhu cầu của thị trường đối với sản phẩm. Miqdad Jaffer đã khẳng định ngay từ đầu rằng sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường từng rất đơn giản: tạo ra những thứ mà mọi người muốn, xác minh nhu cầu và sau đó mở rộng quy mô. Nhưng trong thời đại AI, mọi thứ đã thay đổi. Tốc độ lặp lại, sự phức tạp trong kỳ vọng của người dùng và bước tiến nhanh chóng của công nghệ đã làm cho khung sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường truyền thống trở nên lỗi thời.
Trong trí tuệ nhân tạo, PMF có sự khác biệt căn bản ở ba khía cạnh chính:
Khi người dùng tương tác với trí tuệ nhân tạo và phát hiện ra các quy trình làm việc mới, vấn đề cũng phát triển theo.
Do tính linh hoạt của mô hình, gợi ý và dữ liệu huấn luyện, không gian giải pháp là vô hạn.
Với sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo hàng đầu như ChatGPT, kỳ vọng của người dùng đã tăng trưởng theo cấp số nhân.
Những khác biệt này có nghĩa là cần phải áp dụng một khung mới với sự lặp lại nhanh chóng, hành vi xác suất và định nghĩa thành công đang phát triển không ngừng.
Nghịch lý PMF AI: Trí tuệ nhân tạo làm cho PMF trở nên dễ dàng hơn cũng như khó khăn hơn
Ông đã đưa ra nghịch lý AI PMF, AI không chỉ làm cho việc đạt được PMF trở nên dễ dàng hơn ) với việc lặp lại nhanh hơn, cá nhân hóa hơn, phân tích mạnh mẽ hơn (, mà còn làm cho việc đạt được PMF trở nên khó khăn hơn ) khi kỳ vọng của người dùng tăng lên, so sánh chuẩn mực là ChatGPT, và tỷ lệ lỗi trở nên thấp hơn (.
Ông đã nói trong một lớp học: "Tôi thấy sai lầm lớn nhất mà các người sáng lập AI mắc phải là coi PMF như một ô chọn. Trong thế giới AI, PMF là một mục tiêu không ngừng thay đổi. Khi người dùng trải nghiệm các hệ thống AI vượt trội hơn, định nghĩa về sự thông minh của họ đang thay đổi từng tháng." Và đây chính là điều ông gọi là nghịch lý AI PMF: bạn phải đáp ứng một thị trường có yêu cầu ngày càng cao về khả năng của AI và kỳ vọng luôn thay đổi.
Tại sao PMF truyền thống không còn phù hợp?
Thời đại AI cùng với việc người dùng học hỏi, các vấn đề không ngừng phát triển. Các sản phẩm truyền thống giải quyết các vấn đề đã biết, trong khi các sản phẩm trí tuệ nhân tạo thường giải quyết các vấn đề mà người dùng chưa biết, hoặc tạo ra những quy trình làm việc hoàn toàn mới mà họ chưa từng tưởng tượng.
Không gian giải pháp vô tận: Đầu ra của sản phẩm AI rất khó dự đoán, phần mềm truyền thống sẽ bị hạn chế bởi tài nguyên phát triển và độ phức tạp công nghệ. Trong khi đó, hạn chế của trí tuệ nhân tạo liên quan đến dữ liệu đào tạo, khả năng mô hình và kỹ thuật nhanh chóng. Điều này có nghĩa là MVP của bạn có thể rất mạnh mẽ trong một số lĩnh vực, nhưng lại bị hạn chế một cách bất ngờ trong các lĩnh vực khác, dẫn đến trải nghiệm người dùng khó dự đoán.
Người dùng mong đợi sự bùng nổ: Một khi người dùng trải nghiệm trí tuệ nhân tạo hoạt động tốt trong các tình huống cụ thể, họ sẽ mong đợi nó có thể được áp dụng cho tất cả các tình huống. Nếu ChatGPT có thể hiểu các yêu cầu tinh tế, tại sao công cụ trí tuệ nhân tạo cụ thể cho ngành của bạn lại không thể làm như vậy? Sản phẩm đột phá như ChatGPT đã thiết lập một tiêu chuẩn không ngừng nâng cao về PMF.
Giám đốc sản phẩm OpenAI tái cấu trúc khung PMF sản phẩm AI, tiến tới thành công hệ thống hóa qua bốn giai đoạn.
Đối với điều này, Miqdad Jaffer đã đề xuất một khung AI PMF hoàn toàn mới, hệ thống hóa bốn giai đoạn thành công.
Phát hiện cơ hội, tìm kiếm các điểm đau gốc rễ của trí tuệ nhân tạo.
Ông cho rằng sai lầm lớn nhất của người sáng lập AI là thêm AI vào quy trình làm việc hiện tại. Điều này không phải là đổi mới, mà là sử dụng AI để cải thiện quy trình. Khung quản lý dự án AI thực sự )PMF( xuất phát từ việc xác định những điểm đau chỉ có thể được giải quyết thông qua khả năng độc đáo của AI.
Ông chỉ ra rằng những cơ hội trí tuệ nhân tạo tốt nhất thường có vẻ là những vấn đề không cần phải giải quyết. Trong quá khứ, người dùng đã phát triển các giải pháp phức tạp để xử lý những vấn đề mà trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết một cách đơn giản. Những ma sát này đã ăn sâu vào quy trình làm việc hiện tại đến mức người dùng thậm chí không còn nhận ra đó là một vấn đề. Chẳng hạn, một công ty khởi nghiệp, hầu hết các nhà phát triển dành 40% thời gian của họ cho các nhiệm vụ lập trình hàng ngày, nhưng họ không coi đó là một vấn đề, họ nghĩ rằng đó chỉ là một phần của công việc.
Cơ sở của AI PMF là phân tích điểm đau một cách nghiêm ngặt. Sử dụng năm câu hỏi sau để phân loại các điểm đau nào xứng đáng được giải quyết và áp dụng góc nhìn AI để phân tích từng câu hỏi:
Quy mô: Có bao nhiêu người đang phải đối mặt với vấn đề này? Cân nhắc AI: Liệu vấn đề này có tồn tại trong các ngành có thể áp dụng AI theo chiều ngang?
Tần suất: Họ gặp phải vấn đề này bao lâu một lần? Cân nhắc AI: Tần suất xuất hiện của vấn đề này có đủ thường xuyên để tạo ra dữ liệu cần thiết cho việc học và cải tiến của AI không?
Mức độ nghiêm trọng: Điểm đau này nghiêm trọng đến mức nào? Suy nghĩ của AI: Điểm đau này có liên quan đến tải nhận thức, nhận dạng mẫu hoặc quyết định mà AI giỏi không?
Cạnh tranh: Còn ai đang giải quyết vấn đề này? Suy nghĩ về AI: Liệu các giải pháp hiện tại có bị giới hạn bởi con người, và trí tuệ nhân tạo có thể vượt qua những giới hạn đó?
So sánh: Cách mà đối thủ cạnh tranh của bạn giải quyết điểm đau này có bị đánh giá tiêu cực không? Xem xét trí tuệ nhân tạo: Người dùng có phàn nàn rằng giải pháp hiện tại thiếu tính cá nhân hóa, tốc độ hoặc sự thông minh không?
Một ví dụ là trợ lý AI do Klarna phát triển. Họ ban đầu không cố gắng "cải thiện dịch vụ khách hàng bằng AI". Thay vào đó, họ đã phát hiện một điểm đau vô hình: khách hàng trung bình phải chờ 11 phút để giải quyết các vấn đề thanh toán đơn giản, mà thực ra những vấn đề này không cần can thiệp của con người, chỉ cần truy cập thông tin tài khoản và làm theo quy trình tiêu chuẩn. Giờ đây, trợ lý AI của họ có thể hoàn thành tất cả các nhiệm vụ trong vòng 2 phút, xử lý 2,3 triệu cuộc hội thoại mỗi tháng, hiệu suất tương đương với 700 nhân viên hỗ trợ khách hàng toàn thời gian, đây chính là cơ hội phát hiện từ AI.
Sử dụng tài liệu yêu cầu sản phẩm AI )PRD( để xây dựng MVP
Khi bạn tìm thấy những điểm đau mà AI có thể giải quyết, tài liệu yêu cầu sản phẩm truyền thống trở nên không phù hợp. Lỗi mà nhiều người mắc phải nhất là áp dụng khung truyền thống một cách tuyến tính vào AI, sản phẩm AI về bản chất hoạt động dựa trên các mô hình có xác suất, cùng một đầu vào có khả năng tạo ra các đầu ra khác nhau. Chúng ta không thể dự đoán chính xác hành vi của AI trong mỗi tình huống, nhưng chúng ta có thể tạo ra các khung để đạt được đầu ra nhất quán và có giá trị.
Miqdad Jaffer và Product Professor đã cùng nhau tạo ra một tài liệu yêu cầu sản phẩm AI. Như đã đề cập trước đó, tài liệu yêu cầu sản phẩm truyền thống giả định hành vi là xác định. Trong khi đó, tài liệu yêu cầu sản phẩm AI giả định hành vi là xác suất. Do đó, tài liệu yêu cầu sản phẩm AI không chỉ là một tài liệu mà còn là một hàm bắt buộc, được sử dụng để suy nghĩ về tất cả các cách thất bại mà AI có thể xuất hiện.
Chìa khóa là: Sản phẩm AI cần có hai chỉ số thành công kép, các chỉ số người dùng truyền thống ) như mức độ tham gia, tỷ lệ giữ chân, tỷ lệ chuyển đổi (, và các chỉ số riêng của AI ) như độ chính xác, tỷ lệ ảo giác, chất lượng phản hồi (. Cả hai đều cần thiết để thực sự đạt được sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (PMF).
Mở rộng quy mô bằng cách sử dụng khung chiến lược
Hầu hết các công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo đều gặp khó khăn khi cố gắng mở rộng quy mô. MVP của họ hoạt động rất tốt trong mắt những người sử dụng sớm, nhưng việc áp dụng trên thị trường rộng rãi lại bị đình trệ. Điều này là do họ không xem xét một cách toàn diện về sự chuẩn bị cho việc phát hành sản phẩm từ góc độ chiến lược. Mở rộng sản phẩm AI không chỉ là để xử lý nhiều người dùng hơn mà còn để duy trì hiệu suất AI ở quy mô lớn, quản lý chất lượng dữ liệu cho các trường hợp sử dụng khác nhau, và đảm bảo có được trải nghiệm đồng nhất khi mô hình gặp phải các tình huống biên. Miqdad Jaffer sử dụng bốn chiều để đánh giá tình trạng chuẩn bị mở rộng quy mô:
Khách hàng
Quy mô và tỷ lệ tăng trưởng của phân khúc thị trường mục tiêu
Tỷ lệ giữ chân khách hàng và tần suất sử dụng tự nhiên
Mức độ vấn đề đang được giải quyết và sự sẵn sàng thanh toán của người dùng
sản phẩm
Lợi thế không công bằng của bạn ) dữ liệu, mô hình ( độ mạnh của nó
Mức độ bao phủ của sản phẩm và tiềm năng lan truyền virus
Tính độc đáo của khả năng AI so với các đối thủ cạnh tranh.
công ty
Tính khả thi kỹ thuật của việc mở rộng cơ sở hạ tầng AI
Xác minh tính khả thi của việc niêm yết và quy trình bán hàng
Khả năng của đội ngũ để đối phó với sự tăng trưởng nhanh chóng và độ phức tạp của trí tuệ nhân tạo
cạnh tranh
Số lượng và sức mạnh của các đối thủ trong lĩnh vực của bạn
Rào cản gia nhập của đối thủ mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
Sức mạnh nhà cung cấp ) phụ thuộc vào các nhà cung cấp mô hình như OpenAI (
Ông chỉ ra rằng thách thức lớn nhất trong việc mở rộng sản phẩm AI không phải là về mặt kỹ thuật, mà là làm thế nào để duy trì chất lượng khi đối mặt với nhiều trường hợp sử dụng đa dạng hơn. Hệ thống trí tuệ nhân tạo của bạn có thể hoạt động hoàn hảo với người dùng ban đầu, nhưng khi người dùng mới mang đến các bối cảnh, từ vựng hoặc kỳ vọng khác nhau, sẽ xuất hiện những vấn đề nghiêm trọng về hiệu suất.
Xây dựng một vòng tròn tăng trưởng bền vững
Miqdad Jaffer cho rằng các sản phẩm truyền thống tập trung vào tối ưu hóa quy trình chuyển đổi và mức độ tham gia của người dùng. Trong khi đó, các sản phẩm AI phải tối ưu hóa hiệu suất mô hình, chất lượng dữ liệu và độ tin cậy của người dùng. Điều này tạo ra một cơ hội độc đáo: các sản phẩm AI không chỉ thu hút người dùng mới mà còn thực sự cải thiện trải nghiệm người dùng hiện tại.
Ông đã đề xuất khung phát triển AI:
Hiệu ứng mạng dữ liệu: Mỗi lần người dùng tương tác đều giúp AI học hỏi từ đó, khiến mô hình trở nên thông minh hơn. Triển khai vòng phản hồi để cải thiện hiệu suất của mô hình và điều chỉnh phản hồi từ các sửa đổi của người dùng, để xây dựng hệ thống học hỏi từ kết quả thành công của người dùng.
Hàng rào bảo vệ thông minh: Lợi thế cạnh tranh của sản phẩm chính là hiệu suất AI, cố gắng phát triển các bộ dữ liệu độc quyền mà đối thủ không thể sao chép, tạo ra quy trình làm việc AI có giá trị độc đáo trong các lĩnh vực cụ thể, và xây dựng giao diện người dùng dễ tiếp cận hơn cho người dùng.
Hiệu ứng lãi suất kép của niềm tin: Khi người dùng tin tưởng vào AI của bạn, nó có thể thúc đẩy sự phát triển hữu cơ của AI. Do đó, trong quá trình mở rộng, cần duy trì tiêu chuẩn chất lượng nhất quán, không vì mở rộng mà hạ thấp chất lượng, điều này sẽ làm giảm mức độ tin tưởng của người dùng.
Anh ấy thường nói với người sáng lập: "Sản phẩm trí tuệ nhân tạo thành công nhất mà tôi từng thấy không chỉ giải quyết vấn đề, mà là sản phẩm theo thời gian, khả năng giải quyết vấn đề của chúng sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn. Đây mới chính là lợi thế cạnh tranh cuối cùng của bạn." Sản phẩm trí tuệ nhân tạo thực sự đạt được PMF có thể tạo ra những lợi thế tổng hợp mà phần mềm truyền thống không thể so sánh được.
Mỗi lần tương tác của người dùng đều giúp mô hình học hỏi. Mỗi trường hợp biên mà bạn xử lý sẽ làm cho trí tuệ nhân tạo của bạn trở nên vững chắc hơn. Mỗi kết quả thành công sẽ tăng cường niềm tin của người dùng và thúc đẩy sự phát triển hữu cơ. Đó là lý do tại sao PMF trí tuệ nhân tạo nếu thực hiện tốt, có thể tạo ra vị thế cạnh tranh gần như không thể bị lung lay.
Bài viết này 2025 Tại sao bạn nên học lại AI PMF? Giám đốc sản phẩm Open AI tái cấu trúc khung PMF trí tuệ nhân tạo qua bốn bước Xuất hiện lần đầu trên Chain News ABMedia.