Miqdad Jaffer, ผู้อำนวยการผลิตภัณฑ์ของ OpenAI ได้ชี้ให้เห็นในบล็อกส่วนตัวของเขาว่า ความสอดคล้องของตลาดผลิตภัณฑ์ดั้งเดิมในปี 2925 (PMF) กรอบได้หมดอายุแล้ว สิ่งที่เรียกว่า AI PMF Paradox คือ AI ทำให้การบรรลุ PMF ของผลิตภัณฑ์ง่ายขึ้นในขณะเดียวกันก็ทำให้ยากขึ้น เขาเสนอกรอบ AI PMF สี่ขั้นตอนที่จะนำไปสู่ความสำเร็จอย่างเป็นระบบ และแนบเทมเพลต PRD ผลิตภัณฑ์ AI ไว้ในเนื้อหา.
AI PMF กับกรอบความคิดแบบดั้งเดิมมีความแตกต่างกันสามประการหลัก
Product-Market Fit (PMF ความเข้ากันได้ของผลิตภัณฑ์กับตลาด) เป็นคำศัพท์ในอุตสาหกรรมที่มีความหมายถึงความต้องการของตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์ Miqdad Jaffer ได้ชี้แจงตั้งแต่ต้นว่าความเข้ากันได้ของผลิตภัณฑ์กับตลาดนั้นเคยง่ายมาก: สร้างสิ่งที่ผู้คนต้องการ ตรวจสอบความต้องการ แล้วขยายขนาด แต่ในยุค AI ทุกอย่างได้เปลี่ยนไป ความเร็วในการพัฒนา ความซับซ้อนของความคาดหวังของผู้ใช้ และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่รวดเร็วนั้น ทำให้กรอบความเข้ากันได้ของผลิตภัณฑ์กับตลาดแบบดั้งเดิมดูเหมือนจะล้าสมัย
PMF ในปัญญาประดิษฐ์มีความแตกต่างที่สำคัญในสามด้าน:
เมื่อผู้ใช้มีปฏิสัมพันธ์กับปัญญาประดิษฐ์และค้นพบกระบวนการทำงานใหม่ ปัญหาก็มีการพัฒนาไปด้วยเช่นกัน.
เนื่องจากความยืดหยุ่นของโมเดล ข้อเสนอแนะและข้อมูลการฝึกอบรม พื้นที่ของการแก้ไขจึงไม่มีที่สิ้นสุด
ด้วยการเกิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ระดับสูงอย่าง ChatGPT ความคาดหวังของผู้ใช้จึงเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด
ความแตกต่างเหล่านี้หมายความว่าจำเป็นต้องมีการนำกรอบใหม่ที่ใช้การพัฒนาอย่างรวดเร็ว พฤติกรรมตามความน่าจะเป็น และการนิยามความสำเร็จที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องมาใช้
AI PMF ปริศนา: ปัญญาประดิษฐ์ทำให้ PMF ง่ายขึ้นและยากขึ้น
เขาได้เสนอปริศนา AI PMF โดยที่ AI ทำให้การบรรลุ PMF ง่ายขึ้น ( การวนรอบที่เร็วขึ้น, มีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น, และการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งขึ้น ) แต่ก็ทำให้การบรรลุ PMF ยากขึ้น ( ความคาดหวังของผู้ใช้เพิ่มขึ้น, เกณฑ์การเปรียบเทียบคือ ChatGPT, และอัตราความผิดพลาดลดลง ).
เขากล่าวในชั้นเรียนว่า: “ความผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดที่ฉันเห็นจากผู้ก่อตั้ง AI คือการมองว่า PMF เป็นเพียงช่องทำเครื่องหมาย ในโลกของ AI PMF เป็นเป้าหมายที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา เมื่อผู้ใช้ได้สัมผัสกับระบบ AI ที่ดีกว่า ความหมายของความฉลาดก็เปลี่ยนไปทุกเดือน” และนี่คือสิ่งที่เขาเรียกว่า AI PMF Paradox: คุณต้องตอบสนองต่อตลาดที่มีความต้องการด้านความสามารถของ AI ที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ และความคาดหวังที่เปลี่ยนแปลงไป.
ทำไม PMF แบบดั้งเดิมจึงไม่เหมาะสมอีกต่อไป?
ในยุค AI ปัญหาจะมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องตามการเรียนรู้ของผู้ใช้ ผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมจะแก้ไขปัญหาที่ทราบแล้ว ในขณะที่ผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์มักจะแก้ไขปัญหาที่ผู้ใช้ไม่รู้จัก หรือสร้างกระบวนการทำงานใหม่ที่พวกเขาไม่เคยจินตนาการมาก่อน
พื้นที่การแก้ปัญหามีขนาดไม่จำกัด: ผลผลิตของ AI นั้นยากที่จะคาดเดา ซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมจะถูกจำกัดด้วยทรัพยากรการพัฒนาและความซับซ้อนทางเทคนิค ในขณะที่ข้อจำกัดของปัญญาประดิษฐ์นั้นเกี่ยวข้องกับข้อมูลการฝึกอบรม ความสามารถของโมเดล และวิศวกรรมที่รวดเร็ว ซึ่งหมายความว่า MVP ของคุณอาจมีความแข็งแกร่งในบางด้าน ในขณะที่ในด้านอื่น ๆ กลับมีข้อจำกัดที่น่าประหลาดใจ ส่งผลให้เกิดประสบการณ์ผู้ใช้ที่คาดเดาได้ยาก.
ผู้ใช้มีความคาดหวังที่จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว: เมื่อผู้ใช้ได้สัมผัสกับปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานได้ดีในสถานการณ์เฉพาะ พวกเขาจะคาดหวังว่ามันจะสามารถใช้งานได้ในทุกสถานการณ์ หาก ChatGPT สามารถเข้าใจคำขอที่ละเอียดอ่อน ทำไมเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เฉพาะอุตสาหกรรมของคุณจึงไม่สามารถทำได้? ผลิตภัณฑ์ที่เปลี่ยนแปลงเกมเช่น ChatGPT ได้ตั้งมาตรฐานที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง.
OpenAI ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ได้ปรับโครงสร้างกรอบ PMF ของผลิตภัณฑ์ AI เพื่อไปสู่ความสำเร็จในระบบแบบสี่ขั้นตอน
Miqdad Jaffer ได้นำเสนอกรอบ AI PMF ใหม่ซึ่งระบบสาระสำคัญของความสำเร็จในสี่ขั้นตอน.
ค้นพบโอกาสและค้นหาจุดเจ็บที่เกิดจากปัญญาประดิษฐ์
เขาเชื่อว่าความผิดพลาดที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของผู้ก่อตั้ง AI คือการเพิ่ม AI ลงในกระบวนการทำงานที่มีอยู่ ซึ่งไม่ใช่นวัตกรรม แต่เป็นการใช้ AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการ โครงสร้างการจัดการโครงการ AI ที่แท้จริง (PMF) มาจากการระบุจุดบกพร่องที่สามารถแก้ไขได้เฉพาะด้วยความสามารถพิเศษของ AI เท่านั้น.
เขาชี้ให้เห็นว่าโอกาสที่ดีที่สุดของปัญญาประดิษฐ์มักจะดูเหมือนเป็นปัญหาที่ไม่จำเป็นต้องแก้ไข ในอดีตผู้ใช้พัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่ซับซ้อนเพื่อจัดการกับปัญหา แต่ปัญญาประดิษฐ์สามารถแก้ไขได้อย่างง่ายดาย ความยุ่งเหยิงเหล่านี้ฝังรากลึกอยู่ในกระบวนการทำงานในปัจจุบันจนผู้ใช้ถึงกับไม่ตระหนักว่ามันเป็นปัญหา ตัวอย่างเช่น สตาร์ทอัพแห่งหนึ่งนักพัฒนาส่วนใหญ่ใช้เวลา 40% ในการทำงานโปรแกรมประจำวัน แต่พวกเขาไม่คิดว่านี่เป็นปัญหา พวกเขาคิดว่านี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของงาน.
พื้นฐานของ AI PMF คือการวิเคราะห์จุดเจ็บที่เข้มงวด ใช้คำถามห้าข้อต่อไปนี้ในการจัดลำดับว่าจุดเจ็บใดที่ควรค่าแก่การแก้ไข และใช้มุมมอง AI ในการวิเคราะห์แต่ละคำถาม:
ขนาด: มีคนจำนวนเท่าไหร่ที่เผชิญกับจุดเจ็บปวดนี้? การพิจารณา AI: จุดเจ็บปวดนี้มีอยู่ในอุตสาหกรรมต่างๆ ที่สามารถนำ AI มาใช้ได้หรือไม่?
ความถี่: พวกเขาจะพบเจอจุดเจ็บปวดนี้บ่อยเพียงใด? การพิจารณา AI: ความถี่ที่จุดเจ็บปวดนี้เกิดขึ้นนั้นเพียงพอหรือไม่ที่จะสร้างข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้และปรับปรุงของ AI?
ระดับความรุนแรง: ความเจ็บปวดนี้มีความรุนแรงแค่ไหน? การพิจารณาของ AI: ความเจ็บปวดนี้เกี่ยวข้องกับภาระทางปัญญา การรู้จำรูปแบบ หรือการตัดสินใจที่ AI ชำนาญหรือไม่?
การแข่งขัน: ยังมีใครอีกบ้างที่กำลังแก้ไขจุดเจ็บนี้? การพิจารณา AI: โซลูชันในปัจจุบันมีข้อจำกัดจากมนุษย์หรือไม่ และปัญญาประดิษฐ์สามารถเกินข้อจำกัดเหล่านี้ได้หรือไม่?
เปรียบเทียบ: วิธีที่คู่แข่งของคุณแก้ไขจุดเจ็บนี้ได้รับคำวิจารณ์เชิงลบหรือไม่? การพิจารณาปัญญาประดิษฐ์: ผู้ใช้บ่นเกี่ยวกับโซลูชันที่มีอยู่ขาดความเป็นส่วนตัว ความเร็ว หรือความชาญฉลาดหรือไม่?
หนึ่งในกรณีศึกษาคือผู้ช่วย AI ที่เปิดตัวโดย Klarna พวกเขาไม่ได้พยายาม “ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการบริการลูกค้า” แต่ค้นพบจุดเจ็บที่มองไม่เห็น: ลูกค้าต้องรอเฉลี่ย 11 นาทีเพื่อจัดการกับปัญหาการชำระเงินง่ายๆ ซึ่งปัญหาเหล่านี้จริงๆ แล้วไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ เพียงแค่เข้าถึงข้อมูลบัญชีและปฏิบัติตามกระบวนการมาตรฐาน ตอนนี้ผู้ช่วย AI ของพวกเขาสามารถทำงานทั้งหมดให้เสร็จภายใน 2 นาที และจัดการการสนทนา 2.3 ล้านครั้งต่อเดือน ซึ่งมีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับพนักงานบริการลูกค้าประจำ 700 คน นี่คือโอกาสในการค้นพบที่เกิดจาก AI
ใช้เอกสารความต้องการผลิตภัณฑ์ AI (PRD) สร้าง MVP
เมื่อคุณพบจุดเจ็บที่ AI สามารถแก้ไขได้ เอกสารความต้องการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมก็จะดูไม่เข้ากันมากที่สุด ข้อผิดพลาดที่คนส่วนใหญ่มักทำคือการนำกรอบการทำงานแบบดั้งเดิมมาประยุกต์ใช้กับ AI อย่างตรงไปตรงมา ผลิตภัณฑ์ AI ถูกสร้างขึ้นจากการทำงานของโมเดลที่มีความน่าจะเป็น โดยที่ข้อมูลนำเข้าที่เหมือนกันสามารถให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันได้ เราไม่สามารถคาดการณ์พฤติกรรมของ AI ในแต่ละสถานการณ์ได้อย่างแม่นยำ แต่เราสามารถสร้างกรอบเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องและมีคุณค่า
Miqdad Jaffer ร่วมกับ Product Professor สร้างเอกสารความต้องการผลิตภัณฑ์ AI ขึ้นมา ตามที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ เอกสารความต้องการผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมถือว่าพฤติกรรมมีความแน่นอน ในขณะที่เอกสารความต้องการผลิตภัณฑ์ AI ถือว่าพฤติกรรมมีความน่าจะเป็น ดังนั้นเอกสารความต้องการผลิตภัณฑ์ AI จึงไม่ใช่แค่เอกสาร แต่เป็นฟังก์ชันบังคับที่ใช้ในการคิดเกี่ยวกับวิธีการที่ AI อาจเกิดความล้มเหลวได้ทั้งหมด.
กุญแจสำคัญคือ: ผลิตภัณฑ์ AI จำเป็นต้องมีตัวชี้วัดความสำเร็จสองระดับ ตัวชี้วัดผู้ใช้งานแบบดั้งเดิม ( เช่น อัตราการมีส่วนร่วม, อัตราการรักษาลูกค้า, อัตราการแปลง ) และตัวชี้วัดเฉพาะของ AI ( เช่น อัตราความถูกต้อง, อัตราการเกิดภาพหลอน, คุณภาพการตอบสนอง ) ทั้งสองอย่างจำเป็นต้องมีเพื่อที่จะบรรลุความเข้ากันได้กับตลาดผลิตภัณฑ์ (PMF) อย่างแท้จริง.
ใช้กรอบกลยุทธ์เพื่อขยายขนาด
บริษัทสตาร์ทอัพด้านปัญญาประดิษฐ์ส่วนใหญ่ประสบปัญหาคอขวดเมื่อพยายามขยายขนาด MVP ของพวกเขาแสดงผลได้ดีในสายตาของผู้ใช้ในช่วงเริ่มต้น แต่การนำไปใช้ในตลาดที่กว้างขึ้นกลับหยุดชะงัก นี่เป็นเพราะพวกเขาไม่ได้พิจารณาการเตรียมการเปิดตัวผลิตภัณฑ์จากมุมมองเชิงกลยุทธ์อย่างครบถ้วน การขยายผลิตภัณฑ์ AI ไม่ใช่เพียงเพื่อรองรับผู้ใช้จำนวนมากขึ้น แต่ยังเกี่ยวข้องกับการรักษาประสิทธิภาพ AI ในระดับใหญ่ การจัดการคุณภาพข้อมูลของกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน และการรับประกันว่าประสบการณ์จะสอดคล้องกันเมื่อโมเดลเผชิญกับสถานการณ์ที่ขอบ Miqdad Jaffer ใช้สี่มิติในการประเมินความพร้อมในการขยายขนาด:
ลูกค้า
ขนาดและอัตราการเติบโตของการแบ่งกลุ่มตลาดเป้าหมาย
อัตราการรักษาลูกค้าและความถี่ในการใช้งานแบบออร์แกนิก
ระดับปัญหาที่กำลังแก้ไขและความเต็มใจในการชำระเงินของผู้ใช้
ผลิตภัณฑ์
ความได้เปรียบที่ไม่เท่าเทียมของคุณ ( ข้อมูล, โมเดล ) ความแข็งแกร่ง
อัตราการเข้าถึงผลิตภัณฑ์และศักยภาพในการแพร่กระจายแบบไวรัส
ความเป็นเอกลักษณ์ของความสามารถ AI เมื่อเปรียบเทียบกับคู่แข่ง
บริษัท
ความเป็นไปได้ทางเทคนิคในการขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI
การตรวจสอบความสามารถในการออกสู่ตลาดและกระบวนการขาย
ความสามารถของทีมในการรับมือกับการเติบโตอย่างรวดเร็วและความซับซ้อนของปัญญาประดิษฐ์
การแข่งขัน
จำนวนและความแข็งแกร่งของคู่แข่งในสาขาที่คุณอยู่
อุปสรรคในการเข้าสู่การแข่งขันใหม่ของปัญญาประดิษฐ์
พลังของผู้จัดจำหน่าย ( ขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการโมเดลเช่น OpenAI )
เขาชี้ให้เห็นว่าความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการขยายผลิตภัณฑ์ AI ไม่ใช่ในระดับเทคโนโลยี แต่เป็นการรักษาคุณภาพเมื่อเผชิญกับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ระบบปัญญาประดิษฐ์ของคุณอาจทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบสำหรับผู้ใช้เริ่มต้น แต่เมื่อผู้ใช้ใหม่มีบริบท คำศัพท์ หรือความคาดหวังที่แตกต่างกัน จะเกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพที่ร้ายแรงขึ้น.
สร้างวงจรการเติบโตที่ยั่งยืน
Miqdad Jaffer เชื่อว่าผลิตภัณฑ์แบบดั้งเดิมจะมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงช่องทางการแปลงและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ขณะที่ผลิตภัณฑ์ AI จะต้องปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล คุณภาพของข้อมูล และความไว้วางใจจากผู้ใช้ นี่สร้างโอกาสที่ไม่เหมือนใคร: ผลิตภัณฑ์ AI สามารถดึงดูดผู้ใช้ใหม่ในขณะที่ปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้ที่มีอยู่ได้ในเวลาเดียวกัน.
เขาเสนอกรอบการเติบโตของ AI:
ผลกระทบจากเครือข่ายข้อมูล: การมีปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้แต่ละครั้งช่วยให้ AI เรียนรู้จากสิ่งนั้น ทำให้โมเดลฉลาดขึ้น การดำเนินการวงจรข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล และปรับแต่งการตอบสนองจากการแก้ไขของผู้ใช้เพื่อสร้างระบบที่เรียนรู้จากผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จของผู้ใช้
ป้อมปราการแห่งปัญญา: ข้อได้เปรียบในการแข่งขันของผลิตภัณฑ์คือประสิทธิภาพของ AI เอง พยายามพัฒนาชุดข้อมูลเฉพาะที่คู่แข่งไม่สามารถทำซ้ำได้ สร้างการทำงานของ AI ที่มีคุณค่าเฉพาะในสาขาที่กำหนด และสร้างส่วนติดต่อผู้ใช้ที่ทำให้ผู้ใช้เข้าถึงได้ง่ายขึ้น.
ผลกระทบของความเชื่อมั่นแบบทบต้น: เมื่อผู้ใช้มีความเชื่อมั่นใน AI ของคุณ จะช่วยส่งเสริมการเติบโตอย่างมีชีวิตชีวาของ AI ดังนั้นในกระบวนการขยายตัวจึงต้องรักษามาตรฐานคุณภาพที่สม่ำเสมอ ห้ามลดคุณภาพเพื่อการขยายตัว มิฉะนั้นจะทำให้ระดับความเชื่อมั่นของผู้ใช้ลดลง.
เขามักจะพูดกับผู้ก่อตั้งว่า: “ผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์ที่ประสบความสำเร็จที่สุดที่ฉันเคยเห็นไม่ใช่แค่การแก้ปัญหา แต่ผลิตภัณฑ์เหล่านั้นจะมีความสามารถในการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่งขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเวลาผ่านไป นี่แหละคือปราการการแข่งขั้นที่แท้จริงของคุณ” ผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถบรรลุ PMF ได้จริงสามารถสร้างข้อได้เปรียบที่ซับซ้อนซึ่งซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมไม่สามารถเปรียบเทียบได้.
ทุกการโต้ตอบของผู้ใช้สามารถช่วยให้โมเดลเรียนรู้ได้ ทุกกรณีที่คุณจัดการจะทำให้ปัญญาประดิษฐ์ของคุณมีความมั่นคงมากขึ้น ผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จแต่ละครั้งจะช่วยเสริมสร้างความไว้วางใจของผู้ใช้และผลักดันการเติบโตแบบออร์แกนิก นี่คือเหตุผลที่ว่าทำไมหากทำได้ดี PMF ของปัญญาประดิษฐ์จึงสามารถสร้างตำแหน่งการแข่งขันที่แทบจะไม่สามารถถูกทำลายได้
ทำไมคุณควรเรียนรู้ AI PMF ใหม่ในปี 2025? ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของ Open AI สี่ขั้นตอนในการปรับโครงสร้างกรอบ PMF ปัญญาประดิษฐ์ ปรากฏตัวครั้งแรกใน Chain News ABMedia.
