内容开始| 本文摘编自机械工业出书社书本

《造浪者：AI 创业实战舆图》 梁桂 著

责编  | 镜心

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AI 创业大的风险是什么？不是工夫失败，不是竞争强烈——而是作念了个工夫上很利弊但商场上没东谈主要的东西。

为什么 AI 创业者卓著容易惩处缺陷的问题？什么是值得惩处的真问题？奈何系统地找到它？如若你能在写行代码之前回答明晰这三个问题，创业收效力会翻倍。

、个价值两千万元的申饬

2023 年下半年，我意志了个团队。三位聚会独创东谈主，齐是大厂出来的工夫主干。他们在当年纪首拿到了笔近两千万元东谈主民币的天神轮融资，向是" AI 驱动的企业常识经管"。

大企业的常识经管是老问题——职工找不到文档、资格常识法千里淀、新职工上手慢。大模子让这个问题有了全新解法——用 AI 来清醒、组织和检索企业里面常识。

居品向详情后，他们花了六个月作念开采，工夫很塌实。然后启动找客户，CTO 感酷爱酷爱，作念了定制化部署。系统上线后 CTO 很惬意。

但个月后，日活用户唯有 47 东谈主。三千多东谈主的企业，每天唯有 47 东谈主在用。作念了里面宣传后，日活用户涨到 120 东谈主，两周后回落到 60 东谈主。

他们去作念用户调研，发现：大多数职工根柢不以为"找文档"是痛点。偶尔需要找东西时，反馈是问共事，而不是开个 AI 系统。真确频繁查阅常识的仅仅少数东谈主。即使以为有效的东谈主，对 AI 准确也有疑虑，如故会找"真东谈主"阐发。AI 莫得替代任何要道，只多加了个圭表。

团队屡次转型，每次花几个月开采、几个月考据，效力齐令东谈主报怨。两千万元花得差未几了。

位独创东谈主自后说："咱们犯的大缺陷，不是居品作念得不好，而是从来莫得真确搞明晰客户到底需要什么。咱们了解的仅仅我方联想中的问题。"

这不是个案。根据多项筹议，42 的 AI 创业公司失败是因为商场需求不及，在通盘失败原因中占比。AI 创业公司的总体失败率约 90，著于传统科技创业的约 70。

MIT 的筹议为惊东谈主：在企业中进的生成式 AI 试点表情，95 未能产生可臆测的 ROI（投资答复率），唯有 5 杀青了快速收入增长。

这些数字不是为了吓你。如若有件事能让你的 AI 创业收效力翻倍，那即是在写行代码之前搞明晰：你到底在惩处什么问题，以及这个问题是否确切存在。

二、为什么 AI 创业者特

别容易"惩处缺陷的问题"

需求判断异常是通盘创业表情的头号手。但 AI 创业者濒临的迷惑大，犯错概率。

1. 工夫的可能幻觉

大模子的材干令东谈主齰舌。当你看到 GPT 领略地记忆复漫笔档时，大脑自动参预"这能用来作念什么"的发散相貌。问题在于：" AI 能作念 X "与"用户真确需要 AI 来作念 X "之间存在高大的畛域。

AI 能帮你记忆文档，但你每活泼正需要记忆文档若干次？AI 能帮你分析协议，但讼师确切信任 AI 的分析吗？AI 能帮你写代码，但令圭表员厄运的可能是"清醒需求"而非"写代码"。

这种工夫可能与委果需求之间的错觉，我称之为"需求幻觉"，它是 AI 创业中不菲的默契陷坑。

2. "我我方即是用户"的错觉

许多 AI 创业者有工夫布景，我方即是"用户"，每天神用 AI 器具。然后不自愿地假定：既然 AI 对我有效邯郸储罐保温厂家，对其他东谈主也样有效。

这在大多数情况下是错的。你能精准表述 Prompt、判断 AI 质料，并在 AI 出错时快速调度，而主义用户可能不具备这些材干。

我意志个作念" AI 辅助数据分析"的独创东谈主，我方是数据科学出生。他的居品允许用户用当然言语发问，AI 自动生成 SQL 并复返效力。他以为这个居品对通盘"需要看数据的东谈主"齐有效。然后他把居品给了售企业的区域司理们试用。

效力是苦难的。区域司理们不知谈奈何发问，他们不知谈"环比"和"同比"的远隔，不知谈数据库字段叫什么名字。建议的问题每每松弛到 AI 法清醒。致命的是，当 AI 复返数据表时，他们不知谈奈何判断效力是否正确。

他以为我方在作念"让通盘东谈主齐能作念数据分析"的居品，但施行上他作念的是"让数据科学快作念数据分析"的居品。主义用户和施行能用的用户是两回事。

3.Demo 幻觉致的考据

你作念了个 Demo，客户齰舌："太利弊了！咱们公司应该用得上。"你把这动作"需求考据"。

但"这很特地想"和"我委宛付费并合手续使用"之间的距离，比你联想的远得多。东谈主们看到新奇工夫时会本能地抒发齰舌，这不是商场信号。

MIT 的筹议揭示了个层的原因：中枢问题不是工夫不够好，而是"学习畛域"—— AI 器具法符合组织的施行责任流。这恰正是开篇案例中阿谁常识经管居品失败的根柢原因。

真确的需求考据不是"客户说好"，而是"客户用钱投票"。在付费活动发生之前，你对需求的判断齐仅仅假定。

三、什么是"值得惩处的真问题"

不是通盘问题齐值得你去惩处。不错使用以下四个圭表进行判断。

1. 频率：问题是否弥漫频繁

频率决定了交互密度，交互密度决定了用户民俗、数据累积和用户留存。

许多 AI 创业者去作念" AI 辅助年度策略狡计"之类的居品，频率太低了，你很难基于年几次的交互竖立用户黏。如若你的主义场景频率太低，需要施展想考怎样提交互频率，大要换个频的场景。

2. 痛度：问题是否弥漫痛

判断法：看用户现时用什么替代案，以及替代案有多糟。

痛度可分为三：

镇痛剂：问题严重到用户积寻找案，且委宛付出著代价。庸俗触及"钱"或"合规"——不惩处就径直亏钱、被罚金或丢失客户。

维生素：问题存在，但不惩处也"死"不了。"提率"庸俗属于此。这亦然大的陷坑，多量 AI 居品在维生素问题上转，广其忙碌。

糖果：实质上是" nice to have "（诚心诚意）。许多 AI Demo 属于这个档次，看着很酷，设备保温施工但莫得东谈主为此付费。

创业者应先惩处镇痛剂问题。

3. 可量化：惩处果能否被表现臆测

如若你不行臆测果，你就不知谈居品是在变好如故变差。可量化有助于销售订价，蹙迫的是量化材干是改革居品的基础。

4.AI 适配：问题是否确切需要 AI

用 AI 特地旨的情况：触及非结构化数据清醒、海量可能中相貌匹配、需要"类东谈主"判断但不需要 准确率、传统案依赖多量重迭东谈主工。

可能"用牛刀鸡"的情况：端正引擎可精准惩处、瞄准确率条目接近 、中枢是"搬运"数据而非"清醒"数据。

敦厚地回答：无须 AI 用传统法能惩处吗？如若能邯郸储罐保温厂家，AI 的势是否大到让用户汲取 AI 的罕见省略情？如若"传统法其实够用"，你可能在给传统问题强行贴 AI 标签。

四、需求发现的法论：

从"我以为"到"我知谈"

许多创业者的需求发现过程是：嗅觉某行业有痛点→跟几个前共事聊→看行业讲演→论断：值得作念。这实质上是自我阐发偏差的轮回：你"以为"有个问题，然后去寻找辅助你嗅觉的笔据。

真需求需要三类数据交叉考据

类：活动笔据——用户正在作念什么？可靠。不是用户"说"有什么问题，而是你"不雅察到"他们如实遭逢了。

二类：付费笔据——用户正在为什么费钱？用户已在为惩处问题费钱——雇了东谈主、买了器具、付了筹议费。

三类：替代案笔据——用户用什么替代品？清醒替代案能帮你校准居品竞争定位和互异化向。

2. 杀青用户需求细察的四个要害阶段

阶段：不雅察，带着"入门者心态"参预场景

在酿成任何假定之前，先花时候不雅察主义用户施行奈何责任。不是问"你有什么痛点？"，而是去看他们作念什么。

中枢原则：不要问东谈主们想要什么，去看东谈主们作念什么。活动比话语敦厚。

2024 年，我跟个想作念" AI 辅助招聘"的创业者起去中型互联网公司的 HR 部门坐了两天。他原来以为大的痛点是"筛简历太慢"。

但不雅察发现：HR 上昼 9 点启动责任，她先开微信——复兴昨晚候选东谈主发来的音尘。然后开邮箱——复兴猎头发来的荐。

接着开公司的 ATS 系统（招聘经管系统）——新几个候选东谈主的现象。之后开飞书——跟用东谈主部门的司理阐发口试时候。随后又开 Excel ——新我方吟唱的候选东谈主追踪表。

到上昼 10:30，她还莫得看过份新简历。时候沿路花在了"在四五个系统之间切换、同步信息和融合交流"上。

当她终于启动看简历时，速率其实很快，份简历平均 30 秒就能判断是否值得跳跃交流。"筛简历"自己并不是瓶颈。真确的瓶颈是"候选东谈主现象在多个系统之间不同步致的交集"。

如若莫得不雅察，他会作念个" AI 简历筛选器具"——惩处个 30 秒的问题。真确该作念的是" AI 招聘历程融合器具"——惩处个每天两小时的问题。

这即是不雅察的价值：它让你看到用户的时候真确花在了那儿，而不是你以为花在了那儿。

阶段二：识别——找到交叉点

不雅察弥漫多场景后，把发现列成"问题清单"，对每个问题从四个维度分（1～5 分），按总分排序。

阶段三：考据——用小资本考据假定

详情候选向后，不是作念居品，而是考据假定。

圭表：写两页"案阐述"，不需要代码。

圭表二：找 10～15 个潜在用户度访谈。中枢问题：

"这个历程中让你头疼的要道是什么？能举个近的具体例子吗？""具体例子"是灵魂，概括的怀恨不可靠。

"你现时为惩处这个问题花了若干钱？"如若回答是"咱们莫得门为这个费钱"，这是个需要卓著施展对待的信号。

"如若有这么个器具，你以为每月的价钱合理吗？如若由你来决定，你会动公司采购吗？""价钱合理"是理判断，"我会动采购"是活动承诺，后者比前者蹙迫十倍。

圭表三：寻找"预购信号"。向有强烈酷爱酷爱者建议"早期配合探究"，如年半价、预支定金额。如若 10 东谈主中有 2～3 东谈主委宛付定金，你的需求考据通过。

圭表四：作念"绿野仙踪"测试。先用东谈主工模拟 AI 来测试，后台由真东谈主处理。如若用户在东谈主工就业下齐不活跃，AI 作念得再也没用。

阶段四：挖——清醒问题背后的问题

用户告诉你的问题往往仅仅名义问题。

用户说："咱们需要 AI 帮写审计讲演。"

你需要追问："哪个要道慢？""数据查对。""奈何作念的？""东谈主工在 Excel 里核，两三个东谈主核周。""查对完之后呢？""把互异项列出来，对每项写分析阐述。""写分析阐述是快如故慢？""如若互异原因明晰还行，但有些需要追忆原始凭证、找客户阐发，这个花时候。"

你看到了吗？真确的瓶颈在"数据查对和互异追忆"，不是"写审计讲演"。作念个" AI 审计讲演生成器"只惩处 10 的问题。

每多问层，清醒就层。入"根因"后遐想的案才能言必有中。是以要合手续追问"为什么"和"然后呢"。

五、个齐全的需求发现案例

小张曾在大型物业经管公司担任了五年运营司理，看重到物业行业有许多"看起来不错用 AI 惩处"的问题。

步：列出问题并作念四维度评估。

二步：入不雅察和访谈。去前东和另外两物业公司，花两周坐在客服中心不雅察。要害发现：客服电话中约 60 是重迭问题（垃圾清运时候、停水停电见知、维修进程查询）；投诉处理瓶颈不是"纪录"，而是"分派给正确的东谈主并追踪进程"；业主大不悦不是"问题没惩处"，而是"不知谈处理到哪步了"——信息不透明。

三步：从头界说问题。真确的痛点不是"客服回答重迭问题"，而是"业主与物业之间的交流链路低且不透明"。从"作念 AI 客服机器东谈主"变成"作念 AI 物业交流和工单经管系统"。名义问题和根因问题向不同的居品向。

相干 12 物业公司运营负责东谈主，进行对访谈。4 东谈主暗示"直在找这么的案"或"委宛试用"；6 东谈主暗示"向对，但看果再说"；2 东谈主暗示"咱们领域小，手动够用"或"你这个不惩处我的问题"。向 4 强酷爱酷爱者建议早期配合（年半价，预支 3 个月），2 甘愿。12 中 2 委宛付钱，这在 B2B 考据中已是很强的信号。

四步：拿到预支款后才启动开采。看重这个法例：先考据需求，拿到预支款后才启动开采。不是先作念个的居品再去找客户。

五步：根据访谈遐想 MVP（小可行居品）范围。MVP 只作念两件事：AI 自动冒失常见问题（接入微信公众号）+ 工单现象自动见知。

六步：四周作念出 MVP，在两个小区上线。个月果：AI 处理了客服音尘量的 52，业主惬意度从 3.2 分升到 4.1 分——物业施行上莫得加速处理速率，仅仅让业主"看获得进程"了。

物业司理说了句话让小张以为切齐值了："畴昔怕业主群里有东谈主说物业不作为，现时业主我方会说‘我刚查了，维修单也曾在处理了’。"

这个案例中有价值的不是 AI 工夫自己，而是"从头界说问题"这步。如若小张作念的是" AI 客服机器东谈主"而不是" AI 物业交流和工单经管系统"，居品的价值和客单价齐会低个量。挖问题的材干比 AI 工夫自己值钱。

* 著作为作家立不雅点，不代表条记侠态度。

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