2025 為什麼你該重新學習 AI PMF？Open AI 產品主管四步驟重構人工智慧 PMF 框架
OpenAI 產品主管 Miqdad Jaffer 在個人部落格指出 2925 年傳統產品的市場契合度 (PMF) 框架已經失效，所謂的 AI PMF 悖論就是 AI 使產品的 PMF 更容易達到的同時，也更難達到。他提出了四個階段走向系統性成功的 AI PMF 框架，並在內文附上了 AI 產品 PRD 模板。
AI PMF 與傳統框架存在三大關鍵差別
Product-Market Fit (PMF 產品市場契合度) 是業界術語，內涵是產品的市場需求。 Miqdad Jaffer 開宗明義即表示，產品市場契合度曾經很簡單：打造人們想要的東西，驗證需求，然後擴大規模。但在 AI 時代，一切都改變了。迭代的速度、使用者期望的複雜性以及技術進步的迅猛步伐，使得傳統的產品市場契合度框架顯得過時。
人工智慧中的 PMF 在三個關鍵方面存在根本區別：
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- 隨著使用者與人工智慧互動並發現新的工作流程， 問題也隨之演變 。
- 由於模型、提示和訓練資料的靈活性， 解決方案空間是無限的 。
- 隨著 ChatGPT 等頂級人工智慧的出現， 用戶的期望值呈指數級增長 。
這些差異意味著必須採用快速迭代、機率行為和不斷發展的成功定義的新框架。
AI PMF 悖論：人工智慧讓 PMF 變得更容易也更困難
他提出了 AI PMF 悖論，AI 既讓達成 PMF 變得更容易 (更快迭代、更個人化、更強分析)，也讓達成 PMF 變得更困難 (用戶期望提高、比較基準是 ChatGPT、容錯率變低)。
他在一堂課程中表示：「我看到 AI 創辦人犯下的最大錯誤就是把 PMF 當成一個複選框。在 AI 的世界裡，PMF 是一個不斷變化的目標。隨著用戶體驗其他更優秀的 AI 系統，他們對夠聰明的定義每個月都在變化。」而這就是他所謂的 AI PMF 悖論 ：你得迎合一個對 AI 能力要求越來越高、期望不斷變化的市場。
傳統 PMF 為何不再適用？
AI 時代隨著使用者的學習，問題不斷演變。傳統產品解決的是已知問題，而人工智慧產品通常解決的是使用者未知的問題，或是創造出他們從未想像過的全新工作流程。
解法空間無限大：AI 產品的輸出很難預測，傳統軟體會受到開發資源和技術複雜性的限制。而人工智慧的限制則關乎訓練資料、模型能力和快速工程。這意味著你的 MVP 可能在某些領域非常強大，而在其他領域卻出奇地受限，從而帶來難以預測的使用者體驗。
用戶期望爆炸性上升：一旦使用者體驗到在特定場景下表現良好的人工智慧，他們就會期待它能應用於所有場景。如果 ChatGPT 能夠理解細微的請求，為什麼你的產業特定人工智慧工具卻不能呢？ChatGPT 這種劃時代產品 PMF 設定了一個不斷提升的標準。
OpenAI 產品主管重構 AI 產品 PMF 框架，四階段走向系統化成功
對此 Miqdad Jaffer 提出了全新 AI PMF 框架，系統化成功的四個階段。
發現機會，尋找人工智慧原生痛點。
他認為 AI 創辦人最大的錯誤就是在現有工作流程的基礎上加入 AI。這不是創新，而是用 AI 去改善流程。真正的 AI 專案管理框架 (PMF) 源自於識別那些只能透過 AI 獨特能力解決的痛點。
他指出最好的人工智慧機會往往看起來是不需要解決的問題。過去用戶開發出複雜的解決方案來應對的問題，人工智慧可以簡單解決。這些摩擦根深蒂固地存在於當前的工作流程中，以至於用戶甚至不再意識到它是一個問題。舉例來說一家新創，大多數開發人員將 40% 的時間花在日常的程式設計任務上，但他們並不認為這是個問題，他們認為這只是工作的一部分。
AI PMF 的基礎是嚴謹的痛點分析。使用以下五個問題對哪些痛點值得解決進行排序，並應用 AI 視角對每個問題進行分析：
- 規模： 有多少人面臨這種痛點？ AI 考量：這種痛點是否存在於可以橫向應用 AI 的各個產業？
- 頻率： 他們多久會遇到一次這種痛點？ AI 考量：這種痛點出現頻率是否夠頻繁，足以產生 AI 學習和改進所需的數據？
- 嚴重程度： 這種痛點有多嚴重？ AI 考量：這種痛點是否涉及認知負荷、模式識別或 AI 擅長的決策？
- 競爭： 還有誰在解決這個痛點？ AI 考量：目前的解決方案是否受到人類的限制，而人工智慧可以超越這些限制？
- 對比： 你的競爭對手解決這一痛點的方式是否收到負評？ 人工智慧考量：使用者是否抱怨現有解決方案缺乏個人化、速度或智慧化？
一個案例是 Klarna 推出的 AI 助理 。他們最初並非試圖「用 AI 改善客戶服務」。而是發現了一個隱形的痛點：客戶平均要等待 11 分鐘才能搞定簡單的付款問題，這些問題其實無需人工干預，只需訪問帳戶資訊並遵循標準流程即可。現在他們的 AI 助理可以在 2 分鐘內完成所有任務，每月處理 230 萬次對話，效率相當於 700 名全職客服人員，這就是 AI 原生的機會發現。
使用 AI 產品需求文件 (PRD) 建立 MVP
當你找到 AI 能解決的痛點，傳統產品需求文件就顯得格格不入了。最多人犯的錯誤是直線性地將傳統框架套用到 AI 上，AI 產品本質上建立在具機率性的模型運作，一樣的輸入有機率得出不同的輸出。我們無法精確地預期 AI 在每種情況下的行為模式，但我們可以創建框架來獲得一致且有價值的輸出。
Miqdad Jaffer 與 Product Professor 共同創建了一份 AI 產品需求文件。如前面所述，傳統的產品需求文件假設行為是確定性的。而 AI 產品需求文件假設行為是概率性的。因此 AI 產品需求文件不僅僅是一份文件，而是一種強制函數，用於思考 AI 可能出現的所有失敗方式。
關鍵在於：AI 產品需要雙重成功指標，傳統的使用者指標 (例如參與度、留存率、轉換率)，以及 AI 專屬的指標 (如準確率、幻覺發生率、回應品質)。兩者缺一不可，才能真正達成產品市場契合（PMF）。
利用策略框架擴大規模
大多數人工智慧新創公司在嘗試規模化時都會遭遇瓶頸。他們的 MVP 在早期採用者眼中效果極佳，但更廣泛的市場應用卻停滯不前。這是因為他們沒有從策略角度全面考慮產品發布的準備。擴展 AI 產品不僅是為了處理更多用戶，還在於保持大規模的 AI 效能、管理不同用例的資料質量，並確保在模型遇到邊緣情況時獲得一致的體驗。Miqdad Jaffer 用四個維度來評估擴大規模的準備狀況：
客戶
- 目標市場的細分規模和成長率
- 客戶保留率和有機使用頻率
- 正在解決的痛點程度以及使用者的支付意願
產品
- 你的不平等優勢 (數據、模型) 的強度
- 產品的覆蓋率和病毒式傳播潛力
- 本身 AI 能力與競爭對手相比的獨特性
公司
- 擴展 AI 基礎設施的技術可行性
- 上市可行性與銷售流程驗證
- 團隊應對快速成長和人工智慧複雜性的能力
競爭
- 您所在領域的競爭對手的數量和實力
- 新的人工智慧競爭對手的進入壁壘
- 供應商力量 (依賴 OpenAI 等模型提供者)
他指出 AI 產品最大的擴展挑戰並非技術層面，而是在面對更多樣化的用例時如何保持品質。你的人工智慧系統可能對初始使用者表現完美，但當新用戶帶來不同的脈絡、詞彙或期望時，就會出現嚴重的效能問題。
建立可持續的成長循環
Miqdad Jaffer 認為傳統產品著重轉換漏斗和用戶參與度的最佳化。而 AI 產品則必須優化模型效能、資料品質和使用者信任度。這創造了一個獨特的機會：AI 產品在吸引新用戶的同時，實際上也是改善現有用戶的使用者體驗。
他提出了 AI 成長框架：
- 數據網路效應： 每次用戶互動都能讓 AI 從中學習，進而讓模型變得更聰明。實施反饋循環以提高模型性能，並從用戶修正來微調回應，以建構從成功的使用者結果學習的系統。
- 智慧護城河：產品競爭優勢即是 AI 表現本身，嘗試開發競爭對手無法複製的專有資料集丶創建在特定領域具有獨特價值的 AI 工作流程，並建立能讓使用者更容易接觸到的使用者介面。
- 信任的複利效應：當使用者對你的 AI 產生信任，能促進 AI 的有機成長。因此在擴展過程中需保持一致的品質標準，不要為了擴張降低品質，這會使用戶的信任程度下降。
他常對創辦人說：「我見過的最成功的人工智慧產品不僅僅是解決問題，而是產品隨著時間的推移，它們解決問題的能力會越來越強。這才是你最終的競爭護城河。」真正實現 PMF 的人工智慧產品能夠創造出傳統軟體無法比擬的複合優勢。
每一次用戶互動都能讓模型從中學習。你處理的每一個邊緣案例都會使你的人工智慧更加穩健。每一個成功的結果都會增強使用者信任，並推動有機成長。這就是為什麼人工智慧 PMF 如果做得好，就能創造幾乎無可撼動的競爭地位。
風險提示
加密貨幣投資具有高度風險，其價格可能波動劇烈，您可能損失全部本金。請謹慎評估風險。
