AI熱潮正面臨挑戰。許多企業發現，將AI投資轉化為可靠的收入來源困難重重，而生成式AI的實施往往比預期更為複雜。AI行業的初創公司往往被高估，而消費者的興趣也開始減退。即便是預測AI將帶來25.6萬億美元經濟效益的麥肯錫，現在也表示企業可能需要進行重大組織改革，才能充分挖掘AI的潛力。
在急於改革之前，領導者應重新思考基本原則。在AI領域，如同在任何其他領域，價值創造始於建立產品與市場的契合：理解需求，並選擇適合的工具來解決問題。
在當前的AI生態中，急於將技術應用於所有可想像的問題導致了無數產品的出現，這些產品往往缺乏實際用途或甚至造成損害。例如，一個政府聊天機器人錯誤地建議紐約商業業主解雇報告騷擾的員工，而像TurboTax和H&R Block這樣的服務推出的機器人，提供了一半時間不準確的指導。
問題並不在於AI工具或組織能力的不足；這就像用錘子來煎煎餅。要真正從AI中獲取價值，我們必須專注於確定需要解決的具體問題。
福比謬誤
AI具有一種獨特的傾向，會繞過建立產品市場契合的既定過程。像ChatGPT這樣的工具可能會給予使用者理解的錯覺，讓他們高估其複雜性，這是一種“福比謬誤”的回響。當福比在2000年代初面世時，許多人，包括情報官員，錯誤地相信這些玩具會從使用者那裡學習，事實上它們只是執行預編程的反應。
這種擬人化延伸到AI模型，使我們可能錯誤地將直覺歸因於其上。這種誤解屬於未能清晰界定我們目標的一項重要任務。在計算機科學中被稱為“對齊問題”的這一議題，顯示隨著AI模型的進步，準確地表達具體指令變得越來越困難，並可能帶來重大後果。如果方向錯誤，一個強大的AI可能會意外優化到不良結果。
對齊問題凸顯了在AI應用中建立產品市場契合的必要性。我們必須抵制忽略複雜細節的衝動，而是清晰地闡明我們的需求。只有這樣，我們才能創造出真正帶來價值的AI工具。
回到基本
AI系統無法自治地實現產品市場契合；作為領導者和技術人員，我們有責任準確滿足客戶需求。這包括四個關鍵步驟——一些是傳統的，另一些是專門針對AI開發的細微差異：
1. 理解問題：過多的公司錯誤地認為他們的主要問題是缺乏AI。我們需要將問題與技術分開定義，以判斷AI是否是合適的解決方案。
2. 定義產品成功：明確闡述你的解決方案的成功標準。這一步涉及理解取捨，例如在AI響應中選擇流暢性還是準確性。
3. 選擇你的技術：在明確目標的基礎上，與工程師和設計師合作，確定最佳技術。在過程的早期，考慮不同的AI模型、數據使用、合規性和聲譽風險。
4. 測試並重測解決方案：現在可以開始開發。許多公司在這一步驟上急於求成，導致產品概念不佳。從一開始就專注於產品市場契合，將促進結構化的方法，使我們能夠在解決真正挑戰上持續改進。
認為任何AI應用都能內在地創造價值是一種普遍誤解。隨意部署AI的組織偶爾會有驚喜，但大多數嘗試將收獲甚微。
要釋放AI的全部潛力，我們必須首先明確目標，然後將努力方向指向實現這些目標。這一過程可能需要不使用AI的解決方案或能有效滿足用戶需求的更簡單實施。
無論開發何種類型的AI產品，建立產品市場契合並使技術與客戶需求對齊，對於驅動價值至關重要。在這一領域取得成功的公司將成為AI生態系統中的領導者。
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