AI时代，你的PMF会迅速过时吗？

在AI时代，PMF（产品 - 市场契合）门槛线的斜率正变得比以往任何技术变革都更加陡峭。

想象一下这三个场景，它们正在无数地方同时上演：

一位公司职员整理会议纪要，原本要反复听几小时的录音，现在五分钟就能得到结构清晰、重点突出的记录；

一位程序员写代码时，原本要跳出编辑器去搜索答案，如今答案自动出现在光标旁；

一位设计师面对甲方“再换一版”的要求，过去翻遍图库，现在一句话就能生成十张候选图。

在AI时代，一旦用户体验到更高效、更个性化且几乎免费的服务，那些“还不错”的产品就会立刻被取代，直到有更好的产品出现。这些看似零散的瞬间，其实是在提醒创业者：AI正把“PMF”从一座里程碑变成一台不断加速的跑步机，一旦慢半步，就会被甩出去。

那么，我们如何提前察觉变化？又该如何调整资源、节奏和心态，才能在下一次市场变化前，仍留在竞争中呢？

过去，我们常把“PMF”想象成一枚钉牢的图钉，以为按下去就能稳住未来几年的增长曲线，最多随时间慢慢演变。

但这是个误区，PMF虽是产品发展的关键里程碑，但不是静止的时间点。客户群体在变，消费者期望也在提高，所以一旦初步达成PMF，不仅要维持，还得不断拓展。

在技术变革中，PMF门槛提升会加速，即PMF门槛线的斜率会变大，斜线会更陡。比如移动互联网时代，智能手机普及和网络、硬件、生态系统成熟都花了好几年，这种“缓慢”的发展给了公司喘息和适应的时间。

然而在AI时代，一旦某个应用场景被验证有效，其普及速度会快很多。强大的AI工具成本极低甚至免费，用户能马上将其融入工作流程。这时，AI让PMF门槛线的斜率比以往任何技术变革都更陡峭；当应用场景真正引爆市场时，门槛线甚至会“垂直飙升”。

此时，用户期望不再是线性缓慢上升，而是呈指数级“猛涨”。当用户体验到AI驱动平台的高效、超个性化和近乎实时的响应后，那些曾经“还算不错”的解决方案就显得过时了，“PMF丢失”就会发生。

这种加速意味着，一旦AI在某个应用场景证明了价值，现有解决方案可能“一夜之间”就失去PMF。企业没有足够时间调整，等意识到威胁时，调整窗口可能已经关闭。

作为产品从业者，我们可以采取以下措施：

洞察客户期望的演变趋势

在微观层面

要密切关注产品使用场景下用户期望的变化，重塑用户调研流程，让它更灵活、直接。可以利用AI工具聚合用户反馈、分析和挖掘数据，并实时将洞察推送给产品开发者。

因为用户期望变化太快，如果不改进流程，“PMF丢失”的概率会大大增加。

在宏观层面

了解AI对整个科技产品领域客户期望的改变也很重要，以下是一些正在发生的变化：

• 从“给我一个创作的工具”到“直接帮我搞定”：现在很多软件是创作工具，但AI正让客户期望直接完成工作。

• 从“提供标准版，我自己具体调整”到“为我量身打造一个方案”：许多B2B软件需要客户大量定制调整，未来客户期望量身定制方案。

• 从“手动操作”到“自动化操作”：很多产品需要大量手动操作，如JIRA和CRM领域，但AI可实现自动化。

• 从“按使用者数量/按月付费”到“按完成的工作量付费”：过去产品付费方式常与实际价值脱节，未来期望按实际获得的价值付费。

评估你的“PMF丢失风险等级”

1. 客户如何使用你的产品？

有些产品通过官方APP/平台使用，有些用户通过跳转、嵌入等渠道进入。客户越倾向官方渠道，企业越易维持和捍卫PMF。评估方法是统计直接访问和通过中介渠道访问的用户占比。

2. 你的产品使用频率如何？

要定义应用场景并确定产品的天然使用频率。一般低频产品风险更高，因为用户下次需求时易转换产品；高频产品与用户建立了稳固习惯，较难被替代。

3. 你是否掌握用户的“创作工作流”？

AI的“杀手级应用”常出现在创作界面，如编码、写作、设计。如果产品处于创作界面“下游”或外部，易被取代，因为AI可直接融入工作流。

4. 你是否拥有专有数据？

在AI时代，数据是“新石油”，尤其是大型语言模型无法获取的专有数据。专有数据越多，“PMF丢失”风险越低。

5. 什么会打破你的核心增长循环？

要深入了解增长模型，不仅绘制增长循环，还要理解用户每一步行动的原因。若原因消失，循环可能从正向转为负向，如依赖用户生成内容的增长模型，创作者激励消失就会瓦解。

6. 你的客户对新技术的接受度有多高？

真正的颠覆常发生在技术采纳曲线前沿领域，服务技术敏感度低客户的业务受影响较小。目标用户在新产品采纳曲线上越靠前，PMF越易被打破，因为他们乐于尝试新事物。

相应地调整你的产品战略组合

有5种类型的产品工作：

• PMF工作（PMF Work）：从0到1，实现初步的产品与市场契合。

• 功能工作（Feature Work）：扩展产品功能和市场，进入增量和相邻领域创造和捕获价值。

• 增长工作（Growth Work）：加速现有市场的采纳和使用来创造和捕获价值。

• 规模化工作（Scaling Work）：解决瓶颈问题，确保团队持续前进，承担更高级别的功能、增长和PMF扩展工作。

• PMF扩展工作（PMF Expansion）：扩展到相邻市场、相邻产品或两者兼而有之，非增量提升PMF上限。

现在要了解如何在这些工作间分配资源。根据“PMF丢失风险”评估，决定是否将更多资源从功能优化投入到PMF拓展或重新寻找PMF工作中，即便现有产品使用数据未显示相关需求。

本文来自微信公众号“红杉汇”（ID：Sequoiacap），作者：洪杉，36氪经授权发布。

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