在AI产品开发中，最大的风险往往不是技术难题，而是产品做出来没人用。本文深入探讨了AI产品的MVP（最小可行产品）方法论，并分享了一套高效的「三天验证法」，帮助团队用最短时间、最低成本验证产品方向。
「老板说要做一个 AI 客服，三个月后上线。」
「结果三个月后发现用户根本不需要 AI 客服。」
这种事我见过太多了。
AI 产品最大的风险不是技术难，而是做出来没人用。
今天聊聊 AI 产品的 MVP 方法论，怎么用最短的时间、最小的成本验证一个想法靠不靠谱。
AI 产品为什么更需要 MVP。
第一个原因是技术不确定性。传统软件你说要一个排序功能技术上肯定能实现。AI 产品你说让 AI 理解用户意图，技术上能做到什么程度不知道。AI 的能力边界是模糊的不试不知道。
第二个原因是需求不确定性。用户说「我想要智能推荐」。什么算智能？推荐到什么程度算好？用户自己也说不清楚。AI 产品的需求往往在使用中才能明确。
第三个原因是成本高。做一个 AI 功能可能需要收集数据、训练模型、搭建基础设施、持续迭代优化。成本比传统软件高得多，方向错了代价很大。
所以 AI 产品更需要在早期快速验证。
AI MVP 有三个原则第一个原则是验证假设不是做产品。MVP 的目的是验证假设不是做出一个完整的产品。你要验证的假设是什么？用户有没有这个痛点？用户愿不愿意用 AI 解决这个痛点？AI 的能力能不能满足用户期望？想清楚要验证什么再决定做什么。
第二个原则是能不做的就不做。MVP 要做到最小，能砍的功能都砍掉。问自己这个功能不做能验证假设吗？能就不做。这个功能做了能更好地验证假设吗？不能就不做。只做验证假设必需的部分。
第三个原则是假的比真的好。MVP 阶段能用「假」的就不用「真」的。后台没开发？人工顶上。模型没训练？先用通用模型。界面没做好？用飞书文档代替。验证假设不需要真正的产品，只需要能模拟产品体验的东西。
AI MVP 有四种形态第一种是人工 MVP。用人工模拟 AI 的功能。用户以为在和 AI 交互其实背后是人在处理。
举个例子我们想做一个 AI 选题助手帮运营找热点。MVP 版本是用户在飞书群里发消息「帮我找一下今天的热点」，背后是人工查热榜整理返回给用户，用户觉得是 AI 在做。
这个 MVP 能验证什么呢。用户有没有这个需求，有的话每天都有人来问。用户对结果满意吗，可以直接收集反馈。这个功能值得做吗，根据使用频率判断。
优点是零开发成本立刻可以开始。缺点是不能规模化人力成本高。
第二种是低代码 MVP。用现成的工具拼出一个原型。常用工具包括飞书多维表格加机器人、Notion 加 Zapier、Airtable 加 Make、问卷星加 GPT API。
举个例子我们想做一个 AI 周报生成器。MVP 版本是用户填一个飞书表单输入本周工作，后台用 GPT API 生成周报，结果自动发到用户飞书。整个流程用飞书多维表格加飞书机器人加 GPT API 实现没写一行代码。
优点是开发成本低上线快。缺点是功能受限体验不够好。
第三种是 Prompt MVP。只用 Prompt 加通用模型不做任何开发。做法是写一个好的 Prompt 让用户直接在 ChatGPT 或 Claude 里用。
举个例子我们想做一个 AI 文案助手。MVP 版本是写了一个详细的 Prompt 包含风格指南和示例，把 Prompt 分享给用户让他们在 ChatGPT 里用，收集反馈看效果怎么样。
优点是成本几乎为零。缺点是用户体验差使用门槛高。
第四种是最小功能 MVP。做一个功能最精简的产品只做核心功能砍掉所有非必要功能。
举个例子我们想做一个 AI 客服。MVP 版本是只做文字对话不做语音，只回答 FAQ 不做复杂逻辑，只支持一个渠道比如网页，不做后台管理系统。能在一周内上线。
优点是有完整的产品体验。缺点是开发成本相对高。
我总结了一套「三天法」用于快速验证 AI 产品想法。
第一天定义假设。上午明确你要验证的核心假设。写下来我认为某个目标用户有某个痛点，我认为 AI 能力可以解决这个痛点，成功的标准是某个具体指标。下午设计最小验证方案。问自己用哪种 MVP 形态，需要做什么才能验证假设，什么不需要做。产出是一页纸的验证计划。
第二天搭建 MVP。全天动手做出 MVP。根据选择的形态，人工 MVP 就准备好人工处理的流程，低代码 MVP 就用工具搭建原型，Prompt MVP 就写好 Prompt 准备好文档，最小功能 MVP 就开发核心功能。不要追求完美能跑就行。产出是一个可以用的 MVP。
第三天收集反馈。上午找 5 到 10 个目标用户试用，让他们真实地使用 MVP 观察他们的反应。他们愿意用吗？用的过程中有什么问题？对结果满意吗？下午分析反馈做决策。假设成立就继续投入做正式版本，假设不成立就调整方向或者放弃，需要更多验证就优化 MVP 继续测试。产出是 Go 或 No Go 决策。
分享一个真实案例背景是老板想做一个「AI 日报生成器」自动收集信息生成每日简报。
第一天定义假设。核心假设是运营每天花 1 小时整理日报，AI 可以把这个时间缩短到 10 分钟，成功标准是 80% 的内容不需要人工修改。MVP 方案是用人工加 GPT 的方式，用户在飞书群里 @机器人说「帮我生成今天的日报」，后台人工抓取信息用 GPT 生成返回给用户。
第二天搭建 MVP。做了什么呢，写了一个 GPT Prompt 用于生成日报格式，设置了飞书机器人接收用户请求，准备了信息源列表人工可以快速抓取。花了半天时间。
第三天收集反馈。找了 5 个运营试用。反馈是 3 人觉得「挺好的比自己写快多了」，1 人觉得「内容太泛不够针对我的需求」，1 人觉得「格式可以但有些信息不准确」。
关键发现是痛点是真实存在的，但「个性化」需求比预期的强，信息准确性是关键问题。
决策是假设基本成立值得继续做，但需要加入个性化配置功能，需要解决信息准确性问题。
后来我们做了正式版本加入了自定义信息源、自定义日报格式、信息核查环节。上线后用户从 5 个扩展到 50 个。
分享几个关键技巧第一个技巧是先验证需求再验证技术。很多人上来就验证「AI 能不能做到」。但更重要的是「用户需不需要」。顺序应该是先验证用户有没有痛点用人工 MVP，再验证 AI 能不能解决痛点用 Prompt MVP，最后验证产品能不能用好用功能 MVP。
第二个技巧是找对的用户。找 5 个对的用户比找 50 个随便的用户更有价值。对的用户是有这个痛点的、愿意花时间给反馈的、能代表目标用户群体的。
第三个技巧是观察行为不要只听说法。用户说「这个功能很好」不代表他会用。观察他们的实际行为，用了几次，用的时候顺不顺，用完之后还会再用吗。行为比说法更真实。
第四个技巧是设定明确的成功标准。不要模糊地说「效果不错」。要有明确的标准，80% 的用户愿意继续使用，任务完成时间缩短 50%，错误率低于 10%。有标准才能判断。
说说常见误区第一个误区是 MVP 做得太「完整」。「既然都做了不如多加几个功能」然后 MVP 变成了一个两个月的项目。MVP 要克制只做必要的。
第二个误区是被技术细节卡住。「这个 AI 效果不够好需要优化」然后花两周调参数。MVP 阶段不需要完美能验证假设就行。
第三个误区是找不到用户测试。「我们还没有用户怎么测试？」用各种方法找，内部同事、朋友圈、社群、冷启动用户。5 个用户就够做初步验证了。
第四个误区是忽视负面反馈。「这个用户要求太多了不用管他」。负面反馈往往最有价值。认真对待每一条反馈。
AI 产品的成功率不高大部分 AI 项目失败不是因为技术不行，而是因为方向错了。
MVP 的价值就是在投入大量资源之前先验证方向对不对。
三天时间几乎零成本就能知道一个想法靠不靠谱。
比做三个月才发现不行要强太多了。
如果你有一个 AI 产品想法不要想太多，先用三天时间验证一下。
快速失败快速学习才是 AI 产品的正确姿势。
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