2025 ¿Por qué deberías volver a aprender el PMF de IA? El jefe de productos de Open AI reconstruye el marco del PMF de la inteligencia artificial en cuatro pasos.
El jefe de producto de OpenAI, Miqdad Jaffer, señaló en su blog personal que el marco de adecuación del mercado de productos tradicionales de 2925 (PMF) ha quedado obsoleto. La paradoja del AI PMF es que la IA facilita alcanzar la adecuación del mercado del producto (PMF), pero al mismo tiempo la hace más difícil de lograr. Propuso cuatro etapas hacia un éxito sistemático en el marco de AI PMF y adjuntó un template de PRD para productos de IA en el texto.
AI PMF y el marco tradicional presentan tres diferencias clave
Product-Market Fit ( PMF es un término de la industria que se refiere a la demanda del mercado para un producto. Miqdad Jaffer comienza señalando que el ajuste del producto al mercado solía ser muy simple: crear algo que la gente quería, validar la demanda y luego escalar. Pero en la era de la IA, todo ha cambiado. La velocidad de iteración, la complejidad de las expectativas del usuario y el rápido avance de la tecnología han hecho que el marco tradicional de ajuste del producto al mercado parezca obsoleto.
En la inteligencia artificial, el PMF presenta diferencias fundamentales en tres aspectos clave:
A medida que los usuarios interactúan con la inteligencia artificial y descubren nuevos flujos de trabajo, los problemas también evolucionan.
Debido a la flexibilidad de los modelos, las indicaciones y los datos de entrenamiento, el espacio de soluciones es infinito.
Con la aparición de inteligencia artificial de primer nivel como ChatGPT, las expectativas de los usuarios han crecido exponencialmente.
Estas diferencias significan que es necesario adoptar un nuevo marco de trabajo que implique iteraciones rápidas, comportamiento probabilístico y una definición de éxito en constante evolución.
La paradoja del PMF de IA: la inteligencia artificial hace que el PMF sea más fácil y más difícil a la vez.
Él planteó la paradoja de AI PMF, AI hace que alcanzar PMF sea más fácil ) más rápido en iteraciones, más personalizado, más fuerte en análisis (, y también hace que alcanzar PMF sea más difícil ) las expectativas de los usuarios aumentan, el punto de comparación es ChatGPT, la tolerancia a errores disminuye (.
En una clase, él expresó: "Veo que el mayor error que cometen los fundadores de IA es tratar el PMF como una casilla de verificación. En el mundo de la IA, el PMF es un objetivo en constante cambio. A medida que los usuarios experimentan otros sistemas de IA más avanzados, su definición de lo que es lo suficientemente inteligente cambia cada mes." Y esta es la paradoja del PMF de IA que él menciona: debes adaptarte a un mercado que exige cada vez más de las capacidades de la IA y cuyas expectativas están en constante evolución.
¿Por qué el PMF tradicional ya no es aplicable?
En la era de la IA, a medida que los usuarios aprenden, los problemas evolucionan constantemente. Los productos tradicionales resuelven problemas conocidos, mientras que los productos de inteligencia artificial suelen abordar problemas desconocidos para el usuario o crear nuevos flujos de trabajo que nunca imaginaron.
Espacio de soluciones infinito: La salida de productos de IA es difícil de predecir, mientras que el software tradicional está limitado por los recursos de desarrollo y la complejidad técnica. Las limitaciones de la inteligencia artificial están relacionadas con los datos de entrenamiento, la capacidad del modelo y la ingeniería ágil. Esto significa que tu MVP puede ser muy poderoso en ciertos campos, mientras que en otros puede ser sorprendentemente limitado, lo que genera una experiencia de usuario impredecible.
Expectativa de un aumento explosivo por parte de los usuarios: una vez que los usuarios experimentan una inteligencia artificial que se desempeña bien en escenarios específicos, esperan que se aplique en todos los escenarios. Si ChatGPT puede entender solicitudes sutiles, ¿por qué su herramienta de inteligencia artificial específica de la industria no puede? Este producto revolucionario de ChatGPT establece un estándar en constante mejora para el PMF.
El director de productos de OpenAI reestructura el marco PMF de productos de IA, avanzando en cuatro etapas hacia el éxito sistemático.
A este respecto, Miqdad Jaffer propuso un nuevo marco de AI PMF que sistematiza las cuatro etapas del éxito.
Descubrir oportunidades, buscar puntos de dolor nativos de inteligencia artificial.
Él cree que el mayor error de los fundadores de IA es añadir IA sobre los flujos de trabajo existentes. Esto no es innovación, sino mejorar procesos con IA. El verdadero marco de gestión de proyectos de IA )PMF( proviene de identificar aquellos puntos de dolor que solo pueden ser resueltos mediante las capacidades únicas de la IA.
Él señala que las mejores oportunidades en inteligencia artificial a menudo parecen ser problemas que no necesitan solución. En el pasado, los usuarios desarrollaron soluciones complejas para problemas que la inteligencia artificial puede resolver de manera simple. Estas fricciones están tan arraigadas en los flujos de trabajo actuales que los usuarios ni siquiera son conscientes de que son un problema. Por ejemplo, en una startup, la mayoría de los desarrolladores pasa el 40% de su tiempo en tareas de programación diarias, pero no consideran que sea un problema; piensan que es solo parte del trabajo.
La base de AI PMF es un análisis riguroso de los puntos de dolor. Utilice las siguientes cinco preguntas para priorizar qué puntos de dolor vale la pena resolver y aplique la perspectiva de IA para analizar cada pregunta:
Escala: ¿Cuántas personas enfrentan este tipo de dolor? Consideración de IA: ¿Existen estos tipos de dolor en diversas industrias donde se puede aplicar la IA de manera horizontal?
Frecuencia: ¿Con qué frecuencia se encuentran con este punto de dolor? Consideración de IA: ¿Es lo suficientemente frecuente la aparición de este punto de dolor para generar los datos necesarios para que la IA aprenda y mejore?
Severidad: ¿Qué tan grave es este punto de dolor? Consideración de IA: ¿Este punto de dolor implica carga cognitiva, reconocimiento de patrones o decisiones en las que la IA es experta?
Competencia: ¿Quién más está resolviendo este punto de dolor? Consideración de IA: ¿Las soluciones actuales están limitadas por humanos, y puede la inteligencia artificial superar estas limitaciones?
Comparación: ¿La forma en que tu competidor resuelve este punto de dolor ha recibido críticas negativas? Consideraciones de inteligencia artificial: ¿Los usuarios se quejan de que las soluciones actuales carecen de personalización, velocidad o inteligencia?
Un caso es el asistente de IA lanzado por Klarna. Inicialmente, no intentaban "mejorar el servicio al cliente con IA". En cambio, descubrieron un punto doloroso invisible: los clientes promedio tenían que esperar 11 minutos para resolver problemas de pago simples, problemas que en realidad no requerían intervención humana, solo acceso a la información de la cuenta y seguir un proceso estándar. Ahora, su asistente de IA puede completar todas las tareas en 2 minutos, manejando 2.3 millones de conversaciones al mes, lo que equivale a la eficiencia de 700 agentes de servicio al cliente a tiempo completo; esta es la oportunidad que surge de la IA.
Usar el documento de requisitos del producto de IA )PRD( para crear un MVP
Cuando encuentres un punto de dolor que la IA pueda resolver, los documentos de requisitos de productos tradicionales parecen fuera de lugar. El error más común es aplicar linealmente marcos tradicionales a la IA; los productos de IA se basan esencialmente en modelos probabilísticos, donde la misma entrada puede dar diferentes salidas con probabilidad. No podemos predecir con precisión el patrón de comportamiento de la IA en cada situación, pero podemos crear un marco para obtener salidas consistentes y valiosas.
Miqdad Jaffer y Product Professor crearon un documento de requisitos de productos de IA. Como se mencionó anteriormente, los documentos de requisitos de productos tradicionales suponen que el comportamiento es determinista. En cambio, los documentos de requisitos de productos de IA suponen que el comportamiento es probabilístico. Por lo tanto, el documento de requisitos de productos de IA no es solo un documento, sino una función coercitiva para pensar en todas las formas en que la IA podría fallar.
La clave está en que: los productos de IA necesitan indicadores de éxito duales, los indicadores de usuario tradicionales ) como la participación, la tasa de retención, la tasa de conversión (, y los indicadores exclusivos de IA ) como la precisión, la tasa de alucinaciones, la calidad de las respuestas (. Ambos son imprescindibles para lograr una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF).
Expandir la escala utilizando un marco estratégico
La mayoría de las nuevas empresas de inteligencia artificial enfrentan cuellos de botella al intentar escalar. Su MVP funciona muy bien a los ojos de los primeros adoptantes, pero la aplicación en un mercado más amplio se estanca. Esto se debe a que no han considerado de manera integral la preparación para el lanzamiento del producto desde una perspectiva estratégica. Escalar productos de IA no solo implica manejar más usuarios, sino también mantener el rendimiento de IA a gran escala, gestionar la calidad de los datos en diferentes casos de uso y asegurar una experiencia consistente cuando el modelo se encuentra con situaciones límite. Miqdad Jaffer evalúa la preparación para escalar en cuatro dimensiones:
cliente
Tamaño y tasa de crecimiento del mercado objetivo segmentado
Tasa de retención de clientes y frecuencia de uso orgánico
El grado de los puntos de dolor que se están resolviendo y la disposición de pago de los usuarios.
producto
Tu ventaja desigual ) datos, modelos ( de la fuerza
La cobertura del producto y el potencial de transmisión viral
La singularidad de las capacidades de IA en comparación con los competidores.
empresa
Viabilidad técnica de la infraestructura de IA expansiva
Validación de la viabilidad de上市 y del proceso de ventas
La capacidad del equipo para enfrentar el rápido crecimiento y la complejidad de la inteligencia artificial.
competencia
La cantidad y la fuerza de los competidores en su campo.
Las barreras de entrada para nuevos competidores en inteligencia artificial.
Poder de los proveedores ) depende de proveedores de modelos como OpenAI (
Él señaló que el mayor desafío de expansión de los productos de IA no es el aspecto técnico, sino cómo mantener la calidad al enfrentarse a casos de uso más diversos. Tu sistema de inteligencia artificial puede funcionar perfectamente para los usuarios iniciales, pero cuando nuevos usuarios traen diferentes contextos, vocabulario o expectativas, pueden surgir problemas graves de rendimiento.
Establecer un ciclo de crecimiento sostenible
Miqdad Jaffer cree que los productos tradicionales se centran en la optimización del embudo de conversión y la participación del usuario. En cambio, los productos de IA deben optimizar el rendimiento del modelo, la calidad de los datos y la confianza del usuario. Esto crea una oportunidad única: los productos de IA no solo atraen nuevos usuarios, sino que también mejoran la experiencia de usuario de los usuarios existentes.
Él propuso un marco de crecimiento de IA:
Efecto de red de datos: Cada interacción del usuario permite que la IA aprenda de ella, lo que hace que el modelo se vuelva más inteligente. Implementar un ciclo de retroalimentación para mejorar el rendimiento del modelo y ajustar las respuestas a partir de las correcciones de los usuarios, construyendo un sistema que aprende de los resultados exitosos de los usuarios.
Foso de sabiduría: La ventaja competitiva del producto es el rendimiento de la IA en sí, intentando desarrollar conjuntos de datos exclusivos que los competidores no puedan replicar, crear flujos de trabajo de IA que tengan un valor único en campos específicos y establecer una interfaz de usuario que facilite el acceso a los usuarios.
Efecto del interés compuesto de la confianza: Cuando los usuarios confían en tu IA, esto puede fomentar el crecimiento orgánico de la IA. Por lo tanto, durante el proceso de expansión, es necesario mantener estándares de calidad consistentes; no se debe reducir la calidad por el deseo de expandirse, ya que esto puede disminuir el nivel de confianza de los usuarios.
Él a menudo le decía al fundador: "El producto de inteligencia artificial más exitoso que he visto no solo resuelve problemas, sino que a medida que pasa el tiempo, su capacidad para resolver problemas se vuelve cada vez más fuerte. Esa es tu verdadera ventaja competitiva." Los productos de inteligencia artificial que logran el PMF pueden crear ventajas complejas que el software tradicional no puede igualar.
Cada interacción del usuario permite que el modelo aprenda. Cada caso límite que manejas hace que tu inteligencia artificial sea más robusta. Cada resultado exitoso refuerza la confianza del usuario y fomenta el crecimiento orgánico. Esta es la razón por la cual el PMF de la inteligencia artificial, si se hace bien, puede crear una posición competitiva casi inquebrantable.
Este artículo 2025 ¿Por qué deberías volver a aprender AI PMF? El jefe de producto de Open AI reestructura el marco PMF de inteligencia artificial en cuatro pasos. Apareció por primera vez en Chain News ABMedia.
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2025 ¿Por qué deberías volver a aprender el PMF de IA? El jefe de productos de Open AI reconstruye el marco del PMF de la inteligencia artificial en cuatro pasos.
El jefe de producto de OpenAI, Miqdad Jaffer, señaló en su blog personal que el marco de adecuación del mercado de productos tradicionales de 2925 (PMF) ha quedado obsoleto. La paradoja del AI PMF es que la IA facilita alcanzar la adecuación del mercado del producto (PMF), pero al mismo tiempo la hace más difícil de lograr. Propuso cuatro etapas hacia un éxito sistemático en el marco de AI PMF y adjuntó un template de PRD para productos de IA en el texto.
AI PMF y el marco tradicional presentan tres diferencias clave
Product-Market Fit ( PMF es un término de la industria que se refiere a la demanda del mercado para un producto. Miqdad Jaffer comienza señalando que el ajuste del producto al mercado solía ser muy simple: crear algo que la gente quería, validar la demanda y luego escalar. Pero en la era de la IA, todo ha cambiado. La velocidad de iteración, la complejidad de las expectativas del usuario y el rápido avance de la tecnología han hecho que el marco tradicional de ajuste del producto al mercado parezca obsoleto.
En la inteligencia artificial, el PMF presenta diferencias fundamentales en tres aspectos clave:
A medida que los usuarios interactúan con la inteligencia artificial y descubren nuevos flujos de trabajo, los problemas también evolucionan.
Debido a la flexibilidad de los modelos, las indicaciones y los datos de entrenamiento, el espacio de soluciones es infinito.
Con la aparición de inteligencia artificial de primer nivel como ChatGPT, las expectativas de los usuarios han crecido exponencialmente.
Estas diferencias significan que es necesario adoptar un nuevo marco de trabajo que implique iteraciones rápidas, comportamiento probabilístico y una definición de éxito en constante evolución.
La paradoja del PMF de IA: la inteligencia artificial hace que el PMF sea más fácil y más difícil a la vez.
Él planteó la paradoja de AI PMF, AI hace que alcanzar PMF sea más fácil ) más rápido en iteraciones, más personalizado, más fuerte en análisis (, y también hace que alcanzar PMF sea más difícil ) las expectativas de los usuarios aumentan, el punto de comparación es ChatGPT, la tolerancia a errores disminuye (.
En una clase, él expresó: "Veo que el mayor error que cometen los fundadores de IA es tratar el PMF como una casilla de verificación. En el mundo de la IA, el PMF es un objetivo en constante cambio. A medida que los usuarios experimentan otros sistemas de IA más avanzados, su definición de lo que es lo suficientemente inteligente cambia cada mes." Y esta es la paradoja del PMF de IA que él menciona: debes adaptarte a un mercado que exige cada vez más de las capacidades de la IA y cuyas expectativas están en constante evolución.
¿Por qué el PMF tradicional ya no es aplicable?
En la era de la IA, a medida que los usuarios aprenden, los problemas evolucionan constantemente. Los productos tradicionales resuelven problemas conocidos, mientras que los productos de inteligencia artificial suelen abordar problemas desconocidos para el usuario o crear nuevos flujos de trabajo que nunca imaginaron.
Espacio de soluciones infinito: La salida de productos de IA es difícil de predecir, mientras que el software tradicional está limitado por los recursos de desarrollo y la complejidad técnica. Las limitaciones de la inteligencia artificial están relacionadas con los datos de entrenamiento, la capacidad del modelo y la ingeniería ágil. Esto significa que tu MVP puede ser muy poderoso en ciertos campos, mientras que en otros puede ser sorprendentemente limitado, lo que genera una experiencia de usuario impredecible.
Expectativa de un aumento explosivo por parte de los usuarios: una vez que los usuarios experimentan una inteligencia artificial que se desempeña bien en escenarios específicos, esperan que se aplique en todos los escenarios. Si ChatGPT puede entender solicitudes sutiles, ¿por qué su herramienta de inteligencia artificial específica de la industria no puede? Este producto revolucionario de ChatGPT establece un estándar en constante mejora para el PMF.
El director de productos de OpenAI reestructura el marco PMF de productos de IA, avanzando en cuatro etapas hacia el éxito sistemático.
A este respecto, Miqdad Jaffer propuso un nuevo marco de AI PMF que sistematiza las cuatro etapas del éxito.
Descubrir oportunidades, buscar puntos de dolor nativos de inteligencia artificial.
Él cree que el mayor error de los fundadores de IA es añadir IA sobre los flujos de trabajo existentes. Esto no es innovación, sino mejorar procesos con IA. El verdadero marco de gestión de proyectos de IA )PMF( proviene de identificar aquellos puntos de dolor que solo pueden ser resueltos mediante las capacidades únicas de la IA.
Él señala que las mejores oportunidades en inteligencia artificial a menudo parecen ser problemas que no necesitan solución. En el pasado, los usuarios desarrollaron soluciones complejas para problemas que la inteligencia artificial puede resolver de manera simple. Estas fricciones están tan arraigadas en los flujos de trabajo actuales que los usuarios ni siquiera son conscientes de que son un problema. Por ejemplo, en una startup, la mayoría de los desarrolladores pasa el 40% de su tiempo en tareas de programación diarias, pero no consideran que sea un problema; piensan que es solo parte del trabajo.
La base de AI PMF es un análisis riguroso de los puntos de dolor. Utilice las siguientes cinco preguntas para priorizar qué puntos de dolor vale la pena resolver y aplique la perspectiva de IA para analizar cada pregunta:
Escala: ¿Cuántas personas enfrentan este tipo de dolor? Consideración de IA: ¿Existen estos tipos de dolor en diversas industrias donde se puede aplicar la IA de manera horizontal?
Frecuencia: ¿Con qué frecuencia se encuentran con este punto de dolor? Consideración de IA: ¿Es lo suficientemente frecuente la aparición de este punto de dolor para generar los datos necesarios para que la IA aprenda y mejore?
Severidad: ¿Qué tan grave es este punto de dolor? Consideración de IA: ¿Este punto de dolor implica carga cognitiva, reconocimiento de patrones o decisiones en las que la IA es experta?
Competencia: ¿Quién más está resolviendo este punto de dolor? Consideración de IA: ¿Las soluciones actuales están limitadas por humanos, y puede la inteligencia artificial superar estas limitaciones?
Comparación: ¿La forma en que tu competidor resuelve este punto de dolor ha recibido críticas negativas? Consideraciones de inteligencia artificial: ¿Los usuarios se quejan de que las soluciones actuales carecen de personalización, velocidad o inteligencia?
Un caso es el asistente de IA lanzado por Klarna. Inicialmente, no intentaban "mejorar el servicio al cliente con IA". En cambio, descubrieron un punto doloroso invisible: los clientes promedio tenían que esperar 11 minutos para resolver problemas de pago simples, problemas que en realidad no requerían intervención humana, solo acceso a la información de la cuenta y seguir un proceso estándar. Ahora, su asistente de IA puede completar todas las tareas en 2 minutos, manejando 2.3 millones de conversaciones al mes, lo que equivale a la eficiencia de 700 agentes de servicio al cliente a tiempo completo; esta es la oportunidad que surge de la IA.
Usar el documento de requisitos del producto de IA )PRD( para crear un MVP
Cuando encuentres un punto de dolor que la IA pueda resolver, los documentos de requisitos de productos tradicionales parecen fuera de lugar. El error más común es aplicar linealmente marcos tradicionales a la IA; los productos de IA se basan esencialmente en modelos probabilísticos, donde la misma entrada puede dar diferentes salidas con probabilidad. No podemos predecir con precisión el patrón de comportamiento de la IA en cada situación, pero podemos crear un marco para obtener salidas consistentes y valiosas.
Miqdad Jaffer y Product Professor crearon un documento de requisitos de productos de IA. Como se mencionó anteriormente, los documentos de requisitos de productos tradicionales suponen que el comportamiento es determinista. En cambio, los documentos de requisitos de productos de IA suponen que el comportamiento es probabilístico. Por lo tanto, el documento de requisitos de productos de IA no es solo un documento, sino una función coercitiva para pensar en todas las formas en que la IA podría fallar.
La clave está en que: los productos de IA necesitan indicadores de éxito duales, los indicadores de usuario tradicionales ) como la participación, la tasa de retención, la tasa de conversión (, y los indicadores exclusivos de IA ) como la precisión, la tasa de alucinaciones, la calidad de las respuestas (. Ambos son imprescindibles para lograr una verdadera adecuación del producto al mercado (PMF).
Expandir la escala utilizando un marco estratégico
La mayoría de las nuevas empresas de inteligencia artificial enfrentan cuellos de botella al intentar escalar. Su MVP funciona muy bien a los ojos de los primeros adoptantes, pero la aplicación en un mercado más amplio se estanca. Esto se debe a que no han considerado de manera integral la preparación para el lanzamiento del producto desde una perspectiva estratégica. Escalar productos de IA no solo implica manejar más usuarios, sino también mantener el rendimiento de IA a gran escala, gestionar la calidad de los datos en diferentes casos de uso y asegurar una experiencia consistente cuando el modelo se encuentra con situaciones límite. Miqdad Jaffer evalúa la preparación para escalar en cuatro dimensiones:
cliente
Tamaño y tasa de crecimiento del mercado objetivo segmentado
Tasa de retención de clientes y frecuencia de uso orgánico
El grado de los puntos de dolor que se están resolviendo y la disposición de pago de los usuarios.
producto
Tu ventaja desigual ) datos, modelos ( de la fuerza
La cobertura del producto y el potencial de transmisión viral
La singularidad de las capacidades de IA en comparación con los competidores.
empresa
Viabilidad técnica de la infraestructura de IA expansiva
Validación de la viabilidad de上市 y del proceso de ventas
La capacidad del equipo para enfrentar el rápido crecimiento y la complejidad de la inteligencia artificial.
competencia
La cantidad y la fuerza de los competidores en su campo.
Las barreras de entrada para nuevos competidores en inteligencia artificial.
Poder de los proveedores ) depende de proveedores de modelos como OpenAI (
Él señaló que el mayor desafío de expansión de los productos de IA no es el aspecto técnico, sino cómo mantener la calidad al enfrentarse a casos de uso más diversos. Tu sistema de inteligencia artificial puede funcionar perfectamente para los usuarios iniciales, pero cuando nuevos usuarios traen diferentes contextos, vocabulario o expectativas, pueden surgir problemas graves de rendimiento.
Establecer un ciclo de crecimiento sostenible
Miqdad Jaffer cree que los productos tradicionales se centran en la optimización del embudo de conversión y la participación del usuario. En cambio, los productos de IA deben optimizar el rendimiento del modelo, la calidad de los datos y la confianza del usuario. Esto crea una oportunidad única: los productos de IA no solo atraen nuevos usuarios, sino que también mejoran la experiencia de usuario de los usuarios existentes.
Él propuso un marco de crecimiento de IA:
Efecto de red de datos: Cada interacción del usuario permite que la IA aprenda de ella, lo que hace que el modelo se vuelva más inteligente. Implementar un ciclo de retroalimentación para mejorar el rendimiento del modelo y ajustar las respuestas a partir de las correcciones de los usuarios, construyendo un sistema que aprende de los resultados exitosos de los usuarios.
Foso de sabiduría: La ventaja competitiva del producto es el rendimiento de la IA en sí, intentando desarrollar conjuntos de datos exclusivos que los competidores no puedan replicar, crear flujos de trabajo de IA que tengan un valor único en campos específicos y establecer una interfaz de usuario que facilite el acceso a los usuarios.
Efecto del interés compuesto de la confianza: Cuando los usuarios confían en tu IA, esto puede fomentar el crecimiento orgánico de la IA. Por lo tanto, durante el proceso de expansión, es necesario mantener estándares de calidad consistentes; no se debe reducir la calidad por el deseo de expandirse, ya que esto puede disminuir el nivel de confianza de los usuarios.
Él a menudo le decía al fundador: "El producto de inteligencia artificial más exitoso que he visto no solo resuelve problemas, sino que a medida que pasa el tiempo, su capacidad para resolver problemas se vuelve cada vez más fuerte. Esa es tu verdadera ventaja competitiva." Los productos de inteligencia artificial que logran el PMF pueden crear ventajas complejas que el software tradicional no puede igualar.
Cada interacción del usuario permite que el modelo aprenda. Cada caso límite que manejas hace que tu inteligencia artificial sea más robusta. Cada resultado exitoso refuerza la confianza del usuario y fomenta el crecimiento orgánico. Esta es la razón por la cual el PMF de la inteligencia artificial, si se hace bien, puede crear una posición competitiva casi inquebrantable.
Este artículo 2025 ¿Por qué deberías volver a aprender AI PMF? El jefe de producto de Open AI reestructura el marco PMF de inteligencia artificial en cuatro pasos. Apareció por primera vez en Chain News ABMedia.