构建AI应用程序的五个教训

Plus AI 的安装量刚刚达到 1,000,000 次（输入完整数字真是太有趣了！😆），因此我们想回顾并分享我们在过去一年中构建 AI 应用程序的一些反思。

利用炒作，但排除噪音

现在人们对人工智能非常感兴趣，因此您绝对应该将“人工智能”作为营销信息的核心部分。

但是……重要的是要确定需要使用您的产品解决特定痛点的客户与只是“想尝试人工智能”的客户。后者会很乐意为您提供大量（分散注意力的）反馈，但他们不会拿出信用卡来购买您的产品。

现实很少能满足客户对人工智能的期望。如果实际使用该产品时，AI 演示的平均可能性约为 60%，那么客户的平均期望（至少）是可能的 120%。

根据您的 GTM 动议和您要构建的应用程序类型，决定您想要花多少时间来教育您的客户什么是可能的、何时以及如何使用人工智能。

如果您销售的交易金额超过 10 万美元，这只是流程的一部分。如果您正在构建 PLG 产品，请找到已经知道会发生什么以及如何使用您的工具的客户。

ChatGPT 取得了巨大成功，但对于大多数用例来说，支持 AI 的工作流程和应用程序是比 AI 聊天机器人更好的界面。聊天过于开放，无法向用户展示正确的选项和功能。

即使 ChatGPT 达到“人类水平的智能”，使用结构化应用程序和工作流程来给出人工智能指令仍然会更好。这就是为什么我们实际上拥有数十种不同的项目管理应用程序供人们相互交流。

“ChatGPT 套壳”是新的“CRUD 应用程序”。就像整整一代令人难以置信的 SaaS 公司“仅仅”构建了 CRUD 应用程序一样，价值数十亿美元的人工智能公司将围绕令人惊叹的用户体验、数据集成以及将出色的产品与正确的 GTM 模型相结合而建立。

构建出色的应用程序并不容易，无论是否由人工智能驱动，因此，如果投资者将您的应用程序称为“ChatGPT 套壳”，请不要感到难过。只专注于为客户解决有价值的问题。

数据现在确实很关键。如果没有实际使用你的产品，就很难迭代人工智能产品，但一旦你拥有它，就比以往任何时候都更容易让事情变得更快更好。
随着我们建立动力并更多地了解客户的需求，这让我们变得越来越容易来持续改进产品。

现在是构建人工智能产品的激动人心的时刻。有很多潜力，也有很多未知的未知。我们认为学习和塑造人工智能未来的最佳方式是自己构建一些东西，这就是我们在 Plus 所做的事情！