AI产品经理，如何规划AI产品的MVP？

MVP对于创业团队来说是很重要的，可以快速验证团队的目标，快速试错。本篇文章中笔者从MVP的概念出发，介绍了如何设计AI产品MVP及具体方法，供大家一同参考和学习。

MVP是指的什么？

MVP （最小化可实行产品，Minimum Viable Product）是 Eric Ries 在《精益创业》中关于「精益创业」（Lean Startup）的核心思想，是指通过提供最小化可行产品获取用户反馈，并在这个最小化可行产品上持续快速迭代，直到产品到达一个相对稳定的阶段。它可以快速验证团队的目标，快速试错。

下面这个图也许大家看到过：

方案一：先建一个轮子，看用户需不需要。再来两个轮子试试。还不行再造个汽车壳试试？还是不行，做个完整的车用户满意了。

方案二：先做个滑板。用户感觉不错，反馈说再快点就好了，然后升级成滑板车，用户说不错，就是太累，能不能坐着，然后自行车出来了，不错不错，可以更快的吗？摩托车出现了，太棒了，就是乘的人太少，然后那汽车出现了。

第二种方案，开始成本低，见效快，能快速投入市场。保障足够的现金流，后续产品研发有方向，有数据，成功率高。还有充足的资金支持。而第一种方法大概率会夭折了。

如何设计AI产品MVP

在传统产品设计中，MVP更多是为了验证产品功能验证，和核心功能规划取舍，能够快速的开发出对用户有价值的最小可用产品，从功能列表中定位出产品的核心功能，在投放市场收集用户反馈，然后再调整产品的规划。

而在AI产品的MVP设计中要多加入一个环节：技术的可实现性。

现阶段AI技术还不是很成熟，也还没有绝对普及，而用户或者说老板对AI可实现的功能的期望过高，所以我们需要在产品设计前先对技术可实现性做够调研，在产品设计后要和技术团队做技术实现程度的沟通，要知道其他家技术能做到的你们不一定做得到。

总之，产品经理要能够尽可能的降低客户或者老板的期望，尽可能的提高技术团队的实现效果。

AI产品MVP的三大方法

1. API接口调用

人工智能产品大都是应用到了自然语言处理，图像技术，文字技术，人脸与人体识别，视频技术，AR与VR，数据智能，和知识图谱等。

这些底层技术各大厂都已经做的很成熟了，在MVP阶段，暂不用考虑数据安全等问题，完全可以直接调接口。

使自己产品具备基础AI能力。以下就是百度AI平台开放的相应技术接口的一部分。

2. 演示视频

风靡全球的文件共享产品Dropbox，当时在想法初期，其实并没有开发一个产品出来，而是采用了MVP的方法，用3分钟左右的视频展示了Dropbox的预期功能，直接结果就是注册量一夜之间从5000人激增到75000人——还发生在没有实物产品的情况下。

上面这个片段相信大家都看过，这是今年3月，B站上一个名叫“换脸哥”的用户上传的一条1994年版《射雕英雄传》的片段，将里面黄蓉饰演者朱茵的脸换成了杨幂的脸。

这个视频的播放了和传播度足以说明，一款换脸软件是可行的。然后8月31号ZAO上线了。

3. 人工+智能

人工智能的本质就是智能替代人工，但是智能的开发成本太高，那能不能先用人工替代智能，或者先替代一部分智能。

例如，院长说我们的APP上要有智能医生，要能回答用户问题。然后去做知识图谱吗？收集语料-构建关系-搭建知识图谱-训练模型-意图识别。

当整个工作完成估计半年过去了，那该怎么办呢？找设计机器人头像，然后上线！

找医生来冒充机器人，在线回复用户问题，首先要验证的是会不会有人来问机器人问题，会问到什么问题，会问到什么程度，试问机器人告诉你你的病要吃什么药，你敢吃吗？

当搜集到足够多的问题后，对问题进行统计，再来评估是用知识图谱还是知识库QA。

总结

对于AI产品经理来说，了解技术边界，和技术团队的能力边界至关重要，你的所有的产品的设计必须基于这两点，要不很可能你的产品都不能上线。

AI产品的MVP其实更多是验证产品的可实现性。AI产品应该具备更高的容错性，在产品前期要要更多的妥协，以产品的主要功能完善为第一要务，细节的打磨要等产品上线后慢慢来。

作者：老张，宜信集团保险事业部智能保险产品负责人，运营军师联盟创始人之一，《运营实战手册》作者之一。

本文由 @老张 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

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