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MVP對于創業團隊來說是很重要的，可以快速驗證團隊的目標，快速試錯。本篇文章中筆者從MVP的概念出發，介紹了如何設計AI產品MVP及具體方法，供大家一同參考和學習。

MVP是指的什么？

MVP （最小化可實行產品，Minimum Viable Product）是 Eric Ries 在《精益創業》中關于「精益創業」（Lean Startup）的核心思想，是指通過提供最小化可行產品獲取用戶反饋，并在這個最小化可行產品上持續快速迭代，直到產品到達一個相對穩定的階段。它可以快速驗證團隊的目標，快速試錯。

下面這個圖也許大家看到過：

方案一：先建一個輪子，看用戶需不需要。再來兩個輪子試試。還不行再造個汽車殼試試？還是不行，做個完整的車用戶滿意了。

方案二：先做個滑板。用戶感覺不錯，反饋說再快點就好了，然后升級成滑板車，用戶說不錯，就是太累，能不能坐著，然后自行車出來了，不錯不錯，可以更快的嗎？摩托車出現了，太棒了，就是乘的人太少，然后那汽車出現了。

第二種方案，開始成本低，見效快，能快速投入市場。保障足夠的現金流，后續產品研發有方向，有數據，成功率高。還有充足的資金支持。而第一種方法大概率會夭折了。

如何設計AI產品MVP

在傳統產品設計中，MVP更多是為了驗證產品功能驗證，和核心功能規劃取舍，能夠快速的開發出對用戶有價值的最小可用產品，從功能列表中定位出產品的核心功能，在投放市場收集用戶反饋，然后再調整產品的規劃。

而在AI產品的MVP設計中要多加入一個環節：技術的可實現性。

現階段AI技術還不是很成熟，也還沒有絕對普及，而用戶或者說老板對AI可實現的功能的期望過高，所以我們需要在產品設計前先對技術可實現性做夠調研，在產品設計后要和技術團隊做技術實現程度的溝通，要知道其他家技術能做到的你們不一定做得到。

總之，產品經理要能夠盡可能的降低客戶或者老板的期望，盡可能的提高技術團隊的實現效果。

AI產品MVP的三大方法

1. API接口調用

人工智能產品大都是應用到了自然語言處理，圖像技術，文字技術，人臉與人體識別，視頻技術，AR與VR，數據智能，和知識圖譜等。

這些底層技術各大廠都已經做的很成熟了，在MVP階段，暫不用考慮數據安全等問題，完全可以直接調接口。

使自己產品具備基礎AI能力。以下就是百度AI平臺開放的相應技術接口的一部分。

2. 演示視頻

風靡全球的文件共享產品Dropbox，當時在想法初期，其實并沒有開發一個產品出來，而是采用了MVP的方法，用3分鐘左右的視頻展示了Dropbox的預期功能，直接結果就是注冊量一夜之間從5000人激增到75000人——還發生在沒有實物產品的情況下。

上面這個片段相信大家都看過，這是今年3月，B站上一個名叫“換臉哥”的用戶上傳的一條1994年版《射雕英雄傳》的片段，將里面黃蓉飾演者朱茵的臉換成了楊冪的臉。

這個視頻的播放了和傳播度足以說明，一款換臉軟件是可行的。然后8月31號ZAO上線了。

3. 人工+智能

人工智能的本質就是智能替代人工，但是智能的開發成本太高，那能不能先用人工替代智能，或者先替代一部分智能。

例如，院長說我們的APP上要有智能醫生，要能回答用戶問題。然后去做知識圖譜嗎？收集語料-構建關系-搭建知識圖譜-訓練模型-意圖識別。

當整個工作完成估計半年過去了，那該怎么辦呢？找設計機器人頭像，然后上線！

找醫生來冒充機器人，在線回復用戶問題，首先要驗證的是會不會有人來問機器人問題，會問到什么問題，會問到什么程度，試問機器人告訴你你的病要吃什么藥，你敢吃嗎？

當搜集到足夠多的問題后，對問題進行統計，再來評估是用知識圖譜還是知識庫QA。

總結

對于AI產品經理來說，了解技術邊界，和技術團隊的能力邊界至關重要，你的所有的產品的設計必須基于這兩點，要不很可能你的產品都不能上線。

AI產品的MVP其實更多是驗證產品的可實現性。AI產品應該具備更高的容錯性，在產品前期要要更多的妥協，以產品的主要功能完善為第一要務，細節的打磨要等產品上線后慢慢來。

作者：老張，宜信集團保險事業部智能保險產品負責人，運營軍師聯盟創始人之一，《運營實戰手冊》作者之一。

本文由 @老張 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議。