1. 精准定义AI产品需求

为什么重要：错误的需求定位会导致70%的AI项目失败（Gartner 2025数据）

  1. 锁定真实痛点：通过用户访谈记录高频动词，比如"自动生成"、"智能分类"等需求信号
  2. 验证技术边界：用LIKE.TG技术雷达查询现有AI模型能力矩阵
  3. 设计MVP：选择3个核心功能点制作原型，我推荐用Figma+GPT插件快速演示
避坑：警惕"伪AI需求"——当传统算法能解决80%问题时，不必强行上深度学习

2. 技术可行性评估框架

为什么重要：技术债是AI产品延期的主要因素

  1. 组建跨学科小组：必须包含算法工程师、数据标注负责人和业务专家
  2. 数据健康度检查：标注数据量≥5000条时模型效果趋于稳定（计算机视觉领域）
  3. 成本效益分析：计算TCO时别忘了包含持续训练的云计算成本
工具推荐：使用AI成本计算器自动生成对比方案

3. 敏捷迭代的黄金法则

为什么重要：AI产品需要持续优化模型和用户体验

  1. 建立反馈闭环：在产品内嵌"模型效果评分"按钮
  2. 设置关键指标：关注F1值、用户留存率、平均推理时长三维度
  3. 月度模型评审：根据bad case分析调整训练数据权重
重要：每次迭代后要用A/B测试验证效果提升，样本量建议≥1000UV/组