创业公司的生死存亡取决于其快速执行的能力

对于大公司来说，创新团队能够快速迭代的速度也对其成功的几率有着巨大的影响。

创业公司的生死存亡取决于它们执行速度的快慢。对于大公司来说，创新团队迭代的速度也对其成功概率有着巨大的影响。生成式 AI 使得快速原型化 AI 能力的成为可能。过去需要几个月才能完成的 AI 能力现在可以通过简单地向大型语言模型提问，在几天或几个小时内就可以完成。我发现这种速度令人兴奋，并一直在思考如何帮助创业公司和大公司一样加快速度。

我一直对快速执行着迷。当我在一个项目上工作时，我不愿意花两个星期来做一件我可以在一周内完成的事情。以这种速度付出的代价不是我们多花了一周（这可能是可以接受的），而是我们速度慢了两倍（这不可以）。

在构建一个 AI 驱动的产品时，有许多步骤是设计、构建、发布和扩展产品，这些步骤与构建 AI 能力是不同的，我们执行这些其他步骤的能力并没有像 AI 部分那样加快速度。但是，我们可以原型化 AI 的速度创造了巨大的压力，也需要加快这些其他步骤。如果花了 6 个月来收集数据、训练监督学习算法并将模型部署到云端，那么花 2 个月来获取用户反馈可能是可以接受的。但是，如果只需要一周来构建一个原型，那么等待 2 个月来获取反馈似乎是不可忍受的！

我想关注构建应用程序的一个关键步骤：获取用户反馈。设计和构建产品的迭代工作流程的一个核心部分（由埃里克·里斯在他的书《精益创业》中推广）是构建一个原型（或 MVP，最小可行产品），获取用户对它的反馈，并使用这些反馈来驱动改进。您可以移动通过这个循环的速度越快- - 这可能需要多次迭代- - 您就可以设计一个适合市场的产品越快。这就是为什么 AI 基金会，一个由我领导的风险工作室，使用许多快速、灵活的策略来获取反馈。

对于 B2C（商业到消费者）产品，以下是一些获取客户反馈的选项：

问 3 个朋友或团队成员来看产品并让您知道他们的想法（这可能需要大约 0.5 天）。
问 10 个朋友或团队成员来看（大约需要 2 天）。
将其发送给 100 个受信任的/志愿者 alpha 测试者（大约需要 1 周？）。
将其发送给 1000 个用户来获取定性或定量反馈（大约需要 2 周？）。
将其整合到现有产品中来获取反馈（大约需要 1 到 2 个月？）。
向现有产品的大型用户群推出并进行严格的 A/B 测试。

当我们沿着这个列表向下移动时，我们可能会获得更准确的反馈，但获取反馈所需的时间会显著增加。此外，列表顶部的策略几乎没有风险，因此可以安全地重复使用它们，即使是初步的想法和原型。

此文为安德鲁·恩格的客座文章。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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