AI神色的圆寂率高得惊东说念主，而大多数失败并非技能问题，而是产物司理深陷领路陷坑。本文通过三个亲手埋掉的AI神色案例，揭示立项会上那些无东说念主追问的真相：用户变装分袂、物理场景错位、心扉畛域失控。从宠物换装到家支生成，每个案例皆暴披露AI产物私有的圆寂逻辑，作家最终索要出立项前必须通过的三说念关卡框架。

每天皆有一个AI神色死掉，其中三个是我亲手埋的！

2025年上半年，平均每天有一个AI神色恒久关闭。AI Graveyard的圆寂名单也曾面对1300个，那些神色的名字你大约皆没外传过——它们隐没得悄无声气，连讣告皆莫得。

那些数字对我来说太远了。

直到我在半年之内，畅通亲手毙掉三个我方鼓舞的立项。

我难忘临了一次是在周五下昼三点的评审会上。PPT翻到临了一页，我停顿了一下，合上了电脑，说了句：”先扬弃吧。”会议室千里默了三秒钟。莫得东说念主追问原因，因为环球心里皆阐明——这个神色从一运行就不对，仅仅莫得东说念主在立项的时候说出来。

那三秒钟的千里默，值一篇著作。

一、咱们是奈何被AI”敲诈”立项的三种让PM说不出”不”的场景

先说一个让许多PM不肯意承认的事实：大多数AI伪需求的出身，不是因为PM判断力不够，而是因为PM压根莫得契机判断。

在我经验过的立项现场，大约有三种经典脚本：

1、雇主驱动型雇主从某个闭门论坛归来，在周会上说了一句话：”咱们必须有我方的AI产物。”于是全组运行头脑风暴，标的从AI客服到AI选题助手，七嘴八舌盘算了两个小时，临了拍板定了一个标的——谁皆说不阐明方针用户是谁，但PPT作念得很漂亮。

2、竞品刺激型某个竞品暗暗上线了一个AI功能，截图在职责群里疯传。三天后，你收到一条音问：”他们皆有了，咱们为什么莫得？”立项就这样运行了。不是因为用户需要，而是因为”不行过期”。

3、OKR交差型年底了，KPI里重心标红写着”探索AI标的落地”。立项是最快的交差方式，哪怕这个神色在Q2就会被暗暗叫停，先把这一条打勾再说。

这三种“脚本”，我皆亲历过。它们有一个共同特征：立项会上，莫得东说念主简直问过”用户是谁，他们当今奈何惩办这个问题”。

我印象最深的一次对话是这样的：

产物总监问：”用户有莫得这个需求？”

我说：”应该有吧，这个功能很“酷”。”

然后……莫得东说念主再追问了。

就这样，一个神色启动了。

更覆盖的陷坑：场景定了，用户变装暗暗换了东说念主

除了组织压力，还有一个更覆盖的陷坑，简直扫数PM皆踩过，但很少有东说念意见志到：

立项时你脑子里的“方针用户”，和简直使用产物的用户、简直付费的用户，时常不是湮灭个东说念主。

场景一朝细则，用户变装就会随之漂移——但许多PM的立项文档里，这三个变装一直是湮灭个东说念主。

我用后头要复盘的「家支故事生成器」神色来例如：

闭幕即是：我为子女想象了一个送给老东说念主的礼物，但老东说念主看完之后说”这不是竟然”。扫数这个词链路，在我写第一瞥需求文档之前就也曾断了。

ToC产物里，使用用户和付用度户可以不是湮灭个东说念主，但产物体验必须让使用用户”爽”到，才能带动付用度户买单。ToB产物里，使用用户（职工）的爽点和决策用户（照料层）的买点，更是需要同期想象，统筹兼顾。

这即是大多数AI立项在最运行就埋下的雷：咱们以为用户是一个东说念主，施行上是三个。

二、深度复盘——我亲手埋掉的三个AI梦念念

每个案例我皆会按湮灭个结构来讲：我以为→现实是→简直的死因→要是其时用了某个步履。

三个案例，死法各不讨论，但病根是一个。

案例一：宠物换装——死在”用户行为数据”上

我以为： 用户在给宠物买穿戴之前，一定念念知说念穿上去好不满目。AI虚构换装能惩办这个视觉急躁，转机率应该能升迁。逻辑听起来新浪搬家。

现实是： 咱们访谈了12个铲屎官，问的是湮灭个问题：”你前次给宠物买穿戴，是奈何决定要买的？”

12个东说念主的修起：

9个东说念主：“看到买家秀合计可人就下单了”

2个东说念主：“跟博主买的同款”

1个东说念主：“念念阐明一下合不对身”

咱们的产物，是为那1个东说念主想象的。

再去看数据：咫尺淘宝/天猫宠物服装类方针平均退货率世俗在 15%～25%之间。但不全是因为穿戴称身，而是用户压根不在乎合不对身。他们买宠物穿戴，本色上是在买“给宠物拍照发一又友圈”这件事自身。穿戴仅仅说念具，不是商品。

简直的死因：操作本钱 > 决策收益。

为了买件30块的穿戴，用户需要给宠物拍照、上传、等AI生图、对比闭幕——而在这个经过竣事之前，他也曾径直在另一个tab下单了。AI换装惩办的问题，99%的用户从来就莫得。

要是其时作念过四象限制位：

把宠物换装的需求扔进四象限——需求频率（中高，宠物主照及时常买穿戴）× 决策复杂度（极低，理性冲动消耗）——它落在”高频低复杂”象限。

这个象限的特征是：用户早已造成了顺遂的惩办旅途，民俗极难被突破。AI换装不是技能不行，是进错了象限。

这个案例的本色是：这是一个完满的产物，仅仅它惩办的，是我念念象顶用户的问题。

案例二：鸟类环志——死在”物理场景规复”上

我以为： 鸟类环志站长每天要手工纪录遍及数据，笔迹璷黫、容易出错。用手机OCR识别环志编号，能把他们从手写纪录中目田出来，效能至少升迁50%。

现实是： 咱们去作念了原野访谈，随着两位站长规复了真实的功课场景。

鸟网收网之后，站长需要在极短时刻内完成扫数这个词经过：取鸟、称重、量翅长、上环、纪录、放飞。全程高度垂死，容不得任何耽搁。

其时我拿脱手机，在现场模拟了一遍”解锁手机→大开APP→对焦→拍阐明”的操作链路。单是这个当作，就逾越了30秒。

而现实条目是：手是湿的（露珠加上鸟的应激反映），色泽不及（功课时刻是黎明4-6点），鸟在握续招架，山顶信号一格。

我站在那里，手机屏幕在朝阳里简直看不清，一忽儿意志到一件事：咱们在空调房里想象的产物，在这里是一个新的职守，不是一个惩办决议。

简直的死因：技能选对了，节点选错了。

要是其时作念过用户里程图：

把环志功课的全经过按行为阶段间隔，在每个阶段标注时刻、热诚景况和物理环境，简直的痛点节点会一目了然：

正确的产物应该是：帮站长作念日终汇总额月度上报的结构化器具，而不是现场OCR识别。

咱们把AI塞进了最不该放的阿谁节点。不是技能不行，是咱们从来莫得简直站在用户的现场里念念过这件事。

案例三：家支故事生成——死在”心扉畛域测试”上

我以为： 用AI把家支信息生成有温度的眷属故事，既有庆典感又有传播性，是一个心扉刚需。中国东说念主爱好血脉传承，这个标的嗅觉很对。

现实是： 咱们作念了小规模的用户心扉测试，找了5个家庭，让他们看AI笔据家支信息生成的先人故事。

前两个家庭反映还可以，合计”有真谛””很感动”。

第三个家庭是一位七十多岁的老东说念主。他看完之后千里默了很久。然后抬开首，说了一句话：

“这不是我爸的故事，这是你们编的。”

其后咱们才知说念，AI为了让叙事更完整，给他父亲”补充”了一段1962年投入某次集体服务的经验。但那一年，他父亲正在狱中服刑。

那一刻我意志到，这个产物有一个根人道的矛盾：眷属系念的中枢价值是不可改动的真实性，而AI最擅长的，恰正是在真实和虚构之间找到最开通的叙事。 这两件事，自然冲突。

简直的死因：AI的“合理补全”伤害了需求的严肃性。

但这个神色还有第二个死因，即是我在第一章里提到的用户变装分袂：

我为子女想象了一个送给老东说念主的礼物，但老东说念主是唯一简直在乎这件事的东说念主——而他们在这个产物的链路里，澈底缺席。

当AI的幻觉伤害了需求的严肃性，这个产物就莫得救了。

总结：三个案例的共同病根

三个神色，死在不同的场地。但动身点是相通的：咱们爱上了惩办决议，然后反过来去找问题 …

第三章：那什么样的AI需求，是竟然？

举个：

医师每天要手写或口述遍及重迭性病历。花样高度圭臬化（主诉、现病史、形体检讨、会诊……），容错率相对高（有照拂和系统作念二次核查），使用频次极高（一个科室医师每天产出几十份）。AI介入之后，不是替代医师的临床判断，而是把医师从机械的翰墨录入中目田出来。

把这个需求扔进四象限：需求频率极高 × 引申复杂度高但高度圭臬化。这是AI最相宜切入的象限。

真需求的三个共同特征：

频次极高：用户每天皆在经验这个厄运，不是偶尔为之

过程极厄运，闭幕高度圭臬化：东说念主作念起来烦，但对错圭臬阐明，AI阻隔易犯糟糕性造作

用户不需要参与感：这个任务，用户巴不得不必我方作念，AI替代不会带来失意感

对比三个失败案例：宠物换装（用户享受参与感）、鸟类环志（节点选错导致高摩擦）、家支故事（用户必须亲历，AI的”补全”是沾污）。每一个皆反着来。

第四章：PM的元领路——为什么咱们这样容易被骗？

那三个神色，我复盘了许屡次。我不认为我方是草率大意。问题出在更深的场地：有三个领路陷坑，让我在立项时莫得才调看阐明真相。

1、陷坑一：技能可行性 ≠ 需求存在

大模子太强了，强到让PM产生了一种幻觉：技能也曾就绪，需求一定存在。

但这两件事从来皆是寂然的。GPT能写诗，不代表用户需要AI替他们写诗。OCR能识别翰墨，不代表用户情愿在功课现场多掏脱手机一次。AI能生成眷属叙事，不代表老东说念主情愿采用一个”被编出来”的父亲。

技能可行性只修起了”能不行作念”，但”用户需不需要”是另一个澈底寂然的问题。稠浊这两个问题，是AI期间PM最遍及的领路造作。

2、陷坑二：用户说“这功能可以” ≠ 用户会用

访谈里用户说的”可以”是规则，不是需求。

咱们作念宠物换装的访谈时，简直所灵验户皆说”这个功能挺有真谛的”。但”有真谛”和”我会为了这个改变我的购物民俗”，中间隔着全部很宽的沟。

简直的需求考据唯惟一个圭臬：用户愿不肯意改变现存的行为民俗来使用这个产物。要是他当今的惩办决议也曾”够用”，再好的AI功能在他眼里皆是过剩的摩擦。

3、陷坑三：咱们太爱惩办决议了

这是最压根的病因。

PM在AI期间最大的问题，不是发现不了需求，而是太容易爱上惩办决议。当你看到一个很酷的技能演示，大脑会自动运行构建使用场景——AI换装好酷，宠物阛阓又大，用户应该会可爱。但阿谁”用户应该会可爱”，是你的念念象，不是用户的真实。

咱们把这种逻辑叫作念“拿着锤子找钉子”。但在AI期间更危急的是：这把锤子太悦目了，让你合计回处皆是钉子。

作念AI产物，PM最难的不是发现需求，而是有勇气承认：这个需求压根就不存在。

第五章：立项前的三说念关卡——一个立时就能用的框架

第一关：用四象限给需求定位

在职何访谈和调研之前，先作念这个。

把需求放进两个维度来判断：需求频率（用户多久遭遇这个问题）× 引申复杂度（惩办这个问题有多难）。

操作步履：用一句话面孔需求场景，和3-5个中枢用户阐明频率和复杂度的感知。要是环球皆合计”不是什么大问题”，这个需求在四象限里大约率落在危急区。

追问红线：要是需求落在”高频低复杂”——接续追问：用户当今用什么替代决议？阿谁替代决议有多顺遂？要是谜底是”很顺遂”，立项大约率是过剩的。

第二关：用用户里程图找对节点

四象限通过之后，不要急着作念功能想象。先作念这一步：把用户完成这件事的全部行为阶段间隔，在每个阶段标注时刻、热诚和物理环境。

操作圭表：

判断红线：

物理环境不允许（户外、手湿、色泽差、无网罗），非论节点多痛，皆不相宜AI介入

AI纯粹的时刻少于30秒，而学习本钱逾越5分钟，冷启动期必死

这个节点是用户”享受”的过程（如宠物选穿戴），AI介入等于抢走参与感

第三关：阐明用户变装莫得分袂

节点找对了，作念临了全部关卡：

必须修起三个问题：

谁在用这个产物？（使用用户）

谁来为这个产物付费？（付用度户）

谁的厄运是简直需要被惩办的？（需求用户）

要是三个谜底不一致，在立项前必须念念阐明：

红线圭臬：要是三类用户分袂，且你还没念念阐明服务每个变装的旅途，先暂停立项，不要靠”以后再说”蒙混过关。

立项前完整Checklist

收尾：你毙掉的阿谁神色，可能才是你最贵的产物课

我当今作念新神色，立项前会固定作念三件事：四象限制位、用户里程图拆节点、阐明用户变装莫得分袂。

这三件事加起来不逾越两天。但它们能帮我在写第一瞥需求文档之前，就看阐明这个神色会死在那里。这不是什么高尚的步履论。它们本色上仅仅在免强你修起一个在立项会上莫得东说念主简直追问过的问题：

用户竟然需要这个吗？

在AI期间，PM最稀缺的才调，不是找到下一个好需求。而是在会议室里，当扫数东说念主皆在说”这个标的很有后劲”、当雇主刚从论坛归来眼睛放光、当竞品的截图刚在群里疯传

你能说出那句最难启齿的话：

“咱们先别急～～～”

本文作家为AI产物司理，文中案例均为切身经验，部分细节作念依稀处理。

本文由 @没没同学 原创发布于东说念主东说念主皆是产物司理。未经作家许可，遏制转载

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