AI名堂的圆寂率高得惊东谈主，而大多数失败并非时刻问题，而是家具司理深陷剖析陷坑。本文通过三个亲手埋掉的AI名堂案例，揭示立项会上那些无东谈主追问的真相：用户变装永诀、物理场景错位、情感界限失控。从宠物换装到家支生成，每个案例王人暴走漏AI家具私有的圆寂逻辑，作家最终索要出立项前必须通过的三谈关卡框架。
每天王人有一个AI名堂死掉，其中三个是我亲手埋的！
2025年上半年，平均每天有一个AI名堂耐久关闭。AIGraveyard的圆寂名单仍是贴近1300个，那些名堂的名字你大略王人没据说过——它们清除得悄无声气，连讣告王人莫得。
那些数字对我来说太远了。
直到我在半年之内，聚首亲手毙掉三个我方鼓动的立项。
我铭刻终末一次是在周五下昼三点的评审会上。PPT翻到终末一页，我停顿了一下，合上了电脑，说了句：”先放弃吧。”会议室千里默了三秒钟。莫得东谈主追问原因，因为公共心里王人看法——这个名堂从一运行就不对，仅仅莫得东谈主在立项的时候说出来。
那三秒钟的千里默，值一篇著作。
一、咱们是何如被AI”勒诈”立项的
三种让PM说不出”不”的场景
先说一个让好多PM不肯意承认的事实：大多数AI伪需求的降生，不是因为PM判断力不够，而是因为PM根柢莫得契机判断。
在我资历过的立项现场，大略有三种经典脚本：
1、雇主驱动型雇主从某个闭门论坛回归，在周会上说了一句话：”咱们必须有我方的AI家具。”于是全组运行头脑风暴，场所从AI客服到AI选题助手，七嘴八舌磋议了两个小时，终末拍板定了一个场所——谁王人说不看法缠绵用户是谁，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，截图在使命群里疯传。三天后，你收到一条音讯：”他们王人有了，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”不成逾期”。
3、OKR交差型年底了，KPI里重心标红写着”探索AI场所落地”。立项是最快的交差时势，哪怕这个名堂在Q2就会被暗暗叫停，先把这一条打勾再说。
这三种“脚本”，我王人亲历过。它们有一个共同特征：立项会上，莫得东谈主真确问过”用户是谁，他们当今何如治理这个问题”。
我印象最深的一次对话是这样的：
家具总监问：”用户有莫得这个需求？”
我说：”应该有吧，这个功能很“酷”。”
然后……莫得东谈主再追问了。
就这样，一个名堂启动了。
更遮蔽的陷坑：场景定了，用户变装暗暗换了东谈主
除了组织压力，还有一个更遮蔽的陷坑，险些通盘PM王人踩过，但很少有东谈主坚强到：
立项时你脑子里的“缠绵用户”，和真确使用家具的用户、真确付费的用户，常常不是并吞个东谈主。
场景一朝详情，用户变装就会随之漂移——但好多PM的立项文档里，这三个变装一直是并吞个东谈主。
我用背面要复盘的「家支故事生成器」名堂来例如：
咱们联想时的缠绵用户：子女——他们有付费才调，有传播意愿，是咱们在立项文档里写的阿谁东谈主
真确多情感需求的用户：老东谈主——他们才是阿谁思要看见先人故事的东谈主
试验使用家具的用户：照旧老东谈主——但他们既不会付费，也不会我方操作
耗费即是：我为子女联想了一个送给老东谈主的礼物，但老东谈主看完之后说”这不是确实”。通盘这个词链路，在我写第一溜需求文档之前就仍是断了。
ToC家具里，使用用户和付用度户可以不是并吞个东谈主，但家具体验必须让使用用户”爽”到，才能带动付用度户买单。ToB家具里，使用用户（职工）的爽点和决策用户（管制层）的买点，更是需要同期联想，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谈主，试验上是三个。
二、深度复盘——我亲手埋掉的三个AI梦思
每个案例我王人会按并吞个结构来讲：我以为→现实是→真确的死因→若是那时用了某个步调。
三个案例，死法各不相通，但病根是一个。
案例一：宠物换装——死在”用户行径数据”上
我以为：用户在给宠物买衣着之前，一定思知谈穿上去好不顺眼。AI造谣换装能治理这个视觉恐惧，改革率应该能晋升。逻辑听起来落井下石。
现实是：咱们访谈了12个铲屎官，问的是并吞个问题：”你前次给宠物买衣着，是何如决定要买的？”
12个东谈主的回话：
9个东谈主：“看到买家秀以为可人就下单了”
2个东谈主：“跟博主买的同款”
1个东谈主：“思证据一下合不对身”
咱们的家具，是为那1个东谈主联想的。
再去看数据：现时淘宝/天猫宠物服装类主义平均退货率等闲在15%～25%之间。但不全是因为衣着称身，而是用户根柢不在乎合不对身。他们买宠物衣着，本色上是在买“给宠物拍照发一又友圈”这件事本人。衣着仅仅谈具，不是商品。
真确的死因：操作资本>决策收益。
为了买件30块的衣着，用户需要给宠物拍照、上传、等AI生图、对比恶果——而在这个进程兑现之前，他仍是平直在另一个tab下单了。AI换装治理的问题，99%的用户从来就莫得。
若是那时作念过四象耗费位：
把宠物换装的需求扔进四象限——需求频率（中高，宠物主如实常常买衣着）×决策复杂度（极低，理性冲动破费）——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治理旅途，民风极难被冲破。AI换装不是时刻不行，是进错了象限。
这个案例的本色是：这是一个齐备的家具，仅仅它治理的，是我思象顶用户的问题。
案例二：鸟类环志——死在”物理场景复原”上
我以为：鸟类环志站长每天要手工纪录大宗数据，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安祥出来，遵循至少晋升50%。
现实是：咱们去作念了郊野访谈，随着两位站长复原了简直的功课场景。
鸟网收网之后，站长需要在极短时辰内完成通盘这个词进程：取鸟、称重、量翅长、上环、纪录、放飞。全程高度垂危，容不得任何犹豫。
那时我拿动手机，在现场模拟了一遍”解锁手机→灵通APP→对焦→拍看法”的操作链路。单是这个当作，就超越了30秒。
而现实条目是：手是湿的（露珠加上鸟的应激反映），光芒不及（功课时辰是早晨4-6点），鸟在捏续招架，山顶信号一格。
我站在那里，B体育官方网站首页手机屏幕在朝阳里险些看不清，一忽儿坚强到一件事：咱们在空调房里联想的家具，在这里是一个新的职守，不是一个治理决议。
真确的死因：时刻选对了，节点选错了。
若是那时作念过用户里程图：
把环志功课的全进程按行径阶段隔绝，在每个阶段标注时辰、形势景色和物理环境，真确的痛点节点会一目了然：
正确的家具应该是：帮站长作念日终汇总数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。不是时刻不行，是咱们从来莫得真确站在用户的现场里思过这件事。
案例三：家支故事生成——死在”情感界限测试”上
我以为：用AI把家支信息生成有温度的眷属故事，既有典礼感又有传播性，是一个情感刚需。中国东谈主可爱血脉传承，这个场所嗅觉很对。
现实是：咱们作念了小限度的用户情感测试，找了5个家庭，让他们看AI凭据家支信息生成的先人故事。
前两个家庭反映还可以，以为”有深嗜””很感动”。
第三个家庭是一位七十多岁的老东谈主。他看完之后千里默了很久。然后抬泉源，说了一句话：
“这不是我爸的故事，这是你们编的。”
其后咱们才知谈，AI为了让叙事更完整，给他父亲”补充”了一段1962年进入某次集体就业的资历。但那一年，他父亲正在狱中服刑。
那一刻我坚强到，这个家具有一个根人道的矛盾：眷属缅思的中枢价值是不可调动的简直性，而AI最擅长的，恰正是在简直和虚构之间找到最畅达的叙事。这两件事，自然冲突。
真确的死因：AI的“合理补全”伤害了需求的严肃性。
但这个名堂还有第二个死因，即是我在第一章里提到的用户变装永诀：
我为子女联想了一个送给老东谈主的礼物，但老东谈主是唯独真确在乎这件事的东谈主——而他们在这个家具的链路里，全王人缺席。
当AI的幻觉伤害了需求的严肃性，这个家具就莫得救了。
总结：三个案例的共同病根
三个名堂，死在不同的地方。但动身点是雷同的：咱们爱上了治理决议，然后反过往来找问题…
第三章：那什么样的AI需求，是确实？
举个：
大夫每天要手写或口述大宗相通性病历。景色高度程序化（主诉、现病史、体魄搜检、会诊……），容错率相对高（有照顾和系统作念二次核查），使用频次极高（一个科室大夫每天产出几十份）。AI介入之后，不是替代大夫的临床判断，而是把大夫从机械的笔墨录入中安祥出来。
把这个需求扔进四象限：需求频率极高×推论复杂度高但高度程序化。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：用户每天王人在资历这个横祸，不是偶尔为之
过程极横祸，耗费高度程序化：东谈主作念起来烦，但对错程序看法，AI烦闷易犯灾荒性作假
用户不需要参与感：这个任务，用户巴不得无须我方作念，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”是耻辱）。每一个王人反着来。
第四章：PM的元剖析——为什么咱们这样容易被骗？
那三个名堂，我复盘了好屡次。我不认为我方是症结莽撞。问题出在更深的地方：有三个剖析陷坑，让我在立项时莫得才调看看法真相。
1、陷坑一：时刻可行性≠需求存在
大模子太强了，强到让PM产生了一种幻觉：时刻仍是就绪，需求一定存在。
但这两件事从来王人是寂寞的。GPT能写诗，不代表用户需要AI替他们写诗。OCR能识别笔墨，不代表用户舒畅在功课现场多掏动手机一次。AI能生成眷属叙事，不代表老东谈主舒畅吸收一个”被编出来”的父亲。
时刻可行性只回话了”能不成作念”，但”用户需不需要”是另一个全王人寂寞的问题。稠浊这两个问题，是AI期间PM最精深的剖析作假。
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”是规章，不是需求。
咱们作念宠物换装的访谈时，险些通盘效户王人说”这个功能挺有深嗜的”。但”有深嗜”和”我会为了这个改变我的购物民风”，中间隔着一起很宽的沟。
真确的需求考证惟有一个程序：用户愿不肯意改变现存的行径民风来使用这个家具。若是他当今的治理决议仍是”够用”，再好的AI功能在他眼里王人是弥漫的摩擦。
3、陷坑三：咱们太爱治理决议了
这是最根柢的病因。
PM在AI期间最大的问题，不是发现不了需求，而是太容易爱上治理决议。当你看到一个很酷的时刻演示，大脑会自动运行构建使用场景——AI换装好酷，宠物市集又大，用户应该会喜欢。但阿谁”用户应该会喜欢”，是你的思象，不是用户的简直。
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：这把锤子太顺眼了，让你觉取得处王人是钉子。
作念AI家具，PM最难的不是发现需求，而是有勇气承认：这个需求根柢就不存在。
第五章：立项前的三谈关卡——一个偶然就能用的框架
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（用户多久遭受这个问题）×推论复杂度（治理这个问题有多难）。
操作步调：用一句话描摹需求场景，和3-5个中枢用户证据频率和复杂度的感知。若是公共王人以为”不是什么大问题”，这个需求在四象限里大略率落在危急区。
追问红线：若是需求落在”高频低复杂”——连接追问：用户当今用什么替代决议？阿谁替代决议有多顺遂？若是谜底是”很顺遂”，立项大略率是弥漫的。
第二关：用用户里程图找对节点
四象限通过之后，不要急着作念功能联想。先作念这一步：把用户完成这件事的全部行径阶段隔绝，在每个阶段标注时辰、形势和物理环境。
操作步调：
判断红线：
物理环境不允许（户外、手湿、光芒差、无鸠集），不管节点多痛，王人不相宜AI介入
AI精炼的时辰少于30秒，而学习资本超越5分钟，冷启动期必死
这个节点是用户”享受”的过程（如宠物选衣着），AI介入等于抢走参与感
第三关：证据用户变装莫得永诀
节点找对了，作念终末一起关卡：
必须回话三个问题：
谁在用这个家具？（使用用户）
谁来为这个家具付费？（付用度户）
谁的横祸是真确需要被治理的？（需求用户）
若是三个谜底不一致，在立项前必须思看法：
红线程序：若是三类用户永诀，且你还没思看法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
扫尾：你毙掉的阿谁名堂，可能才是你最贵的家具课
我当今作念新名堂，立项前会固定作念三件事：四象耗费位、用户里程图拆节点、证据用户变装莫得永诀。
这三件事加起来不超越两天。但它们能帮我在写第一溜需求文档之前，就看看法这个名堂会死在那边。这不是什么华贵的步调论。它们本色上仅仅在将就你回话一个在立项会上莫得东谈主真确追问过的问题：
用户确实需要这个吗？
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，当通盘东谈主王人在说”这个场所很有后劲”、当雇主刚从论坛回归眼睛放光、当竞品的截图刚在群里疯传
你能说出那句最难启齿的话：
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