AI Coding做出产品后，我们发现了更难的问题

今年9月，我参加了一场AI Coding线下实战营。

我们小组在较短时间内，借助AI完成了一款产品的开发，并顺利进行了路演。

从一个想法到可以展示的产品，整个过程比我过去想象中快得多。

对于没有传统软件开发背景的人来说，这种体验很有冲击力。过去可能需要技术团队协助完成的产品原型，现在可以通过AI Coding快速实现。

但这次实战中，真正让我印象深刻的，并不是产品做出来的那一刻，而是后续的用户调研。

我们发现，产品虽然能够运行，但目标用户对它的需求并没有预期中那么强烈。

与此同时，我还与另一个小组的成员交流了他们的AI产品探索。他们拥有医疗器械行业经验，也有产品经理和技术人员参与，但在尝试开拓海外ToB市场时，同样遇到了困难。

两个小组的情况不同，却让我开始思考同一个问题：

当AI让产品开发越来越容易，为什么真正把产品推向市场、获得客户并形成商业回报，依然这么难？

这篇文章，我想结合两组真实经历，讨论AI产品从技术实现走向商业化时，几个容易被忽略的问题。

01｜我们很快做出了“时间保”，却没有验证出足够强烈的用户需求

在AI Coding实战营中，我们小组开发了一款名为“时间保”的产品。

它是一款专门面向保险经纪人的关键时间节点跟单销售工具，希望帮助保险经纪人管理客户跟进中的重要时间节点，减少遗漏，提高客户经营效率。

从最初的产品设想来看，这个方向似乎有一定合理性。

保险销售涉及持续的客户关系维护，不同客户也可能存在不同的跟进与服务需求。如果能够通过工具帮助经纪人管理重要节点，理论上可能减少部分重复工作。

借助AI Coding，我们较快完成了产品开发，并顺利进行了路演。

如果只以产品是否能够运行、能否完成演示作为标准，这次实战已经取得了阶段性成果。

但我们没有停留在这里。

9月，我们进一步开展了目标用户调研，希望了解真实的保险经纪人是否需要这款产品。

结果与最初的判断存在差距。

我们发现，产品设想中的价值，并没有明显打动目标用户。

换句话说，我们认为值得解决的问题，在真实用户那里，可能并不是一个足够迫切的问题。

这让我意识到一个容易被忽略的区别：

功能有用，不等于需求强烈；用户认可一个想法，也不等于愿意为它付费。

例如，保险经纪人可能确实需要管理客户跟进时间，但他们是否已经有熟悉的工作方式？是否愿意为了新的工具改变现有流程？这个功能能够带来的收益，是否足以覆盖学习和使用成本？

这些问题不能只靠产品设计者的想象回答。

如果产品只是带来一些便利，却没有明显改善用户真正关心的业务结果，那么用户就可能缺少足够强烈的购买动机。

我们也由此认识到，AI Coding解决的是产品实现问题，而用户调研要解决的是另一个问题：

这个产品究竟有没有值得持续投入的市场需求？

02｜AI产品还有一个容易被低估的问题：每次使用都可能产生Token成本

在讨论“时间保”的商业化时，我们还遇到了一个很现实的问题：用户付费意愿与AI产品使用成本之间的关系。

对于不少面向个人用户的软件产品来说，免费体验是一种常见的获客方式。

企业可以先让用户免费使用，积累一定规模的用户，再通过订阅、增值服务或其他方式探索收入。

但AI产品的成本结构可能有所不同。

如果某项功能需要调用后台大模型，那么用户每次使用，都可能产生Token费用。

这意味着，产品即使已经开发完成，用户持续使用仍然可能带来新的可变成本。

当然，并不是所有AI产品的每次操作都必须调用大模型，模型调用费用也并非唯一成本。但对于依赖大模型完成核心功能的产品来说，这部分成本需要提前考虑。

假设一款AI工具采用免费试用策略。

如果免费用户持续调用模型，而付费转化率又很低，那么产品可能出现一种情况：用户数量增长了，但运营成本也在增加，收入却没有同步增长。

因此，AI产品不能只关注开发成本，还需要考虑单位用户的使用成本和商业回报。

一个简化的单位经济模型是：

单用户贡献毛利 = 单用户收入 − 模型调用成本 − 其他可变服务成本

对于采用免费试用的产品，还需要进一步评估免费用户的平均使用成本、付费转化率，以及付费用户能够带来的收入。

例如，可以通过限制免费调用次数、设置试用额度、优化模型选择、缓存重复结果等方式控制成本。

但这些方法解决的是成本管理问题，并不能自动解决用户需求不足的问题。

如果用户本身没有强烈的付费意愿，即使把Token成本降低，也不代表商业模式就能够成立。

回到“时间保”，我们在调研中已经发现，目标用户对产品的需求强度不如预期。

在这种情况下，如果继续投入开发，并通过大量免费体验寻找用户，就需要承担额外的模型调用成本与获客成本。

这让我们不得不重新思考：在真实需求尚未得到验证之前，是否值得继续扩大投入？

AI降低了产品的部分开发成本，却不意味着AI产品的持续运营没有成本。

03｜有销售经验，为什么仍然很难理解保险经纪人的真实痛点？

“时间保”的实践还让我意识到，AI产品开发中存在另一种容易被低估的成本：行业认知成本。

我们小组成员具有销售背景，但并非来自保险行业。

最初，我们根据自己的销售经验，判断保险经纪人可能需要一款客户跟进工具。

从通用销售逻辑来看，这个判断并不难理解。

客户关系维护、重要节点提醒、持续跟进和商机管理，确实是很多销售岗位都会遇到的问题。

但当我们真正开展用户调研时，发现不同行业的销售逻辑，远比想象中复杂。

保险经纪人的销售路径、客户决策过程、产品特点、服务周期，以及现有工作方式，都有其特定的行业背景。

我们可以理解销售工作的一般规律，却不一定真正理解保险经纪人在具体场景中的优先需求。

例如，同样是客户跟进，不同行业的销售人员可能面临完全不同的业务瓶颈。

有些行业最重要的是获取新客户，有些行业更依赖长期客户维护，还有些行业的核心挑战可能是复杂产品解释、客户信任或持续服务。

如果没有深入理解目标行业，就容易把通用销售经验直接套用到具体产品设计中。

这让我重新认识了行业Know-how的重要性。

AI可以帮助我们快速获取行业资料、整理销售流程，甚至辅助分析潜在需求，但这些信息不一定能够替代真实业务实践。

尤其是某些隐藏在客户决策、行业规则和实际工作流程中的问题，往往需要长期经验或充分调研才能发现。

当然，缺少行业经验并不意味着不能进入这个市场。

但这意味着，我们需要投入更多时间进行用户访谈、场景观察、业务学习和产品验证。

对于个人开发者或小团队来说，这些时间本身就是成本。

当我们综合考虑目标用户反馈、行业认知差距，以及进一步研究和开发需要投入的精力后，认为继续深挖这个方向的预期投入产出比并不理想。

因此，我们更倾向于重新评估产品方向，而不是不断增加功能。

AI可以帮助团队更快做出产品，但不能自动让团队拥有深刻的行业理解。

04｜另一个小组有医疗器械行业经验、有技术，却卡在了海外ToB获客

在实战营中，我还与另一个小组的成员交流过他们的AI产品探索。

与我们小组不同，他们的团队拥有更完整的能力组合。

有成员具备医疗器械行业从业背景，了解相关业务，也有产品经理和技术人员参与。

从团队配置来看，他们既有行业Know-how，也具备产品设计和技术实现能力。

但他们同样遇到了商业化瓶颈。

他们过去熟悉的行业客户主要在国内，而国内市场竞争激烈，业务突破难度较高。

因此，团队希望将AI产品面向海外市场，寻找新的发展机会。

从战略方向来看，这个选择有一定吸引力。

如果国内市场竞争激烈，进入海外市场可能意味着新的客户群体和业务空间。

但新的问题也随之出现：他们没有相应的海外客户资源。

而且，这是一款面向企业客户的ToB产品。

对于企业客户来说，采购一款新产品，通常不只是看功能是否可用，还可能涉及预算、采购流程、系统兼容、数据安全、供应商可靠性和长期服务能力。

医疗器械相关业务还可能涉及不同国家和地区的行业规范、数据处理要求以及其他合规问题，具体取决于产品功能、客户类型和部署场景。

因此，从国内市场转向海外，并不只是将产品翻译成另一种语言，也不意味着原有行业经验能够直接转化为海外订单。

团队需要重新建立目标市场认知，找到能够接触的潜在客户，理解当地企业的采购决策，并逐步建立商业信任。

这些工作都需要时间和资源。

这次交流让我看到一个很有意思的对比。

我们小组主要遇到的是需求验证与行业认知问题，而他们遇到的则是市场进入与客户获取问题。

两个小组的能力结构不同，商业化瓶颈也不同。

这说明，AI产品的商业成功并不只取决于开发能力。

有行业经验，不代表拥有目标市场的客户渠道。

有产品经理和技术人员，不代表能够顺利完成商业销售。

有海外市场机会，也不代表已经具备进入海外市场的能力。

尤其对于ToB产品而言，客户信任与采购决策往往需要经过较长时间的沟通和验证。

技术可行性、行业适配性和市场进入能力，是三个需要分别验证的问题。

05｜为什么我认为，AI产品的真正瓶颈正在从“开发”转向“验证”？

将两个小组的经历放在一起，我开始重新思考AI产品开发的流程。

过去，开发成本往往是一个重要门槛。

如果缺少技术人员、开发预算或者足够长的项目周期，即使有产品想法，也未必能够完成初步实现。

AI Coding正在降低部分产品原型的开发门槛。

这使得更多个人和小团队有机会快速验证技术可行性。

但当产品能够更快做出来，其他问题就会更早暴露。

例如：

目标用户是否真的存在足够强烈的需求？

现有替代方案是否已经能够解决问题？

用户是否愿意改变工作习惯？

产品是否能够进入目标市场？

模型调用成本是否与收入结构匹配？

对于ToB产品，是否能够接触到真正拥有采购决策权的客户？

这些问题都不属于单纯的代码生成问题。

因此，我认为AI Coding带来的一个重要变化，是让产品开发中的部分技术门槛下降，同时使需求验证、行业理解和商业模型的重要性更加突出。

不过，这并不意味着所有AI产品的开发都已经变得简单。

复杂系统架构、数据安全、可靠性、系统集成和长期维护，仍然可能需要大量专业工程投入。

更准确地说，AI降低的是部分原型和标准化功能的实现成本，而不是整个产品生命周期的复杂性。

当一个产品能够更快做出来，我们反而应该更早判断：它究竟值不值得做。

06｜从两组实践出发，我总结了AI产品商业化的五个验证关口

结合这次实战，我尝试将AI产品从原型走向商业化的过程，整理为五个需要反复验证的关口。

这不是一个严格线性的开发流程，而是一套帮助团队识别风险、安排优先级的分析框架。

第一关：真实需求验证。

目标用户是谁？他们当前最重要的问题是什么？这个问题发生的频率、严重程度和解决成本如何？

尤其要区分用户认为“这个功能不错”，与用户真正愿意改变工作方式、投入预算解决问题之间的差异。

第二关：行业与场景适配。

团队是否真正理解目标行业的工作流程、客户决策和现有工具？

如果缺少行业Know-how，需要投入多少时间补齐？是否有机会通过行业伙伴、客户共创或专家合作降低认知成本？

第三关：市场进入与客户获取。

产品应该通过什么渠道触达目标用户？

对于ToC产品，需要考虑用户获取、使用习惯和付费转化；对于ToB产品，则需要考虑客户资源、采购流程、决策者和信任建立。

第四关：可靠交付与成本控制。

产品能否稳定运行？模型调用、基础设施、维护和客户支持的成本是否可控？

是否具备必要的数据安全、权限管理和异常处理机制？

第五关：商业回报验证。

用户是否愿意持续付费？获客成本和交付成本是否合理？产品能否在真实使用条件下形成可持续的收入结构？

对于仍处于早期探索阶段的团队来说，并不需要一开始就拥有所有答案。

但至少需要知道，哪些假设已经得到验证，哪些仍然只是团队自己的判断。

07｜如果重新做一次AI产品，我会先验证需求，再决定开发什么

这次AI Coding实战并没有让我对AI产品开发失去兴趣。

相反，它让我更清楚地认识到，AI Coding真正有价值的地方，不只是提高开发效率，还在于降低部分商业试错成本。

如果下一次以真实商业化为目标，而不仅仅是完成实战训练，我会调整产品推进的顺序。

第一步，优先选择团队熟悉或能够快速深入的行业。

因为行业经验不仅能够帮助识别真实需求，也能够降低用户调研、产品设计和后续商业沟通的成本。

如果选择陌生行业，则需要提前评估学习成本，并寻找合适的行业伙伴或真实用户参与验证。

第二步，在正式开发之前，先研究用户如何解决现有问题。

我不会只问用户“你觉得这个产品怎么样”，而会更关注他们最近一次遇到相关问题是什么时候、当时如何处理、付出了多少时间或金钱，以及为什么现有方案仍然不能满足需求。

因为用户对产品概念的评价，与真实使用行为之间，可能存在明显差异。

第三步，尽早验证支付意愿。

对于软件产品，可以尝试付费试点、限额试用、预订意向或其他适合场景的验证方式。

对于ToB产品，则可以通过客户访谈、付费概念验证或明确的试点合作，了解企业是否有真实预算和采购意愿。

当然，意向表达不等于最终成交，需要区分不同阶段的验证证据。

第四步，提前计算产品的单位使用成本。

尤其是依赖大模型调用的AI产品，需要估算不同用户使用频率下的Token费用，以及基础设施、维护和支持成本。

如果采用免费试用策略，还需要设置合理的调用限制和预算边界，避免在付费模型尚未验证时承担不可控成本。

第五步，为每个阶段设置继续投入的判断标准。

例如，在完成一定数量的有效用户访谈后，是否发现重复出现的高优先级问题？是否有客户愿意参与试点？产品是否能够明显改善现有流程？预期收入是否有机会覆盖完整成本？

如果关键假设始终得不到支持，就需要调整目标客户、重新定义问题，或者暂停投入。

我认为，AI时代开发者和产品团队需要建立的，不只是快速实现功能的能力，还有快速识别错误假设的能力。

AI能够让我们更快做出产品，但商业判断决定了我们是否应该继续做下去。

写在最后：AI让产品更容易做出来，但商业价值仍然需要市场回答

回看9月的AI Coding实战，我认为这次经历最重要的收获，并不是我们在短时间内完成了一款产品。

而是通过真实调研，发现了最初的产品假设并没有得到充分支持。

“时间保”的实践让我看到，缺少行业Know-how和足够强烈的用户需求，即使能够快速开发产品，也未必值得继续投入。

另一个医疗器械行业小组的经历，则让我认识到，即使团队拥有行业经验、产品和技术能力，也可能因为缺少目标市场的客户资源，而难以完成商业化。

这两个案例并不能代表所有AI产品的商业结果，但它们揭示了一个值得重视的问题：

AI正在降低部分产品生产门槛，却没有同步消除需求、行业、获客、信任和经营成本等商业约束。

对于开发者来说，这意味着除了关注模型能力、开发框架和Agent工具，也值得进一步理解真实用户需求和产品的商业环境。

对于AI产品经理来说，需要更早验证需求强度、行业适配和支付意愿，而不是只关注功能能否实现。

对于独立开发者和小型AI创业团队来说，AI提供了低成本试错的机会，但也需要控制投入，避免在缺少真实市场反馈的情况下不断增加功能。

这次经历让我更加确信：

AI让“能不能做出来”越来越容易得到答案，但“为什么有人需要、愿意付费，以及能否持续经营”，仍然需要通过真实市场验证。

技术能够帮助我们更快完成产品。

但真正决定产品能否成为一门生意的，仍然是客户价值与商业回报。

讨论：你在AI产品开发中，遇到过什么比写代码更难的问题？

是需求验证、行业理解、Token成本、客户获取，还是ToB销售与交付？

如果你也经历过AI Coding、Agent开发或者AI产品商业化探索，欢迎在评论区分享真实经验。