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Moyen terme (3-6 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a contacté avec une opportunité excitante : construire une plateforme de marché à double sens alimentée par l'IA. Le budget était substantiel, le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets à ce jour.
J'ai dit non.
Voici la chose : ils sont venus vers moi excités par la révolution no-code et les nouveaux outils d'IA. Ils avaient entendu dire que ces outils pouvaient construire n'importe quoi rapidement et à peu de frais. Ils n'avaient pas tort sur le plan technique, mais leur déclaration de base révélait un problème fondamental : "Nous voulons voir si notre idée vaut la peine d'être poursuivie."
Ils n'avaient aucune audience existante, aucune base de clients validée, aucune preuve de demande. Juste une idée et de l'enthousiasme. C'est exactement le mauvais moment pour construire une solution IA - et le moment parfait pour envisager un pivot.
Dans ce cahier de jeux, vous apprendrez :
Comment reconnaître quand votre solution IA a besoin d'un pivot (pas de plus de fonctionnalités)
Le cadre en 3 étapes que j'utilise pour évaluer la viabilité des projets IA
Pourquoi la plupart des pivots IA échouent (et comment éviter le piège)
La vraie différence entre pivoter le produit et pivoter l'approche
Des exemples spécifiques d'implementations de flux de travail IA qui ont réussi contre échoué
La plupart des fondateurs pensent que pivoter signifie admettre un échec. J'ai appris que c'est souvent la décision commerciale la plus intelligente que vous puissiez prendre - si vous le faites correctement.
Vérifier la réalité
Ce que l'industrie de l'IA ne vous dira pas sur le pivotement
L'industrie de l'IA aime parler de "échouer rapidement" et "itérer rapidement", mais quand il s'agit de pivoter les solutions d'IA, la plupart des conseils tombent dans deux camps : soit pivoter constamment en fonction de chaque retour, soit ne jamais abandonner votre vision initiale.
Voici ce que vous entendrez généralement :
"Ajoutez simplement plus de fonctionnalités" - L'hypothèse que votre solution d'IA a besoin de plus de capacités, pas d'une direction différente
"Pivotez en fonction des retours des utilisateurs" - L'idée que les demandes des clients devraient guider votre feuille de route produit
"L'IA résoudra n'importe quel problème commercial" - La croyance que l'intelligence artificielle est une panacée pour les problèmes d'adéquation au marché
"Construisez d'abord, validez ensuite" - L'approche technologique qui privilégie le développement par rapport à la recherche de marché
"Pivoter signifie recommencer" - La méprise selon laquelle changer de direction nécessite de tout jeter de ses travaux précédents
Cette sagesse conventionnelle existe parce que le domaine de l'IA est encore relativement nouveau, et la plupart des conseils proviennent soit de milieux purement technologiques, soit de méthodologies de startups traditionnelles qui ne tiennent pas compte des caractéristiques uniques de l'IA.
Quel est le problème avec cette approche ? Les solutions d'IA ont des exigences de validation différentes de celles des logiciels traditionnels. Vous ne validez pas seulement l'adéquation produit-marché - vous validez si votre IA résout effectivement le problème mieux que les solutions existantes, si les utilisateurs font confiance à l'IA pour ce cas d'utilisation spécifique et si les exigences en matière de données sont réalistes.
La plupart des conseils de pivotement traitent l'IA comme n'importe quelle autre technologie. Mais l'IA a des contraintes et des opportunités qui changent complètement quand et comment vous devriez pivoter.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client que j'ai mentionné plus tôt m'a appris tout ce que je sais sur les pivots de solutions d'intelligence artificielle. Ils voulaient valider leur idée de marché en construisant d'abord la plateforme complète. En approfondissant, voici ce que j'ai découvert sur leur situation :
La Vision Originale : Un marché à deux volets reliant des prestataires de services à des entreprises, alimenté par des algorithmes de correspondance IA. Ils avaient vu des plateformes réussies comme Upwork et Fiverr et voulaient créer quelque chose de similaire mais "plus intelligent" avec l'IA.
Leur Raisonnement : "Nous avons cette super idée, et les outils d'intelligence artificielle rendent le développement si bon marché maintenant. Construisons-le et voyons si les gens l'utilisent." Une mentalité classique de construction d'abord que je vois constamment dans des projets d'IA.
Les Signes D'Alerte Que J'ai Repérés :
Aucune relation existante avec l'un ou l'autre côté de leur marché
Aucune validation que la correspondance par IA était réellement meilleure que la sélection humaine
Aucune compréhension du problème de la poule et de l'œuf auquel tous les marchés sont confrontés
Aucun plan pour générer les données dont leur IA aurait besoin pour fonctionner efficacement
Ma Recommandation : Au lieu de construire la plateforme, j'ai suggéré qu'ils passent un mois à connecter manuellement des prestataires de services avec des entreprises par email et WhatsApp. Pas d'IA, pas de plateforme - juste un appariement manuel pour valider la demande.
Leur Réaction Initiale : "Mais ce n'est pas évolutif ! Nous voulons construire une solution d'IA, pas devenir des entremetteurs." Cette résistance à la validation manuelle est exactement ce que je vois dans la plupart des projets d'IA échoués.
Cette expérience m'a appris que les pivots de solutions d'IA ne consistent pas à changer la technologie - il s'agit de changer votre approche de la validation. La technologie devrait être la dernière chose que vous pivotez, pas la première.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Étape 1 : Le Pivot de Validation (Semaine 1-2)
Au lieu de construire quoi que ce soit, j'ai recommandé qu'ils commencent par ce que j'appelle "validation humaine." Voici exactement ce que je leur ai dit de faire :
Tout d'abord, créez une simple page d'atterrissage expliquant leur proposition de valeur. Pas l'IA, pas la plateforme - juste la promesse de base : "Nous mettons les entreprises en relation avec des prestataires de services idéaux." Ensuite, dirigez le trafic vers cette page et collectez les emails des entreprises intéressées.
Deuxièmement, contactez manuellement 50 prestataires de services potentiels. Pas par le biais d'une plateforme, pas via l'IA - par LinkedIn, email, peu importe ce qui fonctionne. Créez une base de données de qui ils sont, ce qu'ils offrent et leurs tarifs.
Troisièmement, lorsque les entreprises ont exprimé leur intérêt, faites des présentations manuelles. Utilisez des emails, passez des appels téléphoniques, utilisez ce qui fonctionne. Suivez les taux de réussite, les retours et les points de douleur.
L'Insight Clé : Si vous ne pouvez pas faire fonctionner cela manuellement, l'IA ne le corrigera pas par magie. L'IA amplifie ce qui fonctionne - elle ne crée pas de valeur à partir de rien.
Étape 2 : Le Pivot de Processus (Semaine 3-4)
Après deux semaines d'appariement manuel, des modèles ont commencé à émerger. Certains types d'appariements ont fonctionné de manière constante, d'autres ont échoué à chaque fois. Certaines entreprises avaient besoin de réponses immédiates, d'autres étaient prêtes à attendre des jours pour le "match parfait".
C'est ici que la plupart des fondateurs commettent leur deuxième erreur - ils essaient d'automatiser tout en même temps. Au lieu de cela, j'ai recommandé qu'ils identifient le un processus répétable qui a le mieux fonctionné manuellement.
Pour eux, il s'agissait de mettre en relation des petites entreprises avec des graphistes pour des projets ponctuels. Portée simple, livrables clairs, calendrier prévisible. Cela est devenu leur objectif.
Étape 3 : Le Pivot Technologique (Mois 2+)
Ce n'est qu'après avoir prouvé la validation manuelle que nous avons discuté de la technologie. Mais voici le pivot - au lieu de construire des algorithmes de correspondance basés sur l'IA, nous avons construit des outils d'IA pour rendre leur processus manuel éprouvé plus efficace.
Des modèles d'emails IA qui personnalisaient la communication avec les prestataires de services. Catégorisation IA des demandes commerciales. Programmation IA pour les appels d'introduction. Pas sexy, mais pratique.
Le Cadre de Réel Pivot :
La plupart des gens pensent que pivoter signifie changer votre produit. J'ai appris que cela signifie changer votre séquence de validation. Manuel d'abord, processus ensuite, technologie enfin.
Test de marché
Commencez par une validation manuelle avant de construire quoi que ce soit. Testez votre hypothèse de base avec de vrais clients en utilisant des outils simples comme les e-mails et les tableurs.
Concentration sur le processus
Identifiez le flux de travail répétable qui réussit manuellement. N'essayez pas d'automatiser tout - concentrez-vous sur l'amplification de ce qui fonctionne déjà.
Technologie Dernière
Ne construisez des solutions d'IA qu'après avoir prouvé le succès manuel. Utilisez l'IA pour améliorer des processus éprouvés, et non pour créer de la valeur à partir de zéro.
Séquence de validation
Suivez la séquence manuelle → processus → technologie. Chaque étape doit réussir avant de passer au niveau de complexité suivant.
Le Résultat : Six mois plus tard, cette approche avait généré des revenus constants grâce à un appariement manuel. Ils n'ont jamais construit la plateforme de marché originale, et ils n'en avaient pas besoin.
Impact sur les Revenus : Au bout de 3 mois, ils traitaient 20 à 30 apparier réussis par mois avec un taux de commission de 15 %. Pas d'échelle massive, mais une validation commerciale durable.
Temps Économisé : Au lieu de passer plus de 6 mois à construire une plateforme qui pourrait ne pas fonctionner, ils ont passé 4 semaines à prouver leur concept et 2 mois à construire une automatisation minimale autour de processus prouvés.
La Découverte Inattendue : Leur plus grande idée n'était pas à propos de l'IA ou des marchés - c'était que les entreprises valorisaient la rapidité plutôt que le parfait appariement. Cela a complètement changé leur modèle commercial de "appariement parfait alimenté par l'IA" à "connexions de prestataires de services rapides et fiables."
État Actuel : Ils sont toujours en affaires, continuent de croître et restent principalement manuels. Ils utilisent l'IA pour l'efficacité, pas pour la création de valeur fondamentale. Le pivot n'était pas une question de changement de produit - c'était une question de changement de leurs hypothèses sur ce que les clients voulaient réellement.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
1. La plupart des pivots en IA échouent parce que les fondateurs pivottent la mauvaise chose
Ils changent des fonctionnalités, des modèles ou des algorithmes au lieu de valider les hypothèses fondamentales. La technologie n'est jamais vraiment le problème - c'est la compréhension du marché qui l'est.
2. La validation manuelle révèle les opportunités de pivot plus rapidement que les retours des utilisateurs
Les entretiens avec les clients vous disent ce que les gens pensent vouloir. Les processus manuels vous montrent ce qui fonctionne réellement en pratique.
3. L'IA devrait amplifier le succès, pas le créer
Si votre processus manuel ne fonctionne pas, l'IA ne le corrigera pas. Si votre processus manuel fonctionne, l'IA peut l'échelonner. C'est la différence entre des implémentations d'IA réussies et échouées.
4. Les meilleurs pivots en IA sont invisibles pour les clients
Les clients ne se soucient pas de votre IA - ils se soucient des résultats. Les pivots les plus réussis se concentrent sur les résultats pour les clients, pas sur les capacités techniques.
5. Le moment de votre pivot est plus important que la direction
Pivotez trop tôt et vous ne donnez pas assez de temps à votre solution. Pivotez trop tard et vous avez gaspillé des ressources. La phase de validation manuelle vous donne des signaux clairs.
6. Ce que je ferais différemment : J'aurais recommandé de commencer par une validation spécifique à l'industrie au lieu de tests de marché larges. Un focus vertical accélère l'apprentissage.
7. Quand cette approche fonctionne le mieux : Les solutions IA en phase précoce où les hypothèses fondamentales n'ont pas été validées. Quand cela ne fonctionne pas : Produits en phase avancée avec des bases d'utilisateurs établies et un adéquation au marché prouvée.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les fondateurs de SaaS qui développent des fonctionnalités d'IA :
Validez d'abord manuellement les fonctionnalités d'IA avec votre base d'utilisateurs existante
Utilisez des canaux d'acquisition éprouvés pour tester la demande d'IA
Concentrez-vous sur l'IA qui améliore les workflows existants, pas sur de nouveaux
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique envisageant des solutions d'IA :
Tester les recommandations d'IA manuellement avant de mettre en place l'automatisation
Utiliser des principes d'optimisation de conversion pour valider la valeur de l'IA
Commencer par l'IA de service client, et non par la logique métier principale